前言

大家好,又双叒叕见面了,我是天天放大家鸽子的蛮三刀。

在被大家取关之前,我立下一个“远大的理想”,一定要在这周更新文章。现在看来,flag有用了。。。

本篇文章是我这一个多月来帮助组内废弃fastjson框架的总结,我们将大部分Java仓库从fastjson迁移至了Gson。

这么做的主要的原因是公司受够了fastjson频繁的安全漏洞问题,每一次出现漏洞都要推一次全公司的fastjson强制版本升级,很令公司头疼。

文章的前半部分,我会简单分析各种json解析框架的优劣,并给出企业级项目迁移json框架的几种解决方案。

在文章的后半部分,我会结合这一个月的经验,总结下Gson的使用问题,以及fastjson迁移到Gson踩过的深坑。

文章目录:

  • 为何要放弃fastjson?
  • fastjson替代方案
    • 三种json框架的特点
    • 性能对比
    • 最终选择方案
  • 替换依赖时的注意事项
    • 谨慎,谨慎,再谨慎
    • 做好开发团队和测试团队的沟通
    • 做好回归/接口测试
    • 考虑迁移前后的性能差异
  • 使用Gson替换fastjson
    • Json反序列化
    • 范型处理
    • List/Map写入
    • 驼峰与下划线转换
  • 迁移常见问题踩坑
    • Date序列化方式不同
    • SpringBoot异常
    • Swagger异常
    • @Mapping JsonObject作为入参异常

注意:是否使用fastjson是近年来一个争议性很大的话题,本文无意讨论框架选型的对错,只关注迁移这件事中遇到的问题进行反思和思考。大家如果有想发表的看法,可以在评论区 理 性 讨论。

本文阅读大概需要:5分钟

码字不易,欢迎关注我的个人公众号:后端技术漫谈

为何要放弃fastjson?

究其原因,是fastjson漏洞频发,导致了公司内部需要频繁的督促各业务线升级fastjson版本,来防止安全问题。

fastjson在2020年频繁暴露安全漏洞,此漏洞可以绕过autoType开关来实现反序列化远程代码执行并获取服务器访问权限。

从2019年7月份发布的v1.2.59一直到2020年6月份发布的 v1.2.71 ,每个版本的升级中都有关于AutoType的升级,涉及13个正式版本。

fastjson中与AutoType相关的版本历史:

1.2.59发布,增强AutoType打开时的安全性 fastjson
1.2.60发布,增加了AutoType黑名单,修复拒绝服务安全问题 fastjson
1.2.61发布,增加AutoType安全黑名单 fastjson
1.2.62发布,增加AutoType黑名单、增强日期反序列化和JSONPath fastjson
1.2.66发布,Bug修复安全加固,并且做安全加固,补充了AutoType黑名单 fastjson
1.2.67发布,Bug修复安全加固,补充了AutoType黑名单 fastjson
1.2.68发布,支持GEOJSON,补充了AutoType黑名单
1.2.69发布,修复新发现高危AutoType开关绕过安全漏洞,补充了AutoType黑名单
1.2.70发布,提升兼容性,补充了AutoType黑名单
1.2.71发布,补充安全黑名单,无新增利用,预防性补充

相比之下,其他的json框架,如Gson和Jackson,漏洞数量少很多,高危漏洞也比较少,这是公司想要替换框架的主要原因。

fastjson替代方案

本文主要讨论Gson替换fastjson框架的实战问题,所以在这里不展开详细讨论各种json框架的优劣,只给出结论。

经过评估,主要有Jackson和Gson两种json框架放入考虑范围内,与fastjson进行对比。

三种json框架的特点

FastJson

速度快

fastjson相对其他JSON库的特点是快,从2011年fastjson发布1.1.x版本之后,其性能从未被其他Java实现的JSON库超越。

使用广泛

fastjson在阿里巴巴大规模使用,在数万台服务器上部署,fastjson在业界被广泛接受。在2012年被开源中国评选为最受欢迎的国产开源软件之一。

测试完备

fastjson有非常多的testcase,在1.2.11版本中,testcase超过3321个。每次发布都会进行回归测试,保证质量稳定。

使用简单

fastjson的API十分简洁。

Jackson

容易使用 - jackson API提供了一个高层次外观,以简化常用的用例。

无需创建映射 - API提供了默认的映射大部分对象序列化。

性能高 - 快速,低内存占用,适合大型对象图表或系统。

干净的JSON - jackson创建一个干净和紧凑的JSON结果,这是让人很容易阅读。

不依赖 - 库不需要任何其他的库,除了JDK。

Gson

提供一种机制,使得将Java对象转换为JSON或相反如使用toString()以及构造器(工厂方法)一样简单。

允许预先存在的不可变的对象转换为JSON或与之相反。

允许自定义对象的表现形式

支持任意复杂的对象

输出轻量易读的JSON

性能对比

同事撰写的性能对比源码:

https://github.com/zysrxx/json-comparison

本文不详细讨论性能的差异,毕竟这其中涉及了很多各个框架的实现思路和优化,所以只给出结论:

1.序列化单对象性能Fastjson > Jackson > Gson,其中Fastjson和Jackson性能差距很小,Gson性能较差

2.序列化大对象性能Jackson> Fastjson > Gson ,序列化大Json对象时Jackson> Gson > Fastjson,Jackson序列化大数据时性能优势明显

3.反序列化单对象性能 Fastjson > Jackson > Gson , 性能差距较小

4.反序列化大对象性能 Fastjson > Jackson > Gson , 性能差距较很小

最终选择方案

  • Jackson适用于高性能场景,Gson适用于高安全性场景
  • 对于新项目仓库,不再使用fastjson。对于存量系统,考虑到Json更换成本,由以下几种方案可选:
    • 项目未使用autoType功能,建议直接切换为非fastjson,如果切换成本较大,可以考虑继续使用fastjson,关闭safemode。
    • 业务使用了autoType功能,建议推进废弃fastjson。

替换依赖注意事项

企业项目或者说大型项目的特点:

  • 代码结构复杂,团队多人维护。
  • 承担重要线上业务,一旦出现严重bug会导致重大事故。
  • 如果是老项目,可能缺少文档,不能随意修改,牵一发而动全身。
  • 项目有很多开发分支,不断在迭代上线。

所以对于大型项目,想要做到将底层的fastjson迁移到gson是一件复杂且痛苦的事情,其实对于其他依赖的替换,也都一样。

我总结了如下几个在替换项目依赖过程中要特别重视的问题。

谨慎,谨慎,再谨慎

再怎么谨慎都不为过,如果你要更改的项目是非常重要的业务,那么一旦犯下错误,代价是非常大的。并且,对于业务方和产品团队来说,没有新的功能上线,但是系统却炸了,是一件“无法忍受”的事情。尽管你可能觉得很委屈,因为只有你或者你的团队知道,虽然业务看上去没变化,但是代码底层已经发生了翻天覆地的变化。

所以,谨慎点!

做好开发团队和测试团队的沟通

在依赖替换的过程中,需要做好项目的规划,比如分模块替换,严格细分排期。

把前期规划做好,开发和测试才能有条不紊的进行工作。

开发之间,需要提前沟通好开发注意事项,比如依赖版本问题,防止由多个开发同时修改代码,最后发现使用的版本不同,接口用法都不同这种很尴尬,并且要花额外时间处理的事情。

而对于测试,更要事先沟通好。一般来说,测试不会太在意这种对于业务没有变化的技术项目,因为既不是优化速度,也不是新功能。但其实迁移涉及到了底层,很容易就出现BUG。要让测试团队了解更换项目依赖,是需要大量的测试时间投入的,成本不亚于新功能,让他们尽量重视起来。

做好回归/接口测试

上面说到测试团队需要投入大量工时,这些工时主要都用在项目功能的整体回归上,也就是回归测试。

当然,不只是业务回归测试,如果有条件的话,要做接口回归测试。

如果公司有接口管理平台,那么可以极大提高这种项目测试的效率。

打个比方,在一个模块修改完成后,在测试环境(或者沙箱环境),部署一个线上版本,部署一个修改后的版本,直接将接口返回数据进行对比。一般来说是Json对比,网上也有很多的Json对比工具:

https://www.sojson.com/

考虑迁移前后的性能差异

正如上面描述的Gson和Fastjson性能对比,替换框架需要注意框架之间的性能差异,尤其是对于流量业务,也就是高并发项目,响应时间如果发生很大的变化会引起上下游的注意,导致一些额外的后果。

使用Gson替换Fastjson

这里总结了两种json框架常用的方法,贴出详细的代码示例,帮助大家快速的上手Gson,无缝切换!

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"));
// 输出:
// [{"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());
// 输出:
// [{"id":10001,"date":1609316794600,"name":"小明"},{"id":10002,"date":1609316794600,"name":"小李"}]
// 小明
// 小李

看得出,两者区别主要在get各种类型上,Gson调用方法有所改变,但是变化不大。

那么,来看下空对象反序列化会不会出现异常:

String jsonObjectEmptyCase = "{}";

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

没有异常,开心。

看看空数组呢,毕竟[]感觉比{}更加容易出错。

String jsonArrayEmptyCase = "[]";

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

两个框架也都没有问题,完美解析。

范型处理

解析泛型是一个非常常用的功能,我们项目中大部分fastjson代码就是在解析json和Java Bean。

// 实体类
User user = new User();
user.setId(1L);
user.setUserName("马云"); // 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);
// 输出:
// userListResultFastjson[User [Hash = 483422889, id=1, userName=马云], null]
// userListResultFastjson2[User [Hash = 488970385, id=1, userName=马云], null] // Gson
List<User> userListResultTrue = gson.fromJson(gson.toJson(userList), new TypeToken<List<User>>(){}.getType());
System.out.println("userListResultGson" + userListResultGson);
// 输出:
// userListResultGson[User [Hash = 1435804085, id=1, userName=马云], null]

可以看出,Gson也能支持泛型。

List/Map写入

这一点fastjson和Gson有区别,Gson不支持直接将List写入value,而fastjson支持。

所以Gson只能将List解析后,写入value中,详见如下代码:

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

如此一来,Gson看起来就没有fastjson方便,因为放入List是以gson.toJsonTree(user)的形式放入的。这样就不能先入对象,在后面修改该对象了。(有些同学比较习惯先放入对象,再修改对象,这样的代码就得改动)

驼峰与下划线转换

驼峰转换下划线依靠的是修改Gson的序列化模式,修改为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));
// 输出:
// {"id":1,"user_name":"马云"}

常见问题排雷

下面整理了我们在公司项目迁移Gson过程中,踩过的坑,这些坑现在写起来感觉没什么技术含量。但是这才是我写这篇文章的初衷,帮助大家把这些很难发现的坑避开。

这些问题有的是在测试进行回归测试的时候发现的,有的是在自测的时候发现的,有的是在上线后发现的,比如Swagger挂了这种不会去测到的问题。

Date序列化方式不同

不知道大家想过一个问题没有,如果你的项目里有缓存系统,使用fastjson写入的缓存,在你切换Gson后,需要用Gson解析出来。所以就一定要保证两个框架解析逻辑是相同的,但是,显然这个愿望是美好的。

在测试过程中,发现了Date类型,在两个框架里解析是不同的方式。

  • fastjson:Date直接解析为Unix
  • Gson:直接序列化为标准格式Date

导致了Gson在反序列化这个json的时候,直接报错,无法转换为Date。

解决方案:

新建一个专门用于解析Date类型的类:

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;
}
}
}

接着,在创建Gson时,把他放入作为Date的专用处理类:

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

这样就可以让Gson将Date处理为Unix。

当然,这只是为了兼容老的缓存,如果你觉得你的仓库没有这方面的顾虑,可以忽略这个问题。

SpringBoot异常

切换到Gson后,使用SpringBoot搭建的Web项目的接口直接请求不了了。报错类似:

org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException

因为SpringBoot默认的Mapper是Jackson解析,我们切换为了Gson作为返回对象后,Jackson解析不了了。

解决方案:

application.properties里面添加:

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

Swagger异常

这个问题和上面的SpringBoot异常类似,是因为在SpringBoot中引入了Gson,导致 swagger 无法解析 json。

采用类似下文的解决方案(添加Gson适配器):

http://yuyublog.top/2018/09/03/springboot引入swagger/

  1. GsonSwaggerConfig.java
@Configuration
public class GsonSwaggerConfig {
//设置swagger支持gson
@Bean
public IGsonHttpMessageConverter IGsonHttpMessageConverter() {
return new IGsonHttpMessageConverter();
}
}
  1. IGsonHttpMessageConverter.java
public class IGsonHttpMessageConverter extends GsonHttpMessageConverter {
public IGsonHttpMessageConverter() {
//自定义Gson适配器
super.setGson(new GsonBuilder()
.registerTypeAdapter(Json.class, new SpringfoxJsonToGsonAdapter())
.serializeNulls()//空值也参与序列化
.create());
}
}
  1. 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作为入参异常

有时候,我们会在入参使用类似:

public ResponseResult<String> submitAudit(@RequestBody JsonObject jsonObject) {}

如果使用这种代码,其实就是使用Gson来解析json字符串。但是这种写法的风险是很高的,平常请大家尽量避免使用JsonObject直接接受参数。

在Gson中,JsonObject若是有数字字段,会统一序列化为double,也就是会把count = 0这种序列化成count = 0.0

为何会有这种情况?简单的来说就是Gson在将json解析为Object类型时,会默认将数字类型使用double转换。

如果Json对应的是Object类型,最终会解析为Map<String, Object>类型;其中Object类型跟Json中具体的值有关,比如双引号的""值翻译为STRING。我们可以看下数值类型(NUMBER)全部转换为了Double类型,所以就有了我们之前的问题,整型数据被翻译为了Double类型,比如30变为了30.0。

可以看下Gson的ObjectTypeAdaptor类,它继承了Gson的TypeAdaptor抽象类:

具体的源码分析和原理阐述,大家可以看这篇拓展阅读:

https://www.jianshu.com/p/eafce9689e7d

解决方案:

第一个方案:把入参用实体类接收,不要使用JsonObject

第二个方案:与上面的解决Date类型问题类似,自己定义一个Adaptor,来接受数字,并且处理。这种想法我觉得可行但是难度较大,可能会影响到别的类型的解析,需要在设计适配器的时候格外注意。

总结

这篇文章主要是为了那些需要将项目迁移到Gson框架的同学们准备的。

一般来说,个人小项目,是不需要费这么大精力去做迁移,所以这篇文章可能目标人群比较狭窄。

但文章中也提到了不少通用问题的解决思路,比如怎么评估迁移框架的必要性。其中需要考虑到框架兼容性,两者性能差异,迁移耗费的工时等很多问题。

希望文章对你有所帮助。

参考

《如何从Fastjson迁移到Gson》

https://juejin.im/post/6844904089281626120

《FastJson迁移至Jackson》此文作者自己封装了工具类来完成迁移

https://mxcall.github.io/posts/工作/程序员/javaSE/FastJson迁移至Jackson/

《你真的会用Gson吗?Gson使用指南》

https://www.jianshu.com/p/e740196225a4

json性能对比

https://github.com/zysrxx/json-comparison/tree/master/src/main/java/json/comparison

fastjson官方文档

https://github.com/alibaba/fastjson/wiki

易百教程

https://www.yiibai.com/jackson

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