网站导航
> 技术文档 > 跨越命名风格的鸿沟：破解Spring Data Redis中的JSON反序列化异常_spring data redis 1.1 序列化json

跨越命名风格的鸿沟：破解Spring Data Redis中的JSON反序列化异常_spring data redis 1.1 序列化json

网友: 技术文档 2025-09-02 19:05:47

个人名片
在这里插入图片描述
🎓作者简介：java领域优质创作者
🌐个人主页：码农阿豪
📞工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务)
💌个人邮箱：[2435024119@qq.com]
📱个人微信：15279484656
🌐个人导航网站：www.forff.top
💡座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？

  • 专栏导航：

码农阿豪系列专栏导航
面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结🍻🎉🖥️
Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与实战演练，有案例可直接使用🚀🔧💻
Redis专栏：Redis从零到一学习分享，经验总结，案例实战💐📝💡
全栈系列专栏：海纳百川有容乃大，可能你想要的东西里面都有🤸🌱🚀

目录

  • 跨越命名风格的鸿沟：破解Spring Data Redis中的JSON反序列化异常
    • 引言：一个令人困惑的异常
    • 一、问题深度解析：究竟发生了什么？
      • 1.1 异常堆栈的核心信息解读
      • 1.2 技术根源：命名风格的冲突
    • 二、解决方案：多管齐下，择善而从
      • 方案一：使用@JsonProperty注解（精准映射，推荐）
      • 方案二：全局配置ObjectMapper（忽略未知属性）
      • 方案三：统一命名策略（治本之策）
    • 三、方案对比与选型建议
    • 四、总结与最佳实践

跨越命名风格的鸿沟：破解Spring Data Redis中的JSON反序列化异常

引言：一个令人困惑的异常

在日常的后端开发中，我们经常使用Redis作为高性能的缓存或消息队列。Spring Data Redis极大地简化了这一过程，使得我们可以像操作普通集合一样操作Redis的数据结构。然而，当系统复杂度上升，不同服务或不同时期的代码开始交互时，一些隐蔽的问题便会悄然浮现。

想象一下这个场景：一个稳定运行的消息队列处理任务突然开始频繁抛出异常，日志中充斥着如下令人头痛的错误信息：

2025-08-22 13:20:58 [pool-3-thread-2] ERROR ... - 处理省市队列异常org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException: Could not read JSON: Unrecognized field \"public_ip\" (class com.phone.entity.CustomerOrder), not marked as ignorable (21 known properties: \"taskId\", \"cookie\", \"userId\", ... \"publicIp\", ...]) ...Caused by: com.fasterxml.jackson.databind.exc.UnrecognizedPropertyException: Unrecognized field \"public_ip\" (class com.phone.entity.CustomerOrder) ... at [Source: (byte[])... \"public_ip\":null, ...]; (through reference chain: com.phone.entity.CustomerOrder[\"public_ip\"])

控制台一片红色，数据处理中断，本该流畅的流水线戛然而止。这一切的罪魁祸首，仅仅是一个字段的命名差异：publicIp vs public_ip。

本文将从这个问题入手，深入剖析其根源，并提供多种可靠解决方案，帮助你彻底修复此类问题并预防其再次发生。

一、问题深度解析：究竟发生了什么？

1.1 异常堆栈的核心信息解读

这个异常虽然冗长，但核心信息非常明确。我们来逐层分解：

  1. 表层异常：SerializationException
    这是Spring Data Redis抛出的包装异常，告诉我们“数据反序列化失败了”。

  2. 根本原因：UnrecognizedPropertyException
    这是Jackson（Spring默认的JSON库）抛出的核心异常，精准地指出了问题所在：无法识别的字段“public_ip”。

  3. 关键详情：

    • Unrecognized field \"public_ip\"：在JSON数据中发现了这个字段。
    • class com.phone.entity.CustomerOrder：正在尝试将这个字段映射到目标Java类。
    • not marked as ignorable：该字段未被标记为“可忽略”，因此Jackson采取了严格模式，直接抛出异常。
    • (21 known properties: ... \"publicIp\" ...)：Jackson列出了它期望的所有属性名。注意，列表中包含的是驼峰命名的publicIp，而不是下划线的public_ip。

1.2 技术根源：命名风格的冲突

问题的技术根源在于序列化与反序列化过程中命名规范的不一致。

  • 序列化（写入Redis）时：某个环节将Java对象的publicIp字段序列化为了JSON中的public_ip。这可能是由另一个配置了不同命名策略的服务、一段旧的代码，或者一个明确的注解（如@JsonProperty(\"public_ip\")）造成的。
  • 反序列化（从Redis读取）时：当前的CustomerOrder类定义了一个名为publicIp的字段，并且没有提供任何额外的映射信息。Jackson默认使用精确匹配策略。它期望JSON中的字段名是publicIp，但实际遇到的却是public_ip。由于找不到匹配的字段，且未配置忽略未知属性，于是果断抛出异常。

这种问题在微服务架构、多团队协作或长期迭代的项目中尤为常见，是不同代码模块或不同时期开发规范不一致的典型后果。

二、解决方案：多管齐下，择善而从

面对这个问题，我们有多种解决方案。选择哪一种取决于你的具体场景和对项目的控制程度。

方案一：使用@JsonProperty注解（精准映射，推荐）

这是最直接、最清晰、也是最推荐的解决方案。通过在实体类的字段上添加Jackson的@JsonProperty注解，明确指定其在JSON中的对应字段名。

操作步骤：

  1. 在您的CustomerOrder实体类中，找到publicIp字段。
  2. 导入com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty包。
  3. 为该字段添加注解@JsonProperty(\"public_ip\")。

代码示例：

package com.phone.entity;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;import javax.persistence.*;import java.time.LocalDateTime;public class CustomerOrder { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private Long userId; private Long taskId; private String customerName; private String trackingNumber; private String orderNumber; // ... 其他字段 ... // 使用@JsonProperty注解解决命名差异 @JsonProperty(\"public_ip\") // 关键注解：指定JSON字段名为\"public_ip\" private String publicIp; // Java字段名仍为驼峰式的publicIp private String matchType; private String matchStatus; // ... getter 和 setter 方法 ... public String getPublicIp() { return publicIp; } public void setPublicIp(String publicIp) { this.publicIp = publicIp; } // ... 其他getter和setter ...}

优点：

  • 精准有效：直击问题根源，明确建立映射关系。
  • 代码即文档：任何开发者看到这个注解，都能立刻明白该字段与JSON数据的映射关系。
  • 影响范围小：只修改了涉及到的特定字段，不会影响其他逻辑。

方案二：全局配置ObjectMapper（忽略未知属性）

如果你不希望因为一些无关紧要的额外字段而导致整个反序列化过程失败，可以全局配置Jackson的ObjectMapper，使其忽略未知属性。

操作步骤：

  1. 创建一个配置类，用于定制Jackson的行为。
  2. 配置DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES为false。
  3. 将这个定制好的ObjectMapper配置到Redis的序列化器中。

代码示例：

package com.phone.config;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;@Configurationpublic class RedisConfig { / * 自定义RedisTemplate，配置使用Jackson序列化器并忽略未知字段 */ @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); // 使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化value Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); // 核心配置：禁用失败于未知属性 objectMapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); // 可选配置：设置字段可见性 objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); // 可选配置：激活默认类型信息，用于正确反序列化复杂对象类型 // objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); serializer.setObjectMapper(objectMapper); // 使用StringRedisSerializer来序列化key template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setValueSerializer(serializer); template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setHashValueSerializer(serializer); template.afterPropertiesSet(); return template; }}

优点：

  • 一劳永逸：配置一次，整个应用中的所有反序列化操作都不会再因未知字段而报错。
  • 增强鲁棒性：对JSON数据结构的轻微变化容忍度更高。

缺点：

  • 可能掩盖错误：会静默忽略所有未知字段，包括那些因拼写错误而本应报错的字段，增加调试难度。
  • 未真正解决问题：数据中的public_ip字段会被忽略，publicIp字段的值仍然为null。如果你需要这个值，此方案无效。

方案三：统一命名策略（治本之策）

最理想的解决方案是从源头统一命名规范，确保写入和读取双方使用相同的序列化配置。

操作步骤：

  1. 定位写入方：找到将CustomerOrder对象序列化为JSON并写入Redis的代码。
  2. 检查序列化配置：检查写入方的ObjectMapper或RedisTemplate配置。它很可能配置了PropertyNamingStrategies.SNAKE_CASE（下划线策略），或者字段上也使用了@JsonProperty注解。
  3. 修改配置：将写入方和读取方的命名策略统一起来。要么都改为驼峰，要么都改为下划线，或者在两边的实体类上使用匹配的@JsonProperty注解。

例如，在写入方可能存在这样的配置：

// 如果写入方配置了蛇形命名策略objectMapper.setPropertyNamingStrategy(PropertyNamingStrategies.SNAKE_CASE);

你需要评估是否可以将此配置移除，改为与读取方一致的默认驼峰策略。

优点：

  • 根本解决：消除了不一致的根源，是最彻底的解决方案。
  • 代码规范统一：有利于维护整个系统的代码一致性。

缺点：

  • 实施难度可能较大：如果写入方是另一个难以修改的旧服务或第三方系统，此方案可能不可行。

三、方案对比与选型建议

特性 方案一 (@JsonProperty) 方案二 (全局忽略) 方案三 (统一策略) 解决精度 精准，只影响特定字段 粗粒度，影响所有反序列化操作 根本，解决所有同类问题 代码侵入性 低，仅修改实体类 中，需修改配置类 高，可能需修改多处服务 维护性 高，意图明确，易于理解 中，需知悉全局配置行为 高，统一规范利于长期维护 数据完整性 保证，字段值被正确映射 不保证，未知字段被丢弃 保证 适用场景 读写双方可控，需精准映射 需要快速修复，且不关心未知字段 项目早期或有重构机会，追求彻底治理

选型建议：

  • 大多数情况下，首选方案一。它简单、直接、有效，且意图清晰，是处理这类特定字段映射问题的最佳实践。
  • 如果你只是想快速让程序跑起来，并且确认那些未知字段确实无关紧要，可以临时采用方案二作为权宜之计。
  • 如果你有足够的权限和对整个项目的规划，极力推荐推行方案三，从根源上统一规范，避免未来再出现类似问题。

四、总结与最佳实践

本文详细分析了一个因JSON字段命名风格不一致导致的Spring Data Redis反序列化异常。通过解读异常信息，我们定位到问题是Jackson无法将JSON中的public_ip字段映射到Java对象的publicIp属性上。

我们提供了三种解决方案：

  1. 局部注解映射（推荐）：使用@JsonProperty注解，精准、明了。
  2. 全局配置忽略：配置ObjectMapper忽略未知属性，快速但可能掩盖问题。
  3. 统一命名规范（治本）：从源头确保序列化与反序列化策略一致。

最佳实践建议：

  1. 项目初期定好规范：在项目启动时，团队应明确并遵守统一的JSON和Java字段命名规范（通常推荐Java驼峰，JSON下划线，或统一驼峰）。
  2. 善用注解：在需要明确映射关系时，积极使用@JsonProperty等注解，这本身就是一种良好的文档。
  3. 谨慎全局配置：像FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES这样的全局配置是一把双刃剑，充分了解其利弊后再使用。
  4. 完善的日志记录：确保序列化/反序列化错误的日志清晰可用，它们是排查此类问题的第一线索。

希望本文不仅能帮助你解决眼前的异常，更能为你提供处理类似数据一致性问题的思路和方法，让系统的数据流动更加顺畅可靠。
希望本文不仅能帮助你解决眼前的异常，更能为你提供处理类似数据一致性问题的思路和方法，让系统的数据流动更加顺畅可靠。

网络标签：

相关问题