概述

Moshi是Square公司在2015年6月开源的有关Json的反序列化及序列化的框架，说到Json，大家应该很快想到Gson，FastJson以及Jackson等著名的开源框架，那为什么还需要Moshi呢？这个主要是由于Kotlin的缘故，我们知道前面说到的几大解析库主要是针对Java解析Json的，当然他们也支持Kotlin，但是Moshi天生对Kotlin友好，而且对Java的解析也毫不逊色，所以不管是在Java跟Kotlin的混编还是在纯Kotlin项目中，Moshi表现都很出色。在Java当中，Gson是官方推荐的反序列化及序列化Json框架，同样在Kotlin中，也有官方的库kotlinx.serialization，下面简称KS，这个库在kotlinx中，是单独拿出来了，跟kotlinx.coroutines一样，接下来我们拿官方库Gson以及Kotlin的官方库KS来做个对比，看看彼此的特点。

性能对比

在性能对比之前，我们先简单对比下这几种解析框架的解析方式

通过上表可以看出，Gson跟Moshi都支持反射解析，KS不支持，而且KS只支持Kotlin，三种解析方式都支持自定义解析器，其中在Kotlin解析时，Moshi支持自动生成JsonAdapter，Gson跟KS需要手动编写，同时的KS可以跨平台，但是KS对于Gradle的版本要求比较高，需要4.7及以上。

在测试的时候，需要注意几点

• 用真机：尽量别用模拟器，不同的解析框架在同样的模拟器上面差距太大，远超ms级，会给测试带来误差
• 最优解：也就是说我们在选择Json框架测试的时候，一定要选择该框架的最优解，也就是兼顾开发效率跟解析效率，虽然Gson的TypeAdapter不需要反射，但是它需要手动去编写代码，开发效率较低，所以我们用来对比的是Gson的反射，Moshi的注解以及KS的编译插件解析。

我们主要比较两点：速度跟稳定性

速度

这里用豆瓣的API进行测试，Api的地址是https://api.douban.com/v2/movie/top250?start=0&count=100，这个是返回豆瓣电影评分排名前250的电影，不过这个API做了限流，每次最多返回100条，所以我强求了2次，然后把2次的Json叠加在一起，共200条数据以便于测试，说句题外话，豆瓣在返回的图片格式全部用了webp，确实很优秀。然后我们就要开始测试了，在测试的时候不管是反序列化还是序列化，我都只测试了一套Json，然后单个框架测试了10次取平均值，注意是在没有缓存字节码的情况下，也就是首次解析。原因在于这些开源库的底层实现都是反射，所以他们会缓存字节码，导致第二次解析相同的类，速度都超快，因为只需要赋值，当然你可能会说，一套Json的结果是不是不太靠谱，在本次测试中是很靠谱的，首先是我的Json数据量大，而且嵌套层级多，第二是因为他们底层的实现不同，在数据量大的时候这个差异会被放大地很明显，一会儿看数据大家就知道了。

Moshi VS Gson(Java)

Test Code

 fun testGsonJava() {
    val json = JsonUtils.getJson("douban.json", this)
    val deserialstart = System.currentTimeMillis()
    val doubanBean = Gson().fromJson(json, DoubanBean::class.java)
    val deserizalend = System.currentTimeMillis()
    val deserialConsume = deserizalend - deserialstart
    val serialstart = System.currentTimeMillis()
    val seriJson = Gson().toJson(doubanBean)
    val serizalend = System.currentTimeMillis()
    val serialConsume = serizalend - serialstart
  }

 fun testMoshiJava() {
    val json = JsonUtils.getJson("douban.json", this)
    val jsonAdapter = Moshi.Builder().build().adapter(DoubanBean::class.java)
    val deserialstart = System.currentTimeMillis()
    val douban = jsonAdapter.fromJson(json)
    val deserizalend = System.currentTimeMillis()
    val deserialConsume = deserizalend - deserialstart
    val serialstart = System.currentTimeMillis()
    val seriJson = jsonAdapter.toJson(douban)
    val serizalend = System.currentTimeMillis()
    val serialConsume = serizalend - serialstart
  }

Test Result

Moshi VS GSon VS KS(Kotlin)

Test Code

 fun testGsonKotlin() {
    val json = JsonUtils.getJson("douban.json", this)
    val deserialstart = System.currentTimeMillis()
    val doubanBean = Gson().fromJson(json, DoubanBean::class.javaObjectType)
    val deserizalend = System.currentTimeMillis()
    val deserialConsume = deserizalend - deserialstart
    val serialstart = System.currentTimeMillis()
    val seriJson = Gson().toJson(doubanBean)
    val serizalend = System.currentTimeMillis()
    val serialConsume = serizalend - serialstart
  }

  fun testMoshiKotlin() {
    val json = JsonUtils.getJson("douban.json", this)
    val moshi = Moshi.Builder().add(KotlinJsonAdapterFactory()).build()
    val jsonAdapter = moshi.adapter(DoubanBean::class.java)
    val deserialstart = System.currentTimeMillis()
    val douban = jsonAdapter.fromJson(json)
    val deserizalend = System.currentTimeMillis()
    val deserialConsume = deserizalend - deserialstart
    val serialstart = System.currentTimeMillis()
    val seriJson = jsonAdapter.toJson(douban)
    val serizalend = System.currentTimeMillis()
    val serialConsume = serizalend - serialstart
  }

  fun testKotlinXSerialize() {
    val json = JsonUtils.getJson("douban.json", this)
    val start = System.currentTimeMillis()
    val douban = JSON.parse(DoubanBean.serializer(), json)
    val end = System.currentTimeMillis()
    val consume = end - start
    val serialstart = System.currentTimeMillis()
    val seriJson = JSON.stringify(DoubanBean.serializer(), douban)
    val serizalend = System.currentTimeMillis()
    val serialConsume = serizalend - serialstart
  }

Test Result

小结

由于Moshi底层的IO操作采用的是Okio，所以在序列化的时候性能优于Gson及KS以及其它框架，这个是很好理解的，在反序列化的过程中，我们看到Moshi的解析效率跟Kotlin的官方序列化工具基本持平，但是稍快于Gson，本次测试中没有把Moshi创建Adapter的时间计算在内，因为他是可以单独创建作为一个单例，跟解析保持相互独立，跟前面提到的最优解保持一致。

稳定性

稳定性主要包含两个方面：默认值和空安全

默认值

我们知道，在Java的解析过程中，如果在Json中缺少某个字段，我们的Bean对象原有的值保持不变，但是由于Gson无法识别Kotlin的构造函数，导致默认值会失效，下面举个例子：

@Serializable
data class Chinese(@Optional val age: Int = 0, @Optional val country: String? = "China") {
  @Optional
  private val hobby: String = "travel"
}

fun main(args: Array<String>) {
  val gsonBean = Gson().fromJson("""{"age":4}""", Chinese::class.javaObjectType)
  val moshi = Moshi.Builder().add(KotlinJsonAdapterFactory()).build()
  val adapter = moshi.adapter(Chinese::class.java)
  val moshiBean = adapter.fromJson("""{"age":4}""")
  val kxBean = JSON.parse(Chinese.serializer(), """{"age":4}""")

}

我们解析上述数据，发现Gson解析到的gsonBean对象中的country及hobby这两个字段都是null，但是Moshi跟KX反序列化后的对象country跟hobby都是我们给予的默认值，这个问题Gson在解析Java的时候是没有的，但是在Kotlin中就失效了。原因可以从Gson的源码中得到答案，在采用反射解析的时候，Gson构造对象实例时调用的是默认无参构造方法，所以没有默认值也就不足为奇了。那么hobby为什么也没有，因为在Gson并不知道什么是数据类，所以他依然不认识hobby。

空安全

在Java中，我们可以用注解@Nullable和NotNull来标记一个变量或者方法参数是否可空，但是加注解比较麻烦，所以我们很多时候都不会去加注解，一般都是在使用的时候进行非空判断，所以Java代码在调用解析后的Bean对象的时候都需要进行非空判断，Kotlin在这种情况下进行了完善，可以在定义的时候指定对象是否可空，这样在使用非空对象的时候就无需进行判断了，但是如果针对一个方法的参数是非空的，你传入了一个空值，编译就会报错，那么同样的道理，如果我们在定义Data类的时候，如果指定了一个字段为非空类型，那么如果Json数据里面这个字段为Null就应该报错，下面看看三个框架的实现逻辑

@Serializable
data class Chinese(@Optional val age: Int = 0, @Optional val country: String? = "China") {
  @Optional
  private val hobby: String = "travel"
}
fun main(args: Array<String>) {
  val gsonBean = Gson().fromJson("""{"age":null}""", Chinese::class.javaObjectType)
  val moshi = Moshi.Builder().add(KotlinJsonAdapterFactory()).build()
  val adapter = moshi.adapter(Chinese::class.java)
  val moshiBean = adapter.fromJson("""{"age":null}""")
  val kxBean = JSON.parse(Chinese.serializer(), """{"age":null}""")
}

测试的时候发现Moshi跟KS都报错了，但是Gson是正常的，按照Kotlin的语法这个是不合理的，我们是需要报错的，因为age字段是不可空的，而这里却传了一个空参数，所以Gson在这里的处理是有问题的。原因我们之前说过，虽然Kotlin最终被编译成的字节码也是运行在JVM上的，但是Gson反射的时候无法区分Java跟Kotlin，所以还是按照Java的解析规则去解析的，因为Json的key为Null在Java中是正常的，即使这在Kotlin中已经无法执行。

结论

针对上面的测试，下面根据项目的实际使用情况总结一下

• 混编项目：使用Moshi，兼顾Java跟Kotlin

• Java项目：建议使用Gson，如果反序列化需求比较多，建议使用Moshi，因为它内置Okio

• Kotlin项目：跨平台的话，使用KS；非跨平台，如果仅仅是反序列化，Moshi跟KS均可，如果序列化较多，使用Moshi

基本用法之Java

Dependency

implementation 'com.squareup.moshi:moshi:1.8.0'

Bean

String json = ...;
Moshi moshi = new Moshi.Builder().build();
JsonAdapter<Bean> jsonAdapter = moshi.adapter(Bean.class);
//Deserialize 
Bean bean = jsonAdapter.fromJson(json);
//Serialize
String json = jsonAdapter.toJson(bean);

List

Moshi moshi = new Moshi.Builder().build();
Type listOfCardsType = Types.newParameterizedType(List.class, Bean.class);
JsonAdapter<List<Bean>> jsonAdapter = moshi.adapter(listOfCardsType);
//Deserialize 
List<Bean> beans = jsonAdapter.fromJson(json);
//Serialize
String json = jsonAdapter.fromJson(json);

Map

Moshi moshi = new Moshi.Builder().build();
ParameterizedType newMapType = Types.newParameterizedType(Map.class, String.class, Integer.class);
JsonAdapter<Map<String,Integer>> jsonAdapter = moshi.adapter(newMapType);
//Deserialize 
Map<String,Integer> beans = jsonAdapter.fromJson(json);
//Serialize
String json = jsonAdapter.fromJson(json);

Others

• @json：Key转换
• transitent：跳过该字段不解析

public final class Bean {
  @Json(name = "lucky number") int luckyNumber;
  @Json(name = "objec") int data;
  @Json(name = "toatl_price") String totolPrice;
  private transient int total;//jump the field
}

基本用法之Kotlin

相对于Java只能通过反射进行解析，针对Kotlin，Moshi提供了两种解析方式，一种是通过Reflection，一种是通过Codegen本质上是通过注解处理器，你可以采用其中的一种，也可以两种都使用，下面分别介绍下这两种解析方式

Dependency

implementation 'com.squareup.moshi:moshi-kotlin:1.8.0'

Reflection

Data类

data class ConfigBean(
  var isGood: Boolean = false,
  var title: String = "",
  var type: CustomType = CustomType.DEFAULT
)

开始解析

val moshi = Moshi.Builder()
    .add(KotlinJsonAdapterFactory())
    .build()

这种方式会引入Kotlin-Reflect的Jar包，大概有2.5M。

Codegen

上面提到了Reflection，会导致APK体积增大，所以Moshi还提供了另外一种解析方式，就是注解，Moshi的官方叫法叫做Codegen，因为是采用注解生成的，所以除了添加Moshi的Kotlin依赖之外，还需要加上kapt

kapt 'com.squareup.moshi:moshi-kotlin-codegen:1.8.0'

改造Data类

给我们的数据类增加JsonClass注解

@JsonClass(generateAdapter = true)
data class ConfigBean(
  var isGood: Boolean = false,
  var title: String = "",
  var type: CustomType = CustomType.DEFAULT
)

这样的话，Moshi会在编译期生成我们需要的JsonAdapter，然后通过JsonReader遍历的方式去解析Json数据，这种方式不仅仅不依赖于反射，而且速度快于Kotlin。

这种通过注解生成的Adpter，不需要进行注册，Moshi会通过注解自动帮我们注册到Factory里面，这里就不贴代码了，大家可以去看下官方文档，Read the Fucking Source Code。

高级用法(JsonAdapter)

JsonAdapter是Moshi有别于Gson，FastJson的最大特点，顾名思义，这是一个Json的转换器，他的主要作用在于将拿到的Json数据转换成任意你想要的类型，Moshi内置了很多JsonAdapter，有如下这些：

Built-in Type Adapters

• Map：MapJsonAdapter
• Enums：EnumJsonAdapter
• Arrays：ArrayJsonAdapter
• Object：ObjectJsonAdapter
• String：位于StandardJsonAdapters，采用匿名内部类实现
• Primitives (int, float, char,boolean) ：基本数据类型的Adapter都在StandardJsonAdapters里面，采用匿名内部类实现

Custom Type Adapters

对于一些比较简单规范的数据，使用Moshi内置的JsonAdapter已经完全能够Cover住，但是由于Json只支持基本数据类型传输，所以很多时候不能满足业务上需要，举个例子：

{
"type": 2,
"isGood": 1
"title": "TW9zaGkgaXMgZmxleGlibGU="
}

这是一个很普通的Json，包含了5个字段，我们如果按照服务端返回的字段来定义解析的Bean，显然是可以完全解析的，但是我们在实际调用的时候，这些数据并不是很干净，我们还需要处理一下：

• type：Int类型，我需要Enum，我得定义一个Enum的转换类，去将Int转换成Enum
• isGood：Int类型，我需要Boolean，所以我用的时候还得将Int转成Boolean
• title：String类型，这个字段是加密过的，可能是通过AES或者RSA加密，这里我们为了方便测试，只是用Base64对Moshi is flexible对进行encode。

对于客户端的同学来说，好像没毛病，以前都是这么干的，如果这种不干净的Json少点还好，多了之后就很头疼，每个在用的时候都需要转一遍，很多时候我这么干的时候都觉得浪费时间，而今天有了Moshi之后，我们只需要针对需要转换的类型定义对应的JsonAdapter，达到一次定义，一劳永逸的效果，Moshi针对常见的数据类型已经定义了Adapter，但是内置的Adapter现在已经不能满足我们的需求了，所以我们需要自定义JsonAdapter。

实体定义

class ConfigBean {
  public CustomType type;
  public Boolean isGood;
  public String title;
}

此处我们定义的数据类型不是根据服务器返回的Json数据，而是定义的我们业务需要的格式，那么最终是通过JsonAdapter转换器来完成这个转换，下面开始自定义JsonAdapter。

Int->Enum

CustomType

enum CustomType {
  DEFAULT(0, "DEFAULT"), BAD(1, "BAD"), NORMAL(2, "NORMAL"), GOOD(3, "NORMAL");
  public int type;
  public String content;
  CustomType(int type, String content) {
    this.type = type;
    this.content = content;
  }
}

TypeAdapter

定义一个TypeAdapter继承自JsonAdapter，传入对应的泛型，会自动帮我们复写fromJson跟toJson两个方法

public class TypeAdapter  {
  @FromJson
  public CustomType fromJson(int value) throws IOException {
    CustomType type = CustomType.DEFAULT;
    switch (value) {
      case 1:
        type = CustomType.BAD;
        break;
      case 2:
        type = CustomType.NORMAL;
        break;
      case 3:
        type = CustomType.GOOD;
        break;
    }
    return type;
  }
  @ToJson
  public Integer toJson(CustomType value)  {
    return value != null ? value.type : 0;
  }
}

至此已经完成Type的转换，接下来我们再以title举个例子，别的基本上都是照葫芦画瓢，没什么难度

StringDecode

TitleAdapter

public class TitleAdapter {
  @FromJson
  public String fromJson(String value) {
    byte[] decode = Base64.getDecoder().decode(value);
    return new String(decode);
  }
  @ToJson
  public String toJson(String value) {
   return new String(Base64.getEncoder().encode(value.getBytes()));
  }
}

Int->Boolean

BooleanAdapter

public class BooleanAdapter {
  @FromJson
  public Boolean fromJson(int value) {
    return value == 1;
  }
  @ToJson
  public Integer toJson(Boolean value) {
    return value ? 1 : 0;
  }
}

Adapter测试

下面我们来测试一下

  String json = "{\n" + "\"type\": 2,\n" + "\"isGood\": 1,\n"
      + "\"title\": \"TW9zaGkgaXMgZmxleGlibGU=\"\n"+ "}";
    Moshi moshi = new Moshi.Builder()
        .add(new TypeAdapter())
        .add(new TitleAdapter())
        .add(new BooleanAdapter())
        .build();
    JsonAdapter<ConfigBean> jsonAdapter = moshi.adapter(ConfigBean.class);
    ConfigBean cofig = jsonAdapter.fromJson(json);
    System.out.println("=========Deserialize ========");
    System.out.println(cofig);
    String cofigJson = jsonAdapter.toJson(cofig);
    System.out.println("=========serialize ========");
    System.out.println(cofigJson);

打印Log

=========Deserialize ========
ConfigBean{type=CustomType{type=2, content='NORMAL'}, isGood=true, title='Moshi is flexible'}
=========serialize ========
{"isGood":1,"title":"TW9zaGkgaXMgZmxleGlibGU=","type":2}

符合我们预期的结果，并且我们在开发的时候，只需要将Moshi设置成单例的，一次性将所有的Adapter全部add进去，就可以一劳永逸，然后愉快地进行开发了。

源码解析

Moshi底层采用了Okio进行优化，但是上层的JsonReader，JsonWriter等代码是直接从Gson借鉴过来的，所以不再过多分析，主要是就Moshi的两大特性JsonAdapter以及Kotlin的Codegen解析重点分析一下。

Builder

   Moshi moshi = new Moshi.Builder().add(new BooleanAdapter()).build();

Moshi是通过Builder模式进行构建的，支持添加多个JsonAdapter，下面先看看Builder源码

public static final class Builder {
//存储所有Adapter的创建方式，如果没有添加自定义Adapter，则为空
final List<JsonAdapter.Factory> factories = new ArrayList<>();
//添加自定义Adapter，并返回自身
public Builder add(Object adapter) {
     return add(AdapterMethodsFactory.get(adapter));
    }
//添加JsonAdapter的创建方法到factories里，并返回自身
public Builder add(JsonAdapter.Factory factory) {
      factories.add(factory);
      return this;
    }
//添加JsonAdapter的创建方法集合到factories里，并返回自身
public Builder addAll(List<JsonAdapter.Factory> factories) {
      this.factories.addAll(factories);
      return this;
    }
 //通过Type添加Adapter的创建方法，并返回自身
public <T> Builder add(final Type type, final JsonAdapter<T> jsonAdapter) {
      return add(new JsonAdapter.Factory() {
  @Override 
  public @Nullable JsonAdapter<?> create(
     Type targetType, Set<? extends Annotation> annotations, Moshi moshi) { return annotations.isEmpty() && Util.typesMatch(type, targetType) ? jsonAdapter : null;
        }
      });
    }
//创建一个Moshi的实例
public Moshi build() {
      return new Moshi(this);
    }
  }

通过源码发现Builder保存了所有自定义Adapter的创建方式，然后调用Builder的build方式创建了一个Moshi的实例，下面看一下Moshi的源码。

Moshi

构造方法

  Moshi(Builder builder) {
    List<JsonAdapter.Factory> factories = new ArrayList<>(
      builder.factories.size() + BUILT_IN_FACTORIES.size());
    factories.addAll(builder.factories);
    factories.addAll(BUILT_IN_FACTORIES);
    this.factories = Collections.unmodifiableList(factories);
  }

构造方法里面创建了factories，然后加入了Builder中的factories，然后又增加了一个BUILT_IN_FACTORIES，我们应该也能猜到这个就是Moshi内置的JsonAdapter，点进去看一下

BUILT_IN_FACTORIES

 static final List<JsonAdapter.Factory> BUILT_IN_FACTORIES = new ArrayList<>(5);
  static {
    BUILT_IN_FACTORIES.add(StandardJsonAdapters.FACTORY);
    BUILT_IN_FACTORIES.add(CollectionJsonAdapter.FACTORY);
    BUILT_IN_FACTORIES.add(MapJsonAdapter.FACTORY);
    BUILT_IN_FACTORIES.add(ArrayJsonAdapter.FACTORY);
    BUILT_IN_FACTORIES.add(ClassJsonAdapter.FACTORY);
  }

BUILT_IN_FACTORIES这里面提前用一个静态代码块加入了所有内置的JsonAdapter

JsonAdapter

JsonAdapter<ConfigBean> jsonAdapter = moshi.adapter(ConfigBean.class);

不管是我们自定义的JsonAdapter还是Moshi内置的JsonAdapter，最终都是为我们的解析服务的，所以最终所有的JsonAdapter最终汇聚成JsonAdapter<ConfigBean>,我们看看是怎么生成的，跟一下Moshi的adapter方法，发现最终调用的是下面的方法

public <T> JsonAdapter<T> adapter(Type type, Set<? extends Annotation> annotations,
      @Nullable String fieldName) {
    type = canonicalize(type);
    // 如果有对应的缓存，那么直接返回缓存
    Object cacheKey = cacheKey(type, annotations);
    synchronized (adapterCache) {
      JsonAdapter<?> result = adapterCache.get(cacheKey);
      if (result != null) return (JsonAdapter<T>) result;
    }
  
    boolean success = false;
    JsonAdapter<T> adapterFromCall = lookupChain.push(type, fieldName, cacheKey);
    try {
      if (adapterFromCall != null)
          return adapterFromCall;
      // 遍历Factories，直到命中泛型T的Adapter
     for (int i = 0, size = factories.size(); i < size; i++) {
 JsonAdapter<T> result = (JsonAdapter<T>) factories.get(i).create(type, annotations, this);
        if (result == null) continue;
        lookupChain.adapterFound(result);
        success = true;
        return result;
      }
    } 
  }

最开始看到这里，我比较奇怪，不太确定我的Config命中了哪一个JsonAdapter，最终通过断点追踪，发现是命中了ClassJsonAdapter，既然命中了他，那么我们就看一下他的具体实现

ClassJsonAdapter

构造方法

final class ClassJsonAdapter<T> extends JsonAdapter<T> {
  public static final JsonAdapter.Factory FACTORY = new JsonAdapter.Factory() {
    @Override public @Nullable JsonAdapter<?> create(
        Type type, Set<? extends Annotation> annotations, Moshi moshi) {
        //省略了很多异常判断代码
      Class<?> rawType = Types.getRawType(type);
      //获取Class的所有类型
      ClassFactory<Object> classFactory = ClassFactory.get(rawType);
      Map<String, FieldBinding<?>> fields = new TreeMap<>();
      for (Type t = type; t != Object.class; t = Types.getGenericSuperclass(t)) {
        //创建Moshi跟Filed的绑定关系，便于解析后赋值
        createFieldBindings(moshi, t, fields);
      }
      return new ClassJsonAdapter<>(classFactory, fields).nullSafe();
    }
}

当我们拿到一个JsonAdapter的时候，基本上所有的构建都已经完成，此时可以进行Deserialize 或者Serialize 操作，先看下Deserialize 也就是fromjson方法

JsonReader&JsonWriter

对于Java的解析，Moshi并没有在传输效率上进行显著的提升，只是底层的IO操作采用的是Okio，Moshi的创新在于灵活性上面，也就是JsonAdapter，而且Moshi的官方文档上面也提到了

Moshi uses the same streaming and binding mechanisms as Gson. If you’re a Gson user you’ll find Moshi works similarly. If you try Moshi and don’t love it, you can even migrate to Gson without much violence!

所以这里的JsonReader跟JsonWriter说白了都是从Gson那里直接拷过来的，就是这么坦诚，不过Moshi也不是全部都是拿来主义，站在Gson 的肩膀上，Moshi的JsonAdapter更加灵活，并且可以采用注解自动生成。

fromjson

ConfigBean cofig = jsonAdapter.fromJson(json);

这个方法先是调用了父类JsonAdapter的fromJson方法

 public abstract  T fromJson(JsonReader reader) throws IOException;
 public final  T fromJson(BufferedSource source) throws IOException {
    return fromJson(JsonReader.of(source));
  }
 public final  T fromJson(String string) throws IOException {
    JsonReader reader = JsonReader.of(new Buffer().writeUtf8(string));
    T result = fromJson(reader);
    return result;
  

我们发现fromJson是个重载方法，既可以传String也可以传BufferedSource，不过最终调用的都是fromJson(JsonReader reader)这个方法，BufferedSource是Okio的一个类，因为Moshi底层的IO采用的是Okio，但是我们发现参数为JsonReader的这个方法是抽象方法，所以具体的实现是是在ClassJsonAdapter里面,。

 @Override public T fromJson(JsonReader reader) throws IOException {
    T  result = classFactory.newInstance();
    try {
      reader.beginObject();
      while (reader.hasNext()) {
        int index = reader.selectName(options);
        //如果不是Key，直接跳过
        if (index == -1) {
          reader.skipName();
          reader.skipValue();
          continue;
        }
        //解析赋值
        fieldsArray[index].read(reader, result);
      }
      reader.endObject();
      return result;
    } catch (IllegalAccessException e) {
      throw new AssertionError();
    }
  }
  
//递归调用，直到最后 
void read(JsonReader reader, Object value) throws IOException, IllegalAccessException {
      T fieldValue = adapter.fromJson(reader);
      field.set(value, fieldValue);
    }

toJson

String cofigJson = jsonAdapter.toJson(cofig);

跟fromJson一样，先是调用的JsonAdapter的toJson方法

 public abstract void toJson(JsonWriter writer,  T value) throws IOException;
 public final void toJson(BufferedSink sink, T value) throws IOException {
    JsonWriter writer = JsonWriter.of(sink);
    toJson(writer, value);
  }
 public final String toJson( T value) {
    Buffer buffer = new Buffer();
    try {
      toJson(buffer, value);
    } catch (IOException e) {
      throw new AssertionError(e); // No I/O writing to a Buffer.
    }
    return buffer.readUtf8();
  }

不管传入的是泛型T还是BufferedSink，最终调用的toJson(JsonWriter writer)，然后返回了buffer.readUtf8()。我们继续看一下子类的具体实现

  @Override public void toJson(JsonWriter writer, T value) throws IOException {
    try {
      writer.beginObject();
      for (FieldBinding<?> fieldBinding : fieldsArray) {
        writer.name(fieldBinding.name);
        //将fieldsArray的值依次写入writer里面
        fieldBinding.write(writer, value);
      }
      writer.endObject();
    } catch (IllegalAccessException e) {
      throw new AssertionError();
    }
  }

Codegen

Moshi’s Kotlin codegen support is an annotation processor. It generates a small and fast adapter for each of your Kotlin classes at compile time. Enable it by annotating each class that you want to encode as JSON:

所谓Codegen，也就是我们上文提到的Annotation，在编译期间生成对应的JsonAdapter，我们看一下先加一下注解，看看Kotlin帮我们自动生成的注解跟我们自定义的注解有什么区别，rebuild一下项目：

CustomType

@JsonClass(generateAdapter = true)
data class CustomType(var type: Int, var content: String)

我们来看一下对应生成的JsonAdapter

CustomTypeJsonAdapter

这个类方法很多，我们重点看一下formJson跟toJson

override fun fromJson(reader: JsonReader): CustomType {
 private val options: JsonReader.Options = JsonReader.Options.of("type", "content", "age")
        var type: Int? = null
        var content: String? = null
        reader.beginObject()
        while (reader.hasNext()) {
            when (reader.selectName(options)) {
            //按照变量的定义顺序依次赋值
                0 -> type = intAdapter.fromJson(reader) 
                1 -> content = stringAdapter.fromJson(reader) 
                -1 -> {
                    reader.skipName()
                    reader.skipValue()
                }
            }
        }
        reader.endObject()
        //不通过反射，直接创建对象，传入解析的Value
        var result = CustomType(type = type ,content = content )
        return result
    }

    override fun toJson(writer: JsonWriter, value: CustomType?) {
        writer.beginObject()
        writer.name("type")//写入type
        intAdapter.toJson(writer, value.type)
        writer.name("content")//写入content
        stringAdapter.toJson(writer, value.content)
        writer.endObject()
    }

在看这段代码之前，我开始很奇怪Moshi为什么在遍历JsonReader的时候要通过Int类型的变量来判断，而不是通过JsonReader的Name来解析，因为一般拿到一个JsonReader之后，我们都是下面这种写法：

 override fun fromJson(reader: JsonReader): CustomType {
        var type: Int? = null
        var content: String? = null
        reader.beginObject()
        while (reader.hasNext()) {
            when (reader.nextName()) {
            //按照变量的定义顺序依次赋值
                "type" -> type = reader.nextInt()
                "content" -> content = reader.nextString() 
                else -> {
                    reader.skipValue()
                }
            }
        }
        reader.endObject()
        //不通过反射，直接创建对象，传入解析的Value
        var result = CustomType(type = type ,content = content )
        return result
    }
//省略toJson

相比于我们自己写的代码，Moshi生成的注解中的代码是把Json的key提取出来了，放到一个Options里面去了，在放的同时也自然生成了一个index，可能这里不太好理解，为什么要转成int呢，这样的话效率反而不是更低了么，因为刚开始创建对象的时候需要转一次，读取key的时候也要转一次，这样还不如直接用String来的快，下面我们跟一下源码，看看selectName里面的具体实现

 /**
   * If the next token is a {@linkplain Token#NAME property name} that's in {@code options}, this
   * consumes it and returns its index. Otherwise this returns -1 and no name is consumed.
   */
@CheckReturnValue 
public abstract int selectName(Options options) throws IOException;

通过注释我们可以看到selectName的注释，我们传入一个Options，返回一个索引，这个索引也就是我们之前放进去的key的索引，这样会提高解析效率么，直观看起来好像是多此一举，直接把这个Key的名字给我就好了么，为什么还要换成0跟1，可读性反而贬低了。如果你的key只重复一次，那么转不转成index都是一样的，因为从二进制流到string需要一个decode，如果我们解析的是一个列表，那么同一个key会被decode多次，decode需要时间也需要空间，所以当我们解析无重复的key的时候，换成index跟不换是一样的，效率差不多，但是当我们解析List的时候，换成Index的时候对于相同的Key我们只需要decode一次，这个在解析列表的时候效率会大大提升。

ConfigBean

@JsonClass(generateAdapter = true)
data class ConfigBean(var isGood: Boolean ,var title: String ,var type: CustomType)

ConfigBeanJsonAdapter

override fun fromJson(reader: JsonReader): ConfigBean {
    var isGood: Boolean? = null
    var title: String? = null
    var type: CustomType? = null
    reader.beginObject()
    while (reader.hasNext()) {
        when (reader.selectName(options)) {
            0 -> isGood = booleanAdapter.fromJson(reader) 
            1 -> title = stringAdapter.fromJson(reader) 
            2 -> type = customTypeAdapter.fromJson(reader)
            -1 -> {
                reader.skipName()
                reader.skipValue()
            }
        }
    }
    reader.endObject()
    var result = ConfigBean(isGood = isGood ,title = title ,type = type
    return result
}

override fun toJson(writer: JsonWriter, value: ConfigBean?) {
    writer.beginObject()
    writer.name("isGood")
    booleanAdapter.toJson(writer, value.isGood)
    writer.name("title")
    stringAdapter.toJson(writer, value.title)
    writer.name("type")
    customTypeAdapter.toJson(writer, value.type)
    writer.endObject()
}

通过查看生成的CustomTypeJsonAdapter以及ConfigBeanJsonAdapter，我们发现通过Codegen生成也就是注解的方式，跟反射对比一下，会发现有如下优点：

• 效率高：直接创建对象，无需反射
• APK体积小：无需引入Kotlin-reflect的Jar包

注意事项

在进行kotlin解析的时候不管是采用Reflect还是Codegen，都必须保证类型一致，也就是父类跟子类必须是Java或者kotlin，因为两种解析方式，最终都是通过ClassType来进行解析的，同时在使用Codegen解析的时候必须保证Koltin的类型是internal或者public的。

总结

Moshi整个用法跟源码看下来，其实并不是很复杂，但是针对Java跟Kotlin的解析增加了灵活的JsonAdapter，并且在Kotlin中可以自动生成，虽然Gson跟KS也都支持自定义解析，但是赋值需要手动编写，开发效率较低。不过Moshi也有些缺点，对于Kotlin的Null类型的支持并不友好，这样会在Kotlin解析的时候如果对于一个不可空的字段变成了Null就会直接抛异常，感觉不太友好，应该给个默认值或者直接置空比较好一些，还有就是对默认值的支持，如果Json出现了Null类型，那么解析到对应的字段依然会被赋值成Null，跟之前的Gson一样，不过从最新官方的commit已经有人提了issue跟MR，来给非空类型的字段遇到Json数据对应的Key为Null的时候给予一个默认值，应该会在1.9.0中进行更新，大家可以关注一下。