json-iterator 库:
https://github.com/json-iterator/go
现有的golang解析json的库都是push模式的,缺少一种基于pull api的库。另外就是看一下golang解析json的速度到底如何,还有多少的提高空间。
api 风格上是以 StAX 为基础,但是针对 JSON 做了特别的优化。比 StAX 和 SAX 都更简单可控。当然如果需要最简单,还是 DOM 类的 api 最简单。使用流式pull的api为的就是最大化控制解析过程。
iter := ParseString(`[1,2,3]`) for iter.ReadArray() { iter.ReadUint64() }
可以看到,pull api 的风格非常不同。整个解析流程是调用者驱动的
type TestObj struct { Field1 string Field2 uint64 }
iter := ParseString(`{"field1": "1", "field2": 2}`) obj := TestObj{} for field := iter.ReadObject(); field != ""; field = iter.ReadObject() { switch field { case "field1": obj.Field1 = iter.ReadString() case "field2": obj.Field2 = iter.ReadUint64() default: iter.ReportError("bind object", "unexpected field") } }
解析过程不依赖反射,解析出来的值干什么事情完全由你来操纵。你可以直接做一些累加操作,而不把值先绑定到对象上。
iter := ParseString(`[ {"a" : [{"b": "c"}], "d": 102 }, "b"]`) iter.ReadArray() iter.Skip() iter.ReadArray() if iter.ReadString() != "b" { t.FailNow() }
对于不关心的字段,可以选择跳过。
这个项目的另外一个目的是看一下golang原生的json api是快还是慢,有没有提高空间。
// "encoding/json" func Benchmark_stardard_lib(b *testing.B) { b.ReportAllocs() for n := 0; n < b.N; n++ { file, _ := os.Open("/tmp/large-file.json") result := []struct{}{} decoder := json.NewDecoder(file) decoder.Decode(&result) file.Close() } }
5 215547514 ns/op 71467118 B/op 272476 allocs/op
// "github.com/json-iterator/go" func Benchmark_jsoniter(b *testing.B) { b.ReportAllocs() for n := 0; n < b.N; n++ { file, _ := os.Open("/tmp/large-file.json") iter := jsoniter.Parse(file, 1024) for iter.ReadArray() { iter.Skip() } file.Close() } }
10 110209750 ns/op 4248 B/op 5 allocs/op
可以看到 json iterator 的实现对于内存占用非常节省。比标准库的实现快一倍。GC压力就小更多了。
对于 int 的解析无需两遍,一次性读取。把 ParseInt 的实现合并到 json 解析的代码里。
func Benchmark_jsoniter_array(b *testing.B) { for n := 0; n < b.N; n++ { iter := ParseString(`[1,2,3]`) for iter.ReadArray() { iter.ReadUint64() } } }
10000000 189 ns/op
func Benchmark_json_array(b *testing.B) { for n := 0; n < b.N; n++ { result := []interface{}{} json.Unmarshal([]byte(`[1,2,3]`), &result) } }
1000000 1327 ns/op
这个场景是 7x 的速度
按照schema解析,减少if-else判断。直接赋值,无需经过反射
type Level1 struct { Hello []Level2 } type Level2 struct { World string } func Benchmark_jsoniter_nested(b *testing.B) { for n := 0; n < b.N; n++ { iter := ParseString(`{"hello": [{"world": "value1"}, {"world": "value2"}]}`) l1 := Level1{} for l1Field := iter.ReadObject(); l1Field != ""; l1Field = iter.ReadObject() { switch l1Field { case "hello": l1.Hello = readLevel1Hello(iter) default: iter.Skip() } } } } func readLevel1Hello(iter *Iterator) []Level2 { l2Array := make([]Level2, 0, 2) for iter.ReadArray() { l2 := Level2{} for l2Field := iter.ReadObject(); l2Field != ""; l2Field = iter.ReadObject() { switch l2Field { case "world": l2.World = iter.ReadString() default: iter.Skip() } } l2Array = append(l2Array, l2) } return l2Array }
2000000 640 ns/op
func Benchmark_json_nested(b *testing.B) { for n := 0; n < b.N; n++ { l1 := Level1{} json.Unmarshal([]byte(`{"hello": [{"world": "value1"}, {"world": "value2"}]}`), &l1) } }
1000000 1816 ns/op
golang 自带的 json 库其实性能很不错了。根据benchmark( https://github.com/json-itera... )其实速度比其他的基于流的解析库还要快( https://github.com/ugorji/go/... )。而这个库 https://github.com/pquerna/ff... 虽然号称更快,但是不支持流式解析(要求所有的[]byte都提前读入到内存里)。大部分情况下,就用golang自带的就足够好了,别瞎整一些其他的json解析库。
如果需要pull api,或者需要额外的2x~6x性能,可以考虑:
https://github.com/json-iterator/go