Java中基于含复杂if/then/else的JSON Schema构建JSON对象

需要在Java环境中基于带多层嵌套if/then/else结构的JSON Schema构建合规JSON对象，所有属性的取值已经提前存在可访问的Map中，可直接读取填充。
顶层properties下的固定属性处理逻辑简单，直接遍历属性名从Map取值填充即可，核心难点是多层嵌套条件分支的匹配处理，之前检索过常见的JSON Schema生成类库，没有找到能很好适配这类复杂嵌套条件的方案，需要可落地的实现思路或类库推荐。

涉及的JSON Schema示例如下：

{
    "$schema": "http://example.org",
    "$id": "http://example.org",
    "title": "schema title",
    "description": "description",
    "properties": {
        "name": {
            "description": "description",
            "type": "string",
            "enum": [
                "name1",
                "name2"
            ]
        },
        "storage": {
            "description": "description",
            "type": "integer",
            "minimum": "200",
            "maximum": "500",
            "default": "200",
        },
        "domain": {
            "description": "description",
            "type": "string"
        },
    },
    "if": {
        "properties": {
            "name": {
                "const": "name1"
            }
        }
    },
    "then": {
        "if": {
            "properties": {
                "version": {
                    "const": "version1"
                }
            }
        },
        "then": {
            "properties": {
                "cpus": {
                    "description": "description",
                    "type": "integer",
                    "minimum": 1,
                    "maximum": 8
                },
                "memory": {
                    "description": "description",
                    "type": "integer",
                    "minimum": 1,
                    "maximum": 32
                },
            },
            "required": [
                "cpus",
                "memory"
            ]
        },
        "else": {
            "if": {
                "properties": {
                    "version": {
                        "const": "version2"
                    }
                }
            },
            "then": {
                "properties": {
                    "cpus": {
                        "description": "description",
                        "type": "integer",
                        "minimum": 1,
                        "maximum": 8
                    },
                    "diskSize": {
                        "description": "description",
                        "type": "integer",
                        "minimum": 250,
                        "maximum": 1000
                    },
                },
                "required": [
                    "cpus",
                    "diskSize"
                ]
            }
        }
    },
    "else": {
        "if": {
            "properties": {
                "name": {
                    "const": "name2"
                }
            }
        },
        "then": {
            "if": {
                "properties": {
                    "version": {
                        "const": "version3"
                    }
                }
            },
            "then": {
                "properties": {
                    "diskSize": {
                        "description": "description",
                        "type": "integer",
                        "minimum": 100,
                        "maximum": 500
                    }
                    "memory": {
                        "description": "description",
                        "type": "integer",
                        "minimum": 1,
                        "maximum": 28
                    }
                },
                "required": [
                    "diskSize",
                    "memory"
                ]
            },
            "else": {
                "if": {
                    "properties": {
                        "version": {
                            "const": "version4"
                        }
                    }
                },
                "then": {
                    "properties": {
                        "cpus": {
                            "description": "description",
                            "type": "integer",
                            "minimum": 1,
                            "maximum": 28
                        },
                        "memory": {
                            "description": "description",
                            "type": "integer",
                            "minimum": 1,
                            "maximum": 64
                        }
                    },
                    "required": [
                        "cpus",
                        "memory"
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

不用自己写高复杂度的全分支遍历逻辑，两类方案都可以快速实现：

• 复用成熟JSON Schema校验库的条件求值能力
  不需要专门找JSON生成类库，主流的JSON Schema校验组件（比如Jackson生态的json-schema-validator、Everit JSON Schema）已经完整实现了JSON Schema标准里的if/then/else嵌套条件求值逻辑，不需要自己维护分支判断规则。
  实现步骤非常清晰：
  1. 先遍历Schema顶层properties的字段列表，从Map中读取对应值，构建初始的ObjectNode对象
  2. 给Schema校验器注册自定义的节点收集监听器，将初始构建的ObjectNode传入校验上下文，触发校验流程，校验器会自动走完所有条件分支匹配，你可以通过监听器拿到所有匹配成功分支下的properties定义、required字段列表
  3. 遍历收集到的分支字段，从Map中读取对应值填充到初始ObjectNode即可
     这种方案兼容性最好，后续哪怕Schema新增更多层嵌套条件、增加其他条件关键字（比如allOf、anyOf），也不需要修改核心逻辑。
• 轻量递归实现方案
  如果不想引入额外的校验依赖，递归逻辑的复杂度远低于你的预期，不需要遍历所有分支：
  1. 封装一个通用的条件匹配方法：入参为当前层级的if节点、存储属性值的Map，逐一比对if节点中所有const约束的字段值和Map中存储的实际值是否完全一致
  2. 匹配成功则处理当前then节点：先收集then节点下的properties、required字段，从Map取值填充到结果对象，再判断then节点内部是否存在嵌套的if/then/else结构，存在则递归调用本方法处理
  3. 匹配失败则处理当前else节点：同样先收集else节点下的字段完成填充，再判断else节点内部是否有嵌套条件结构，递归处理即可
     整个流程是单路径向下匹配，时间复杂度和条件嵌套深度正相关，不会出现性能问题，代码量也很小。

注意你提供的示例Schema存在两处语法错误：一是storage字段default值末尾多了冗余逗号，二是name=name2、version=version3分支下diskSize属性定义末尾缺失逗号，实际使用前先修正语法问题，避免Schema解析失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JackFF