FastJson实现驼峰下划线相互转换方法详解
目录
- PropertyNamingStrategy
- 发挥作用的是translate方法
- 指定反序列化格式
- 智能匹配功能
- fastjson智能匹配处理过程
- 关闭智能匹配的情况
PropertyNamingStrategy
有四种序列化方式。
CamelCase策略,Java对象属性:personId,序列化后属性:persionId – 实际只改了首字母 大写变小写
PascalCase策略,Java对象属性:personId,序列化后属性:PersonId – 实际只改了首字母 小写变大写
SnakeCase策略,Java对象属性:personId,序列化后属性:person_id --大写字母前加下划线
KebabCase策略,Java对象属性:personId,序列化后属性:person-id -大写字母前加减号
public enum PropertyNamingStrategy { CamelCase, //驼峰 PascalCase, // SnakeCase, //大写字母前加下划线 KebabCase; public String translate(String propertyName) { switch (this) { case SnakeCase: { StringBuilder buf = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < propertyName.length(); ++i) { char ch = propertyName.charAt(i); if (ch >= 'A' && ch <= 'Z') { char ch_ucase = (char) (ch + 32); if (i > 0) { buf.append('_'); } buf.append(ch_ucase); } else { buf.append(ch); } } return buf.toString(); } case KebabCase: { StringBuilder buf = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < propertyName.length(); ++i) { char ch = propertyName.charAt(i); if (ch >= 'A' && ch <= 'Z') { char ch_ucase = (char) (ch + 32); if (i > 0) { buf.append('-'); } buf.append(ch_ucase); } else { buf.append(ch); } } return buf.toString(); } case PascalCase: { char ch = propertyName.charAt(0); if (ch >= 'a' && ch <= 'z') { char[] chars = propertyName.toCharArray(); chars[0] -= 32; return new String(chars); } return propertyName; } case CamelCase: { char ch = propertyName.charAt(0); if (ch >= 'A' && ch <= 'Z') { char[] chars = propertyName.toCharArray(); chars[0] += 32; return new String(chars); } return propertyName; } default: return propertyName; } }
发挥作用的是translate方法
指定序列化格式
了解了PropertyNamingStrategy后,看其是怎么发挥作用的,
阅读源码发现在buildBeanInfo时(注意是将bean转为json时构建json信息时,如果是map,JSONObject不会有这个转换)
if(propertyNamingStrategy != null && !fieldAnnotationAndNameExists){ propertyName = propertyNamingStrategy.translate(propertyName); }
这里分别调用PropertyNamingStrategy对应的方法处理
常见误区
那么也就是说通过PropertyNamingStrategy的方式设置输出格式,只对javaBean有效,并且,至于转换结果,需要根据PropertyNamingStrategy#translate方法的内容具体分析
如果javaBean中的字段是用下划线间隔的,那么指定CamelCase进行序列化,也是无法转成驼峰的!
例如
Student student = new Student(); student.setTest_name("test"); SerializeConfig serializeConfig = new SerializeConfig(); serializeConfig.setPropertyNamingStrategy(PropertyNamingStrategy.CamelCase); System.out.println(JSON.toJSONString(student,serializeConfig));
输出{test_name":“test”},因为执行 PropertyNamingStrategy#translate的CamelCase,仅仅只是,判断如果首字母大写转成小写。并不能完成,下划线到驼峰的转换
case CamelCase: { char ch = propertyName.charAt(0); if (ch >= 'A' && ch <= 'Z') { char[] chars = propertyName.toCharArray(); chars[0] += 32; return new String(chars); } return propertyName; }
指定反序列化格式
智能匹配功能
fastjson反序列化时,是能自动下划线转驼峰的。这点是很方便的。,在反序列化时无论采用那种形式都能匹配成功并设置值
String str = "{'user_name':123}"; User user = JSON.parseObject(str, User.class); System.out.println(user);
输出{userName=‘123’}
fastjson智能匹配处理过程
fastjson在进行反序列化的时候,对每一个json字段的key值解析时,会调用
com.alibaba.fastjson.parser.deserializer.JavaBeanDeserializer#parseField
这个方法
以上面的例子为例,通过debug打个断点看一下解析user_id时的处理逻辑。
此时这个方法中的key为user_id,object为要反序列化的结果对象,这个例子中就是FastJsonTestMain.UserInfo
public boolean parseField(DefaultJSONParser parser, String key, Object object, Type objectType, Map<String, Object> fieldValues, int[] setFlags) { JSONLexer lexer = parser.lexer; // xxx //是否禁用智能匹配; final int disableFieldSmartMatchMask = Feature.DisableFieldSmartMatch.mask; final int initStringFieldAsEmpty = Feature.InitStringFieldAsEmpty.mask; FieldDeserializer fieldDeserializer; if (lexer.isEnabled(disableFieldSmartMatchMask) || (this.beanInfo.parserFeatures & disableFieldSmartMatchMask) != 0) { fieldDeserializer = getFieldDeserializer(key); } else if (lexer.isEnabled(initStringFieldAsEmpty) || (this.beanInfo.parserFeatures & initStringFieldAsEmpty) != 0) { fieldDeserializer = smartMatch(key); } else { //进行智能匹配 fieldDeserializer = smartMatch(key, setFlags); } ***此处省略N多行*** }
再看下核心的代码,智能匹配smartMatch
public FieldDeserializer smartMatch(String key, int[] setFlags) { if (key == null) { return null; } FieldDeserializer fieldDeserializer = getFieldDeserializer(key, setFlags); if (fieldDeserializer == null) { if (this.smartMatchHashArray == null) { long[] hashArray = new long[sortedFieldDeserializers.length]; for (int i = 0; i < sortedFieldDeserializers.length; i++) { //java字段的nameHashCode,源码见下方 hashArray[i] = sortedFieldDeserializers[i].fieldInfo.nameHashCode; } //获取出反序列化目标对象的字段名称hashcode值,并进行排序 Arrays.sort(hashArray); this.smartMatchHashArray = hashArray; } // smartMatchHashArrayMapping long smartKeyHash = TypeUtils.fnv1a_64_lower(key); //进行二分查找,判断是否找到 int pos = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray, smartKeyHash); if (pos < 0) { //原始字段没有匹配到,用fnv1a_64_extract处理一下再次匹配 long smartKeyHash1 = TypeUtils.fnv1a_64_extract(key); pos = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray, smartKeyHash1); } boolean is = false; if (pos < 0 && (is = key.startsWith("is"))) { //上面的操作后仍然没有匹配到,把is去掉后再次进行匹配 smartKeyHash = TypeUtils.fnv1a_64_extract(key.substring(2)); pos = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray, smartKeyHash); } if (pos >= 0) { //通过智能匹配字段匹配成功 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, sortedFieldDeserializers[i].fieldInfo.nameHashCode); 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; }
通过上面的smartMatch方法可以看出,fastjson中之所以能做到下划线自动转驼峰,主要还是因为在进行字段对比时,使用了fnv1a_64_lower和fnv1a_64_extract方法进行了处理。
fnv1a_64_extract方法源码:
public static long fnv1a_64_extract(String key) { long hashCode = fnv1a_64_magic_hashcode; for (int i = 0; i < key.length(); ++i) { char ch = key.charAt(i); //去掉下划线和减号 if (ch == '_' || ch == '-') { continue; } //大写转小写 if (ch >= 'A' && ch <= 'Z') { ch = (char) (ch + 32); } hashCode ^= ch; hashCode *= fnv1a_64_magic_prime; } return hashCode; }
从源码可以看出,fnv1a_64_extract方法主要做了这个事:
去掉下划线、减号,并大写转小写
总结
fastjson中字段智能匹配的原理是在字段匹配时,使用了TypeUtils.fnv1a_64_lower方法对字段进行全体转小写处理。
之后再用TypeUtils.fnv1a_64_extract方法对json字段进行去掉"_“和”-"符号,再全体转小写处理。
如果上面的操作仍然没有匹配成功,会再进行一次去掉json字段中的is再次进行匹配。
如果上面的操作仍然没有匹配成功,会再进行一次去掉json字段中的is再次进行匹配。
关闭智能匹配的情况
智能匹配时默认开启的,需要手动关闭,看这个例子
String str = "{'user_name':123}"; ParserConfig parserConfig = new ParserConfig(); parserConfig.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase; User user = JSON.parseObject(str, User.class, parserConfig,Feature.DisableFieldSmartMatch); System.out.println(user);
输出{userName=‘null’}
那么这种情况如何完成下划线到驼峰的转换
那么就需要使用parseConfig了
String str = "{'user_name':123}"; ParserConfig parserConfig = new ParserConfig(); parserConfig.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase; User user = JSON.parseObject(str, User.class,parserConfig,Feature.DisableFieldSmartMatch); System.out.println(user);
那么此时PropertyNamingStrategy.SnakeCase又是如何发挥作用的?
断点PropertyNamingStrategy#translate方法
发现在构建JavaBeanDeserializer时
public JavaBeanDeserializer(ParserConfig config, Class<?> clazz, Type type){ this(config // , JavaBeanInfo.build(clazz, type, config.propertyNamingStrategy, config.fieldBased, config.compatibleWithJavaBean, config.isJacksonCompatible()) ); }
if (propertyNamingStrategy != null) { propertyName = propertyNamingStrategy.translate(propertyName); } add(fieldList, new FieldInfo(propertyName, method, field, clazz, type, ordinal, serialzeFeatures, parserFeatures, annotation, fieldAnnotation, null, genericInfo));
会根据配置对propertyName进行translate。转换成对应格式的属性名称
常见误区:
与序列化误区相同,如果是map,JSONObject不会有这个转换,并且转换结果需要参照translate方方法逻辑来看
值的注意的是,JSONObject的toJavaObject方法,智能匹配会生效。可以放心得进行下划线和驼峰得互相转换
String str = "{'user_name':123}"; JSONObject object = (JSONObject) JSON.parse(str); System.out.println(object); User user = object.toJavaObject(User.class); System.out.println(user);
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