1. 问题背景与需求分析
在java开发中，我们经常需要处理来自外部服务或文件中的json数据。有时，这些json结构可能比较复杂，例如包含多层嵌套的数组，并且需要从这些嵌套数据中提取并聚合信息。
考虑以下JSON结构，它是一个多层嵌套的数组，每一层内部数组包含多个对象，每个对象有word和count字段：
[
[
{"word": "china", "count": 0},
{"word": "kids", "count": 1},
{"word": "music", "count": 0}
],
[
{"word": "china", "count": 3},
{"word": "kids", "count": 0},
{"word": "music", "count": 2}
],
[
{"word": "china", "count": 10},
{"word": "kids", "count": 3},
{"word": "music", "count": 2}
]
]我们的目标是将这个复杂的JSON数据转换为一个简洁的Java POJO列表。对于每个唯一的word，我们需要计算它在所有嵌套数组中count字段的最小值（min）和最大值（max），并将其映射到如下的Word POJO中：
public class Word {
private String text;
private Integer min;
private Integer max;
// Getters and Setters
}例如，对于"china"这个词，其count值分别为0、3、10。因此，转换后对应的Word对象应为text="china", min=0, max=10。
2. POJO定义
首先，定义用于接收转换后数据的Word POJO。为了让Jackson能够正确地进行反序列化，需要为字段提供公共的setter方法。
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public class Word {
private String text;
private Integer min;
private Integer max;
public void setText(String text) {
this.text = text;
}
public void setMin(Integer min) {
this.min = min;
}
public void setMax(Integer max) {
this.max = max;
}
@Override
public String toString() {
return String.format("text=%s min=%d max=%d", text, min, max);
}
}3. 解决方案：利用Josson进行JSON数据转换
直接使用Jackson处理这种复杂的聚合和转换逻辑会非常繁琐，可能需要编写自定义的反序列化器。幸运的是，我们可以利用Josson这个强大的JSON处理库，在反序列化之前对JSON数据进行预处理和转换。Josson提供了一套类似XPath的查询语言，可以方便地进行数据的过滤、转换、分组和聚合。
3.1 引入依赖
要在项目中集成Josson和Jackson，需要在pom.xml（Maven项目）或build.gradle（Gradle项目）中添加相应的依赖：
Maven:
com.octomix.josson josson 1.2.3 com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.15.2
3.2 JSON原始数据
为了演示，我们将原始JSON字符串硬编码。在实际应用中，这通常是从文件、网络请求或其他数据源获取的。
String jsonString = "[" +
" [" +
" {\"word\": \"china\", \"count\": 0}," +
" {\"word\": \"kids\", \"count\": 1}," +
" {\"word\": \"music\", \"count\": 0}" +
" ]," +
" [" +
" {\"word\": \"china\", \"count\": 3}," +
" {\"word\": \"kids\", \"count\": 0}," +
" {\"word\": \"music\", \"count\": 2}" +
" ]," +
" [" +
" {\"word\": \"china\", \"count\": 10}," +
" {\"word\": \"kids\", \"count\": 3}," +
" {\"word\": \"music\", \"count\": 2}" +
" ]" +
"]";3.3 Josson转换表达式解析
Josson的核心在于其强大的表达式语言。为了达到我们的目标，我们将使用以下Josson表达式：
flatten().group(word).map(text:word, min:elements.min(count), max:elements.max(count))
让我们逐一解析这个表达式：
flatten(): 这个函数用于将多层嵌套的数组扁平化为一层数组。原始JSON是一个包含数组的数组，flatten()会将其转换为一个单一的包含所有word对象的数组。 例如，经过flatten()后，数据结构将类似于： [{"word": "china", "count": 0}, {"word": "kids", "count": 1}, ..., {"word": "china", "count": 10}, ...]
group(word): 在扁平化之后，我们希望对数据按word字段进行分组。group(word)会将所有具有相同word值的对象归类到一起。每个分组会包含一个word键（作为分组依据）和一个elements键（包含该分组下的所有原始元素）。
-
map(text:word, min:elements.min(count), max:elements.max(count)): map()函数用于将每个分组转换为我们期望的输出格式。它允许我们重命名字段并进行聚合操作。
- text:word: 将分组的word字段映射到输出对象的text字段。
- min:elements.min(count): 对于每个分组，elements代表该分组下的所有原始元素。elements.min(count)会计算这些元素中count字段的最小值，并将其映射到输出对象的min字段。
- max:elements.max(count): 类似地，elements.max(count)会计算count字段的最大值，并将其映射到输出对象的max字段。
3.4 Jackson反序列化
Josson转换后的结果是一个JsonNode对象，其结构已经与我们的Word POJO列表相匹配。此时，我们可以使用Jackson的ObjectMapper将其轻松地反序列化为List
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.octomix.josson.Josson;
// ... (Word POJO definition)
public class JsonToPojoConverter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String jsonString = "[" +
" [" +
" {\"word\": \"china\", \"count\": 0}," +
" {\"word\": \"kids\", \"count\": 1}," +
" {\"word\": \"music\", \"count\": 0}" +
" ]," +
" [" +
" {\"word\": \"china\", \"count\": 3}," +
" {\"word\": \"kids\", \"count\": 0}," +
" {\"word\": \"music\", \"count\": 2}" +
" ]," +
" [" +
" {\"word\": \"china\", \"count\": 10}," +
" {\"word\": \"kids\", \"count\": 3}," +
" {\"word\": \"music\", \"count\": 2}" +
" ]" +
"]";
// 1. 使用Josson解析JSON字符串
Josson josson = Josson.fromJsonString(jsonString);
// 2. 执行Josson转换表达式
JsonNode node = josson.getNode(
"flatten()" +
".group(word)" +
".map(text:word, min:elements.min(count), max:elements.max(count))"
);
// 3. 使用Jackson将转换后的JsonNode反序列化为List
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
List words = objectMapper.convertValue(node, new TypeReference>() {});
// 4. 打印结果
words.forEach(System.out::println);
}
} 4. 运行结果
执行上述代码，将得到以下输出：
text=china min=0 max=10 text=kids min=0 max=3 text=music min=0 max=2
这正是我们期望的结果，每个单词的min和max出现次数都被正确计算并映射到了Word POJO中。
5. 注意事项与总结
- Josson的优势: 对于复杂的JSON转换和聚合需求，Josson提供了一种声明式、简洁高效的解决方案。相比于手动编写复杂的Java代码来遍历、分组和计算，Josson的表达式更易读、易维护，并且通常性能更优。
- 版本兼容性: 确保Josson和Jackson的依赖版本兼容，并尽量使用较新的稳定版本。
- 错误处理: 在实际应用中，应考虑对JSON解析和转换过程中可能出现的异常进行处理，例如JsonProcessingException。
- 表达式调试: 对于复杂的Josson表达式，可以通过分步执行或使用Josson提供的在线工具进行调试，以确保表达式的正确性。
- 灵活性: Josson的表达式语言非常灵活，可以根据不同的需求进行调整，实现各种复杂的JSON数据操作，例如过滤、排序、连接等。
通过本教程，我们学习了如何巧妙地结合Josson和Jackson，高效地处理嵌套JSON数据，并进行复杂的聚合计算，最终将其转换为符合业务需求的Java POJO。这种方法显著简化了数据处理逻辑，提升了开发效率和代码的可维护性。
