如何分析fastjson处理下划线和驼峰问题的方法和源码，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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一. 前言
在开发过程中经常遇到json解析和生成的问题，所以用自己也一直用fastjson来实现这个功能。
但是，最近遇到一个问题:
json字符串里面的数据很多都是"_"下划线的比如，op_id。
而在java里面，很多都是驼峰的写法，如opId
那这两种可以匹配然后解析吗？
二. http请求的解决方法
http请求有个@JsonProperty的注解，但是这个注解，fastjson不识别;不过fastjson支持JSONField注解，如下：
@JSONField(name="sta")
private String status;
三. 智能匹配
fastjson提供了智能匹配的规则，下面写法会自动映射
op_id->opid->ipId
也就是说就算json字符串是'op_id'，那java变量也可以用opid或者opId，然后也可以获取相应的数据。
如下：
public class Runme {
static int ONE_DAY_SECONDS = 24 * 60 * 60 * 1000;
public static void main(String[] args) {
String json = "{\"op-id\":1000}";
Mo mo = JSON.parseObject(json, Mo.class);
System.out.println(mo.getOpId());
}
public static class Mo {
private String opId;
public String getOpId() {
return opId;
}
public void setOpId(String opId) {
this.opId = opId;
}
}
}四. 原理分析
那fastjson是怎么做到的呢？
看了下源代码
https://github.com/alibaba/fastjson
发现它的逻辑如下：
文件：src/main/java/com/alibaba/fastjson/parser/deserializer/JavaBeanDeserializer.java
方法: smartMatch(String key, int[] setFlags)
public FieldDeserializer smartMatch(String key, int[] setFlags) {
if (key == null) {
return null;
}
FieldDeserializer fieldDeserializer = getFieldDeserializer(key, setFlags);
if (fieldDeserializer == null) {
long smartKeyHash = TypeUtils.fnv1a_64_lower(key);
if (this.smartMatchHashArray == null) {
long[] hashArray = new long[sortedFieldDeserializers.length];
for (int i = 0; i < sortedFieldDeserializers.length; i++) {
hashArray[i] = TypeUtils.fnv1a_64_lower(sortedFieldDeserializers[i].fieldInfo.name);
}
Arrays.sort(hashArray);
this.smartMatchHashArray = hashArray;
}
// smartMatchHashArrayMapping
int pos = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray, smartKeyHash);
boolean is = false;
if (pos < 0 && (is = key.startsWith("is"))) {
smartKeyHash = TypeUtils.fnv1a_64_lower(key.substring(2));
pos = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray, smartKeyHash);
}
if (pos >= 0) {
if (smartMatchHashArrayMapping == null) {
short[] mapping = new short[smartMatchHashArray.length];
Arrays.fill(mapping, (short) -1);
for (int i = 0; i < sortedFieldDeserializers.length; i++) {
int p = Arrays.binarySearch(smartMatchHashArray
, TypeUtils.fnv1a_64_lower(sortedFieldDeserializers[i].fieldInfo.name));
if (p >= 0) {
mapping[p] = (short) i;
}
}
smartMatchHashArrayMapping = mapping;
}
int deserIndex = smartMatchHashArrayMapping[pos];
if (deserIndex != -1) {
if (!isSetFlag(deserIndex, setFlags)) {
fieldDeserializer = sortedFieldDeserializers[deserIndex];
}
}
}
if (fieldDeserializer != null) {
FieldInfo fieldInfo = fieldDeserializer.fieldInfo;
if ((fieldInfo.parserFeatures & Feature.DisableFieldSmartMatch.mask) != 0) {
return null;
}
Class fieldClass = fieldInfo.fieldClass;
if (is && (fieldClass != boolean.class && fieldClass != Boolean.class)) {
fieldDeserializer = null;
}
}
}
return fieldDeserializer;
}它里面有个重要的地方就是调用TypeUtils.fnv1a_64_lower(String)方法，分别计算传入的key(op_id)和定义的java成员变量opId，然后计算他们是否匹配。
如果匹配的话，就会覆盖。
所以，关键就在于TypeUtils.fnv1a_64_lower(String)方法实现，如下：
这个方法就是如果是'_'或者'-'，那么就忽略，也就是如果是op_id，那么就会变成opid。
如果是大写，那么就转换成小写，也就是opId，就会变成opid。
所以op-id或者op_id，都可以匹配opId或者opid
public static long fnv1a_64_lower(String key){
long hashCode = 0xcbf29ce484222325L;
for(int i = 0; i < key.length(); ++i){
char ch = key.charAt(i);
if(ch == '_' || ch == '-'){
continue;
}
if(ch >= 'A' && ch <= 'Z'){
ch = (char) (ch + 32);
}
hashCode ^= ch;
hashCode *= 0x100000001b3L;
}
return hashCode;
}关于如何分析fastjson处理下划线和驼峰问题的方法和源码问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联网站制作公司行业资讯频道了解更多相关知识。
当前文章：如何分析fastjson处理下划线和驼峰问题的方法和源码-创新互联
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