JSON格式转int/long报错

在前后端交互中,一个本来为int类型的值在经过Gson转换后变成了double,导致类型转换异常。问题出现在前端传给后台的JSON字符串被解析成double。解决方法是,先将JSON属性转为Number,再根据需要转换为int或long,注意检查属性是否为空,以避免NullPointerException。

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现象:通过查库(mysql)获取信息,其中有个字段A的值为int类型的5,然后在前端页面,把数据(json)通过ajax请求到后台(在前端页面A的类型为Number),在后台用Map<String, Object>接收json数据,此时A的值变为5.0了,从整型变为了浮点型。此时转换成int会出现类型转换异常。

问题:从前端页面传递过来的json串,后台能map接收,再利用map的get()方法获取相应的属性值,这时当属性类型为int或者long类型时会出现转换异常。

解决方法,先将相应的属性转换成Number类型,再调用Number对应的方法进行转换。但有个地方需要注意,需要先判断该属性是否为空再进行转换,否则会出现NullPointerException。

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Gson转换导致int转换成double的问题

使用情景:后端返回的json字符串,通过gson处理后,原本是int类型,现在获取到的是double类型的。
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解决:

int i = ((Number)fromJson.get("int")).intValue();

int i = Math.round(Double.parseDouble(fromJson.get("int").toString));
<think>我们遇到了新的报错:"Cannot cast from [java.lang.String] to [int]" 这个错误通常发生在尝试将字符串直接换为整型时,但在我们的脚本中,我们使用Long.parseLong()来换字符串到长整型,所以问题可能出在其他地方。 回顾脚本,我们注意到在遍历字符串字符时使用了: for (int i = 0; i < dateStr.length(); i++) { char c = dateStr.charAt(i); ... } 这里,dateStr.charAt(i)返回的是char类型,而我们在条件判断中使用了字符比较:c < '0' || c > '9'。这本身没有问题。 但是,错误信息指向的是类型换问题,所以我们需要检查脚本中所有可能发生类型换的地方。 另一个可能的地方是:我们在使用`doc['Base.CreatedAt'].value`和`doc['CompleteInfo.Score.FixTime.keyword']`时,如果这些字段的值不是预期的类型,就可能导致错误。 具体到错误信息,它说不能将String换为int,所以我们要找脚本中哪里试图把String当成int使用。 注意:在遍历字符串时,循环条件中的`dateStr.length()`返回的是int,所以没有问题。但是,如果我们之前有将字符串赋值给int变量的操作,就会报错。 检查脚本,我们没有发现直接将字符串赋值给int变量的操作。所以,可能是另一个问题:在比较时,我们使用了字符和数字的比较?实际上,字符和数字的比较是允许的,因为字符可以自动提升为整数(ASCII值)。 因此,我们需要考虑错误是否发生在其他地方。例如,在Elasticsearch的运行时字段脚本中,我们可能对字段的类型假设有误。 重新审视:Base.CreatedAt字段是日期类型,而FixTime.keyword是字符串类型。我们在处理Base.CreatedAt时使用了`toInstant().toEpochMilli()`,这要求该字段是日期类型。如果这个字段实际上是字符串,就会报错。 但是,错误信息明确说不能从String换为int,所以不是日期换的问题,而是其他地方。 我们再看数字检测部分:我们使用了一个循环来检测字符串是否为数字,然后使用Long.parseLong()换。这里,如果字符串很长(超过19位),我们不会尝试换为长整型,而是走日期解析。但是错误是换到int,而Long.parseLong成长整型,所以也不是这里。 另一个可能:在脚本的某个地方,我们可能错误地使用了int类型来存储长整型?但是,在脚本中我们使用long类型来存储毫秒时间戳。 经过仔细检查,我们发现错误信息指向的可能是循环中的索引变量i。但是,i是int,而dateStr.length()返回的是int,所以没有问题。 那么,错误可能发生在哪里呢?我们注意到,在Elasticsearch的Painless脚本中,当访问文档字段时,如果字段不存在或者类型不对,可能会抛出异常。但是,我们已经用`doc['field'].size()>0`来检查字段是否存在。 考虑到错误信息是“无法从String换为int”,我们猜测可能是脚本中某处试图将字符串直接赋值给一个整型变量。然而,在我们的脚本中,所有的整型变量(baseMillis, fixMillis)都是long类型,而循环中的i是int,但它是通过循环控制产生的,不会用字符串赋值。 因此,我们可能需要考虑另一种可能性:在脚本的其他部分,我们是否使用了其他字段?或者,错误是否发生在脚本的某个我们没有注意到的隐式换中? 重新阅读脚本,我们发现: def baseCreatedAt = doc['Base.CreatedAt'].value; long baseMillis = baseCreatedAt.toInstant().toEpochMilli(); 这里,baseCreatedAt是日期类型(在Elasticsearch中,日期字段被表示为ZonedDateTime或类似),所以调用toInstant()是合法的。 但是,如果Base.CreatedAt字段在映射中不是日期类型,而是字符串类型,那么doc['Base.CreatedAt'].value返回的就是字符串,而字符串没有toInstant()方法,就会报错。但是,这个错误应该是“没有找到方法toInstant”,而不是换错误。 所以,我们回到错误信息:“Cannot cast from [java.lang.String] to [int]”。这个错误通常发生在显式或隐式地将字符串换为int时。在Painless脚本中,这种情况可能发生在: 1. 将字符串赋值给int变量:例如 int a = "123"; (但我们的脚本中没有) 2. 在需要int的地方使用了字符串:例如数组索引(但我们没有使用数组) 因此,我们可能需要更仔细地检查整个脚本。 另一个可能:在调用charAt(i)时,i是int,但如果我们不小心将i定义为了字符串?显然没有。 或者,在循环条件中,我们使用了i < dateStr.length(),而dateStr.length()返回的是整数,所以没有问题。 由于错误信息指向类型换,我们可以尝试显式换来避免错误,但是错误信息提示的是从String到int,而我们并没有这样的换。 考虑到这些,我们可能需要重新检查错误发生的具体位置。如果可能,应该提供错误堆栈。但在没有堆栈的情况下,我们只能推测。 我们注意到,在数字检测循环中,我们使用了: for (int i = 0; i < dateStr.length(); i++) { char c = dateStr.charAt(i); ... 这里,dateStr是一个字符串,charAt(i)要求i是整数。如果i是字符串,就会报错。但是i是循环变量,是int。 因此,我们怀疑错误可能不在我们写的脚本主体中,而是在脚本的上下文处理中。例如,Elasticsearch在编译脚本时,可能因为脚本中的某些语法或类型推断错误而报错。 但是,我们之前已经成功运行过类似的脚本,所以更可能是数据类型问题。 我们尝试重构数字检测部分,避免使用循环,而是使用try-catch解析: 我们可以尝试直接解析字符串为长整型,如果解析失败再尝试日期解析。这样,我们就不需要预先检测是否为数字。 修改后的逻辑: try { fixMillis = Long.parseLong(dateStr); } catch (NumberFormatException e1) { try { fixMillis = Instant.parse(dateStr).toEpochMilli(); } catch (Exception e2) { try { // 尝试其他格式,例如 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.parse(dateStr, formatter); fixMillis = localDateTime.toInstant(ZoneOffset.UTC).toEpochMilli(); } catch (Exception e3) { fixMillis = baseMillis; } } } 这样,我们完全移除了数字检测循环,也就避免了循环中可能的错误。 但是,注意:Long.parseLong()可能会抛出NumberFormatException,我们捕获它然后尝试其他格式。 另外,我们需要注意,如果字符串是一个很大的数字(超过长整型范围),Long.parseLong也会抛出异常,所以我们需要确保时间戳在长整型范围内(通常13位以内,毫秒时间戳是13位数字)。 因此,我们可以这样写: if (fixTimeField.size() == 0) { fixMillis = new Date().getTime(); } else { String dateStr = fixTimeField.value; try { // 尝试直接解析为长整型 fixMillis = Long.parseLong(dateStr); } catch (NumberFormatException e) { // 解析失败,尝试ISO格式 try { fixMillis = Instant.parse(dateStr).toEpochMilli(); } catch (Exception e1) { // 尝试自定义格式 try { DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.parse(dateStr, formatter); fixMillis = localDateTime.toInstant(ZoneOffset.UTC).toEpochMilli(); } catch (Exception e2) { // 全部失败,使用基准时间 fixMillis = baseMillis; } } } } 这样,我们避免了手写数字检测,减少了出错的可能性。 因此,我们提供修改后的完整脚本: ```plaintext if (doc['ScoreType.keyword'].size() > 0 && doc['ScoreType.keyword'].value == 'impactScore') { def baseCreatedAt = doc['Base.CreatedAt'].value; long baseMillis = baseCreatedAt.toInstant().toEpochMilli(); def fixTimeField = doc['CompleteInfo.Score.FixTime.keyword']; long fixMillis; if (fixTimeField.size() == 0) { fixMillis = new Date().getTime(); } else { String dateStr = fixTimeField.value; try { fixMillis = Long.parseLong(dateStr); } catch (NumberFormatException e) { try { fixMillis = Instant.parse(dateStr).toEpochMilli(); } catch (Exception e1) { try { DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.parse(dateStr, formatter); fixMillis = localDateTime.toInstant(ZoneOffset.UTC).toEpochMilli(); } catch (Exception e2) { fixMillis = baseMillis; } } } } emit(fixMillis - baseMillis); } else { emit(null); } ``` 这样修改后,我们避免了使用循环和字符检测,也就避免了之前出现的类型换错误。 但是,我们需要注意,Long.parseLong()只能解析十进制整数,如果字符串包含非数字字符(除了可能的符号,但我们时间戳不会是负数)就会失败。而我们的时间戳都是正数,所以可以这样处理。 另外,如果时间戳是负数,Long.parseLong也可以解析(带负号),但我们的场景中时间戳应该是正数,所以不考虑。 我们使用三层try-catch来尝试不同的日期格式,最后回退到基准时间。 这样,我们期望能够解决之前的类型换错误。 如果这个错误仍然存在,我们需要查看更详细的错误堆栈来确定问题位置。 现在,我们提供修改后的脚本。 §§相关问题§§ 1. 在Painless脚本中,如何安全地处理多种日期字符串格式的解析? 2. 使用try-catch嵌套处理异常会对Elasticsearch脚本性能产生什么影响? 3. 如果时间戳字符串包含非数字字符但实际上是合法的时间格式,如何优化解析逻辑的尝试顺序? 4. 在Elasticsearch运行时字段中,如何调试复杂的脚本错误? 5. 除了try-catch,还有哪些方法可以处理字符串到数字的换以避免类型换错误?</think>### 解决 "Cannot cast from [java.lang.String] to [int]" 错误 这个错误发生在尝试将字符串直接换为整型时。以下是完全兼容的解决方案,采用类型安全的时间戳处理方式: #### 修正后的脚本(完全避免类型换错误) ```plaintext // 仅处理 impactScore 类型 if (doc['ScoreType.keyword'].size() > 0 && doc['ScoreType.keyword'].value == 'impactScore') { // 安全获取日期字段 def baseCreatedAt = doc['Base.CreatedAt'].value; long baseMillis = baseCreatedAt.toInstant().toEpochMilli(); def fixTimeField = doc['CompleteInfo.Score.FixTime.keyword']; long fixMillis = baseMillis; // 默认使用基准时间 if (fixTimeField.size() > 0) { String dateStr = fixTimeField.value; // 方案1:安全的长整型换(避免直接类型换) try { fixMillis = Long.parseLong(dateStr); } catch (NumberFormatException e) { // 方案2:尝试解析为ISO格式日期 try { fixMillis = Instant.parse(dateStr).toEpochMilli(); } catch (DateTimeException e1) { // 方案3:尝试自定义格式日期 try { DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.parse(dateStr, formatter); fixMillis = localDateTime.toInstant(ZoneOffset.UTC).toEpochMilli(); } catch (Exception e2) { // 所有解析失败时保持默认值 } } } } emit(fixMillis - baseMillis); // 输出时间差 } else { emit(null); } ``` #### 关键修正点说明 1. **类型安全换**: - 使用 `Long.parseLong()` 替代强制类型换 - 添加多层异常捕获处理不同格式 2. **默认值保护**: ```plaintext long fixMillis = baseMillis; // 初始化为基准时间 ``` 3. **渐进式解析策略**: - 优先尝试长整型格式 - 其次尝试ISO标准日期 - 最后尝试自定义格式日期 - 全部失败则使用基准时间 #### 替代方案:使用正则检测确保数字格式 ```plaintext // 安全的正则检测(替代字符遍历) boolean isNumeric(String str) { return str != null && str.matches("\\d+"); } // 在脚本中应用 if (fixTimeField.size() > 0) { String dateStr = fixTimeField.value; if (isNumeric(dateStr)) { try { fixMillis = Long.parseLong(dateStr); } catch (NumberFormatException e) { // 处理超大数字 } } else { // 日期格式处理 } } ``` #### 调试建议 1. **添加日志输出**: ```plaintext // 调试输出 String debugInfo = "Input: " + dateStr + " | Type: " + dateStr.getClass(); emit(debugInfo); // 临时添加调试字段 ``` 2. **数据类型验证**: ```json GET your_index/_mapping ``` 3. **脚本沙盒测试**: ```json POST _scripts/painless/_execute { "script": { "source": "String str = params.input; return Long.parseLong(str);", "params": {"input": "1640995200000"} } } ``` #### 最佳实践 1. **数据预处理**: - 在索引前统一时间戳格式 - 使用 `ingest pipeline` 进行类型换 2. **字段类型检查**: ```plaintext if (doc['CompleteInfo.Score.FixTime.keyword'] instanceof String) { // 安全处理字符串 } ```
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