专栏首页Spark学习技巧经过性能对比,我发现温少的FastJson真牛。

经过性能对比,我发现温少的FastJson真牛。

作者:飞污熊 来源:http://t.cn/EK6Wr5G

# 概述

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,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, 同时根据测试结果分析如果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。

# 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。

1、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。

2、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。

3、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, SpringMVC的默认 json解析器便是 Jackson。

优点

  • 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。

其核心模块由三部分组成。

  1. 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。
  2. jackson-annotations 注解包,提供标准注解功能;
  3. 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 依赖基于”流模式”解析的 API。

为什么 Jackson的介绍这么长啊?因为它也是本人的最爱。

4、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,对于复杂类型的转换, 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。

# 性能测试

接下来开始编写这四个库的性能测试代码。

1、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。

<!-- Json libs-->
<dependency>
    <groupId>net.sf.json-lib</groupId>
    <artifactId>json-lib</artifactId>
    <version>2.4</version>
    <classifier>jdk15</classifier>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.46</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.9.4</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.9.4</version>
</dependency>

2、四个库的工具类

FastJsonUtil.java

public class FastJsonUtil {
    public static String bean2Json(Object obj) {
        return JSON.toJSONString(obj);
    }

    public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        return JSON.parseObject(jsonStr, objClass);
    }
}

GsonUtil.java

public class GsonUtil {
    private static Gson gson = new GsonBuilder().create();

    public static String bean2Json(Object obj) {
        return gson.toJson(obj);
    }

    public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        return gson.fromJson(jsonStr, objClass);
    }

    public static String jsonFormatter(String uglyJsonStr) {
        Gson gson = new GsonBuilder().setPrettyPrinting().create();
        JsonParser jp = new JsonParser();
        JsonElement je = jp.parse(uglyJsonStr);
        return gson.toJson(je);
    }
}

JacksonUtil.java

public class JacksonUtil {
    private static ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    public static String bean2Json(Object obj) {
        try {
            return mapper.writeValueAsString(obj);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        try {
            return mapper.readValue(jsonStr, objClass);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

JsonLibUtil.java

public class JsonLibUtil {

    public static String bean2Json(Object obj) {
        JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(obj);
        return jsonObject.toString();
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        return (T) JSONObject.toBean(JSONObject.fromObject(jsonStr), objClass);
    }
}

3、准备Model类

Person.java

public class Person {
    private String name;
    private FullName fullName;
    private int age;
    private Date birthday;
    private List<String> hobbies;
    private Map<String, String> clothes;
    private List<Person> friends;

    // getter/setter省略

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder str = new StringBuilder("Person [name=" + name + ", fullName=" + fullName + ", age="
                + age + ", birthday=" + birthday + ", hobbies=" + hobbies
                + ", clothes=" + clothes + "]\n");
        if (friends != null) {
            str.append("Friends:\n");
            for (Person f : friends) {
                str.append("\t").append(f);
            }
        }
        return str.toString();
    }
}

FullName.java

public class FullName {
    private String firstName;
    private String middleName;
    private String lastName;

    public FullName() {
    }

    public FullName(String firstName, String middleName, String lastName) {
        this.firstName = firstName;
        this.middleName = middleName;
        this.lastName = lastName;
    }

    // 省略getter和setter

    @Override
    public String toString() {
        return "[firstName=" + firstName + ", middleName="
                + middleName + ", lastName=" + lastName + "]";
    }
}

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。

4、JSON序列化性能基准测试

JsonSerializeBenchmark.java

@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonSerializeBenchmark {
    /**
     * 序列化次数参数
     */
    @Param({"1000", "10000", "100000"})
    private int count;

    private Person p;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(JsonSerializeBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(0)
                .build();
        Collection<RunResult> results =  new Runner(opt).run();
        ResultExporter.exportResult("JSON序列化性能", results, "count", "秒");
    }

    @Benchmark
    public void JsonLib() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            JsonLibUtil.bean2Json(p);
        }
    }

    @Benchmark
    public void Gson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            GsonUtil.bean2Json(p);
        }
    }

    @Benchmark
    public void FastJson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            FastJsonUtil.bean2Json(p);
        }
    }

    @Benchmark
    public void Jackson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            JacksonUtil.bean2Json(p);
        }
    }

    @Setup
    public void prepare() {
        List<Person> friends=new ArrayList<Person>();
        friends.add(createAPerson("小明",null));
        friends.add(createAPerson("Tony",null));
        friends.add(createAPerson("陈小二",null));
        p=createAPerson("邵同学",friends);
    }

    @TearDown
    public void shutdown() {
    }

    private Person createAPerson(String name,List<Person> friends) {
        Person newPerson=new Person();
        newPerson.setName(name);
        newPerson.setFullName(new FullName("zjj_first", "zjj_middle", "zjj_last"));
        newPerson.setAge(24);
        List<String> hobbies=new ArrayList<String>();
        hobbies.add("篮球");
        hobbies.add("游泳");
        hobbies.add("coding");
        newPerson.setHobbies(hobbies);
        Map<String,String> clothes=new HashMap<String, String>();
        clothes.put("coat", "Nike");
        clothes.put("trousers", "adidas");
        clothes.put("shoes", "安踏");
        newPerson.setClothes(clothes);
        newPerson.setFriends(friends);
        return newPerson;
    }
}

说明一下,上面的代码中。

ResultExporter.exportResult("JSON序列化性能", results, "count", "秒");

这个是我自己编写的将性能测试报告数据填充至Echarts图,然后导出png图片的方法,具体代码我就不贴了。

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,当不断增加的时候到了 100000, 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。

5、JSON反序列化性能基准测试

JsonDeserializeBenchmark.java

@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonDeserializeBenchmark {
    /**
     * 反序列化次数参数
     */
    @Param({"1000", "10000", "100000"})
    private int count;

    private String jsonStr;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(JsonDeserializeBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(0)
                .build();
        Collection<RunResult> results =  new Runner(opt).run();
        ResultExporter.exportResult("JSON反序列化性能", results, "count", "秒");
    }

    @Benchmark
    public void JsonLib() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            JsonLibUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
    }

    @Benchmark
    public void Gson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            GsonUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
    }

    @Benchmark
    public void FastJson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            FastJsonUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
    }

    @Benchmark
    public void Jackson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            JacksonUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
    }

    @Setup
    public void prepare() {
        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}]}";
    }

    @TearDown
    public void shutdown() {
    }
}

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还是来继续搞笑的。

本文分享自微信公众号 - Spark学习技巧(bigdatatip),作者:Java面试那些事儿

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原始发表时间:2019-06-09

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