前言

專注于為中小企業(yè)提供網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)萬榮免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了成百上千家企業(yè)的穩(wěn)健成長(zhǎng)，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。

本文準(zhǔn)確來講是探討如何用 Jackson 來序列化 Apache avro 對(duì)象，因?yàn)楹?jiǎn)單用 Jackson 來序列化 Apache avro 對(duì)象會(huì)報(bào)錯(cuò)。原因是序列化 Schema getSchema() 時(shí)會(huì)報(bào)錯(cuò)，后面會(huì)講到，需要序列化時(shí)忽略該屬性。那么能不能在 getSchema() 上加上 @JsonIgnore 來忽略該屬性呢？原理上是通的。不過手工修改的 avsc 生成的 Java 文件隨時(shí)會(huì)因?yàn)橹匦戮幾g而還原，所以不太具有實(shí)際可操作性，當(dāng)然通過定制編譯 avsc 用的模板文件來加入 @JsonIgnore 是另一回事。

由于不能在要忽略的字段上添加 JsonIgnore 來控制，而如果我們明確了要忽略的字段類型的話，是能夠定制 Jackson 的  ObjectMapper  來屏蔽某個(gè)特定的類型。來看下面序列化 Apache avro 對(duì)象的例子：

假設(shè)我們有一個(gè) Apache 的 Schema 文件 user.avsc, 內(nèi)容如下：

{
 "namespace": "cc.unmi.data",
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
 {"name": "name", "type": "string"},
 {"name": "address", "type": ["string", "null"]}
 ]
}

編譯用 avro-tools compile schema user.avsc . 生成 cc.unmi.data.User.java 源文件，當(dāng)我們?cè)噲D對(duì)類型的對(duì)象用 Jackson 進(jìn)行序列化時(shí)

ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper() ;
User user = User.newBuilder().setName("Yanbin").setAddress("Chicago").build();
System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(user));

收到異常(關(guān)鍵信息)

Caused by: org.apache.avro.AvroRuntimeException: Not a map: {"type":"record","name":"User","namespace":"cc.unmi.data","fields":[{"name":"name","type":"string"},{"name":"address","type":["string","null"]}]}
    at org.apache.avro.Schema.getValueType(Schema.java:294)
    at com.fasterxml.jackson.databind.ser.BeanPropertyWriter.serializeAsField(BeanPropertyWriter.java:664)
    at com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.BeanSerializerBase.serializeFields(BeanSerializerBase.java:689)

從上面的錯(cuò)誤可以定位到 Jackson 的試圖序列化 User 對(duì)象的

 public org.apache.avro.Schema getSchema() { return SCHEMA$; }

而 org.apache.avro.Schema 中的 getValueType() 直接拋出異常拒絕被歸化

 public Schema getValueType() {
 throw new AvroRuntimeException("Not a map: "+this);
 }

因此，要實(shí)現(xiàn)序列化 Apache avro 對(duì)象，解決的辦法有三

• 凡是 org.apache.avro.Schema 的屬性不被序列化(Schema 輸出確實(shí)用處不大)
• 或?qū)τ趏rg.apache.avro.Schema 類型的屬性定制序列化，比如輸出為完整類名，或 Schema 定義的文本內(nèi)容
• 再來一個(gè)，對(duì) SpecificRecordBase 類型的 schema 名稱的屬性進(jìn)行忽略(avro 類型繼承自 SpecificRecordBase)

它們的實(shí)現(xiàn)分別如下

忽略序列化指定類型的屬性

先定義一個(gè)標(biāo)注了 @JsonIgnoreType 的注解

@JsonIgnoreType
@interface IgnoreAvroSchemaField {
}

序列化 Apache avro 對(duì)象前給 ObjectMapp 加一個(gè) mixin

ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper() ;
objectMapper.addMixIn(Schema.class, IgnoreAvroSchemaField.class);
 
User user = User.newBuilder().setName("Yanbin").setAddress("Chicago").build();
System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(user));

有了上面高度行的代碼，這兒的 Apache avro User 對(duì)象就能被正常序列化了，輸出為

{"name":"Yanbin","address":"Chicago"}

這樣 getSchema() 返回的類型，或另何對(duì)象中有 org.apache.avro.Schema 類型的屬性都會(huì)在序列化時(shí)忽略掉

定制 Schema 屬的輸出內(nèi)容

對(duì)于 Schema 類型的屬性，除了前面采取堵的方式，還可以因利疏導(dǎo)，即定制 Schema 屬性值的輸出內(nèi)容

定制化 Schema 序列化方式

class AvroSchemaSerializer extends JsonSerializer {
 
 @Override
 public void serialize(Schema value, JsonGenerator jgen, SerializerProvider provider) throws IOException {
 jgen.writeString(value.getFullName()); //直接輸出當(dāng)前 Apache avro 對(duì)象的全限類名
 }
}

給 ObjectMapper 加上定制的序列化器

ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper() ;
SimpleModule simpleModule = new SimpleModule("SimpleModule", Version.unknownVersion());
simpleModule.addSerializer(Schema.class, new AvroSchemaSerializer());
objectMapper.registerModule(simpleModule);
 
User user = User.newBuilder().setName("Yanbin").setAddress("Chicago").build();
System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(user));

序列化后產(chǎn)生的輸出如下

{"name":"Yanbin","address":"Chicago","schema":"cc.unmi.data.User"}

如果在 AvroSchemaSerializer 把 jgen.writeString(value.getFullName()) 替換如下

 jgen.writeString(value.toString());

并且序列化后對(duì)內(nèi)容進(jìn)行格式化輸出

 System.out.println(objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(user));
{
 "name" : "Yanbin",
 "address" : "Chicago",
 "schema" : "{\"type\":\"record\",\"name\":\"User\",\"namespace\":\"cc.unmi.data\",\"fields\":[{\"name\":\"name\",\"type\":\"string\"},{\"name\":\"address\",\"type\":[\"string\",\"null\"]}]}"
}

指定特定對(duì)象的屬性名進(jìn)行過濾

從語(yǔ)義上除了 Ignore 外，F(xiàn)ilter 也像是干這事的，可以嘗試過下面的方式, 分兩步走

定義一個(gè)帶 @JsonFilter 的注解，也是不顯示注解到任何類

@JsonFilter("filter out apache avro schema field") //字符串值要與下面 addFilter("xxx") 保持一致
class PropertyFilterMixIn {}

給 ObjectMapper 設(shè)置 filter

 ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper() ;
 objectMapper.addMixIn(SpecificRecordBase.class, PropertyFilterMixIn.class); //對(duì) SpecificRecordBase 類型的對(duì)象應(yīng)用
 FilterProvider filterProvider = new SimpleFilterProvider() //對(duì) SpecificRecordBase 類型(如 User) 的名為 "schema" 屬性屏蔽
  .addFilter("filter out apache avro schema field", SimpleBeanPropertyFilter.serializeAllExcept("schema"));
 objectMapper.setFilterProvider(filterProvider);
 
 User user = User.newBuilder().setName("Yanbin").setAddress("Chicago").build();
 System.out.println(objectMapper.writeValueAsString(user));

輸出效果沒有意外，也能避免序列化 schema 屬性

{"name":"Yanbin","address":"Chicago"}

這最后一種方式是本篇寫作行將結(jié)束時(shí)找到并驗(yàn)證的，所以不寫出來，不進(jìn)行梳理可能永遠(yuǎn)只會(huì)第一種方法。

鏈接：

• Jackson Ignore Properties on Marshalling
• How do I exclude fields with Jackson not using annotations

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)創(chuàng)新互聯(lián)的支持。