当前位置：首页 > 文章列表 > 文章 > java教程 > SpringBootJackson嵌套JSON提取方法

SpringBootJackson嵌套JSON提取方法

2025-11-06 16:57:34 0浏览收藏

在Spring Boot应用中，处理嵌套JSON数据是常见需求。本文聚焦于利用Jackson库，提供两种核心策略：**数据绑定**和**流式API/树模型**，助您高效解析JSON。针对结构固定、数据量适中的JSON，数据绑定可将JSON直接映射到Java对象，代码简洁且类型安全。而对于结构未知或大型JSON，流式API/树模型允许开发者遍历JsonNode提取信息，灵活应对复杂场景。本文将通过代码示例，详细阐述如何使用这两种方法，并提供筛选分类数据的实现，助您选择最合适的JSON处理方案，提升Spring Boot应用的开发效率和数据处理能力。

使用Spring Boot和Jackson高效提取嵌套JSON数据

本文深入探讨了在Spring Boot应用中利用Jackson库处理复杂嵌套JSON数据的两种核心策略：数据绑定（Data Binding）和流式API（Streaming API/Tree Model）。文章通过具体代码示例，详细阐述了如何将嵌套JSON映射到Java对象，以及如何在结构未知或大型JSON场景下通过遍历JsonNode来提取特定信息，并提供了筛选分类数据的实现方法，旨在帮助开发者根据实际需求选择最合适的JSON处理方案。

1. 引言

在现代微服务架构中，Spring Boot应用程序经常需要与外部API进行交互，处理和解析复杂的JSON响应是常见的任务。当JSON数据包含多层嵌套结构时，如何高效、健壮地提取所需信息成为一个挑战。本文将重点介绍如何利用Jackson库，在Spring Boot环境中优雅地处理这类嵌套JSON数据，并提供两种主要方法：数据绑定和流式API（或称为树模型）。

2. 准备工作：Jackson依赖

Jackson是Spring Boot默认集成的JSON处理库，通常无需额外添加依赖。但如果项目是手动构建或需要特定版本，请确保pom.xml中包含以下Jackson相关依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.13.4</version> <!-- 请使用最新稳定版本 -->
</dependency>

3. 方法一：Jackson数据绑定 (Data Binding)

对于结构相对固定且已知，或者数据量适中的JSON，数据绑定是首选方案。它将JSON直接映射到预定义的Java对象（POJO），提供了极佳的可读性和类型安全性。

3.1 定义POJO类

首先，根据JSON结构定义对应的Java类。对于给定的JSON示例：

[
    {
        "id": 1,
        "footwearList": [...],
        "clothingList": [...]
    },
    {
        "id": 2,
        "footwearList": [...],
        "clothingList": [...]
    }
]

其中footwearList和clothingList内部结构相同，可以抽象为一个Item类。而外部对象包含一个id和多个动态列表。

Item类:

public class Item {
    private int id;
    private String name;
    private String category;

    // 无参构造函数
    public Item() {}

    // 全参构造函数
    public Item(int id, String name, String category) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.category = category;
    }

    // Getters and Setters
    public int getId() { return id; }
    public void setId(int id) { this.id = id; }
    public String getName() { return name; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public String getCategory() { return category; }
    public void setCategory(String category) { this.category = category; }

    @Override
    public String toString() {
        return "Item{" +
               "id=" + id +
               ", name='" + name + '\'' +
               ", category='" + category + '\'' +
               '}';
    }
}

Store类 (处理动态列表键):

为了处理footwearList和clothingList这种键名不固定但值类型一致的结构，可以使用@JsonAnySetter和@JsonAnyGetter将它们映射到一个Map>中。

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAnyGetter;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAnySetter;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Store {
    private int id;
    private Map<String, List<Item>> items = new HashMap<>();

    // 无参构造函数
    public Store() {}

    // Getters and Setters for id
    public int getId() { return id; }
    public void setId(int id) { this.id = id; }

    // 使用 @JsonAnySetter 处理动态键的列表
    @JsonAnySetter
    public void readStore(String key, List<Item> value) {
        items.put(key, value);
    }

    // 使用 @JsonAnyGetter 序列化回JSON（可选，取决于需求）
    @JsonAnyGetter
    public Map<String, List<Item>> getItems() {
        return items;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Store{" +
               "id=" + id +
               ", items=" + items +
               '}';
    }
}

3.2 反序列化JSON

有了POJO类，就可以使用ObjectMapper进行反序列化。

import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class JsonDataBindingService {

    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    public List<Store> parseStores(String jsonString) throws Exception {
        // 反序列化JSON字符串为List<Store>
        return objectMapper.readValue(jsonString, new TypeReference<List<Store>>() {});
    }

    public List<Item> getFootwearItemsByCategory(List<Store> stores, String category) {
        return stores.stream()
                     .flatMap(store -> store.getItems().getOrDefault("footwearList", List.of()).stream())
                     .filter(item -> item.getCategory().equalsIgnoreCase(category))
                     .collect(Collectors.toList());
    }

    public List<Item> getClothingItemsByCategory(List<Store> stores, String category) {
        return stores.stream()
                     .flatMap(store -> store.getItems().getOrDefault("clothingList", List.of()).stream())
                     .filter(item -> item.getCategory().equalsIgnoreCase(category))
                     .collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String json = "[{\"id\":1,\"footwearList\":[{\"id\":1,\"name\":\"sandals\",\"category\":\"men\"},{\"id\":3,\"name\":\"sandals\",\"category\":\"women\"}],\"clothingList\":[{\"id\":1,\"name\":\"t-shirt\",\"category\":\"men\"},{\"id\":3,\"name\":\"tshirt\",\"category\":\"women\"}]},{\"id\":2,\"footwearList\":[{\"id\":2,\"name\":\"shoes\",\"category\":\"men\"},{\"id\":4,\"name\":\"shoes\",\"category\":\"women\"}],\"clothingList\":[{\"id\":2,\"name\":\"shirt\",\"category\":\"men\"},{\"id\":4,\"name\":\"shirt\",\"category\":\"women\"}]}]";

        JsonDataBindingService service = new JsonDataBindingService();
        List<Store> stores = service.parseStores(json);

        System.out.println("所有商店数据:");
        stores.forEach(System.out::println);

        // 提取所有男士鞋类
        List<Item> menFootwear = service.getFootwearItemsByCategory(stores, "men");
        System.out.println("\n所有男士鞋类:");
        menFootwear.forEach(System.out::println);

        // 提取所有女士服装
        List<Item> womenClothing = service.getClothingItemsByCategory(stores, "women");
        System.out.println("\n所有女士服装:");
        womenClothing.forEach(System.out::println);
    }
}

优点:

类型安全: 操作的是强类型Java对象，减少运行时错误。
可读性高: 代码更简洁，易于理解和维护。
开发效率: 一旦POJO定义完成，JSON处理变得非常简单。

注意事项:

适用于JSON结构相对稳定且可预测的场景。
对于非常大的JSON文件，一次性加载到内存可能导致内存消耗过高。

4. 方法二：Jackson流式API / 树模型 (Streaming API / Tree Model)

当JSON结构复杂、未知，或者需要处理超大型JSON文件以优化内存使用时，Jackson的流式API或树模型提供了更大的灵活性。树模型通过JsonNode表示JSON结构，允许开发者以类似DOM的方式遍历和查询数据。

4.1 使用JsonNode遍历

首先，将JSON字符串解析为JsonNode树。然后，可以遍历这棵树来查找特定的字段。

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Spliterator;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Predicate;
import java.util.regex.Pattern;
import java.util.stream.StreamSupport;

public class JsonTreeModelService {

    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    // 用于匹配包含 "footwear" 的键
    public static final Predicate<String> FOOTWEAR_PREDICATE = Pattern.compile("footwear", Pattern.CASE_INSENSITIVE).asPredicate();
    // 用于匹配包含 "clothing" 的键
    public static final Predicate<String> CLOTHING_PREDICATE = Pattern.compile("clothing", Pattern.CASE_INSENSITIVE).asPredicate();

    /**
     * 将JsonNode转换为Item对象
     */
    private Item nodeToItem(JsonNode node) {
        // 假设每个Item节点都有id, name, category字段
        int id = node.has("id") ? node.get("id").asInt() : 0;
        String name = node.has("name") ? node.get("name").asText() : null;
        String category = node.has("category") ? node.get("category").asText() : null;
        return new Item(id, name, category);
    }

    /**
     * 从JSON字符串中提取特定列表（如footwearList, clothingList）中的Item对象
     * 并可选择按category过滤。
     *
     * @param jsonString 原始JSON字符串
     * @param keyPredicate 用于匹配列表键的谓词 (例如 FOOTWEAR_PREDICATE, CLOTHING_PREDICATE)
     * @param filterCategory 可选的分类过滤字符串，如果为null或空则不进行过滤
     * @return 匹配的Item列表
     * @throws Exception 如果JSON解析失败
     */
    public List<Item> extractItemsFromNestedLists(String jsonString, Predicate<String> keyPredicate, String filterCategory) throws Exception {
        JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(jsonString);
        List<Item> extractedItems = new ArrayList<>();

        if (rootNode.isArray()) {
            for (JsonNode storeNode : rootNode) {
                // 遍历Store节点下的所有字段
                storeNode.fields().forEachRemaining(entry -> {
                    String fieldName = entry.getKey();
                    JsonNode fieldNode = entry.getValue();

                    if (keyPredicate.test(fieldName) && fieldNode.isArray()) {
                        for (JsonNode itemNode : fieldNode) {
                            Item item = nodeToItem(itemNode);
                            // 应用分类过滤
                            if (filterCategory == null || filterCategory.isEmpty() ||
                                item.getCategory().equalsIgnoreCase(filterCategory)) {
                                extractedItems.add(item);
                            }
                        }
                    }
                });
            }
        }
        return extractedItems;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String json = "[{\"id\":1,\"footwearList\":[{\"id\":1,\"name\":\"sandals\",\"category\":\"men\"},{\"id\":3,\"name\":\"sandals\",\"category\":\"women\"}],\"clothingList\":[{\"id\":1,\"name\":\"t-shirt\",\"category\":\"men\"},{\"id\":3,\"name\":\"tshirt\",\"category\":\"women\"}]},{\"id\":2,\"footwearList\":[{\"id\":2,\"name\":\"shoes\",\"category\":\"men\"},{\"id\":4,\"name\":\"shoes\",\"category\":\"women\"}],\"clothingList\":[{\"id\":2,\"name\":\"shirt\",\"category\":\"men\"},{\"id\":4,\"name\":\"shirt\",\"category\":\"women\"}]}]";

        JsonTreeModelService service = new JsonTreeModelService();

        // 提取所有鞋类 (不按分类过滤)
        List<Item> allFootwear = service.extractItemsFromNestedLists(json, FOOTWEAR_PREDICATE, null);
        System.out.println("所有鞋类:");
        allFootwear.forEach(System.out::println);

        // 提取所有女士服装
        List<Item> womenClothing = service.extractItemsFromNestedLists(json, CLOTHING_PREDICATE, "women");
        System.out.println("\n所有女士服装:");
        womenClothing.forEach(System.out::println);

        // 提取所有男士鞋类
        List<Item> menFootwear = service.extractItemsFromNestedLists(json, FOOTWEAR_PREDICATE, "men");
        System.out.println("\n所有男士鞋类:");
        menFootwear.forEach(System.out::println);
    }
}

优点:

灵活性高: 无需预先定义所有POJO，适用于JSON结构不确定或频繁变化的场景。
内存效率: 可以按需读取和处理JSON节点，避免一次性加载整个大文件到内存。
强大的查询能力: 结合JsonNode的各种方法（get(), path(), elements(), fields()等），可以实现复杂的JSON查询。

注意事项:

代码相对更冗长，需要手动处理类型转换和空值检查。
可读性不如数据绑定。

5. 总结与选择建议

数据绑定 (Data Binding):
- 推荐场景: JSON结构稳定、已知，数据量适中，追求代码简洁、类型安全和开发效率。这是大多数日常开发任务的首选。
- 优点: 易于理解和维护，自动类型转换，减少样板代码。
- 缺点: 对于结构高度动态或超大型JSON文件可能不适用。
流式API / 树模型 (Streaming API / Tree Model):
- 推荐场景: JSON结构高度动态、未知，或者需要处理内存中无法完全容纳的超大型JSON文件，对性能和内存使用有严格要求。
- 优点: 极高的灵活性，内存效率高，适用于复杂查询。
- 缺点: 代码相对复杂，需要手动处理数据类型和空值，可读性较低。

在Spring Boot应用中，通常会优先考虑使用Jackson的数据绑定功能，因为它能带来更高的开发效率和代码可维护性。只有在遇到数据绑定难以处理的特殊情况（如JSON结构极度不规则或文件过大）时，才考虑使用更底层的流式API或树模型。

通过以上两种方法，开发者可以根据具体需求，灵活选择Jackson提供的强大功能，高效地在Spring Boot应用中处理各种嵌套JSON数据。

今天关于《SpringBootJackson嵌套JSON提取方法》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！