ObjectMapper序列化时如何避免科学计数法表示大数值？

Question

在使用ObjectMapper进行JSON序列化时，大数值常被转换为科学计数法表示，这可能导致数据精度丢失或不符合预期格式。例如，长整型数值（如1234567890123456789）可能被序列化为科学计数法形式（如1.2345678901234568E18）。为避免这种情况，可以通过配置ObjectMapper的DecimalFormat来强制使用常规数字格式。具体方法是设置`ObjectMapper`的`setSerializerFactory`或直接修改其`SimpleModule`，添加一个自定义的`JsonSerializer`处理大数值类型（如Long或BigInteger）。此外，也可以通过全局配置`ObjectMapper`的`SerializationFeature.WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS`选项，将所有数字类型序列化为字符串，从而完全避免科学计数法问题。这种做法特别适用于需要高精度数值传输的场景，例如金融或统计领域。

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1. 问题概述：ObjectMapper与大数值序列化

在使用Jackson库中的ObjectMapper进行JSON序列化时，开发人员可能会遇到一个常见问题：大数值（如Long或BigInteger）被转换为科学计数法表示。例如，长整型数值1234567890123456789可能被序列化为1.2345678901234568E18。这种格式不仅可能导致精度丢失，还可能不符合业务需求。

此问题主要出现在需要高精度数值传输的场景中，比如金融交易、统计数据处理等。为了确保数据完整性和准确性，我们需要对ObjectMapper进行适当的配置。

2. 分析过程：问题根源与影响

科学计数法的产生源于Java默认的数字格式化规则。当数值较大时，Java会自动将其转换为科学计数法形式以节省存储空间和提高效率。然而，在JSON序列化过程中，这种转换可能导致以下问题：

• 精度丢失：科学计数法可能无法完全保留原始数值的所有位数。
• 格式不匹配：接收方可能期望的是常规数字格式而非科学计数法。

以下是常见的分析步骤：

1. 确认是否使用了默认的ObjectMapper配置。
2. 检查序列化后的JSON字符串，定位科学计数法出现的位置。
3. 评估业务需求，确定是否需要避免科学计数法。

3. 解决方案：配置ObjectMapper

针对上述问题，我们可以通过以下几种方式解决：

3.1 方法一：修改DecimalFormat

通过设置ObjectMapper的DecimalFormat属性，可以强制使用常规数字格式。代码示例如下：

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.configure(SerializationFeature.WRITE_BIGDECIMAL_AS_PLAIN, true);

3.2 方法二：添加自定义JsonSerializer

如果需要更细粒度的控制，可以为特定类型（如Long或BigInteger）添加自定义的JsonSerializer。以下是实现步骤：

1. 创建一个继承自StdSerializer的类。
2. 重写serialize方法，指定输出格式。
3. 将该序列化器注册到ObjectMapper中。

代码示例：

SimpleModule module = new SimpleModule();
module.addSerializer(Long.class, new JsonSerializer() {
    @Override
    public void serialize(Long value, JsonGenerator gen, SerializerProvider provider) throws IOException {
        gen.writeString(value.toString());
    }
});
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.registerModule(module);

3.3 方法三：全局启用WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS

对于所有数值类型，可以通过启用SerializationFeature.WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS选项，将其统一序列化为字符串。这种方法简单直接，特别适用于高精度要求的场景。

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.configure(SerializationFeature.WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS, true);

4. 方案对比与选择

以下是三种方法的对比表：

方法	优点	缺点	适用场景
修改DecimalFormat	简单易用，不影响其他类型	仅适用于BigDecimal	一般数值处理
自定义JsonSerializer	灵活可控，支持多种类型	实现复杂度较高	特定类型优化
全局启用WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS	配置简单，完全避免科学计数法	所有数值均变为字符串	高精度需求场景

5. 实现流程图

以下是解决方案的实现流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B{是否需要高精度？};
    B --是--> C[启用WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS];
    B --否--> D{是否特定类型？};
    D --是--> E[添加自定义JsonSerializer];
    D --否--> F[修改DecimalFormat];