本教程详细探讨了如何使用jackson库处理复杂的json反序列化场景。首先，通过`@jsonformat(shape = jsonformat.shape.array)`注解，解决了将json数组直接映射到自定义java对象的问题。其次，针对同一java类需要支持多种json输入格式的情况，介绍了如何利用`@jsoncreator`工厂方法结合`jsonnode`进行条件式解析，实现灵活的数据映射，确保不同结构的数据都能被正确反序列化。
理解Jackson反序列化与JSON数组映射
在使用Jackson库进行JSON反序列化时，我们通常将JSON对象映射到Java对象，JSON数组映射到Java集合或数组。然而，当JSON数组的元素本身需要映射到具有多个字段的Java对象时，例如将[-3.1, 55.4]这样的二维数组元素映射到LngLat对象（包含lng和lat两个字段），传统的字段名匹配方式就会失效，导致MismatchedInputException。
为了解决这个问题，我们需要明确告诉Jackson如何将数组中的值映射到Java对象的字段。
1. 将JSON数组元素映射到自定义Java对象
假设我们有一个LngLat记录（或类），它包含经度（lng）和纬度（lat）两个double类型字段。如果JSON数据中LngLat的表示形式是[-3.1, 55.4]这样的数组，我们可以使用@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)注解来指导Jackson进行反序列化。
LngLat 记录定义：
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)
record LngLat(double lng, double lat) {}通过@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)，Jackson会按照记录中字段的声明顺序，将JSON数组的第一个元素映射到lng，第二个元素映射到lat。
NoFlyZone 记录定义：
在此基础上，包含LngLat数组的NoFlyZone记录可以被简化。原先需要自定义构造函数来处理double[][]并转换为LngLat[]的逻辑不再需要，Jackson可以直接处理LngLat[]。
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
@JsonIgnoreProperties("name") // 忽略JSON中可能存在的"name"字段
record NoFlyZone(LngLat[] coordinates) {}示例代码：
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import java.util.List;
public class JacksonArrayDeserialization {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String json = "[{\"name\":\"Random\"," +
"\"coordinates\":[[-3.1,55.4],[-3.1,55.9],[-3.7,55.3],[-3.8,55.7],[-3.0,55.8]]}]";
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
// 使用TypeReference处理泛型类型List
List noFlyZones = mapper.readValue(json, new TypeReference>() {});
System.out.println(noFlyZones);
}
} 输出示例（假设NoFlyZone和LngLat有适当的toString()实现）：
[NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.4], LngLat[lng=-3.1, lat=55.9], LngLat[lng=-3.7, lat=55.3], LngLat[lng=-3.8, lat=55.7], LngLat[lng=-3.0, lat=55.8]]}]2. 处理同一Java类支持多种JSON输入格式
在实际应用中，我们可能需要一个Java类来反序列化两种或多种完全不同的JSON结构。例如，NoFlyZone可能有时包含coordinates数组，有时则包含单独的longitude和latitude字段。这时，仅仅依靠字段映射和@JsonFormat是不够的。我们需要更强大的机制来根据JSON的结构动态选择反序列化逻辑。
Jackson提供了@JsonCreator注解，允许我们定义一个静态工厂方法或构造函数来处理反序列化过程。通过将JSON的所有字段作为Map
更新后的NoFlyZone 记录定义：
LngLat记录的定义保持不变（带有@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)）。
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonCreator;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectReader;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) // 忽略JSON中未映射到Java对象的所有未知字段，如"name"
public record NoFlyZone(LngLat[] coordinates) {
@JsonCreator
public static NoFlyZone getInstance(Map fields) throws IOException {
// 判断JSON结构：是否存在"coordinates"字段
boolean isArrayFormat = fields.containsKey("coordinates");
LngLat[] longLatArray;
if (isArrayFormat) {
// 如果存在"coordinates"字段，则按LngLat数组格式反序列化
ObjectReader reader = new ObjectMapper().readerFor(LngLat[].class);
longLatArray = reader.readValue(fields.get("coordinates")); // 反序列化"coordinates"对应的JsonNode
} else {
// 如果不存在"coordinates"，则假设存在"longitude"和"latitude"字段
// 手动构建一个包含单个LngLat对象的数组
longLatArray = new LngLat[] {
new LngLat(
fields.get("longitude").asDouble(), // 从JsonNode获取double值
fields.get("latitude").asDouble()
)
};
}
return new NoFlyZone(longLatArray);
}
// 为了方便输出，可以重写toString()方法
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder("NoFlyZone{coordinates=[");
if (coordinates != null) {
for (int i = 0; i < coordinates.length; i++) {
sb.append(coordinates[i]);
if (i < coordinates.length - 1) {
sb.append(", ");
}
}
}
sb.append("]}");
return sb.toString();
}
} @JsonCreator工厂方法的逻辑解析：
- @JsonCreator: 标记此静态方法为Jackson的反序列化入口。
-
Map
fields : Jackson会将当前JSON对象的所有顶级字段名和对应的JsonNode实例传入此Map。 - fields.containsKey("coordinates"): 通过检查Map中是否存在特定键，判断当前JSON是哪种结构。
-
条件反序列化:
- 如果存在coordinates，则使用一个新的ObjectMapper的readerFor(LngLat[].class)来专门反序列化coordinates对应的JsonNode。这是因为JsonNode本身只是JSON树的一个节点，需要再次通过ObjectMapper进行具体类型转换。
- 如果不存在coordinates，则从longitude和latitude对应的JsonNode中提取double值，并手动创建一个LngLat对象，然后将其放入一个单元素的LngLat数组中。
- @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true): 确保JSON中存在的但Java类中没有对应的字段（如name）不会导致反序列化失败。
示例代码：
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import java.util.List;
public class JacksonMultiFormatDeserialization {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String json1 = "[{\"name\":\"Random\"," +
"\"coordinates\":[[-3.1,55.4],[-3.1,55.9],[-3.7,55.3],[-3.8,55.7],[-3.0,55.8]]}]";
String json2 = "[{\"name\":\"Random\"," + "\"longitude\":-3.1, \"latitude\":55}]";
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
List noFlyZones1 = mapper.readValue(json1, new TypeReference>() {});
System.out.println("反序列化JSON1: " + noFlyZones1);
List noFlyZones2 = mapper.readValue(json2, new TypeReference>() {});
System.out.println("反序列化JSON2: " + noFlyZones2);
}
} 输出示例：
反序列化JSON1: [NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.4], LngLat[lng=-3.1, lat=55.9], LngLat[lng=-3.7, lat=55.3], LngLat[lng=-3.8, lat=55.7], LngLat[lng=-3.0, lat=55.8]]}]
反序列化JSON2: [NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.0]]}]注意事项与总结
- @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)：此注解是处理JSON数组直接映射到Java对象（按字段声明顺序）的关键。它简化了原本需要自定义反序列化器或复杂构造函数的场景。
-
@JsonCreator工厂方法：当一个Java类需要支持多种截然不同的JSON结构时，@JsonCreator提供了极大的灵活性。通过接收Map
，开发者可以完全控制反序列化逻辑，根据JSON内容动态构建Java对象。 - @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)：在处理多格式JSON或部分字段不重要的情况下，此注解非常有用，可以避免因JSON中存在Java类未定义的字段而导致的错误。
-
TypeReference：在反序列化泛型集合（如List
）时，应使用new TypeReference - >() {}来提供完整的泛型类型信息给Jackson，否则可能导致类型擦除问题。
- 错误处理：在@JsonCreator方法中，应考虑对JsonNode的空值检查（例如fields.get("longitude") != null）以及类型转换异常（例如asDouble()可能抛出的异常），以提高代码的健壮性。
- 代码可读性：虽然@JsonCreator提供了灵活性，但过于复杂的逻辑可能会降低代码的可读性。在设计JSON结构时，尽量保持一致性可以简化反序列化过程。
通过掌握这些Jackson的高级特性，开发者可以有效地处理各种复杂的JSON反序列化需求，无论是将数组映射到对象，还是根据不同JSON结构进行动态解析，都能实现高效且健壮的数据处理。
