本教程旨在解决jackson反序列化中，当json数据包含多个别名字段且需优先选择其中非空值的问题。文章详细介绍了两种有效的策略：一是通过定义多个智能setter方法，利用`@jsonsetter`注解实现按需更新；二是通过自定义converter结合辅助pojo，将数据转换逻辑与领域模型分离。这两种方法都能实现灵活且健壮的数据映射，有效处理冗余数据，确保数据解析的准确性。
在处理来自第三方系统或存在历史遗留问题的JSON数据时，我们经常会遇到同一个逻辑字段在JSON中以多种名称（别名）出现的情况。更复杂的是，这些别名字段中可能只有一个包含有效的非空值，而其他字段则为null或空字符串。Jackson的@JsonAlias注解虽然能识别多个别名，但它通常无法智能地优先选择非空值，导致反序列化结果不符合预期。本文将深入探讨两种解决方案，帮助开发者在Jackson中实现这种智能的非空值优先选择机制。
方案一：利用智能Setter方法处理多别名与非空值选择
此方案的核心思想是为每个可能的别名定义一个独立的setter方法，并通过@JsonSetter注解将其映射到相应的JSON字段。所有这些setter方法最终都将调用一个核心的setter逻辑，该逻辑负责判断当前字段是否已经存在有效值（非空且非空字符串），并仅在当前字段为空时才接受新的值。
实现原理
- 定义核心Setter： 创建一个标准的setter方法，例如setName(String name)。在该方法内部，添加一个条件判断，只有当当前name字段为null或空字符串时，才将其更新为传入的新值。
- 定义别名Setter： 为每个别名（如full_name、fullName）创建额外的setter方法，例如setName1(String name)、setName2(String name)。这些方法也使用@JsonSetter注解分别映射到对应的JSON字段。
- 委托调用： 别名setter方法不包含业务逻辑，它们直接调用核心setter方法，将接收到的值传递过去。
示例代码
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonSetter;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.util.Arrays;
import java.util.Objects;
import java.util.function.Predicate;
public class MyPojo {
// 定义一个谓词，用于检查字符串是否为null或空
public static final Predicate NULL_OR_EMPTY = s -> s == null || s.isEmpty();
private String name;
// 核心setter，负责判断并更新字段
@JsonSetter("name") // 映射到JSON字段"name"
public void setName(String name) {
// 只有当当前name字段为null或空时，才更新
if (NULL_OR_EMPTY.test(this.name)) {
this.name = name;
}
}
// 别名setter 1，映射到JSON字段"full_name"
@JsonSetter("full_name")
public void setName1(String name) {
setName(name); // 委托给核心setter
}
// 别名setter 2，映射到JSON字段"fullName"
@JsonSetter("fullName")
public void setName2(String name) {
setName(name); // 委托给核心setter
}
// Getter方法
public String getName() {
return name;
}
@Override
public String toString() {
return "MyPojo{name='" + name + "'}";
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 示例JSON数据，其中"name"为null，"full_name"为空字符串，"fullName"为有效值
String json = "{ \"name\" : null, \"full_name\" : \"\", \"fullName\" : \"name\"}";
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
MyPojo myPojo = mapper.readValue(json, MyPojo.class);
System.out.println(myPojo);
// 示例2：第一个有效值
json = "{ \"name\" : \"first\", \"full_name\" : \"\", \"fullName\" : \"name\"}";
myPojo = mapper.readValue(json, MyPojo.class);
System.out.println(myPojo);
// 示例3：所有都为空或null
json = "{ \"name\" : null, \"full_name\" : \"\", \"fullName\" : null}";
myPojo = mapper.readValue(json, MyPojo.class);
System.out.println(myPojo);
}
} 输出：
MyPojo{name='name'}
MyPojo{name='first'}
MyPojo{name='null'}注意事项与优缺点
- 优点： 实现直接，易于理解和调试，无需引入额外的类。
-
缺点：
- 代码污染： 领域模型（POJO）中会增加多个冗余的setter方法，使得领域模型不再纯粹，可能违反单一职责原则。
- 逻辑耦合： Setter方法中包含了数据校验和选择逻辑，而不是简单的赋值操作。
- 扩展性差： 如果需要处理的别名数量很多，或者有多个字段需要类似处理，POJO会变得非常庞大和难以维护。
方案二：利用自定义Converter实现数据转换
为了保持领域模型的简洁和职责分离，我们可以采用自定义Converter的方式。这种方法将JSON解析为一个辅助POJO，该辅助POJO能够捕获所有别名字段的值。然后，通过一个Converter将这个辅助POJO转换为最终的领域POJO，并在转换过程中实现非空值的选择逻辑。
实现原理
- 创建辅助POJO： 定义一个临时的POJO（或Java Record），它包含所有可能的别名字段，并使用@JsonProperty将它们映射到JSON中的相应字段。这个POJO的任务仅仅是接收原始JSON数据。
-
创建自定义Converter： 继承StdConverter
，其中SOURCE是辅助POJO，TARGET是最终的领域POJO。在convert方法中，实现从辅助POJO到目标POJO的转换逻辑，包括遍历所有别名字段并选择第一个非空/非空字符串的值。 - 关联Converter： 在最终的领域POJO上，使用@JsonDeserialize(converter = YourConverter.class)注解，告诉Jackson在反序列化时使用这个自定义Converter。
示例代码
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonDeserialize;
import com.fasterxml.jackson.databind.util.StdConverter;
import lombok.Builder;
import lombok.Getter;
import lombok.ToString;
import java.util.Arrays;
import java.util.function.Predicate;
// 辅助POJO，用于接收所有可能的别名值
// 使用record可以简化代码
record AuxiliaryPojo(
@JsonProperty("name") String name,
@JsonProperty("full_name") String name1,
@JsonProperty("fullName") String name2
) {}
// 自定义Converter，负责将AuxiliaryPojo转换为MyPojo
class AuxiliaryPojoToMyPojo extends StdConverter {
// 定义一个谓词，用于检查字符串是否非null且非空
public static final Predicate NOT_NULL_OR_EMPTY = s -> s != null && !s.isEmpty();
@Override
public MyPojo convert(AuxiliaryPojo v) {
// 从辅助POJO中找到第一个非null且非空的name值
String selectedName = findMatching(v.name(), v.name1(), v.name2());
// 构建最终的MyPojo实例
return MyPojo.builder()
.name(selectedName)
.build();
}
// 辅助方法，用于从多个字符串中找到第一个非null且非空的字符串
private String findMatching(String... args) {
return Arrays.stream(args)
.filter(NOT_NULL_OR_EMPTY)
.findFirst() // 找到第一个匹配的
.orElse(null); // 如果都没有匹配，则返回null
}
}
// 最终的领域POJO，使用Lombok简化代码
@Getter
@Builder
@ToString
@JsonDeserialize(converter = AuxiliaryPojoToMyPojo.class) // 指定自定义Converter
public class MyPojo {
private String name;
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 示例JSON数据
String json = "{ \"name\" : null, \"full_name\" : \"\", \"fullName\" : \"name\"}";
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
MyPojo myPojo = mapper.readValue(json, MyPojo.class);
System.out.println(myPojo);
// 示例2：第一个有效值
json = "{ \"name\" : \"first\", \"full_name\" : \"\", \"fullName\" : \"name\"}";
myPojo = mapper.readValue(json, MyPojo.class);
System.out.println(myPojo);
// 示例3：所有都为空或null
json = "{ \"name\" : null, \"full_name\" : \"\", \"fullName\" : null}";
myPojo = mapper.readValue(json, MyPojo.class);
System.out.println(myPojo);
}
} 输出：
MyPojo(name=name) MyPojo(name=first) MyPojo(name=null)
注意事项与优缺点
-
优点：
- 职责分离： 领域POJO保持纯净，不包含任何与JSON解析或数据选择相关的逻辑。
- 代码整洁： 转换逻辑集中在Converter中，易于管理和测试。
- 可扩展性： 如果需要处理多个字段的别名选择，可以为每个字段创建独立的findMatching逻辑，或者将通用逻辑抽象出来。
-
缺点：
- 引入额外类： 需要额外定义一个辅助POJO和一个Converter类，增加了项目的类数量。
- 概念开销： 对于初学者来说，理解Converter的工作机制可能需要一定时间。
- 性能考量： 相比直接的setter方法，Converter会引入额外的对象创建（辅助POJO）和方法调用，但在大多数应用场景中，这种性能开销通常可以忽略不计。
总结
在Jackson处理多别名JSON字段并优先选择非空值的问题上，两种方案各有优势：
- 智能Setter方法 简单直接，适用于别名数量不多、对领域模型侵入性要求不高的场景。它的缺点是可能导致POJO代码冗余和职责不清。
- 自定义Converter 提供了更清晰的职责分离和更强的可维护性，特别适合于复杂的转换逻辑、别名字段较多或对领域模型纯净度有高要求的项目。虽然引入了额外的类，但从长远来看，它能使代码结构更优。
开发者应根据项目的具体需求、团队编码规范以及对代码整洁度的要求，选择最适合的解决方案。对于大型或复杂的系统，自定义Converter通常是更推荐的做法。
