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Java幾種常用JSON庫性能比較

本文轉載自   查看原文   2019-04-17 15:05   857    java高級特性

JSON不管是在Web開發還是服務器開發中是相當常見的數據傳輸格式，一般情況我們對於JSON解析構造的性能並不需要過於關心，除非是在性能要求比較高的系統。

目前對於Java開源的JSON類庫有很多種，下面我們取4個常用的JSON庫進行性能測試對比， 同時根據測試結果分析如果根據實際應用場景選擇最合適的JSON庫。

這4個JSON類庫分別為：Gson，FastJson，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：

  1. 字符串解析成JSON性能
  2. 字符串解析成JavaBean性能
  3. JavaBean構造JSON性能
  4. 集合構造JSON性能
  5. 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公司內部需求而由Google自行研發而來，但自從在2008年五月公開發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，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。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上會出現一些問題，可能會出現引用的類型，導致Json轉換出錯，需要制定引用。 FastJson采用獨創的算法，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社區相對比較活躍，更新速度也比較快， 從Github中的統計來看，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優點很多：

  1. Jackson 所依賴的jar包較少，簡單易用。
  2. 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。
  3. Jackson 運行時占用內存比較低，性能比較好
  4. 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：

  1. jackson-core 核心包，提供基於”流模式”解析的相關 API，它包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。Jackson 內部實現正是通過高性能的流模式 API 的 JsonGenerator 和 JsonParser 來生成和解析 json。
  2. jackson-annotations 注解包，提供標准注解功能；
  3. jackson-databind 數據綁定包，提供基於”對象綁定” 解析的相關 API（ ObjectMapper ）和”樹模型” 解析的相關 API（JsonNode）；基於”對象綁定” 解析的 API 和”樹模型”解析的 API 依賴基於”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於很多第三方包，對於復雜類型的轉換，json-lib對於json轉換成bean還有缺陷， 比如一個類里面會出現另一個類的list或者map集合，json-lib從json到bean的轉換就會出現問題。json-lib在功能和性能上面都不能滿足現在互聯網化的需求。

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：

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<!-- 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

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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

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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

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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

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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);
 }
}

准備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。

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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();
 }

}
 
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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序列化性能基准測試

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@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonSerializeBenchmark {
 /**
 * 序列化次數參數
 */
 @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

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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據填充至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。

執行后的結果圖：

從上面的測試結果可以看出，序列化次數比較小的時候，Gson性能最好，當不斷增加的時候到了100000，Gson明細弱於Jackson和FastJson， 這時候FastJson性能是真的牛，另外還可以看到不管數量少還是多，Jackson一直表現優異。而那個Json-lib簡直就是來搞笑的。^_^

JSON反序列化性能基准測試

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@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonDeserializeBenchmark {
 /**
 * 反序列化次數參數
 */
 @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區別不大，性能都很優異，而那個Json-lib還是來繼續搞笑的。

 


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