Fastjson2 时间格式解析问题分析与解决方案
问题背景
在Fastjson2 2.0.52版本中,开发者遇到了一个关于时间格式解析的问题。当尝试将"HH:mm:ss"格式的时间字符串(如"23:00:00")解析为java.util.Date类型时,系统会抛出异常,提示无法从TemporalAccessor获取LocalDateTime。
问题复现
问题出现在以下场景中:
@Data
public class TestOrder {
@JSONField(format = "HH:mm:ss")
private Date saleEndTime;
public static void main(String[] args) {
String s = "{\"saleEndTime\": \"23:00:00\"}";
TestOrder order = JSON.parseObject(s, TestOrder.class);
System.out.println(JSON.toJSONString(order));
}
}
执行时会报错:
Text '23:00:00' could not be parsed: Unable to obtain LocalDateTime from TemporalAccessor: {},ISO resolved to 23:00 of type java.time.format.Parsed
技术分析
根本原因
-
时间格式不完整:问题源于"HH:mm:ss"只包含时间部分,而java.util.Date需要完整的日期时间信息。Date对象不仅包含时间,还包含日期信息(年月日)。
-
Fastjson2内部处理机制:在2.0.52版本中,Fastjson2尝试将时间字符串先转换为java.time.LocalDateTime,但由于缺少日期信息,转换失败。
-
版本兼容性问题:这个问题在从Fastjson升级到Fastjson2 2.0.52后出现,表明新版本对时间解析的处理逻辑有所变化。
解决方案
官方修复
Fastjson2在2.0.53版本中修复了这个问题。升级到最新版本是最简单的解决方案。
替代方案
如果暂时无法升级,可以考虑以下方法:
- 使用完整的时间格式:
@JSONField(format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
private Date saleEndTime;
- 自定义反序列化逻辑:
public class TimeDeserializer implements ObjectDeserializer {
@Override
public Date deserialze(DefaultJSONParser parser, Type type, Object fieldName) {
String timeStr = parser.parseObject(String.class);
try {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
return sdf.parse(timeStr);
} catch (ParseException e) {
throw new JSONException("parse time error", e);
}
}
// 其他必要方法实现...
}
// 使用方式
@JSONField(deserializeUsing = TimeDeserializer.class)
private Date saleEndTime;
- 使用java.time.LocalTime替代Date:
private LocalTime saleEndTime;
最佳实践建议
-
明确时间需求:在设计系统时,明确是否需要完整的日期时间,还是只需要时间部分。
-
版本升级策略:在使用Fastjson2时,保持版本更新可以避免已知问题。
-
类型选择:考虑使用java.time包中的类型(如LocalTime、LocalDateTime)替代传统的Date类,它们提供了更清晰的时间表示和更丰富的API。
-
测试覆盖:对于时间相关的字段,增加单元测试覆盖各种边界情况。
总结
时间处理是Java开发中常见的痛点之一。Fastjson2 2.0.52版本中出现的这个问题提醒我们,在进行JSON序列化和反序列化时,需要特别注意时间格式的完整性和类型的匹配性。通过升级到修复版本或采用适当的替代方案,可以有效地解决这个问题。同时,这也提示我们在进行依赖库升级时,应该充分测试时间相关的功能,确保兼容性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0129
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00