在 Java 中解析巨大 JSON 文件的最佳方法是什么？

解析巨大 JSON 文件的最佳方法：综合指南

问题：

解析大量 JSON 文件带来了挑战，因为到他们的大尺寸。本文旨在确定使用 Java 的 GSON 库有效解析此类文件的最佳方法。

解决方案：

利用 Jackson API

推荐的方法是利用 Jackson API。它提供了流式处理和树模型解析功能的无缝组合，允许遍历整个文件并将单个对象读取到树结构中。这甚至可以在消耗最少内存的情况下高效处理千兆字节大小的 JSON 文件。

示例实现

以下代码片段演示了如何使用 Jackson 解析大型 JSON 文件流式和树模型解析：

import org.codehaus.jackson.map.*;
import org.codehaus.jackson.*;

import java.io.File;

public class ParseJsonSample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        JsonFactory f = new MappingJsonFactory();
        JsonParser jp = f.createJsonParser(new File(args[0]));
        JsonToken current;
        current = jp.nextToken();
        if (current != JsonToken.START_OBJECT) {
            System.out.println("Error: root should be object: quiting.");
            return;
        }
        while (jp.nextToken() != JsonToken.END_OBJECT) {
            String fieldName = jp.getCurrentName();
            // move from field name to field value
            current = jp.nextToken();
            if (fieldName.equals("records")) {
                if (current == JsonToken.START_ARRAY) {
                    // For each of the records in the array
                    while (jp.nextToken() != JsonToken.END_ARRAY) {
                        // read the record into a tree model,
                        // this moves the parsing position to the end of it
                        JsonNode node = jp.readValueAsTree();
                        // And now we have random access to everything in the object
                        System.out.println("field1: " + node.get("field1").getValueAsText());
                        System.out.println("field2: " + node.get("field2").getValueAsText());
                    }
                } else {
                    System.out.println("Error: records should be an array: skipping.");
                    jp.skipChildren();
                }
            } else {
                System.out.println("Unprocessed property: " + fieldName);
                jp.skipChildren();
            }
        }
    }
}

Key概念：

• 流式处理：解析器以顺序、事件驱动的方式处理文件。
• 树模型： JSON 文件中的各个对象被转换为分层树结构。
• 随机访问：树模型允许在 JSON 对象树中快速灵活地导航。
• 内存效率：流式方法确保整个文件不会同时加载到内存中，从而最大限度地减少内存消耗。

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