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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-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。00