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如何分析fastjson處理下劃線和駝峰問題的方法和源碼,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
一. 前言
在開發過程中經常遇到json解析和生成的問題,所以用自己也一直用fastjson來實現這個功能。
但是,最近遇到一個問題:
json字符串里面的數據很多都是"_"下劃線的比如,op_id。
而在java里面,很多都是駝峰的寫法,如opId
那這兩種可以匹配然后解析嗎?
二. http請求的解決方法
http請求有個@JsonProperty的注解,但是這個注解,fastjson不識別;不過fastjson支持JSONField注解,如下:
@JSONField(name="sta") private String status;
三. 智能匹配
fastjson提供了智能匹配的規則,下面寫法會自動映射
op_id->opid->ipId
也就是說就算json字符串是'op_id',那java變量也可以用opid或者opId,然后也可以獲取相應的數據。
如下:
public class Runme { static int ONE_DAY_SECONDS = 24 * 60 * 60 * 1000; public static void main(String[] args) { String json = "{\"op-id\":1000}"; Mo mo = JSON.parseObject(json, Mo.class); System.out.println(mo.getOpId()); } public static class Mo { private String opId; public String getOpId() { return opId; } public void setOpId(String opId) { this.opId = opId; } } }
四. 原理分析
那fastjson是怎么做到的呢?
看了下源代碼
https://github.com/alibaba/fastjson
發現它的邏輯如下:
文件:src/main/java/com/alibaba/fastjson/parser/deserializer/JavaBeanDeserializer.java
方法: smartMatch(String key, int[] setFlags)
public FieldDeserializer smartMatch(String key, int[] setFlags) { if (key == null) { return null; } FieldDeserializer fieldDeserializer = getFieldDeserializer(key, setFlags); if (fieldDeserializer == null) { long smartKeyHash = TypeUtils.fnv1a_64_lower(key); if (this.smartMatchHashArray == null) { long[] hashArray = new long[sortedFieldDeserializers.length]; for (int i = 0; i < sortedFieldDeserializers.length; i++) { hashArray[i] = TypeUtils.fnv1a_64_lower(sortedFieldDeserializers[i].fieldInfo.name); } Arrays.sort(hashArray); this.smartMatchHashArray = hashArray; } // smartMatchHashArrayMapping int pos = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray, smartKeyHash); boolean is = false; if (pos < 0 && (is = key.startsWith("is"))) { smartKeyHash = TypeUtils.fnv1a_64_lower(key.substring(2)); pos = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray, smartKeyHash); } if (pos >= 0) { if (smartMatchHashArrayMapping == null) { short[] mapping = new short[smartMatchHashArray.length]; Arrays.fill(mapping, (short) -1); for (int i = 0; i < sortedFieldDeserializers.length; i++) { int p = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray , TypeUtils.fnv1a_64_lower(sortedFieldDeserializers[i].fieldInfo.name)); if (p >= 0) { mapping[p] = (short) i; } } smartMatchHashArrayMapping = mapping; } int deserIndex = smartMatchHashArrayMapping[pos]; if (deserIndex != -1) { if (!isSetFlag(deserIndex, setFlags)) { fieldDeserializer = sortedFieldDeserializers[deserIndex]; } } } if (fieldDeserializer != null) { FieldInfo fieldInfo = fieldDeserializer.fieldInfo; if ((fieldInfo.parserFeatures & Feature.DisableFieldSmartMatch.mask) != 0) { return null; } Class fieldClass = fieldInfo.fieldClass; if (is && (fieldClass != boolean.class && fieldClass != Boolean.class)) { fieldDeserializer = null; } } } return fieldDeserializer; }
它里面有個重要的地方就是調用TypeUtils.fnv1a_64_lower(String)方法,分別計算傳入的key(op_id)和定義的java成員變量opId,然后計算他們是否匹配。
如果匹配的話,就會覆蓋。
所以,關鍵就在于TypeUtils.fnv1a_64_lower(String)方法實現,如下:
這個方法就是如果是'_'或者'-',那么就忽略,也就是如果是op_id,那么就會變成opid。
如果是大寫,那么就轉換成小寫,也就是opId,就會變成opid。
所以op-id或者op_id,都可以匹配opId或者opid
public static long fnv1a_64_lower(String key){ long hashCode = 0xcbf29ce484222325L; for(int i = 0; i < key.length(); ++i){ char ch = key.charAt(i); if(ch == '_' || ch == '-'){ continue; } if(ch >= 'A' && ch <= 'Z'){ ch = (char) (ch + 32); } hashCode ^= ch; hashCode *= 0x100000001b3L; } return hashCode; }
關于如何分析fastjson處理下劃線和駝峰問題的方法和源碼問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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