自己动手实现一个简单的JSON解析器

1. 背景

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。相对于另一种数据交换格式 XML，JSON 有着诸多优点。比如易读性更好，占用空间更少等。在 web 应用开发领域内，得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持，JSON 要比 XML 更受开发人员青睐。所以作为开发人员，如果有兴趣的话，还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识。本着探究 JSON 原理的目的，我将会在这篇文章中详细向大家介绍一个简单的JSON解析器的解析流程和实现细节。由于 JSON 本身比较简单，解析起来也并不复杂。所以如果大家感兴趣的话，在看完本文后，不妨自己动手实现一个 JSON 解析器。好了，其他的话就不多说了，接下来让我们移步到重点章节吧。

2. JSON 解析器实现原理

JSON 解析器从本质上来说就是根据 JSON 文法规则创建的状态机，输入是一个 JSON 字符串，输出是一个 JSON 对象。一般来说，解析过程包括词法分析和语法分析两个阶段。词法分析阶段的目标是按照构词规则将 JSON 字符串解析成 Token 流，比如有如下的 JSON 字符串：

{
    "name" : "小明",
    "age": 18
}

结果词法分析后，得到一组 Token，如下：

{、 name、 :、 小明、 ,、 age、 :、 18、 }

图1 词法分析器输入输出

词法分析解析出 Token 序列后，接下来要进行语法分析。语法分析的目的是根据 JSON 文法检查上面 Token 序列所构成的 JSON 结构是否合法。比如 JSON 文法要求非空 JSON 对象以键值对的形式出现，形如 object = {string : value}。如果传入了一个格式错误的字符串，比如

{
    "name", "小明"
}

那么在语法分析阶段，语法分析器分析完 Token name后，认为它是一个符合规则的 Token，并且认为它是一个键。接下来，语法分析器读取下一个 Token，期望这个 Token 是 :。但当它读取了这个 Token，发现这个 Token 是 ,，并非其期望的:，于是文法分析器就会报错误。

图2 语法分析器输入输出

这里简单总结一下上面两个流程，词法分析是将字符串解析成一组 Token 序列，而语法分析则是检查输入的 Token 序列所构成的 JSON 格式是否合法。这里大家对 JSON 的解析流程有个印象就好，接下来我会详细分析每个流程。

2.1 词法分析

在本章开始，我说了词法解析的目的，即按照“构词规则”将 JSON 字符串解析成 Token 流。请注意双引号引起来词--构词规则，所谓构词规则是指词法分析模块在将字符串解析成 Token 时所参考的规则。在 JSON 中，构词规则对应于几种数据类型，当词法解析器读入某个词，且这个词类型符合 JSON 所规定的数据类型时，词法分析器认为这个词符合构词规则，就会生成相应的 Token。这里我们可以参考http://www.json.org/对 JSON 的定义，罗列一下 JSON 所规定的数据类型：

• BEGIN_OBJECT（{）
• END_OBJECT（}）
• BEGIN_ARRAY（[）
• END_ARRAY（]）
• NULL（null）
• NUMBER（数字）
• STRING（字符串）
• BOOLEAN（true/false）
• SEP_COLON（:）
• SEP_COMMA（,）

当词法分析器读取的词是上面类型中的一种时，即可将其解析成一个 Token。我们可以定义一个枚举类来表示上面的数据类型，如下：

public enum TokenType {
    BEGIN_OBJECT(1),
    END_OBJECT(2),
    BEGIN_ARRAY(4),
    END_ARRAY(8),
    NULL(16),
    NUMBER(32),
    STRING(64),
    BOOLEAN(128),
    SEP_COLON(256),
    SEP_COMMA(512),
    END_DOCUMENT(1024);

    TokenType(int code) {
        this.code = code;
    }

    private int code;

    public int getTokenCode() {
        return code;
    }
}

在解析过程中，仅有 TokenType 类型还不行。我们除了要将某个词的类型保存起来，还需要保存这个词的字面量。所以，所以这里还需要定义一个 Token 类。用于封装词类型和字面量，如下：

public class Token {
    private TokenType tokenType;
    private String value;
    // 省略不重要的代码
}

定义好了 Token 类，接下来再来定义一个读取字符串的类。如下：

public CharReader(Reader reader) {
        this.reader = reader;
        buffer = new char[BUFFER_SIZE];
    }

    /**
     * 返回 pos 下标处的字符，并返回
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public char peek() throws IOException {
        if (pos - 1 >= size) {
            return (char) -1;
        }

        return buffer[Math.max(0, pos - 1)];
    }

    /**
     * 返回 pos 下标处的字符，并将 pos + 1，最后返回字符
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public char next() throws IOException {
        if (!hasMore()) {
            return (char) -1;
        }

        return buffer[pos++];
    }

    public void back() {
        pos = Math.max(0, --pos);
    }

    public boolean hasMore() throws IOException {
        if (pos < size) {
            return true;
        }

        fillBuffer();
        return pos < size;
    }

    void fillBuffer() throws IOException {
        int n = reader.read(buffer);
        if (n == -1) {
            return;
        }

        pos = 0;
        size = n;
    }
}

有了 TokenType、Token 和 CharReader 这三个辅助类，接下来我们就可以实现词法解析器了。

public class Tokenizer {
    private CharReader charReader;
    private TokenList tokens;

    public TokenList tokenize(CharReader charReader) throws IOException {
        this.charReader = charReader;
        tokens = new TokenList();
        tokenize();

        return tokens;
    }

    private void tokenize() throws IOException {
        // 使用do-while处理空文件
        Token token;
        do {
            token = start();
            tokens.add(token);
        } while (token.getTokenType() != TokenType.END_DOCUMENT);
    }

    private Token start() throws IOException {
        char ch;
        for(;;) {
            if (!charReader.hasMore()) {
                return new Token(TokenType.END_DOCUMENT, null);
            }

            ch = charReader.next();
            if (!isWhiteSpace(ch)) {
                break;
            }
        }

        switch (ch) {
            case '{':
                return new Token(TokenType.BEGIN_OBJECT, String.valueOf(ch));
            case '}':
                return new Token(TokenType.END_OBJECT, String.valueOf(ch));
            case '[':
                return new Token(TokenType.BEGIN_ARRAY, String.valueOf(ch));
            case ']':
                return new Token(TokenType.END_ARRAY, String.valueOf(ch));
            case ',':
                return new Token(TokenType.SEP_COMMA, String.valueOf(ch));
            case ':':
                return new Token(TokenType.SEP_COLON, String.valueOf(ch));
            case 'n':
                return readNull();
            case 't':
            case 'f':
                return readBoolean();
            case '"':
                return readString();
            case '-':
                return readNumber();
        }

        if (isDigit(ch)) {
            return readNumber();
        }

        throw new JsonParseException("Illegal character");
    }

    private Token readNull() {...}
    private Token readBoolean() {...}
    private Token readString() {...}
    private Token readNumber() {...}
}

上面的代码是词法分析器的实现，部分代码这里没有贴出来，后面具体分析的时候再贴。先来看看词法分析器的核心方法 start，这个方法代码量不多，并不复杂。其通过一个死循环不停的读取字符，然后再根据字符的类型，执行不同的解析逻辑。上面说过，JSON 的解析过程比较简单。原因在于，在解析时，只需通过每个词第一个字符即可判断出这个词的 Token Type。比如：

• 第一个字符是{、}、[、]、,、:，直接封装成相应的 Token 返回即可
• 第一个字符是n，期望这个词是null，Token 类型是NULL
• 第一个字符是t或f，期望这个词是true或者false，Token 类型是 BOOLEAN
• 第一个字符是"，期望这个词是字符串，Token 类型为String
• 第一个字符是0~9或-，期望这个词是数字，类型为NUMBER

正如上面所说，词法分析器只需要根据每个词的第一个字符，即可知道接下来它所期望读取的到的内容是什么样的。如果满足期望了，则返回 Token，否则返回错误。下面就来看看词法解析器在碰到第一个字符是n和"时的处理过程。先看碰到字符n的处理过程：

private Token readNull() throws IOException {
    if (!(charReader.next() == 'u' && charReader.next() == 'l' && charReader.next() == 'l')) {
        throw new JsonParseException("Invalid json string");
    }

    return new Token(TokenType.NULL, "null");
}

上面的代码很简单，词法分析器在读取字符n后，期望后面的三个字符分别是u,l,l，与 n 组成词 null。如果满足期望，则返回类型为 NULL 的 Token，否则报异常。readNull 方法逻辑很简单，不多说了。接下来看看 string 类型的数据处理过程：

private Token readString() throws IOException {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    for (;;) {
        char ch = charReader.next();
        // 处理转义字符
        if (ch == '\\') {
            if (!isEscape()) {
                throw new JsonParseException("Invalid escape character");
            }
            sb.append('\\');
            ch = charReader.peek();
            sb.append(ch);
            // 处理 Unicode 编码，形如 \u4e2d。且只支持 \u0000 ~ \uFFFF 范围内的编码
            if (ch == 'u') {
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    ch = charReader.next();
                    if (isHex(ch)) {
                        sb.append(ch);
                    } else {
                        throw new JsonParseException("Invalid character");
                    }
                }
            }
        } else if (ch == '"') {    // 碰到另一个双引号，则认为字符串解析结束，返回 Token
            return new Token(TokenType.STRING, sb.toString());
        } else if (ch == '\r' || ch == '\n') {    // 传入的 JSON 字符串不允许换行
            throw new JsonParseException("Invalid character");
        } else {
            sb.append(ch);
        }
    }
}

private boolean isEscape() throws IOException {
    char ch = charReader.next();
    return (ch == '"' || ch == '\\' || ch == 'u' || ch == 'r'
                || ch == 'n' || ch == 'b' || ch == 't' || ch == 'f');
}

private boolean isHex(char ch) {
    return ((ch >= '0' && ch <= '9') || ('a' <= ch && ch <= 'f')
            || ('A' <= ch && ch <= 'F'));
}

string 类型的数据解析起来要稍微复杂一些，主要是需要处理一些特殊类型的字符。JSON 所允许的特殊类型的字符如下：

\"

\\

\b

\f

\n

\r

\t

\u four-hex-digits

\/

最后一种特殊字符\/代码中未做处理，其他字符均做了判断，判断逻辑在 isEscape 方法中。在传入 JSON 字符串中，仅允许字符串包含上面所列的转义字符。如果乱传转义字符，解析时会报错。对于 STRING 类型的词，解析过程始于字符"，也终于"。所以在解析的过程中，当再次遇到字符"，readString 方法会认为本次的字符串解析过程结束，并返回相应类型的 Token。

上面说了 null 类型和 string 类型的数据解析过程，过程并不复杂，理解起来应该不难。至于 boolean 和 number 类型的数据解析过程，大家有兴趣的话可以自己看源码，这里就不在说了。

2.2 语法分析

当词法分析结束后，且分析过程中没有抛出错误，那么接下来就可以进行语法分析了。语法分析过程以词法分析阶段解析出的 Token 序列作为输入，输出 JSON Object 或 JSON Array。语法分析器的实现的文法如下：

object = {} | { members }
members = pair | pair , members
pair = string : value
array = [] | [ elements ]
elements = value  | value , elements
value = string | number | object | array | true | false | null

语法分析器的实现需要借助两个辅助类，也就是语法分析器的输出类，分别是 JsonObject 和 JsonArray。代码如下：

public class JsonObject {

    private Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();

    public void put(String key, Object value) {
        map.put(key, value);
    }

    public Object get(String key) {
        return map.get(key);
    }

    public List<Map.Entry<String, Object>> getAllKeyValue() {
        return new ArrayList<>(map.entrySet());
    }

    public JsonObject getJsonObject(String key) {
        if (!map.containsKey(key)) {
            throw new IllegalArgumentException("Invalid key");
        }

        Object obj = map.get(key);
        if (!(obj instanceof JsonObject)) {
            throw new JsonTypeException("Type of value is not JsonObject");
        }

        return (JsonObject) obj;
    }

    public JsonArray getJsonArray(String key) {
        if (!map.containsKey(key)) {
            throw new IllegalArgumentException("Invalid key");
        }

        Object obj = map.get(key);
        if (!(obj instanceof JsonArray)) {
            throw new JsonTypeException("Type of value is not JsonArray");
        }

        return (JsonArray) obj;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return BeautifyJsonUtils.beautify(this);
    }
}

public class JsonArray implements Iterable {

    private List list = new ArrayList();

    public void add(Object obj) {
        list.add(obj);
    }

    public Object get(int index) {
        return list.get(index);
    }

    public int size() {
        return list.size();
    }

    public JsonObject getJsonObject(int index) {
        Object obj = list.get(index);
        if (!(obj instanceof JsonObject)) {
            throw new JsonTypeException("Type of value is not JsonObject");
        }

        return (JsonObject) obj;
    }

    public JsonArray getJsonArray(int index) {
        Object obj = list.get(index);
        if (!(obj instanceof JsonArray)) {
            throw new JsonTypeException("Type of value is not JsonArray");
        }

        return (JsonArray) obj;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return BeautifyJsonUtils.beautify(this);
    }

    public Iterator iterator() {
        return list.iterator();
    }
}

语法解析器的核心逻辑封装在了 parseJsonObject 和 parseJsonArray 两个方法中，接下来我会详细分析 parseJsonObject 方法，parseJsonArray 方法大家自己分析吧。parseJsonObject 方法实现如下：

private JsonObject parseJsonObject() {
    JsonObject jsonObject = new JsonObject();
    int expectToken = STRING_TOKEN | END_OBJECT_TOKEN;
    String key = null;
    Object value = null;
    while (tokens.hasMore()) {
        Token token = tokens.next();
        TokenType tokenType = token.getTokenType();
        String tokenValue = token.getValue();
        switch (tokenType) {
        case BEGIN_OBJECT:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            jsonObject.put(key, parseJsonObject());    // 递归解析 json object
            expectToken = SEP_COMMA_TOKEN | END_OBJECT_TOKEN;
            break;
        case END_OBJECT:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            return jsonObject;
        case BEGIN_ARRAY:    // 解析 json array
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            jsonObject.put(key, parseJsonArray());
            expectToken = SEP_COMMA_TOKEN | END_OBJECT_TOKEN;
            break;
        case NULL:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            jsonObject.put(key, null);
            expectToken = SEP_COMMA_TOKEN | END_OBJECT_TOKEN;
            break;
        case NUMBER:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            if (tokenValue.contains(".") || tokenValue.contains("e") || tokenValue.contains("E")) {
                jsonObject.put(key, Double.valueOf(tokenValue));
            } else {
                Long num = Long.valueOf(tokenValue);
                if (num > Integer.MAX_VALUE || num < Integer.MIN_VALUE) {
                    jsonObject.put(key, num);
                } else {
                    jsonObject.put(key, num.intValue());
                }
            }
            expectToken = SEP_COMMA_TOKEN | END_OBJECT_TOKEN;
            break;
        case BOOLEAN:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            jsonObject.put(key, Boolean.valueOf(token.getValue()));
            expectToken = SEP_COMMA_TOKEN | END_OBJECT_TOKEN;
            break;
        case STRING:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            Token preToken = tokens.peekPrevious();
            /*
             * 在 JSON 中，字符串既可以作为键，也可作为值。
             * 作为键时，只期待下一个 Token 类型为 SEP_COLON。
             * 作为值时，期待下一个 Token 类型为 SEP_COMMA 或 END_OBJECT
             */
            if (preToken.getTokenType() == TokenType.SEP_COLON) {
                value = token.getValue();
                jsonObject.put(key, value);
                expectToken = SEP_COMMA_TOKEN | END_OBJECT_TOKEN;
            } else {
                key = token.getValue();
                expectToken = SEP_COLON_TOKEN;
            }
            break;
        case SEP_COLON:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            expectToken = NULL_TOKEN | NUMBER_TOKEN | BOOLEAN_TOKEN | STRING_TOKEN
                    | BEGIN_OBJECT_TOKEN | BEGIN_ARRAY_TOKEN;
            break;
        case SEP_COMMA:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            expectToken = STRING_TOKEN;
            break;
        case END_DOCUMENT:
            checkExpectToken(tokenType, expectToken);
            return jsonObject;
        default:
            throw new JsonParseException("Unexpected Token.");
        }
    }

    throw new JsonParseException("Parse error, invalid Token.");
}

private void checkExpectToken(TokenType tokenType, int expectToken) {
    if ((tokenType.getTokenCode() & expectToken) == 0) {
        throw new JsonParseException("Parse error, invalid Token.");
    }
}

parseJsonObject 方法解析流程大致如下：

1. 读取一个 Token，检查这个 Token 是否是其所期望的类型
2. 如果是，更新期望的 Token 类型。否则，抛出异常，并退出
3. 重复步骤1和2，直至所有的 Token 都解析完，或出现异常

上面的步骤并不复杂，但有可能不好理解。这里举个例子说明一下，有如下的 Token 序列：

{、 id、 :、 1、 }

parseJsonObject 解析完 { Token 后，接下来它将期待 STRING 类型的 Token 或者 END_OBJECT 类型的 Token 出现。于是 parseJsonObject 读取了一个新的 Token，发现这个 Token 的类型是 STRING 类型，满足期望。于是 parseJsonObject 更新期望Token 类型为 SEL_COLON，即:。如此循环下去，直至 Token 序列解析结束或者抛出异常退出。

上面的解析流程虽然不是很复杂，但在具体实现的过程中，还是需要注意一些细节问题。比如：

1. 在 JSON 中，字符串既可以作为键，也可以作为值。作为键时，语法分析器期待下一个 Token 类型为 SEP_COLON。而作为值时，则期待下一个 Token 类型为 SEP_COMMA 或 END_OBJECT。所以这里要判断该字符串是作为键还是作为值，判断方法也比较简单，即判断上一个 Token 的类型即可。如果上一个 Token 是 SEP_COLON，即:，那么此处的字符串只能作为值了。否则，则只能做为键。
2. 对于整数类型的 Token 进行解析时，简单点处理，可以直接将该整数解析成 Long 类型。但考虑到空间占用问题，对于 [Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE] 范围内的整数来说，解析成 Integer 更为合适，所以解析的过程中也需要注意一下。

3. 测试及效果展示

为了验证代码的正确性，这里对代码进行了简单的测试。测试数据来自网易音乐，大约有4.5W个字符。为了避免每次下载数据，因数据发生变化而导致测试不通过的问题。我将某一次下载的数据保存在了 music.json 文件中，后面每次测试都会从文件中读取数据。关于测试部分，这里就不贴代码和截图了。大家有兴趣的话，可以自己下载源码测试玩玩。

测试就不多说了，接下来看看 JSON 美化效果展示。这里随便模拟点数据，就模拟王者荣耀里的狄仁杰英雄信息吧（对，这个英雄我经常用）。如下图：

图3 JSON 美化结果

关于 JSON 美化的代码这里也不讲解了，并非重点，只算一个彩蛋吧。

4. 写作最后

到此，本文差不多要结束了。本文对应的代码已经放到了 github 上，需要的话，大家可自行下载。传送门 -> JSONParser。这里需要声明一下，本文对应的代码实现了一个比较简陋的 JSON 解析器，实现的目的是探究 JSON 的解析原理。JSONParser 只算是一个练习性质的项目，代码实现的并不优美，而且缺乏充足的测试。同时，限于本人的能力（编译原理基础基本可以忽略），我并无法保证本文以及对应的代码中不出现错误。如果大家在阅读代码的过程中，发现了一些错误，或者写的不好的地方，可以提出来，我来修改。如果这些错误对你造成了困扰，这里先说一声很抱歉。最后，本文及实现主要参考了一起写一个JSON解析器和如何编写一个JSON解析器两篇文章及两篇文章对应的实现代码，在这里向着两篇博文的作者表示感谢。好了，本文到此结束，祝大家生生活愉快！再见。

参考

1. 一起写一个JSON解析器
2. 如何编写一个JSON解析器
3. 介绍JSON
4. 写一个 JSON、XML 或 YAML 的 Parser 的思路是什么？-- 知乎

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作者：coolblog

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