Jackson解析异常

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分类专栏： 报错解决方案 文章标签： java 开发语言
于 2019-08-13 14:09:17 首次发布
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 com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Can not construct instance of com...TokenData: no String-argument constructor/factory method to deserialize from String value

解决办法：加注解：

因为返回的data部分数据存在转义字符 所以解析会报错，以上方法可解决此问题 

Caused by: com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Infinite recursion (StackOverflowErr
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例如，使用 Jackson 的自定义反序列化器 ，针对 EChannelType 编写自定义反序列化逻辑，将接收到的 String 正确转换为对应的枚举类型。1)检查数据来源：确认发送端（前端或其他服务端）传递的 JSON 数据中 'type' 字段值是否正确，是否符合后端期望的类型格式。如果是枚举类型，传递的值应该是枚举对应的有效值。3)更新接口定义：若有可能，与前端或相关服务端沟通，更新接口定义，让其传递符合后端期望的 EChannelType 类型数据，而不是 String。
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jackson流式解析
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在处理 JSON 数据时，Jackson 提供了流式解析方法，这是一种高效、低内存占用的解析方式，特别适用于处理大型 JSON 文件。流式解析基于 `JsonParser` 类，允许开发者逐个读取 JSON 的 token，并根据需要进行处理。 ### 使用 Jackson 进行流式解析的基本步骤 1. **创建 `JsonFactory` 实例** `JsonFactory` 是用于创建 `JsonParser` 的工厂类。可以通过以下方式创建： ```java JsonFactory jsonFactory = new JsonFactory(); ``` 2. **创建 `JsonParser` 实例** 使用 `JsonFactory` 创建 `JsonParser`，并指定要解析的 JSON 数据源： ```java JsonParser jsonParser = jsonFactory.createParser(new File("data.json")); ``` 3. **遍历 JSON token** 使用 `JsonParser` 遍历 JSON 数据中的各个 token。每个 token 的类型可以通过 `JsonToken` 枚举表示： ```java JsonToken currentToken; while ((currentToken = jsonParser.nextToken()) != null) { switch (currentToken) { case START_OBJECT: System.out.println("Start of JSON object"); break; case END_OBJECT: System.out.println("End of JSON object"); break; case START_ARRAY: System.out.println("Start of JSON array"); break; case END_ARRAY: System.out.println("End of JSON array"); break; case FIELD_NAME: String fieldName = jsonParser.getCurrentName(); System.out.println("Field name: " + fieldName); break; case VALUE_STRING: String valueAsString = jsonParser.getValueAsString(); System.out.println("String value: " + valueAsString); break; case VALUE_NUMBER_INT: int valueAsInt = jsonParser.getValueAsInt(); System.out.println("Integer value: " + valueAsInt); break; case VALUE_TRUE: System.out.println("Boolean value: true"); break; case VALUE_FALSE: System.out.println("Boolean value: false"); break; case VALUE_NULL: System.out.println("Null value"); break; } } ``` 4. **关闭 `JsonParser`** 在解析完成后，应关闭 `JsonParser` 以释放资源： ```java jsonParser.close(); ``` ### 流式解析的优势 - **低内存占用**：流式解析不会将整个 JSON 文件加载到内存中，而是逐个 token 进行处理，适合处理大型 JSON 文件。 - **灵活性高**：开发者可以对每个 token 进行精细控制，适用于需要自定义解析逻辑的场景。 - **性能优越**：由于不需要构建完整的对象模型，流式解析通常比树模型和 POJO 数据绑定更快。 ### 注意事项 - **手动处理结构**：流式解析要求开发者手动处理 JSON 的结构，例如对象、数组、字段名和值等，这可能增加代码复杂性。 - **异常处理**：在解析过程中，可能会遇到格式错误或无效的 JSON 数据，因此需要捕获并处理 `JsonParseException` 和 `IOException` 等异常。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例代码，展示如何使用 Jackson 进行流式解析： ```java import com.fasterxml.jackson.core.JsonFactory; import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser; import com.fasterxml.jackson.core.JsonToken; import java.io.File; import java.io.IOException; public class JsonStreamParser { public static void main(String[] args) { try { JsonFactory jsonFactory = new JsonFactory(); JsonParser jsonParser = jsonFactory.createParser(new File("data.json")); JsonToken currentToken; while ((currentToken = jsonParser.nextToken()) != null) { switch (currentToken) { case START_OBJECT: System.out.println("Start of JSON object"); break; case END_OBJECT: System.out.println("End of JSON object"); break; case START_ARRAY: System.out.println("Start of JSON array"); break; case END_ARRAY: System.out.println("End of JSON array"); break; case FIELD_NAME: String fieldName = jsonParser.getCurrentName(); System.out.println("Field name: " + fieldName); break; case VALUE_STRING: String valueAsString = jsonParser.getValueAsString(); System.out.println("String value: " + valueAsString); break; case VALUE_NUMBER_INT: int valueAsInt = jsonParser.getValueAsInt(); System.out.println("Integer value: " + valueAsInt); break; case VALUE_TRUE: System.out.println("Boolean value: true"); break; case VALUE_FALSE: System.out.println("Boolean value: false"); break; case VALUE_NULL: System.out.println("Null value"); break; } } jsonParser.close(); } catch (IOException | com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 通过上述方法，开发者可以高效地使用 Jackson 进行流式解析，适用于需要处理大型 JSON 文件或需要精细控制解析过程的场景。[^2]
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