Java后端自顶向下方法——JSON与HTTP
（一）为什么是JSON
为什么JSON会与HTTP有联系？我们来想一想HTTP到底是干嘛的？对，就是传递数据嘛，这个问题是个人都知道。那么问题来了，HTTP是怎么传递数据的？或者说他通过什么方式传递数据？
你一定会说用HTTP参数传递就行了呗，没错，这是一个办法，而且很简洁。比如我要做一个用来登录的API，我们的请求URL就可以这样写：
http://example.com/login?userName=123&password=456
很显然，当我们用GET请求（其他请求方式也行）去请求这个API时，服务器就可以拿到用户名和密码的信息了。但是呢，这个API设计的不够简洁，而且把请求的地址和传递的数据都放在一起，URL会显得臃肿，很不美观。那么我们就有必要着手去改进他。因此，json就是我们的一个很好的解决方案。
（二）什么是JSON
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。 易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。 它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。 这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
这是JSON官网对他的描述，说了这么多，说了些啥？其实你只要明白，JSON是一个数据交换格式就行了，顺便了解一下JSON来源于JavaScript。知道这些就足够了。
JSON十分简单，他一共就只有两种结构，一种是无序的键值对（对象）的集合，另一种是值的有序列表（数组）。我们先来说说键值对集合，他也通常被描述为对象，哈希表，字典（学过Python的朋友肯定很了解）等等。有序列表很好理解，就是一列有序的字符串或者是对象。仔细想想，JSON有着非常浓厚的面向对象的味道。下面我们就来仔细看看JSON的结构。
（三）JSON的结构
1. 对象
对象是一个无序的键值对的集合。一个对象以“{”（左大括号）开始，以“}”（右大括号）结束。每个“键”后跟一个“:”（冒号），然后跟上对应的“值”，键值对之间使用“,”（逗号）分隔。如下图所示：
其实非常好理解，拿最开始我们举得那个例子来说，我们如果要把HTTP参数写成JSON的样式，就可以这样来做：
{
"userName" : 123, "password" : 456}
是不是十分简单呢，有了JSON之后，我们就可以他放入POST请求的请求体里面发送给服务器了，这样我们的URL中就不再需要带上参数来传递数据了，URL也因此精简了许多。
有一点要说明，就是JSON中的对象支持嵌套，这就好比java中的对象中可以包含对象一样。嵌套的JSON对象可以极大地增加灵活性，方便我们开发。
2. 数组
数组是值（value）的有序集合。一个数组以“[”（左中括号）开始，“]”（右中括号）结束。值之间使用“,”（逗号）分隔。如下图所示：
数组就比对象更简单了，他甚至连“键”都没有了，只剩下“值”了。数组的主要作用就是保存一些有序的字符串或者是对象，比如我们可以这样把一个人的爱好全部列出来：
["篮球", "打游戏", "睡觉", "看片"]
非常简洁明了，当然，数组中也可以放对象，在这里就不举例了。
（四）Jackson简介
Java中并没有内置JSON的解析，因此使用JSON需要借助第三方类库。下面是几个常用的 JSON 解析类库：
Gson: 谷歌开发的 JSON 库，功能全面。
FastJson: 阿里巴巴开发的 JSON 库，性能优秀。
Jackson：社区十分活跃且更新速度很快。
在这里我们选取Jackson来使用（Jackson也是springMVC中自带的JSON解析器），下面我们来看看Jackson有哪些特点：
1.容易使用： jackson API提供了一个高层次外观，以简化常用的用例。
2.无需创建映射：API提供了默认的映射大部分对象序列化。
3.性能高：快速，低内存占用，适合大型对象图表或系统。
4.简洁 ： jackson创建一个干净和紧凑的JSON结果，这是让人很容易阅读。
5.无依赖： jackson库不需要任何其他的库（除了JDK）。
6.开源： jackson代码是开源的，可以免费使用。
讲了这么多，我们还是来看看Jackson如何使用。
（五）Jackson对象序列化
JSON与面向对象思想息息相关，最常用的功能就是将对象序列化，所谓序列化就是将对象转化为可以持久保存的形式，比如字符串等，其实JSON实际上就是一个字符串。所以我们先来看看Jackson如何将一个java序列化为JSON字符串。
首先我们得有一个类：
public class User {
private String name;
private Integer age;
private String email;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Integer getAge() {
return age;
}
public void setAge(Integer age) {
this.age = age;
}
public String getEmail() {
return email;
}
public void setEmail(String email) {
this.email = email;
}
}
Jackson中的ObjectMapper类是将对象进行序列化的核心，ObjectMapper可以把JSON字符串保存File、OutputStream、String对象等不同的介质中。我们来看看ObjectMapper中常用的方法：
writeValue(File arg0, Object arg1) //把arg1转成json序列，并保存到arg0文件中。
writeValue(OutputStream arg0, Object arg1) //把arg1转成json序列，并保存到arg0输出流中。
writeValueAsBytes(Object arg0) //把arg0转成json序列，并把结果输出成字节数组。
writeValueAsString(Object arg0) //把arg0转成json序列，并把结果输出成字符串。
为了演示方便，我们就用writeValueAsString方法，将JSON保存在字符串对象中。首先我们先构造对象：
User user = new User();
user.setName("abc");
user.setEmail("[email protected]");
user.setAge(25);
然后对他进行序列化：
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = mapper.writeValueAsString(user);
System.out.println(json);
最后的输出结果为：
{
"name":"abc", "age":25, "email":"[email protected]"}
序列化对象就是这么简单，嗯对，只是看起来很简单，一些复杂的情况我们还没遇到呢，过一会再讲。下面我们先来看看反序列化对象。
（六）Jackson对象反序列化
ObjectMapper支持从byte数组、File、InputStream、字符串对象等数据的JSON反序列化。反序列化，和序列化相反，是将JSON转化为对象的过程。
String json = "{\"name\":\"abc\", \"age\":25, \"email\":\"[email protected]\"}";
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
User user = mapper.readValue(json, User.class);
通过ObjectMapper对象的readValue方法我们可以快速的将JSON转化为java对象，反序列化好像比序列化还要简单哈。慢着，下面我们就来看一个非常常见的错误，可能会把新手搞的怀疑人生。
（七）Jackson之无限递归
这个问题几乎每个人都会遇到，当看见控制台“栈溢出”的报错时，你可能会盯着自己的代码仔细地看上好久，然后说一句：“我这代码哪错了？？？”
我先来举个例子，然后大家可以思考这个问题出在哪里。
老规矩，我们先来写一个准备序列化对象的类：
public class User {
private String name;
private User[] friends;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public User[] getFriends() {
return friends;
}
public void setFriends(User[] friends) {
this.friends = friends;
}
}
然后我们来写个主函数试一试：
public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
User u1 = new User();
User u2 = new User();
u1.setName("u1");
u2.setName("u2");
User[] u1friends = {
u2};
User[] u2friends = {
u1};
u1.setFriends(u1friends);
u2.setFriends(u2friends);
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = mapper.writeValueAsString(u1);
System.out.println(json);
}
是的，运行这段代码百分之百会报一个“Infinite recursion”的异常，那么问题来了，为什么这段代码会陷入死递归？这段代码与上面的示例有什么本质的区别呢？
我们先来仔细看看这段代码，这个User中有个特殊的变量，他是一个User对象的数组，我在写测试函数的时候，我在u1对象的数组中填入了u2对象，在u2对象的数组中填入了u1对象。当Jackson在解析对象时，就会发生循环嵌套，就像这样：
{
"name":"u1",
"friends":[{
"name":"u2",
"friends":[{
"name":"u1",
"friends":[{
"name":"u2",
"friends":[{
"name":"u1",
"friends":[{
"name":"u2",
"friends":[......]
}]
}]
}]
}]
}]
}
于是程序就会陷入死递归。我们往深层次想一想，为什么这种对象的结构就会发生死递归呢？其实很简单，因为这是一个双向关联的关系，说直白一点就是一个对象里的参数直接或间接地又包含了这个对象（上面这个例子就是间接包含，看似u1对象的数组中没有u1对象只有u2对象，但是u2对象中又包含了u1对象，相当于是数组中间接包含了u1对象。这种情况在我们写代码时要绝对避免，因为这种错误在对象的结构变得复杂之后极难被发现），这样在解析的时候就会陷入一个“圈”永远出不来了。那么这种问题如何去解决呢？我们接下来就会讲到通过注解来解决的方案。
（八）Jackson高级注解
在讲Jackson注解之前，我们先要了解他的注解的分类，通过作用的对象的不同我们可以把注解分为：实体类可用、属性可用、实体类和属性均可用。下面我来分类列举一下常用的几个注解：
1. 实体类可用
| 注解 | 功能 |
|---|---|
| @JsonIdentityInfo | 指定在序列化/反序列化值时使用对象标识 |
| @JsonInclude | 排除值为empty/null/default的属性 |
| @JsonIgnoreProperties | 在类上指定要忽略的属性 |
2. 属性可用
| 注解 | 功能 |
|---|---|
| @JsonProperty | 指定JSON中属性的名称 |
| @JsonFormat | 序列化时指定格式 |
| @JsonManagedReference, @JsonBackReference | 处理父/子关系并解决循环问题 |
| @JsonIgnore | 忽略属性 |
3. 实体类和属性均可用
| 注解 | 功能 |
|---|---|
| @JsonSerialize | 指定序列化时使用的JsonSerialize类 |
Jackson中的注解有几十个，这里只是列举了一些常用的，如果有没有列举到的可以根据你的具体需求去查看官方文档。下面我们回到上面那个死递归的问题，来尝试解决他。
很显然，我们要用@JsonManagedReference和@JsonBackReference注解，这两个标注通常配对使用，用在父子关系中。@JsonBackReference标注的属性在序列化时，会被忽略（即结果中的json数据不包含该属性的内容）。@JsonManagedReference标注的属性则会被序列化。在序列化时，@JsonBackReference的作用相当于@JsonIgnore，此时可以没有@JsonManagedReference。但在反序列化（deserialization，即json数据转换为对象）时，如果没有@JsonManagedReference，则不会自动注入@JsonBackReference标注的属性（被忽略的父或子）；如果有@JsonManagedReference，则会自动注入自动注入@JsonBackReference标注的属性。
于是我们给User数组添加@JsonBackReference注解，发现问题已经被解决，执行后结果为：
{
"name":"u1"}
很显然，原本的“friends”属性不见了，这样就达到了断开死递归的目的。但是，这样子的结果不一定满足我们的实际需求，因此，我们在设计数据结构的时候，就应该把这种死递归的情况提前考虑并且尽量避免，而不是出现问题之后再通过加注解来解决。
2020年5月5日