用jackson转json

有时您需要将大量数据导出到JSON到文件中。 也许是“将所有数据导出到JSON”，或者是GDPR“可移植性的权利”，您实际上需要这样做。

与任何大型数据集一样，您不能只将其全部容纳在内存中并将其写入文件。 这需要一段时间，它会从数据库中读取大量条目，并且您需要注意不要使此类导出使整个系统超载或耗尽内存。

幸运的是，借助Jackson的SequenceWriter和可选的管道流，这样做非常简单。 看起来像这样：

private ObjectMapper jsonMapper = new ObjectMapper();private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);@Asyncpublic ListenableFuture<Boolean> export(UUID customerId) {try (PipedInputStream in = new PipedInputStream();PipedOutputStream pipedOut = new PipedOutputStream(in);GZIPOutputStream out = new GZIPOutputStream(pipedOut)) {Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();ObjectWriter writer = jsonMapper.writer().withDefaultPrettyPrinter();try(SequenceWriter sequenceWriter = writer.writeValues(out)) {sequenceWriter.init(true);Future<?> storageFuture = executorService.submit(() ->storageProvider.storeFile(getFilePath(customerId), in));int batchCounter = 0;while (true) {List<Record> batch = readDatabaseBatch(batchCounter++);for (Record record : batch) {sequenceWriter.write(entry);}}// wait for storing to completestorageFuture.get();}  logger.info("Exporting took {} seconds", stopwatch.stop().elapsed(TimeUnit.SECONDS));return AsyncResult.forValue(true);} catch (Exception ex) {logger.error("Failed to export data", ex);return AsyncResult.forValue(false);}}

该代码可以做一些事情：

• 使用SequenceWriter连续写入记录。 它使用OutputStream初始化，所有内容均写入其中。 这可以是简单的FileOutputStream，也可以是如下所述的管道流。 注意，这里的命名有点误导– writeValues(out)听起来就像您在指示编写者现在写东西； 而是将其配置为以后使用特定的流。
• SequenceWriter用true初始化，表示“包装在数组中”。 您正在编写许多相同的记录，因此它们应在最终JSON中表示一个数组。
• 使用PipedOutputStream和PipedInputStream将SequenceWriter链接到InputStream ，然后将InputStream传递到存储服务。 如果我们明确地使用文件，则不需要这样做-只需传递FileOutputStream就可以。 但是，您可能想要以不同的方式存储文件，例如在Amazon S3中，并且putObject调用需要一个InputStream，从该InputStream可以读取数据并将其存储在S3中。 因此，实际上，您正在写入一个OutputStream，而该OutputStream会直接写入InputStream，当被输入以读取该输入流时，会将所有内容写入另一个OutputStream
• 存储文件是在单独的线程中调用的，因此写入文件不会阻塞当前线程，当前线程的目的是从数据库中读取数据。 同样，如果使用简单的FileOutputStream，则不需要这样做。
• 整个方法被标记为@Async（spring），因此它不会阻止执行-它被调用并在准备就绪时完成（使用内部Spring executor服务和有限的线程池）
• 这里未显示数据库批处理读取代码，因为它随数据库的不同而不同。 关键是，您应该分批提取数据，而不是SELECT * FROMX。
• OutputStream包装在GZIPOutputStream中，因为带有重复元素的JSON之类的文本文件可从压缩中显着受益

主要工作是由Jackson的SequenceWriter完成的，（显而易见的）要点是–不要假设您的数据适合内存。 它几乎永远不会做，所以批量处理和增量写入都是如此。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/08/writing-big-json-files-jackson.html

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