Jackson Databind 中获取原始JSON内容的正确方式
背景介绍
在使用Jackson Databind进行JSON反序列化时,开发者有时需要获取JSON字符串的原始内容。一个常见的场景是需要对原始JSON数据进行签名验证(如HMAC签名),此时任何微小的格式变化(如空格、换行符等)都可能导致签名校验失败。
问题现象
在Jackson Databind 2.15版本中,一些开发者通过JsonParser.currentLocation().contentReference().rawContent
来获取原始JSON内容。然而在升级到2.18.3版本后,这种方法开始返回null值,导致相关功能失效。
技术分析
实际上,通过JsonLocation
获取原始内容是一种不被官方支持的做法。JsonLocation
的设计初衷仅用于在出现解码问题时指示错误来源,而不是作为获取原始内容的通用API。Jackson官方从未承诺会通过公共API暴露原始输入内容。
解决方案
虽然不推荐,但如果确实需要获取原始内容,可以考虑以下方法:
-
启用特定功能标志: 在Jackson 2.16及以后版本中,可以通过设置
JsonParser.Feature.INCLUDE_SOURCE_IN_LOCATION
为true
来恢复之前的行为。但需要注意,这个功能默认是关闭的,主要是出于安全考虑。 -
更可靠的做法: 更好的解决方案是在Jackson处理之前或之外获取原始内容。例如:
- 在处理前保存原始字符串
- 使用其他方式获取需要验证的部分
- 考虑重构设计,避免依赖原始内容
最佳实践
对于需要进行签名验证的场景,建议:
- 先完整接收和存储原始JSON字符串
- 进行签名验证
- 然后再使用Jackson进行反序列化
这样可以确保:
- 签名验证使用的是原始未修改的内容
- 反序列化过程不受签名验证的影响
- 代码更加健壮,不依赖内部实现细节
版本兼容性说明
从Jackson 2.16开始,出于安全考虑,INCLUDE_SOURCE_IN_LOCATION
功能默认被禁用。这是导致从2.15升级后出现问题的根本原因。开发者应该意识到,依赖非公开API的行为存在风险,在版本升级时可能导致兼容性问题。
结论
在Jackson Databind中,获取原始JSON内容的正确方式不是通过内部API,而是应该在Jackson处理流程之外处理原始数据。对于必须使用原始内容的场景,应该明确了解相关风险,并考虑更健壮的替代方案。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0330- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









