Gson,FastJson,Jackson,Json-lib不知道用哪個?看看性能對比

Gson,FastJson,Jackson,Json-lib不知道用哪個?看看性能對比


前言

本篇通過JMH來測試一下Java中幾種常見的JSON解析庫的性能。 每次都在網上看到別人說什麼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後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。 類裡面只要有get和set方法,Gson完全可以實現複雜類型的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在複雜類型的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採用獨創的算法,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 運行時佔用內存比較低,性能比較好
  4. Jackson 有靈活的 API,可以很容易進行擴展和定製。

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 註解包,提供標準註解功能;
  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。

為什麼Jackson的介紹這麼長啊?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,對於複雜類型的轉換,json-lib對於json轉換成bean還有缺陷, 比如一個類裡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:


<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 json2Bean(String jsonStr, Class 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 json2Bean(String jsonStr, Class 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 json2Bean(String jsonStr, Class 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 json2Bean(String jsonStr, Class objClass) {
return (T) JSONObject.toBean(JSONObject.fromObject(jsonStr), objClass);
}
}

準備Model類

這裡我寫一個簡單的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> 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 + "]";
}
}
/<person>/<string>/<string>

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> clothes=new HashMap<string>();
clothes.put("coat", "Nike");
clothes.put("trousers", "adidas");
clothes.put("shoes", "安踏");
newPerson.setClothes(clothes);
newPerson.setFriends(friends);
return newPerson;

}
}
/<string>/<string>/<string>/<string>/<person>/<person>/<person>/<runresult>

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據填充至Echarts圖,然後導出png圖片的方法,具體代碼我就不貼了,參考我的github源碼。

執行後的結果圖:

Gson,FastJson,Jackson,Json-lib不知道用哪個?看看性能對比


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反序列化性能基準測試

@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() {
}
}
/<runresult>

執行後的結果圖:

Gson,FastJson,Jackson,Json-lib不知道用哪個?看看性能對比


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。

原文:https://www.xncoding.com/2018/01/09/java/jsons.html


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