提升json序列化反序列化速度的核心在于选择高效库如jsoniter并结合优化技巧。1. 选择jsoniter替代标准库，其通过编译时代码生成减少运行时反射开销；2. 复用对象和buffer以减少内存分配；3. 使用流式api处理大型json数据降低内存占用；4. 忽略不必要的字段及使用合适类型减少转换开销；5. 通过基准测试验证性能差异；6. 其他方法包括自定义逻辑、替换更高效数据格式、减小json体积和缓存结果；7. 注意jsoniter存在api兼容性、配置复杂度、错误处理及学习曲线等缺点。
Golang提升JSON序列化反序列化速度，核心在于选择更高效的库，例如jsoniter，并结合一些优化技巧。jsoniter通常比标准库
encoding/json更快。
解决方案
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选择jsoniter: 将标准库替换为jsoniter。jsoniter号称更快，因为它使用了更激进的优化策略，例如编译时代码生成。
import ( "github.com/json-iterator/go" "testing" ) var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary -
复用对象: 避免频繁创建和销毁对象。如果需要多次序列化或反序列化同一类型的数据，可以考虑使用对象池。
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减少内存分配: 尽量预先分配足够的内存，避免在序列化或反序列化过程中频繁进行内存扩展。可以使用
sync.Pool
来复用buffer。
使用流式API: 对于大型JSON数据，使用流式API可以显著减少内存占用和提高性能。jsoniter也支持流式API。
避免不必要的字段序列化/反序列化: 使用
json:"-"
标签忽略不需要序列化/反序列化的字段。使用正确的类型: 选择合适的类型可以减少类型转换的开销。例如，使用
int64
代替float64
存储整数。编译时优化: 确保你的代码在编译时进行了优化。使用
-gcflags="-l"
可以禁用内联优化，有时反而能提升性能，具体情况需要测试。
jsoniter为何比标准库快？
jsoniter采用了多种优化策略，其中最重要的是：
- 编译时代码生成: jsoniter可以根据JSON结构生成特定的序列化/反序列化代码，避免了运行时的反射开销。
- 零拷贝: 在某些情况下，jsoniter可以避免不必要的内存拷贝，直接将数据写入输出流。
- 更高效的算法: jsoniter使用了更高效的算法来解析JSON数据。
标准库
encoding/json则更加注重通用性和兼容性，牺牲了一些性能。
如何基准测试jsoniter与标准库的性能差异？
可以使用
testing包进行基准测试。以下是一个简单的示例：
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"testing"
jsoniter "github.com/json-iterator/go"
)
type MyStruct struct {
Name string `json:"name"`
Age int `json:"age"`
Address string `json:"address"`
}
var data = MyStruct{
Name: "John Doe",
Age: 30,
Address: "123 Main St",
}
func BenchmarkStdJSONMarshal(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
_, err := json.Marshal(data)
if err != nil {
b.Fatal(err)
}
}
}
func BenchmarkJsoniterMarshal(b *testing.B) {
json := jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary
for i := 0; i < b.N; i++ {
_, err := json.Marshal(data)
if err != nil {
b.Fatal(err)
}
}
}
func BenchmarkStdJSONUnmarshal(b *testing.B) {
jsonData := `{"name":"John Doe","age":30,"address":"123 Main St"}`
for i := 0; i < b.N; i++ {
var d MyStruct
err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &d)
if err != nil {
b.Fatal(err)
}
}
}
func BenchmarkJsoniterUnmarshal(b *testing.B) {
jsonData := `{"name":"John Doe","age":30,"address":"123 Main St"}`
json := jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary
for i := 0; i < b.N; i++ {
var d MyStruct
err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &d)
if err != nil {
b.Fatal(err)
}
}
}
func main() {
testing.Main(nil, nil, nil)
}
运行
go test -bench=.可以得到基准测试结果。 注意，不同的数据结构和使用场景下，性能差异可能会有所不同。
除了jsoniter，还有其他优化JSON序列化/反序列化的方法吗？
除了使用更快的库（如jsoniter），还可以考虑以下方法：
- 自定义序列化/反序列化逻辑: 对于特定的数据结构，可以编写自定义的序列化/反序列化逻辑，避免使用反射。这通常能带来最大的性能提升，但需要更多的工作。
- 使用其他数据格式: 如果性能是关键，可以考虑使用其他数据格式，例如Protocol Buffers或MessagePack。这些格式通常比JSON更紧凑和高效。
- 减少JSON数据的大小: 尽量减少JSON数据的大小，例如，使用更短的字段名，避免不必要的字段。
- 缓存: 缓存序列化/反序列化的结果，避免重复计算。
jsoniter的缺点是什么？
虽然jsoniter通常比标准库更快，但也存在一些缺点：
- API不完全兼容: jsoniter的API与标准库略有不同，可能需要修改现有代码。
- 配置复杂: jsoniter提供了大量的配置选项，需要花时间学习和理解。
- 错误处理: 在某些情况下，jsoniter的错误处理可能不如标准库完善。
- 编译时间: 使用编译时代码生成可能会增加编译时间。
- 学习曲线: 相对于标准库，jsoniter有更高的学习曲线。
因此，在选择jsoniter之前，需要权衡其优点和缺点，并根据实际情况做出选择。
