Java中JSONassert，JsonUnit和Jackson三方比对

说起来，工作中经常需要比对两组JSON数据，然后返回差异结果。调研了一圈，发现几个不错的工具，这里整理一下，按场景选型就行了。

核心工具对比

1. JSONassert（测试场景首选）

JSONassert 这玩意儿，打一开始就是为测试场景量身定做的。它支持忽略字段顺序、数组顺序、数值精度这些宽松模式，遇到差异直接抛异常，而且异常信息里会清清楚楚地告诉你，是哪个路径下的哪个值出了问题。

步骤 1：引入依赖（Ma ven）

    org.skyscreamer
    jsonassert
    1.5.1
    test 

步骤 2：实操示例（比对差异并输出）

import org.skyscreamer.jsonassert.JSONAssert;
import org.skyscreamer.jsonassert.JSONCompareMode;

public class JsonAssertDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 待比对的两个JSON字符串（结构相同，值有差异）
        String expectedJson = "{"name":"张三","age":20,"address":{"city":"北京"},"hobbies":["篮球","游泳"]}";
        String actualJson = "{"name":"李四","age":20,"address":{"city":"上海"},"hobbies":["篮球","跑步"]}";

        try {
            // 严格模式（字段顺序、数组顺序、值完全一致才通过）
            JSONAssert.assertEquals(expectedJson, actualJson, JSONCompareMode.STRICT);
        } catch (AssertionError e) {
            // 捕获差异并输出
            System.out.println("JSON差异：n" + e.getMessage());
        }
    }
}

输出结果（精准定位差异）

JSON差异：

Expected: "张三"

got: "李四"

at path $["name"]

Expected: "北京"

got: "上海"

at path $["address"]["city"]

Expected: "游泳"

got: "跑步"

at path $["hobbies"][1]

关键配置（JSONCompareMode）

• STRICT：严格模式（字段顺序、数组顺序、值必须完全一致）
• LENIENT：宽松模式（忽略字段顺序，数组顺序仍校验）
• NON_EXTENSIBLE：不允许实际 JSON 包含预期外的字段
• IGNORE_ARRAY_ORDER：忽略数组元素顺序
• IGNORE_VALUES：只校验结构，忽略值的差异

2. JsonUnit（更友好的测试 API）

JsonUnit 是在 JSONassert 和 Jackson 基础上封装的一层，API 设计得更加简洁，差异输出也更易读。它支持 assertThat 风格的断言，写起测试来很顺手，适合 BDD 测试风格。

步骤 1：引入依赖

    net.ja vacrumbs.json-unit
    json-unit-core
    2.38.0
    test



    com.fasterxml.jackson.core
    jackson-databind
    2.15.2

步骤 2：实操示例

import static net.ja vacrumbs.jsonunit.assertj.JsonAssertions.assertThatJson;

public class JsonUnitDemo {
    public static void main(String[] args) {
        String expectedJson = "{"name":"张三","age":20,"address":{"city":"北京"}}";
        String actualJson = "{"name":"李四","age":21,"address":{"city":"北京"}}";

        // 比对并输出差异（AssertJ风格）
        assertThatJson(actualJson)
            .isEqualTo(expectedJson)
            .onFailure(failure -> System.out.println("JSON差异：n" + failure.getMessage()));
    }
}

输出结果

JSON差异：

Expected value <"张三"> but was <"李四"> at path $['name']

Expected value <20> but was <21> at path $['age']

高级用法（忽略指定字段）

// 忽略age字段的差异
assertThatJson(actualJson)
    .whenIgnoringPaths("age")
    .isEqualTo(expectedJson);

3. Jackson（业务开发灵活定制）

Jackson 是 Ja va 生态里最主流的 JSON 处理库，没有之一。通过它的 JsonNode 树模型，你可以完全自定义比对逻辑，这在业务开发中需要精细控制差异的场景下特别有用。

步骤 1：引入依赖

    com.fasterxml.jackson.core
    jackson-databind
    2.15.2

步骤 2：自定义比对工具类（输出差异路径和值）

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import ja va.util.ArrayList;
import ja va.util.List;
public class JacksonJsonDiff {
    private static final ObjectMapper OBJECT_MAPPER = new ObjectMapper();
    private static final List DIFFS = new ArrayList<>();
    // 比对两个JSON字符串，返回差异列表
    public static List compareJson(String expectedJson, String actualJson) throws Exception {
        DIFFS.clear();
        JsonNode expectedNode = OBJECT_MAPPER.readTree(expectedJson);
        JsonNode actualNode = OBJECT_MAPPER.readTree(actualJson);
        compareNodes("", expectedNode, actualNode);
        return DIFFS;
    }
    // 递归比对JsonNode节点
    private static void compareNodes(String path, JsonNode expected, JsonNode actual) {
        // 节点类型不同
        if (expected.getNodeType() != actual.getNodeType()) {
            DIFFS.add(path + "：类型不一致（预期：" + expected.getNodeType() + "，实际：" + actual.getNodeType() + "）");
            return;
        }
        // 叶子节点（值节点）
        if (expected.isValueNode()) {
            if (!expected.equals(actual)) {
                DIFFS.add(path + "：值不一致（预期：" + expected.asText() + "，实际：" + actual.asText() + "）");
            }
            return;
        }
        // 对象节点（递归比对子字段）
        if (expected.isObject()) {
            expected.fieldNames().forEachRemaining(fieldName -> {
                String newPath = path.isEmpty() ? "$." + fieldName : path + "." + fieldName;
                JsonNode expectedChild = expected.get(fieldName);
                JsonNode actualChild = actual.get(fieldName);
                if (actualChild == null) {
                    DIFFS.add(newPath + "：实际JSON缺失该字段");
                } else {
                    compareNodes(newPath, expectedChild, actualChild);
                }
            });
            // 检查实际JSON是否有预期外的字段
            actual.fieldNames().forEachRemaining(fieldName -> {
                if (!expected.has(fieldName)) {
                    String newPath = path.isEmpty() ? "$." + fieldName : path + "." + fieldName;
                    DIFFS.add(newPath + "：实际JSON包含预期外的字段");
                }
            });
        }
        // 数组节点（递归比对数组元素）
        if (expected.isArray()) {
            int expectedSize = expected.size();
            int actualSize = actual.size();
            if (expectedSize != actualSize) {
                DIFFS.add(path + "：数组长度不一致（预期：" + expectedSize + "，实际：" + actualSize + "）");
            }
            // 比对数组元素（按索引）
            int maxSize = Math.max(expectedSize, actualSize);
            for (int i = 0; i < maxSize; i++) {
                String newPath = path + "[" + i + "]";
                JsonNode expectedChild = i < expectedSize ? expected.get(i) : null;
                JsonNode actualChild = i < actualSize ? actual.get(i) : null;
                if (expectedChild == null) {
                    DIFFS.add(newPath + "：实际数组多出元素");
                } else if (actualChild == null) {
                    DIFFS.add(newPath + "：实际数组缺失元素");
                } else {
                    compareNodes(newPath, expectedChild, actualChild);
                }
            }
        }
    }
    // 测试
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String expectedJson = "{"name":"张三","age":20,"address":{"city":"北京"},"hobbies":["篮球","游泳"]}";
        String actualJson = "{"name":"李四","age":20,"address":{"city":"上海"},"hobbies":["篮球","跑步"]}";
        List diffs = compareJson(expectedJson, actualJson);
        System.out.println("JSON差异列表：");
        diffs.forEach(diff -> System.out.println("- " + diff));
    }
}

输出结果

JSON差异列表：

- $.name：值不一致（预期：张三，实际：李四）

- $.address.city：值不一致（预期：北京，实际：上海）

- $.hobbies[1]：值不一致（预期：游泳，实际：跑步）

4. Diffuse（轻量级结构化差异输出）

Diffuse 是一个轻量级工具，它的特色是能输出 JSON 格式的结构化差异报告，把添加、修改、删除的节点都给你列出来。如果你需要把差异持久化或者传输给其他系统，这个工具就很合适。

步骤 1：引入依赖

    me.snov
    diffuse
    0.2.0

步骤 2：实操示例

import me.snov.diffuse.Diffuse;
import me.snov.diffuse.JsonDiff;

public class DiffuseDemo {
    public static void main(String[] args) {
        String expectedJson = "{"name":"张三","age":20}";
        String actualJson = "{"name":"李四","age":21,"gender":"男"}";

        // 生成结构化差异报告
        JsonDiff diff = Diffuse.diff(expectedJson, actualJson);
        System.out.println("结构化差异报告：n" + diff.toJson());
    }
}

输出结果（JSON 格式）

{
  "changed": [
    {
      "path": "/name",
      "from": "张三",
      "to": "李四"
    },
    {
      "path": "/age",
      "from": 20,
      "to": 21
    }
  ],
  "added": [
    {
      "path": "/gender",
      "value": "男"
    }
  ],
  "removed": []
}

总结一下，选型其实不复杂：

1. 测试场景：优先选 JsonUnit（API 友好）或 JSONassert（轻量）；
2. 业务开发：优先选 Jackson（灵活自定义比对规则）；
3. 需要结构化差异输出：选 Diffuse；
4. 特殊需求（如忽略数值精度、时间格式）：基于 Jackson 扩展自定义比对逻辑。