序列化之 Jackson（一）概要

Jackson 是 Java 生态中最流行、高性能的 JSON 处理库，由 FasterXML 维护。它不仅支持 JSON 与 Java 对象之间的双向转换（序列化/反序列化），还支持 XML、YAML、CSV 等多种数据格式。下面从核心原理和详细使用示例两方面深入解析。

一、Jackson 核心原理

1. 三大核心模块

模块	Maven 坐标	功能
`jackson-core`	`com.fasterxml.jackson.core:jackson-core`	底层流式 API（`JsonParser` / `JsonGenerator`），提供高性能读写能力
`jackson-databind`	`com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind`	高层数据绑定 API（`ObjectMapper`），实现 POJO 与 JSON 互转（最常用）
`jackson-annotations`	`com.fasterxml.jackson.core:jackson-annotations`	注解支持（如 `@JsonProperty`, `@JsonIgnore`）

✅ Spring Boot 默认集成 Jackson，无需额外引入依赖（除非版本冲突）。

2. 核心组件架构

[Java Object] 
     ⇅ (通过 ObjectMapper)
[Token Stream] ←→ [JSON String]
     ⇅ (通过 JsonParser / JsonGenerator)
[Raw Bytes / Reader / Writer]

ObjectMapper：入口类，负责配置、序列化（writeValue）、反序列化（readValue）
JsonFactory：创建底层 JsonParser（读）和 JsonGenerator（写）
JsonParser：将 JSON 字符串解析为 Token 流（如 START_OBJECT, FIELD_NAME, VALUE_STRING...）
JsonGenerator：将 Token 流写入目标（String/Stream/File）

💡 性能关键：Jackson 使用 Streaming API + 反射/字节码生成 实现高效转换，避免中间 DOM 树构建（对比 Gson）。

3. 序列化/反序列化流程

序列化（Java → JSON）

ObjectMapper.writeValue() 调用
通过反射/ASM 获取对象字段/方法
按注解规则过滤/重命名字段
生成 Token 流 → 写入 JsonGenerator → 输出 JSON

反序列化（JSON → Java）

ObjectMapper.readValue() 调用
JsonParser 解析 JSON 为 Token 流
根据目标类型构造对象（调用无参构造 or @JsonCreator）
按字段名匹配 Token 值，通过 setter/字段赋值

二、详细使用示例

示例 1：基础序列化与反序列化

// 定义 POJO
public class User {
    public String name;
    private int age;
    
    // 必须有无参构造（或 @JsonCreator）
    public User() {}
    
    public User(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
    
    public int getAge() { return age; }
    public void setAge(int age) { this.age = age; }
}

// 使用 ObjectMapper
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

// 序列化：Java → JSON
User user = new User("Alice", 30);
String json = mapper.writeValueAsString(user);
// 输出: {"name":"Alice","age":30}

// 反序列化：JSON → Java
User newUser = mapper.readValue(json, User.class);

⚠️ 注意：

字段需 public 或提供 getter/setter

必须有 无参构造函数（除非使用 @JsonCreator）

示例 2：常用注解控制行为

注解	作用	示例
`@JsonProperty`	自定义 JSON 字段名	`@JsonProperty("user_name") String name;`
`@JsonIgnore`	忽略字段	`@JsonIgnore String password;`
`@JsonFormat`	格式化日期/数字	`@JsonFormat(pattern="yyyy-MM-dd") Date birth;`
`@JsonInclude`	控制空值输出	`@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)`
`@JsonCreator`	自定义反序列化构造	见下文

public class Product {
    @JsonProperty("product_id")
    private Long id;
    
    @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_EMPTY)
    private String description; // null 或 "" 不输出
    
    @JsonFormat(pattern = "yyyy/MM/dd")
    private Date createTime;
    
    @JsonIgnore
    private String secretKey;
    
    // getter/setter...
}

示例 3：处理复杂场景

场景 1：反序列化时指定构造函数（`@JsonCreator`）

public class Point {
    private final int x, y;
    
    @JsonCreator
    public Point(@JsonProperty("x") int x, @JsonProperty("y") int y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}
// JSON: {"x":10,"y":20} → 正确反序列化

场景 2：泛型反序列化（TypeReference）

List<User> users = mapper.readValue(jsonArray, 
    new TypeReference<List<User>>() {});

场景 3：忽略未知字段（防止反序列化失败）

mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);

场景 4：自定义序列化器（Serializer）

public class MoneySerializer extends JsonSerializer<BigDecimal> {
    @Override
    public void serialize(BigDecimal value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) 
            throws IOException {
        gen.writeString("$" + value.setScale(2, RoundingMode.HALF_UP).toString());
    }
}

// 使用
public class Order {
    @JsonSerialize(using = MoneySerializer.class)
    private BigDecimal amount;
}

示例 4：全局配置（Spring Boot 中常用）

@Configuration
public class JacksonConfig {
    @Bean
    @Primary
    public ObjectMapper objectMapper() {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        
        // 忽略未知字段
        mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
        
        // 空对象不抛异常
        mapper.configure(SerializationFeature.FAIL_ON_EMPTY_BEANS, false);
        
        // 日期格式化
        mapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        
        // 属性为 NULL 不序列化
        mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);
        
        return mapper;
    }
}

✅ 在 Spring Boot 中，也可通过 application.yml 配置：

spring:
  jackson:
    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    time-zone: GMT+8
    default-property-inclusion: non_null
    deserialization:
      fail-on-unknown-properties: false

三、高级特性

1. 混合注解（MixIn）

为无法修改的第三方类添加注解行为：

// 为 java.util.Date 添加格式化
public abstract class DateMixin {
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    public abstract void setDate(Date d);
}

// 注册 MixIn
mapper.addMixIn(Date.class, DateMixin.class);

2. 树模型（JsonNode）

无需 POJO 直接操作 JSON：

JsonNode root = mapper.readTree(json);
String name = root.get("name").asText();
int age = root.get("age").asInt();

3. 流式处理（大文件）

避免内存溢出：

try (JsonParser parser = mapper.createParser(new File("huge.json"))) {
    while (parser.nextToken() != null) {
        // 逐个 Token 处理
    }
}

四、常见问题与最佳实践

问题	解决方案
循环引用 StackOverflow	使用 `@JsonIdentityInfo` 或 DTO 转换
日期格式混乱	全局配置 `setDateFormat()` 或字段级 `@JsonFormat`
反序列化失败（UnknownProperty）	关闭 `FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES`
性能瓶颈	复用 `ObjectMapper`（线程安全！），避免重复创建
中文乱码	确保输出流编码为 UTF-8（Web 场景通常自动处理）

✅ 重要：ObjectMapper 是 线程安全 的，应作为单例使用！

五、与其他库对比

特性	Jackson	Gson	Fastjson
性能	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐（但有安全风险）
注解丰富度	极高	中等	中等
Spring Boot 集成	默认	需替换	需替换
安全性	高	高	历史漏洞多
流式处理	支持	不支持	支持

📌 结论：在 Spring 生态中，Jackson 是首选。

总结

Jackson 的强大在于：

分层设计：Streaming（底层） + Databind（高层） + Annotations（灵活控制）
高性能：基于 Token 流 + 字节码优化
高度可定制：注解、自定义序列化器、MixIn、全局配置

掌握其核心原理和常用注解，能高效解决 99% 的 JSON 处理需求。在微服务、API 开发、配置解析等场景中不可或缺。

posted @ 2026-01-21 19:09 蓝迷梦阅读(30) 评论(0) 收藏举报

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