Java幾種常用JSON庫性能比較詳解
上一篇介紹了Java性能測試框架JMH的使用方法，本篇通過JMH來測試一下Java中幾種常見的JSON解析庫的性能。 每次都在網(wǎng)上看到別人說什么某某庫性能是如何如何的好，碾壓其他的庫。但是百聞不如一見，只有自己親手測試過的才是最值得相信的。
JSON不管是在Web開發(fā)還是服務器開發(fā)中是相當常見的數(shù)據(jù)傳輸格式，一般情況我們對于JSON解析構造的性能并不需要過于關心，除非是在性能要求比較高的系統(tǒng)。
目前對于Java開源的JSON類庫有很多種，下面我們?nèi)?個常用的JSON庫進行性能測試對比， 同時根據(jù)測試結果分析如果根據(jù)實際應用場景選擇最合適的JSON庫。
這4個JSON類庫分別為：Gson，F(xiàn)astJson，Jackson，Json-lib。
簡單介紹
選擇一個合適的JSON庫要從多個方面進行考慮：
- 字符串解析成JSON性能
- 字符串解析成JavaBean性能
- JavaBean構造JSON性能
- 集合構造JSON性能
- 易用性
先簡單介紹下四個類庫的身份背景
Gson
項目地址：https://github.com/google/gson
Gson是目前功能最全的Json解析神器，Gson當初是為因應Google公司內(nèi)部需求而由Google自行研發(fā)而來，但自從在2008年五月公開發(fā)布第一版后已被許多公司或用戶應用。 Gson的應用主要為toJson與fromJson兩個轉換函數(shù)，無依賴，不需要例外額外的jar，能夠直接跑在JDK上。 在使用這種對象轉換之前，需先創(chuàng)建好對象的類型以及其成員才能成功的將JSON字符串成功轉換成相對應的對象。 類里面只要有get和set方法，Gson完全可以實現(xiàn)復雜類型的json到bean或bean到json的轉換，是JSON解析的神器。
FastJson
項目地址：https://github.com/alibaba/fastjson
Fastjson是一個Java語言編寫的高性能的JSON處理器,由阿里巴巴公司開發(fā)。無依賴，不需要例外額外的jar，能夠直接跑在JDK上。 FastJson在復雜類型的Bean轉換Json上會出現(xiàn)一些問題，可能會出現(xiàn)引用的類型，導致Json轉換出錯，需要制定引用。 FastJson采用獨創(chuàng)的算法，將parse的速度提升到極致，超過所有json庫。
Jackson
項目地址：https://github.com/FasterXML/jackson
Jackson是當前用的比較廣泛的，用來序列化和反序列化json的Java開源框架。Jackson社區(qū)相對比較活躍，更新速度也比較快， 從Github中的統(tǒng)計來看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默認json解析器便是Jackson。
Jackson優(yōu)點很多：
- Jackson 所依賴的jar包較少，簡單易用。
- 與其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比，Jackson 解析大的 json 文件速度比較快。
- Jackson 運行時占用內(nèi)存比較低，性能比較好
- Jackson 有靈活的 API，可以很容易進行擴展和定制。
目前最新版本是2.9.4，Jackson 的核心模塊由三部分組成：
- jackson-core 核心包，提供基于”流模式”解析的相關 API，它包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。Jackson 內(nèi)部實現(xiàn)正是通過高性能的流模式 API 的 JsonGenerator 和 JsonParser 來生成和解析 json。
- jackson-annotations 注解包，提供標準注解功能；
- jackson-databind 數(shù)據(jù)綁定包，提供基于”對象綁定” 解析的相關 API（ ObjectMapper ）和”樹模型” 解析的相關 API（JsonNode）；基于”對象綁定” 解析的 API 和”樹模型”解析的 API 依賴基于”流模式”解析的 API。
為什么Jackson的介紹這么長啊？因為它也是本人的最愛。
Json-lib
項目地址：http://json-lib.sourceforge.net/index.html
json-lib最開始的也是應用最廣泛的json解析工具，json-lib 不好的地方確實是依賴于很多第三方包，對于復雜類型的轉換，json-lib對于json轉換成bean還有缺陷， 比如一個類里面會出現(xiàn)另一個類的list或者map集合，json-lib從json到bean的轉換就會出現(xiàn)問題。json-lib在功能和性能上面都不能滿足現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)化的需求。
編寫性能測試
接下來開始編寫這四個庫的性能測試代碼。
添加maven依賴
當然首先是添加四個庫的maven依賴，公平起見，我全部使用它們最新的版本：
<!-- 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>
四個庫的工具類
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);
}
}
準備Model類
這里我寫一個簡單的Person類，同時屬性有Date、List、Map和自定義的類FullName，最大程度模擬真實場景。
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();
}
}
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 + "]";
}
}
JSON序列化性能基準測試
@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonSerializeBenchmark {
/**
* 序列化次數(shù)參數(shù)
*/
@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("陳小二",null));
p=createAPerson("邵同學",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("籃球");
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;
}
}
說明一下，上面的代碼中
ResultExporter.exportResult("JSON序列化性能", results, "count", "秒");
這個是我自己編寫的將性能測試報告數(shù)據(jù)填充至Echarts圖，然后導出png圖片的方法，具體代碼我就不貼了，參考我的github源碼。
執(zhí)行后的結果圖：
從上面的測試結果可以看出，序列化次數(shù)比較小的時候，Gson性能最好，當不斷增加的時候到了100000，Gson明細弱于Jackson和FastJson， 這時候FastJson性能是真的牛，另外還可以看到不管數(shù)量少還是多，Jackson一直表現(xiàn)優(yōu)異。而那個Json-lib簡直就是來搞笑的。^_^
JSON反序列化性能基準測試
@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonDeserializeBenchmark {
/**
* 反序列化次數(shù)參數(shù)
*/
@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\":\"邵同學\",\"fullName\":{\"firstName\":\"zjj_first\",\"middleName\":\"zjj_middle\",\"lastName\":\"zjj_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"籃球\",\"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\":[\"籃球\",\"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\":[\"籃球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null},{\"name\":\"陳小二\",\"fullName\":{\"firstName\":\"xxx_first\",\"middleName\":\"xxx_middle\",\"lastName\":\"xxx_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"籃球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null}]}";
}
@TearDown
public void shutdown() {
}
}
執(zhí)行后的結果圖：
從上面的測試結果可以看出，反序列化的時候，Gson、Jackson和FastJson區(qū)別不大，性能都很優(yōu)異，而那個Json-lib還是來繼續(xù)搞笑的。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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