Akka HTTP开发中使用JSON
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Akka HTTP开发中使用JSON相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本文节选自《Scala Web开发》一书,完整内容见:https://www.yangbajing.me/scala-web-development/data/data.1.html
Jackson
Jackson 是Java生态圈里最流行的JSON序列化库,它的官方网站是:https://github.com/FasterXML/jackson。
为什么选择 Jackson
为什么选择 Jackson 而不是更Scala范的 play-json、 circe、 json4s 等JSON序列化库呢?这里主要考虑是 Jackson 在Java生态圈里更流行,相对熟悉的人更多,可以一定程度上减轻Javaer们使用Scala时上手的难度。 同时,Jackson支持对大部分Java和Scala下的集合库、数据类型的JSON序列化,而大部分Scala范的JSON库只支持Scala的集合库、case class和数据类型。当你的应用里同时使用Java和Scala两种不同的集合类型和Java style class与Scala case class时,Jackson都可以对齐完美支持。
JacksonSupport
基于 Akka HTTP 的 marshal/unmarshal 机制,可以很容易的集成各种序列化/反序列化工具。akka-http-json 这套库就提供了9种不同的JSON序列化/反序列化方安供用户选择。
我们需要在 sbt 里添加依赖:
libraryDependencies += "de.heikoseeberger" %% "akka-http-jackson" % "1.22.0"
使用默认的 akka-http-jackson
"Default ObjectMapper" should { import de.heikoseeberger.akkahttpjackson.JacksonSupport._
"从case class序列化和反序列化" in { val foo = Foo("bar", 2018) val result = Marshal(foo).to[RequestEntity].flatMap(Unmarshal(_).to[Foo]).futureValue foo mustBe result
} "从数组case class序列化和反序列化" in { val foos = Seq(Foo("bar", 2018)) val result = Marshal(foos).to[RequestEntity].flatMap(Unmarshal(_).to[Seq[Foo]]).futureValue foos mustBe result
} "不支持OffsetDateTime" in { val foo = FooTime("羊八井", OffsetDateTime.now()) val requestEntity = Marshal(foo).to[RequestEntity].futureValue intercept[MismatchedInputException] { throw Unmarshal(requestEntity).to[Foo].failed.futureValue
} }
}
可以看到,默认的 akka-http-jackson 不支持 Java 8 新提供的时间/日期类型序列化,这是因为它默认使用的 Jackson ObjectMapper 没有加载 JavaTimeModule 这个模块在 https://github.com/FasterXML/jackson-modules-java8/tree/master/datetime 可以找到JavaTimeModule这个模块的更多详细说明。
/** * Automatic to and from JSON marshalling/unmarshalling usung an in-scope Jackon's ObjectMapper */object JacksonSupport extends JacksonSupport { val defaultObjectMapper: ObjectMapper = new ObjectMapper().registerModule(DefaultScalaModule)}
通过隐式值使用自定义的 ObjectMapper
首先来看看 akka-http-jackson 定义的 JacksonSupport.scala,它通过两个隐式函数实现了 Akka HTTP 的 Marshal/Unmarshal 功能。
/** * HTTP entity => `A` */ implicit def unmarshaller[A]( implicit ct: TypeTag[A], objectMapper: ObjectMapper = defaultObjectMapper ): FromEntityUnmarshaller[A] = jsonStringUnmarshaller.map( data => objectMapper.readValue(data, typeReference[A]).asInstanceOf[A] ) /** * `A` => HTTP entity */ implicit def marshaller[Object]( implicit objectMapper: ObjectMapper = defaultObjectMapper ): ToEntityMarshaller[Object] = Jackson.marshaller[Object](objectMapper)
可以看到隐式函数又分别定义了两个和一个隐式参数,而 objectMapper: ObjectMapper = defaultObjectMaper
这个隐式参数定义了默认值,这样在使用时我们就可以提供自定义的 ObjectMapper 来替代默认的 defaultObjectMapper
。先来看看怎样使用自定义的 ObjectMapper:
"Custom ObjectMapper" should { import de.heikoseeberger.akkahttpjackson.JacksonSupport._
implicit val objectMapper: ObjectMapper = helloscala.common.json.Jackson.defaultObjectMapper
"支持OffsetDateTime" in { val foo = FooTime("羊八井", OffsetDateTime.now()) val requestEntity = Marshal(foo).to[RequestEntity].futureValue
val result = Unmarshal(requestEntity).to[FooTime].futureValue foo mustBe result
} "从数组case class序列化和反序列化" in { val foos = Seq(FooTime("羊八井", OffsetDateTime.now())) val results = Marshal(foos).to[RequestEntity]
.flatMap(Unmarshal(_).to[Seq[FooTime]])
.futureValue foos mustBe results
}
}
通过在代码上下文中定义一个隐式值:implicit val objectMapper: ObjectMapper = ....
(变量名可以取任何名字,不需要是objectMapper
。但是需要保证在代码上下文中只有一个ObjectMapper隐式类型。),Scala 编译器在编译代码时将使用定义的隐式值传入函数 unmarshaller
或 marshaller
中以替代函数定义时设置的默认值。
自定义 ObjectMapper 定义在object Jackson.scala:
implicit val defaultObjectMapper: ObjectMapper = getObjectMapper
private def getObjectMapper: ObjectMapper = new ObjectMapper().findAndRegisterModules //.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) //.enable(MapperFeature.SORT_PROPERTIES_ALPHABETICALLY) .enable(JsonParser.Feature.ALLOW_UNQUOTED_FIELD_NAMES) .enable(JsonParser.Feature.ALLOW_SINGLE_QUOTES) .enable(DeserializationFeature.ACCEPT_SINGLE_VALUE_AS_ARRAY) .enable(DeserializationFeature.USE_BIG_INTEGER_FOR_INTS) .disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_IGNORED_PROPERTIES) .disable(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES) .disable(DeserializationFeature.ADJUST_DATES_TO_CONTEXT_TIME_ZONE) // 禁止反序列化时将时区转换为 Z .disable(SerializationFeature.FAIL_ON_EMPTY_BEANS) // 允许序列化空的对象 .disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS) // 日期时间类型不序列化成时间戳 .disable(SerializationFeature.WRITE_DATE_KEYS_AS_TIMESTAMPS) // 日期时间类型不序列化成时间戳 .setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL) // 序列化时不包含null的键
自定义反序列化时允许的MediaType类型
默认情况下,JacksonSupport要求客户端提交的HTTP请求必需设置Content-Type的mime-type类型为:application/json
,但很多时候会遇到不那么规范的客户端,它们并未正确的设置HTTP请求头。这时我们可以自定义JacksonSupport让它在反序列化时支持其它Content-Type:这里定义除了application/json
外还支持text/plain
类型的请求。
"Custom unmarshallerContentTypes" should { final object CustomJacksonSupport extends JacksonSupport { override def unmarshallerContentTypes: immutable.Seq[ContentTypeRange] = List(MediaTypes.`text/plain`, MediaTypes.`application/json`) } "text/plain unmarshal failed" in { import de.heikoseeberger.akkahttpjackson.JacksonSupport._
val entity = HttpEntity("""{"name": "羊八井", "since": 2018}""") entity.contentType.mediaType mustBe MediaTypes.`text/plain` intercept[UnsupportedContentTypeException] { throw Unmarshal(entity).to[Foo].failed.futureValue } } "text/plain unmarshal" in { import CustomJacksonSupport._
val entity = HttpEntity("""{"name": "羊八井", "since": 2018}""") entity.contentType.mediaType mustBe MediaTypes.`text/plain` val foo = Unmarshal(entity).to[Foo].futureValue foo mustBe Foo("羊八井", 2018) }
}
在 routing DSL 里使用
在 Akka HTTP Routing DSL 里使用Jackson来反序列化/序列化JSON就非常简单了。通过entity(as[FooTime])
指令来将提交的JSON数据解析成 FooTime
样本类(将调用 unmarshaller[A]
隐式函数),在complete
函数响应结果时将 FooTime
对象序列化成JSON字符串并设置对应的Content-Type(调用 marshaller[A]
隐式函数)。
"routing-dsl" should { import akka.http.scaladsl.server.Directives._
import de.heikoseeberger.akkahttpjackson.JacksonSupport._
implicit val objectMapper: ObjectMapper = helloscala.common.json.Jackson.defaultObjectMapper
val route: Route = path("api") { post { entity(as[FooTime]) { foo => complete(foo.copy(since = foo.since.plusYears(1))) } } } "post json" in { val foo = FooTime("羊八井", OffsetDateTime.now()) Post("/api", foo) ~> route ~> check { status mustBe StatusCodes.OK contentType.mediaType mustBe MediaTypes.`application/json` val payload = responseAs[FooTime] foo.name mustBe payload.name foo.since.isBefore(payload.since) mustBe true } }
}
总结
Akka HTTP通过强大的 Marshal/Unmarshal 机制来实现数据的序列/反序列化,作为一款工具库 Akka HTTP 提供了足够的灵活性,用户可以选择自己喜欢的序列/反序列化工具和使用方式。对于JSON,推荐从 https://github.com/hseeberger/akka-http-json 开始,上面很有可能找到你想要的。同时,akka-http-json也是一个不错的学习 Akka HTTP Marshal/Unmarshal 机制的样例。
完整的测试代码在:data/src/test/scala/scalaweb/data/json/jackson/JacksonSupportTest.scala,可以通过以下命令来运行它:
sbt "data/testOnly scalaweb.data.json.jackson.JacksonSupportTest"
测试结果示例:
以上是关于Akka HTTP开发中使用JSON的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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