前言
众所周知Json 作为一种重要的数据格式,具有良好的可读性以及自描述性,广泛地应用在各种数据传输场景中。Go 语言里面原生支持了这种数据格式的序列化以及反序列化,内部使用反射机制实现,性能有点差,在高度依赖 json 解析的应用里,往往会成为性能瓶颈,好在已有很多第三方库帮我们解决了这个问题,但是这么多库,对于像我这种有选择困难症的人来说,到底要怎么选择呢,下面就给大家来一一分析一下
ffjson
go get -u github.com/pquerna/ffjson
原生的库性能比较差的主要原因是使用了很多反射的机制,为了解决这个问题,ffjson 通过预编译生成代码,类型的判断在预编译阶段已经确定,避免了在运行时的反射
但也因此在编译前需要多一个步骤,需要先生成 ffjson 代码,生成代码只需要执行 ffjson <file.go>
就可以了,其中 file.go 是一个包含 json 结构体定义的 go 文件。注意这里 ffjson 是这个库提供的一个代码生成工具,直接执行上面的 go get 会把这个工具安装在 $GOPATH/bin 目录下,把 $GOPATH/bin 加到 $PATH 环境变量里面,可以全局访问
另外,如果有些结构,不想让 ffjson 生成代码,可以通过增加注释的方式
// ffjson: skip type Foo struct { Bar string } // ffjson: nodecoder type Foo struct { Bar string }
easyjson
go get -u github.com/mailru/easyjson/...
easyjson 的思想和 ffjson 是一致的,都是增加一个预编译的过程,预先生成对应结构的序列化反序列化代码,除此之外,easyjson 还放弃了一些原生库里面支持的一些不必要的特性,比如:key 类型声明,key 大小写不敏感等等,以达到更高的性能
生成代码执行 easyjson -all <file.go>
即可,如果不指定 -all 参数,只会对带有 //easyjson:json 的结构生成代码
//easyjson:json type A struct { Bar string }
jsoniter
go get -u github.com/json-iterator/go
这是一个很神奇的库,滴滴开发的,不像 easyjson 和 ffjson 都使用了预编译,而且 100% 兼容原生库,但是性能超级好,也不知道怎么实现的,如果有人知道的话,可以告诉我一下吗?
2018-1-28日更新,来自官方(@taowen)的回复:
没啥神奇的。就是预先缓存了对应struct的decoder实例而已。然后unsafe.Pointer省掉了一些interface{}的开销。还有一些文本解析上的优化
使用上面,你只要把所有的
import "encoding/json"
替换成
import "github.com/json-iterator/go" var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary
就可以了,其它都不需要动
codec-json
go get -u github.com/ugorji/go/codec
这个库里面其实包含很多内容,json 只是其中的一个功能,比较老,使用起来比较麻烦,性能也不是很好
jsonparser
go get -u github.com/buger/jsonparser
严格来说,这个库不属于 json 序列化的库,只是提供了一些 json 解析的接口,使用的时候需要自己去设置结构里面的值,事实上,每次调用都需要重新解析 json 对象,性能并不是很好
就像名字暗示的那样,这个库只是一个解析库,并没有序列化的接口
性能测试
对上面这些 json 库,作了一些性能测试,测试代码在:https://github.com/hatlonely/hellogolang/blob/master/internal/json/json_benchmark_test.go,下面是在我的 Macbook 上测试的结果(实际结果和库的版本以及机器环境有关,建议自己再测试一遍):
BenchmarkMarshalStdJson-4 1000000 1097 ns/op BenchmarkMarshalJsonIterator-4 2000000 781 ns/op BenchmarkMarshalFfjson-4 2000000 941 ns/op BenchmarkMarshalEasyjson-4 3000000 513 ns/op BenchmarkMarshalCodecJson-4 1000000 1074 ns/op BenchmarkMarshalCodecJsonWithBufio-4 1000000 2161 ns/op BenchmarkUnMarshalStdJson-4 500000 2512 ns/op BenchmarkUnMarshalJsonIterator-4 2000000 591 ns/op BenchmarkUnMarshalFfjson-4 1000000 1127 ns/op BenchmarkUnMarshalEasyjson-4 2000000 608 ns/op BenchmarkUnMarshalCodecJson-4 20000 122694 ns/op BenchmarkUnMarshalCodecJsonWithBufio-4 500000 3417 ns/op BenchmarkUnMarshalJsonparser-4 2000000 877 ns/op golang_json_performance
从上面的结果可以看出来:
- easyjson 无论是序列化还是反序列化都是最优的,序列化提升了1倍,反序列化提升了3倍
- jsoniter 性能也很好,接近于easyjson,关键是没有预编译过程,100%兼容原生库
- ffjson 的序列化提升并不明显,反序列化提升了1倍
- codecjson 和原生库相比,差不太多,甚至更差
- jsonparser 不太适合这样的场景,性能提升并不明显,而且没有反序列化
所以综合考虑,建议大家使用 jsoniter,如果追求极致的性能,考虑 easyjson
参考链接
- ffjson: https://github.com/pquerna/ffjson
- easyjson: https://github.com/mailru/easyjson
- jsoniter: https://github.com/json-iterator/go
- jsonparser: https://github.com/buger/jsonparser
- codecjson: http://ugorji.net/blog/go-codec-primer
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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