前言

大家好，又雙叒叕見面了，我是天天放大家鴿子的蠻三刀。

在被大家取關之前，我立下一個“遠大的理想”，一定要在這周更新文章。現在看來，flag有用了。。。

本篇文章是我這一個多月來幫助組內廢棄fastjson框架的總結，我們將大部分Java倉庫從fastjson遷移至了Gson。

這么做的主要的原因是公司受夠了fastjson頻繁的安全漏洞問題，每一次出現漏洞都要推一次全公司的fastjson強制版本升級，很令公司頭疼。

文章的前半部分，我會簡單分析各種json解析框架的優劣，并給出企業級項目遷移json框架的幾種解決方案。

在文章的后半部分，我會結合這一個月的經驗，總結下Gson的使用問題，以及fastjson遷移到Gson踩過的深坑。

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文章目錄：

• 為何要放棄fastjson?
• fastjson替代方案 三種json框架的特點性能對比最終選擇方案
• 替換依賴時的注意事項 謹慎，謹慎，再謹慎做好開發團隊和測試團隊的溝通做好回歸/接口測試考慮遷移前后的性能差異
• 使用Gson替換fastjson Json反序列化范型處理List/Map寫入駝峰與下劃線轉換
• 遷移常見問題踩坑 Date序列化方式不同SpringBoot異常Swagger異常@Mapping JsonObject作為入參異常

注意：是否使用fastjson是近年來一個爭議性很大的話題，本文無意討論框架選型的對錯，只關注遷移這件事中遇到的問題進行反思和思考。大家如果有想發表的看法，可以在評論區 理 性 討論。

為何要放棄fastjson?

究其原因，是fastjson漏洞頻發，導致了公司內部需要頻繁的督促各業務線升級fastjson版本，來防止安全問題。

fastjson在2020年頻繁暴露安全漏洞，此漏洞可以繞過autoType開關來實現反序列化遠程代碼執行并獲取服務器訪問權限。

從2019年7月份發布的v1.2.59一直到2020年6月份發布的 v1.2.71 ，每個版本的升級中都有關于AutoType的升級，涉及13個正式版本。

fastjson中與AutoType相關的版本歷史：

• 1.2.59發布，增強AutoType打開時的安全性 fastjson
• 1.2.60發布，增加了AutoType黑名單，修復拒絕服務安全問題 fastjson
• 1.2.61發布，增加AutoType安全黑名單 fastjson
• 1.2.62發布，增加AutoType黑名單、增強日期反序列化和JSONPath fastjson
• 1.2.66發布，Bug修復安全加固，并且做安全加固，補充了AutoType黑名單 fastjson
• 1.2.67發布，Bug修復安全加固，補充了AutoType黑名單 fastjson
• 1.2.68發布，支持GEOJSON，補充了AutoType黑名單
• 1.2.69發布，修復新發現高危AutoType開關繞過安全漏洞，補充了AutoType黑名單
• 1.2.70發布，提升兼容性，補充了AutoType黑名單
• 1.2.71發布，補充安全黑名單，無新增利用，預防性補充

相比之下，其他的json框架，如Gson和Jackson，漏洞數量少很多，高危漏洞也比較少，這是公司想要替換框架的主要原因。

fastjson替代方案

本文主要討論Gson替換fastjson框架的實戰問題，所以在這里不展開詳細討論各種json框架的優劣，只給出結論。

經過評估，主要有Jackson和Gson兩種json框架放入考慮范圍內，與fastjson進行對比。

三種json框架的特點

FastJson

速度快

fastjson相對其他JSON庫的特點是快，從2011年fastjson發布1.1.x版本之后，其性能從未被其他Java實現的JSON庫超越。

使用廣泛

fastjson在阿里巴巴大規模使用，在數萬臺服務器上部署，fastjson在業界被廣泛接受。在2012年被開源中國評選為最受歡迎的國產開源軟件之一。

測試完備

fastjson有非常多的testcase，在1.2.11版本中，testcase超過3321個。每次發布都會進行回歸測試，保證質量穩定。

使用簡單

fastjson的API十分簡潔。

Jackson

• 容易使用 - jackson API提供了一個高層次外觀，以簡化常用的用例。
• 無需創建映射 - API提供了默認的映射大部分對象序列化。
• 性能高 - 快速，低內存占用，適合大型對象圖表或系統。
• 干凈的JSON - jackson創建一個干凈和緊湊的JSON結果，這是讓人很容易閱讀。

不依賴 - 庫不需要任何其他的庫，除了JDK。

Gson

• 提供一種機制，使得將Java對象轉換為JSON或相反如使用toString()以及構造器(工廠方法)一樣簡單。
• 允許預先存在的不可變的對象轉換為JSON或與之相反。
• 允許自定義對象的表現形式
• 支持任意復雜的對象
• 輸出輕量易讀的JSON

性能對比

本文不詳細討論性能的差異，畢竟這其中涉及了很多各個框架的實現思路和優化，所以只給出結論：

1. 序列化單對象性能Fastjson > Jackson > Gson，其中Fastjson和Jackson性能差距很小，Gson性能較差
2. 序列化大對象性能Jackson> Fastjson > Gson ，序列化大Json對象時Jackson> Gson > Fastjson，Jackson序列化大數據時性能優勢明顯
3. 反序列化單對象性能 Fastjson > Jackson > Gson , 性能差距較小
4. 反序列化大對象性能 Fastjson > Jackson > Gson , 性能差距較很小

最終選擇方案

Jackson適用于高性能場景，Gson適用于高安全性場景

對于新項目倉庫，不再使用fastjson。對于存量系統，考慮到Json更換成本，由以下幾種方案可選： 項目未使用autoType功能，建議直接切換為非fastjson，如果切換成本較大，可以考慮繼續使用fastjson，關閉safemode。業務使用了autoType功能，建議推進廢棄fastjson。

替換依賴注意事項

企業項目或者說大型項目的特點：

• 代碼結構復雜，團隊多人維護。
• 承擔重要線上業務，一旦出現嚴重bug會導致重大事故。
• 如果是老項目，可能缺少文檔，不能隨意修改，牽一發而動全身。
• 項目有很多開發分支，不斷在迭代上線。

所以對于大型項目，想要做到將底層的fastjson遷移到gson是一件復雜且痛苦的事情，其實對于其他依賴的替換，也都一樣。

我總結了如下幾個在替換項目依賴過程中要特別重視的問題。

謹慎，謹慎，再謹慎

再怎么謹慎都不為過，如果你要更改的項目是非常重要的業務，那么一旦犯下錯誤，代價是非常大的。并且，對于業務方和產品團隊來說，沒有新的功能上線，但是系統卻炸了，是一件“無法忍受”的事情。盡管你可能覺得很委屈，因為只有你或者你的團隊知道，雖然業務看上去沒變化，但是代碼底層已經發生了翻天覆地的變化。

所以，謹慎點!

做好開發團隊和測試團隊的溝通

在依賴替換的過程中，需要做好項目的規劃，比如分模塊替換，嚴格細分排期。

把前期規劃做好，開發和測試才能有條不紊的進行工作。

開發之間，需要提前溝通好開發注意事項，比如依賴版本問題，防止由多個開發同時修改代碼，最后發現使用的版本不同，接口用法都不同這種很尷尬，并且要花額外時間處理的事情。

而對于測試，更要事先溝通好。一般來說，測試不會太在意這種對于業務沒有變化的技術項目，因為既不是優化速度，也不是新功能。但其實遷移涉及到了底層，很容易就出現BUG。要讓測試團隊了解更換項目依賴，是需要大量的測試時間投入的，成本不亞于新功能，讓他們盡量重視起來。

做好回歸/接口測試

上面說到測試團隊需要投入大量工時，這些工時主要都用在項目功能的整體回歸上，也就是回歸測試。

當然，不只是業務回歸測試，如果有條件的話，要做接口回歸測試。

如果公司有接口管理平臺，那么可以極大提高這種項目測試的效率。

打個比方，在一個模塊修改完成后，在測試環境(或者沙箱環境)，部署一個線上版本，部署一個修改后的版本，直接將接口返回數據進行對比。一般來說是Json對比，網上也有很多的Json對比工具：

• https://www.sojson.com/

考慮遷移前后的性能差異

正如上面描述的Gson和Fastjson性能對比，替換框架需要注意框架之間的性能差異，尤其是對于流量業務，也就是高并發項目，響應時間如果發生很大的變化會引起上下游的注意，導致一些額外的后果。

使用Gson替換Fastjson

這里總結了兩種json框架常用的方法，貼出詳細的代碼示例，幫助大家快速的上手Gson，無縫切換!

Json反序列化

 

String jsonCase = "[{\"id\":10001,\"date\":1609316794600,\"name\":\"小明\"},{\"id\":10002,\"date\":1609316794600,\"name\":\"小李\"}]"; 
 
// fastjson 
JSONArray jsonArray = JSON.parseArray(jsonCase); 
System.out.println(jsonArray); 
System.out.println(jsonArray.getJSONObject(0).getString("name")); 
System.out.println(jsonArray.getJSONObject(1).getString("name")); 
// 輸出： 
// [{"date":1609316794600,"name":"小明","id":10001},{"date":1609316794600,"name":"小李","id":10002}] 
// 小明 
// 小李 
 
// Gson 
JsonArray jsonArrayGson = gson.fromJson(jsonCase, JsonArray.class); 
System.out.println(jsonArrayGson); 
System.out.println(jsonArrayGson.get(0).getAsJsonObject().get("name").getAsString()); 
System.out.println(jsonArrayGson.get(1).getAsJsonObject().get("name").getAsString()); 
// 輸出： 
// [{"id":10001,"date":1609316794600,"name":"小明"},{"id":10002,"date":1609316794600,"name":"小李"}] 
// 小明 
// 小李 

看得出，兩者區別主要在get各種類型上，Gson調用方法有所改變，但是變化不大。

那么，來看下空對象反序列化會不會出現異常：

 

String jsonObjectEmptyCase = "{}"; 
 
// fastjson 
JSONObject jsonObjectEmpty = JSON.parseObject(jsonObjectEmptyCase); 
System.out.println(jsonObjectEmpty); 
System.out.println(jsonObjectEmpty.size()); 
// 輸出： 
// {} 
// 0 
 
// Gson 
JsonObject jsonObjectGsonEmpty = gson.fromJson(jsonObjectEmptyCase, JsonObject.class); 
System.out.println(jsonObjectGsonEmpty); 
System.out.println(jsonObjectGsonEmpty.size()); 
// 輸出： 
// {} 
// 0 

沒有異常，開心。

看看空數組呢，畢竟[]感覺比{}更加容易出錯。

String jsonArrayEmptyCase = "[]"; 
 
// fastjson 
JSONArray jsonArrayEmpty = JSON.parseArray(jsonArrayEmptyCase); 
System.out.println(jsonArrayEmpty); 
System.out.println(jsonArrayEmpty.size()); 
// 輸出： 
// [] 
// 0 
 
// Gson 
JsonArray jsonArrayGsonEmpty = gson.fromJson(jsonArrayEmptyCase, JsonArray.class); 
System.out.println(jsonArrayGsonEmpty); 
System.out.println(jsonArrayGsonEmpty.size()); 
// 輸出： 
// [] 
// 0 

兩個框架也都沒有問題，完美解析。

范型處理

解析泛型是一個非常常用的功能，我們項目中大部分fastjson代碼就是在解析json和Java Bean。

 

// 實體類 
User user = new User(); 
user.setId(1L); 
user.setUserName("馬云"); 
 
// fastjson 
List<User> userListResultFastjson = JSONArray.parseArray(JSON.toJSONString(userList), User.class); 
List<User> userListResultFastjson2 = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(userList), new TypeReference<List<User>>(){}); 
System.out.println(userListResultFastjson); 
System.out.println("userListResultFastjson2" + userListResultFastjson2); 
// 輸出： 
// userListResultFastjson[User [Hash = 483422889, id=1, userName=馬云], null] 
// userListResultFastjson2[User [Hash = 488970385, id=1, userName=馬云], null] 
 
// Gson 
List<User> userListResultTrue = gson.fromJson(gson.toJson(userList), new TypeToken<List<User>>(){}.getType()); 
System.out.println("userListResultGson" + userListResultGson); 
// 輸出： 
// userListResultGson[User [Hash = 1435804085, id=1, userName=馬云], null] 

可以看出，Gson也能支持泛型。

List/Map寫入

這一點fastjson和Gson有區別，Gson不支持直接將List寫入value，而fastjson支持。

所以Gson只能將List解析后，寫入value中，詳見如下代碼：

 

// 實體類 
User user = new User(); 
user.setId(1L); 
user.setUserName("馬云"); 
 
// fastjson 
JSONObject jsonObject1 = new JSONObject(); 
jsonObject1.put("user", user); 
jsonObject1.put("userList", userList); 
System.out.println(jsonObject1); 
// 輸出： 
// {"userList":[{"id":1,"userName":"馬云"},null],"user":{"id":1,"userName":"馬云"}} 
 
// Gson 
JsonObject jsonObject = new JsonObject(); 
jsonObject.add("user", gson.toJsonTree(user)); 
System.out.println(jsonObject); 
// 輸出： 
// {"user":{"id":1,"userName":"馬云"},"userList":[{"id":1,"userName":"馬云"},null]} 

如此一來，Gson看起來就沒有fastjson方便，因為放入List是以gson.toJsonTree(user)的形式放入的。這樣就不能先入對象，在后面修改該對象了。(有些同學比較習慣先放入對象，再修改對象，這樣的代碼就得改動)

駝峰與下劃線轉換

駝峰轉換下劃線依靠的是修改Gson的序列化模式，修改為LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES

 

GsonBuilder gsonBuilder = new GsonBuilder(); 
gsonBuilder.setFieldNamingPolicy(FieldNamingPolicy.LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES); 
Gson gsonUnderScore = gsonBuilder.create(); 
System.out.println(gsonUnderScore.toJson(user)); 
// 輸出： 
// {"id":1,"user_name":"馬云"} 

常見問題排雷

下面整理了我們在公司項目遷移Gson過程中，踩過的坑，這些坑現在寫起來感覺沒什么技術含量。但是這才是我寫這篇文章的初衷，幫助大家把這些很難發現的坑避開。

這些問題有的是在測試進行回歸測試的時候發現的，有的是在自測的時候發現的，有的是在上線后發現的，比如Swagger掛了這種不會去測到的問題。

Date序列化方式不同

不知道大家想過一個問題沒有，如果你的項目里有緩存系統，使用fastjson寫入的緩存，在你切換Gson后，需要用Gson解析出來。所以就一定要保證兩個框架解析邏輯是相同的，但是，顯然這個愿望是美好的。

在測試過程中，發現了Date類型，在兩個框架里解析是不同的方式。

• fastjson：Date直接解析為Unix
• Gson：直接序列化為標準格式Date

 

導致了Gson在反序列化這個json的時候，直接報錯，無法轉換為Date。

解決方案：

新建一個專門用于解析Date類型的類：

 

import com.google.gson.TypeAdapter; 
import com.google.gson.stream.JsonReader; 
import com.google.gson.stream.JsonWriter; 
 
import java.io.IOException; 
import java.util.Date; 
 
public class MyDateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> { 
    @Override 
    public void write(JsonWriter out, Date value) throws IOException { 
        if (value == null) { 
            out.nullValue(); 
        } else { 
            out.value(value.getTime()); 
        } 
    } 
 
    @Override 
    public Date read(JsonReader in) throws IOException { 
        if (in != null) { 
            return new Date(in.nextLong()); 
        } else { 
            return null; 
        } 
    } 
} 

接著，在創建Gson時，把他放入作為Date的專用處理類：

Gson gson = new GsonBuilder().registerTypeAdapter(Date.class,new MyDateTypeAdapter()).create(); 

這樣就可以讓Gson將Date處理為Unix。

當然，這只是為了兼容老的緩存，如果你覺得你的倉庫沒有這方面的顧慮，可以忽略這個問題。

SpringBoot異常

切換到Gson后，使用SpringBoot搭建的Web項目的接口直接請求不了了。報錯類似：

org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException 

因為SpringBoot默認的Mapper是Jackson解析，我們切換為了Gson作為返回對象后，Jackson解析不了了。

解決方案：

application.properties里面添加：

 

#Preferred JSON mapper to use for HTTP message conversion 
spring.mvc.converters.preferred-json-mapper=gson 

Swagger異常

這個問題和上面的SpringBoot異常類似，是因為在SpringBoot中引入了Gson，導致 swagger 無法解析 json。

 

采用類似下文的解決方案(添加Gson適配器)：

• http://yuyublog.top/2018/09/03/springboot%E5%BC%95%E5%85%A5swagger/

GsonSwaggerConfig.java

 

@Configuration 
public class GsonSwaggerConfig { 
    //設置swagger支持gson 
    @Bean 
    public IGsonHttpMessageConverter IGsonHttpMessageConverter() { 
        return new IGsonHttpMessageConverter(); 
    } 
} 

IGsonHttpMessageConverter.java

 

public class IGsonHttpMessageConverter extends GsonHttpMessageConverter { 
    public IGsonHttpMessageConverter() { 
        //自定義Gson適配器 
        super.setGson(new GsonBuilder() 
                .registerTypeAdapter(Json.class, new SpringfoxJsonToGsonAdapter()) 
                .serializeNulls()//空值也參與序列化 
                .create()); 
    } 
} 

SpringfoxJsonToGsonAdapter.java

 

public class SpringfoxJsonToGsonAdapter implements JsonSerializer<Json> { 
    @Override 
    public JsonElement serialize(Json json, Type type, JsonSerializationContext jsonSerializationContext) { 
        return new JsonParser().parse(json.value()); 
    } 
} 

@Mapping JsonObject作為入參異常

有時候，我們會在入參使用類似：

public ResponseResult submitAudit(@RequestBody JsonObject jsonObject) {} 

如果使用這種代碼，其實就是使用Gson來解析json字符串。但是這種寫法的風險是很高的，平常請大家盡量避免使用JsonObject直接接受參數。

在Gson中，JsonObject若是有數字字段，會統一序列化為double，也就是會把count = 0這種序列化成count = 0.0。

為何會有這種情況?簡單的來說就是Gson在將json解析為Object類型時，會默認將數字類型使用double轉換。

• 如果Json對應的是Object類型，最終會解析為Map類型;其中Object類型跟Json中具體的值有關，比如雙引號的""值翻譯為STRING。我們可以看下數值類型(NUMBER)全部轉換為了Double類型，所以就有了我們之前的問題，整型數據被翻譯為了Double類型，比如30變為了30.0。

可以看下Gson的ObjectTypeAdaptor類，它繼承了Gson的TypeAdaptor抽象類：

 

解決方案：

• 第一個方案：把入參用實體類接收，不要使用JsonObject
• 第二個方案：與上面的解決Date類型問題類似，自己定義一個Adaptor，來接受數字，并且處理。這種想法我覺得可行但是難度較大，可能會影響到別的類型的解析，需要在設計適配器的時候格外注意。

總結

這篇文章主要是為了那些需要將項目遷移到Gson框架的同學們準備的。

一般來說，個人小項目，是不需要費這么大精力去做遷移，所以這篇文章可能目標人群比較狹窄。

但文章中也提到了不少通用問題的解決思路，比如怎么評估遷移框架的必要性。其中需要考慮到框架兼容性，兩者性能差異，遷移耗費的工時等很多問題。

希望文章對你有所幫助。