【Java】废弃fastjson!大型项目迁移Gson保姆级攻略
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。
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 fastjson1.2.60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
Jackson
Gson
性能对比
同事撰写的性能对比源码:
https://github.com/zysrxx/jso...
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:
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 conversionspring.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/2018/09/0...
- GsonSwaggerConfig.java
@Configurationpublic class GsonSwaggerConfig {
//设置swagger支持gson
@Bean
public IGsonHttpMessageConverter IGsonHttpMessageConverter() {
return new IGsonHttpMessageConverter();
}
}
- 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());
}
}
- 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。
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/eaf...
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/684490...
《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/post...
《你真的会用Gson吗?Gson使用指南》
https://www.jianshu.com/p/e74...
json性能对比
https://github.com/zysrxx/jso...
fastjson官方文档
https://github.com/alibaba/fa...
易百教程
https://www.yiibai.com/jackson
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