本文介绍在无法修改原始 json 结构的前提下，利用 gson 实现“按相同 action 值归并 myobject 对象为列表”的 java 数据转换方案，涵盖模型设计、分步解析与结果重组全流程。
在实际开发中，我们常遇到结构不规范但又无法修改的第三方 JSON 输入——例如多个对象具有相同的顶层字段（如 "action": "create"），而业务逻辑却要求将这些对象按该字段值聚合成单个对象，并将其关联数据（如 myObject）收集成列表。Gson 和 Jackson 均不支持开箱即用的“按字段值自动分组聚合”反序列化，因此需采用两阶段处理策略：先以结构匹配方式解析原始 JSON，再通过 Java 逻辑完成语义重组。
✅ 推荐实现方案（基于 Gson）
核心思路是：分离关注点——定义两个职责明确的 POJO 类：
- OriginalModel：忠实映射输入 JSON 的扁平数组结构；
- TransformedModel：表达目标聚合后的语义结构（action + List
）。
// 静态内部类推荐（避免隐式持有外部类引用）
static class OriginalModel {
String action;
MyObjectData myObject;
}
static class TransformedModel {
String action;
List<MyObjectData> myObject;
public TransformedModel(String action, List<MyObjectData> myObject) {
this.action = action;
this.myObject = myObject;
}
}
static class MyObjectData {
String name;
String description;
}⚠️ 注意：若类非静态，需确保其无外部类依赖，否则 Gson 反序列化可能失败；建议统一声明为 static。
? 解析与转换完整流程
以下代码演示从原始 JSON 字符串到目标格式 JSON 字符串的端到端转换：
Gson gson = new Gson();
// Step 1: 按原始结构解析为 List<OriginalModel>
List<OriginalModel> originalList = gson.fromJson(json,
new TypeToken<List<OriginalModel>>() {}.getType());
// Step 2: 按 action 分组聚合 myObject（保持输入顺序）
Map<String, List<MyObjectData>> grouped = new LinkedHashMap<>();
for (OriginalModel item : originalList) {
grouped.computeIfAbsent(item.action, k -> new ArrayList<>())
.add(item.myObject);
}
// Step 3: 构建目标结构列表
List<TransformedModel> transformed = grouped.entrySet().stream()
.map(entry -> new TransformedModel(entry.getKey(), entry.getValue()))
.collect(Collectors.toList());
// Step 4: 序列化为最终 JSON（符合所需输出格式）
String resultJson = gson.toJson(transformed);
System.out.println(resultJson);示例输入 JSON（注意：实际中 key 应加双引号，此处为简化展示）：
[
{"myObject": {"name": "foo", "description": "bar"}, "action": "create"},
{"myObject": {"name": "baz", "description": "qux"}, "action": "create"}
]输出结果将严格符合预期：
[{"action":"create","myObject":[{"name":"foo","description":"bar"},{"name":"baz","description":"qux"}]}]? 补充说明与注意事项
-
Jackson 兼容性：本方案逻辑层完全独立于序列化库。若需改用 Jackson，仅需替换 Gson 为 ObjectMapper，并使用 readValue(json, new TypeReference
- >(){}) 即可，后续分组逻辑不变。
- 性能考量：对于超大数据集（>10万条），可考虑流式解析（如 Gson 的 JsonReader）避免全量加载内存，但本例中简洁性优先。
- 扩展性提示：若未来需支持多 action 值（如 "create"/"update" 各自聚合），当前 LinkedHashMap 分组已天然支持；如需嵌套更深层聚合，可封装为通用 groupByAndCollect 工具方法。
- 空值与异常处理：生产环境应添加 null 检查（如 item.action 或 item.myObject 是否为空）及 JsonParseException 捕获。
该方案以清晰的类型边界和显式的数据流转，兼顾了可读性、可维护性与健壮性，是处理此类“非标准 JSON → 语义化对象”转换任务的典型实践范式。
