本文通过JMH(即Java Microbenchmark Harness,基于方法层面的基准测试,精度可以达到微秒级)来测试一下Java中几种常见的JSON解析库的性能。 每次都在网上看到别人说什么某某库性能是如何如何的好,碾压其他的库。但是百闻不如一见,只有自己亲手测试过的才是最值得相信的。
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式,同时JSON是与开发语言无关,轻量级,一开始是JavaScript的,但是后面比较流传,几乎所有语言都有相应的使用API。
一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心,除非是在性能要求比较高的系统。
目前对于Java开源的JSON类库有很多种,下面我们取4个常用的JSON库进行性能测试对比, 同时根据测试结果,开发者可以根据实际应用场景选择最合适的JSON库。
这4个JSON类库分别为:Gson,FastJson,Jackson,Json-lib。
文章目录
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简单介绍
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Gson
* FastJson
* Jackson
* Json-lib- 编写性能测试
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添加maven依赖
* 四个库的工具类
* 准备Model类
* JSON序列化性能基准测试
* JSON反序列化性能基准测试- 序列化方法处理流程
简单介绍
选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑:
- 字符串解析成JSON性能
- 字符串解析成JavaBean性能
- JavaBean构造JSON性能
- 集合构造JSON性能
- 易用性
先简单介绍下四个类库的身份背景
Gson
项目地址:https://github.com/google/gson
Gson是目前功能最全的Json解析神器,Gson当初是为因应Google公司内部需求而由Google自行研发而来,但自从在2008年五月公开发布第一版后已被许多公司或用户应用。 Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数,无依赖,不需要例外额外的jar,能够直接跑在JDK上。 在使用这种对象转换之前,需先创建好对象的类型以及其成员才能成功的将JSON字符串成功转换成相对应的对象。 类里面只要有get和set方法,Gson完全可以实现复杂类型的json到bean或bean到json的转换,是JSON解析的神器。
FastJson
项目地址:https://github.com/alibaba/fastjson
Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器,由阿里巴巴公司开发。无依赖,不需要例外额外的jar,能够直接跑在JDK上。 FastJson在复杂类型的Bean转换Json上会出现一些问题,可能会出现引用的类型,导致Json转换出错,需要制定引用。 FastJson采用独创的算法,将parse的速度提升到极致,超过所有json库。
Jackson
项目地址:https://github.com/FasterXML/jackson
Jackson是当前用的比较广泛的,用来序列化和反序列化json的Java开源框架。Jackson社区相对比较活跃,更新速度也比较快, 从Github中的统计来看,Jackson是最流行的json解析器之一,Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。
Jackson优点很多:
- Jackson 所依赖的jar包较少,简单易用。
- 与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比,Jackson 解析大的 json 文件速度比较快。
- Jackson 运行时占用内存比较低,性能比较好
- Jackson 有灵活的 API,可以很容易进行扩展和定制。
目前最新版本是2.9.9,Jackson 的核心模块由三部分组成:
- jackson-core 核心包,提供基于”流模式”解析的相关 API,它包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。Jackson 内部实现正是通过高性能的流模式 API 的 JsonGenerator 和 JsonParser 来生成和解析 json。
- jackson-annotations 注解包,提供标准注解功能;
- jackson-databind 数据绑定包,提供基于”对象绑定” 解析的相关 API( ObjectMapper )和”树模型” 解析的相关 API(JsonNode);基于”对象绑定” 解析的 API 和”树模型”解析的 API 和依赖基于”流模式”解析的 API。
Json-lib
项目地址:http://json-lib.sourceforge.net/index.html
json-lib最开始的也是应用最广泛的json解析工具,json-lib 不好的地方确实是依赖于很多第三方包,json-lib对于json转换成bean还有缺陷, 比如一个类里面会出现另一个类的list或者map集合,json-lib从json到bean的转换就会出现问题。json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。
编写性能测试
接下来开始编写这四个库的性能测试代码。
添加maven依赖
当然首先是添加四个库的maven依赖,公平起见,我全部使用它们最新的版本:
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35 1<!-- json-lib -->
2<dependency>
3 <groupId>net.sf.json-lib</groupId>
4 <artifactId>json-lib</artifactId>
5 <version>2.4</version>
6 <classifier>jdk15</classifier>
7</dependency>
8
9<!-- gson -->
10<dependency>
11 <groupId>com.google.code.gson</groupId>
12 <artifactId>gson</artifactId>
13 <version>2.8.5</version>
14</dependency>
15
16<!-- fastjson -->
17<dependency>
18 <groupId>com.alibaba</groupId>
19 <artifactId>fastjson</artifactId>
20 <version>1.2.58</version>
21</dependency>
22
23<!-- jackson -->
24<dependency>
25 <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
26 <artifactId>jackson-databind</artifactId>
27 <version>2.9.9</version>
28</dependency>
29<dependency>
30 <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
31 <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
32 <version>2.9.9</version>
33</dependency>
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四个库的工具类
FastJsonUtils.java
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30 1public class FastJsonUtils {
2 private static final SerializerFeature[] features = {
3 // 序列化所有参数,包括null
4 SerializerFeature.WriteMapNullValue,
5 // 日期类型格式
6 SerializerFeature.WriteDateUseDateFormat
7 // list字段如果为null,输出为[],而不是null
8 // SerializerFeature.WriteNullListAsEmpty,
9 // 数值字段如果为null,输出为0,而不是null
10 // SerializerFeature.WriteNullNumberAsZero,
11 // Boolean字段如果为null,输出为false,而不是null
12 // SerializerFeature.WriteNullBooleanAsFalse,
13 // 字符类型字段如果为null,输出为"",而不是null
14 // SerializerFeature.WriteNullStringAsEmpty
15 };
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17 public static String bean2Json(Object obj) {
18 return JSON.toJSONString(obj);
19 }
20
21 public static String bean2JsonFeatures(Object obj) {
22 return JSON.toJSONString(obj, features);
23 }
24
25 public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
26 return JSON.parseObject(jsonStr, objClass);
27 }
28}
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GsonUtils.java
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20 1public class GsonUtils {
2 private static Gson gson = new GsonBuilder().create();
3
4 public static String bean2Json(Object obj) {
5 return gson.toJson(obj);
6 }
7
8 public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
9 return gson.fromJson(jsonStr, objClass);
10 }
11
12 public static String jsonFormatter(String uglyJsonStr) {
13 Gson gson = new GsonBuilder().setPrettyPrinting().create();
14 JsonParser jp = new JsonParser();
15 JsonElement je = jp.parse(uglyJsonStr);
16 return gson.toJson(je);
17 }
18}
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JacksonUtils.java
SpringBoot中Jackson可以使用properties配置
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8 1#日期类型格式
2spring.jackson.date-format=yyyy-MM-dd HH:mm:ss
3#日期类型使用中国时区
4spring.jackson.time-zone=GMT+8
5#序列化所有参数
6spring.jackson.default-property-inclusion=always
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32 1public class JacksonUtils {
2 private static ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
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4 static {
5 // 设置时区
6 objectMapper.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("GMT+8"));
7 // 日期类型格式
8 objectMapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
9 // 序列化所有参数,包括null
10 objectMapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.ALWAYS);
11 }
12
13 public static String bean2Json(Object obj) {
14 try {
15 return mapper.writeValueAsString(obj);
16 } catch (JsonProcessingException e) {
17 e.printStackTrace();
18 return null;
19 }
20 }
21
22 public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
23 try {
24 return mapper.readValue(jsonStr, objClass);
25 } catch (IOException e) {
26 e.printStackTrace();
27 return null;
28 }
29 }
30}
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JsonLibUtils.java
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14 1public class JsonLibUtils {
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3 public static String bean2Json(Object obj) {
4 JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(obj);
5 return jsonObject.toString();
6 }
7
8 @SuppressWarnings("unchecked")
9 public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
10 return (T) JSONObject.toBean(JSONObject.fromObject(jsonStr), objClass);
11 }
12}
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准备Model类
这里我写一个简单的Person类,同时属性有Date、List、Map和自定义的类FullName,最大程度模拟真实场景。
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28 1public class Person {
2 private String name;
3 private FullName fullName;
4 private int age;
5 private Date birthday;
6 private List<String> hobbies;
7 private Map<String, String> clothes;
8 private List<Person> friends;
9
10 // getter/setter省略
11
12 @Override
13 public String toString() {
14 StringBuilder str = new StringBuilder("Person [name=" + name + ", fullName=" + fullName + ", age="
15 + age + ", birthday=" + birthday + ", hobbies=" + hobbies
16 + ", clothes=" + clothes + "]\n");
17 if (friends != null) {
18 str.append("Friends:\n");
19 for (Person f : friends) {
20 str.append("\t").append(f);
21 }
22 }
23 return str.toString();
24 }
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24 1public class FullName {
2 private String firstName;
3 private String middleName;
4 private String lastName;
5
6 public FullName() {
7 }
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9 public FullName(String firstName, String middleName, String lastName) {
10 this.firstName = firstName;
11 this.middleName = middleName;
12 this.lastName = lastName;
13 }
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15 // 省略getter和setter
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17 @Override
18 public String toString() {
19 return "[firstName=" + firstName + ", middleName="
20 + middleName + ", lastName=" + lastName + "]";
21 }
22}
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JSON序列化性能基准测试
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84 1@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
2@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
3@State(Scope.Benchmark)
4public class JsonSerializeBenchmark {
5 /**
6 * 序列化次数参数
7 */
8 @Param({"1000", "10000", "100000"})
9 private int count;
10
11 private Person p;
12
13 public static void main(String[] args) throws Exception {
14 Options opt = new OptionsBuilder()
15 .include(JsonSerializeBenchmark.class.getSimpleName())
16 .forks(1)
17 .warmupIterations(0)
18 .build();
19 Collection<RunResult> results = new Runner(opt).run();
20 ResultExporter.exportResult("JSON序列化性能", results, "count", "秒");
21 }
22
23 @Benchmark
24 public void JsonLib() {
25 for (int i = 0; i < count; i++) {
26 JsonLibUtils.bean2Json(p);
27 }
28 }
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30 @Benchmark
31 public void Gson() {
32 for (int i = 0; i < count; i++) {
33 GsonUtils.bean2Json(p);
34 }
35 }
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37 @Benchmark
38 public void FastJson() {
39 for (int i = 0; i < count; i++) {
40 FastJsonUtils.bean2Json(p);
41 }
42 }
43
44 @Benchmark
45 public void Jackson() {
46 for (int i = 0; i < count; i++) {
47 JacksonUtils.bean2Json(p);
48 }
49 }
50
51 @Setup
52 public void prepare() {
53 List<Person> friends=new ArrayList<Person>();
54 friends.add(createAPerson("小明",null));
55 friends.add(createAPerson("Tony",null));
56 friends.add(createAPerson("陈小二",null));
57 p=createAPerson("邵同学",friends);
58 }
59
60 @TearDown
61 public void shutdown() {
62 }
63
64 private Person createAPerson(String name,List<Person> friends) {
65 Person newPerson=new Person();
66 newPerson.setName(name);
67 newPerson.setFullName(new FullName("zjj_first", "zjj_middle", "zjj_last"));
68 newPerson.setAge(24);
69 List<String> hobbies=new ArrayList<String>();
70 hobbies.add("篮球");
71 hobbies.add("游泳");
72 hobbies.add("coding");
73 newPerson.setHobbies(hobbies);
74 Map<String,String> clothes=new HashMap<String, String>();
75 clothes.put("coat", "Nike");
76 clothes.put("trousers", "adidas");
77 clothes.put("shoes", "安踏");
78 newPerson.setClothes(clothes);
79 newPerson.setFriends(friends);
80 return newPerson;
81 }
82}
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然后将性能测试报告数据渲染到Echarts图,执行后的结果图:
从上面的测试结果可以看出,序列化次数比较小的时候,Gson性能最好,当不断增加至100000的时候,Gson明细弱于Jackson和FastJson, 这时候FastJson性能是真的牛,另外还可以看到不管数量少还是多,Jackson一直表现优异。而那个Json-lib简直就是来搞笑的。
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JSON反序列化性能基准测试
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61 1@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
2@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
3@State(Scope.Benchmark)
4public class JsonDeserializeBenchmark {
5 /**
6 * 反序列化次数参数
7 */
8 @Param({"1000", "10000", "100000"})
9 private int count;
10
11 private String jsonStr;
12
13 public static void main(String[] args) throws Exception {
14 Options opt = new OptionsBuilder()
15 .include(JsonDeserializeBenchmark.class.getSimpleName())
16 .forks(1)
17 .warmupIterations(0)
18 .build();
19 Collection<RunResult> results = new Runner(opt).run();
20 ResultExporter.exportResult("JSON反序列化性能", results, "count", "秒");
21 }
22
23 @Benchmark
24 public void JsonLib() {
25 for (int i = 0; i < count; i++) {
26 JsonLibUtils.json2Bean(jsonStr, Person.class);
27 }
28 }
29
30 @Benchmark
31 public void Gson() {
32 for (int i = 0; i < count; i++) {
33 GsonUtils.json2Bean(jsonStr, Person.class);
34 }
35 }
36
37 @Benchmark
38 public void FastJson() {
39 for (int i = 0; i < count; i++) {
40 FastJsonUtils.json2Bean(jsonStr, Person.class);
41 }
42 }
43
44 @Benchmark
45 public void Jackson() {
46 for (int i = 0; i < count; i++) {
47 JacksonUtils.json2Bean(jsonStr, Person.class);
48 }
49 }
50
51 @Setup
52 public void prepare() {
53 jsonStr="{\"name\":\"邵同学\",\"fullName\":{\"firstName\":\"zjj_first\",\"middleName\":\"zjj_middle\",\"lastName\":\"zjj_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":[{\"name\":\"小明\",\"fullName\":{\"firstName\":\"xxx_first\",\"middleName\":\"xxx_middle\",\"lastName\":\"xxx_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null},{\"name\":\"Tony\",\"fullName\":{\"firstName\":\"xxx_first\",\"middleName\":\"xxx_middle\",\"lastName\":\"xxx_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null},{\"name\":\"陈小二\",\"fullName\":{\"firstName\":\"xxx_first\",\"middleName\":\"xxx_middle\",\"lastName\":\"xxx_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null}]}";
54 }
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56 @TearDown
57 public void shutdown() {
58 }
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执行后的结果图:
从上面的测试结果可以看出,反序列化的时候,Gson、Jackson和FastJson区别不大,性能都很优异,而那个Json-lib还是来搞笑的。
序列化方法处理流程
序列化:把对象转换为字节序列存储于磁盘或者进行网络传输的过程称为对象的序列化。
反序列化:把磁盘或网络节点上的字节序列恢复到对象的过程称为对象的反序列化。
基本流程为:
- 首先,构建通用序列化基础方法所需要的参数类型对象;
- 其次,对序列化类型进行分析,根据注解或者”get方法名(比如getXxx,isXxx)”等来构建需要序列化的属性
- 然后,通过反射机制分别对所有的序列化属性进行处理:通过发现拿到对应的值,getxxx方法等
- 拼接字符串:其内部是根据类型写入一些开始结束符号,例如{,[等,在其中嵌入步骤3的解析设值
- 返回最后得到的字符串内容