orjson性能是标准json的2–6倍，但需严格匹配bytes输入/输出、显式启用datetime/uuid支持，且缓存仅针对重复键名；fastapi中需重写jsonresponse.render()才能生效。
orjson 能把 JSON 解析速度提至标准 json 模块的 2–6 倍，但直接替换会出错——它不接受 str 输入，也不返回 str，且默认不处理 datetime 等类型，除非显式启用选项。
orjson.loads 只接受 bytes，传 str 会报 TypeError: expected bytes, received str
标准 json.loads() 接受 str 或 bytes，而 orjson.loads() 严格只认 bytes。这是性能优化的代价：跳过 UTF-8 解码步骤，直接解析原始字节流。
- 错误写法：
orjson.loads('{"a": 1}') → TypeError - 正确写法：先 encode，或从文件/网络读取时用
rb模式orjson.loads(b'{"a": 1}')或orjson.loads(f.read())（f = open(..., "rb")） - 若已有
str，必须手动转：orjson.loads(s.encode("utf-8"))，但会抵消部分性能优势
orjson.dumps 默认返回 bytes，不是 str，且不自动处理 datetime/UUID
orjson.dumps() 总是返回 bytes，不像 json.dumps() 默认返回 str。同时，它对非 JSON 原生类型（如 datetime、UUID、dataclass）完全拒绝，除非加 option 参数。
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- 基础用法：
data = orjson.dumps({"x": 42})→ 得到b'{"x":42}'，需显式.decode("utf-8")才能当字符串用 - 要支持
datetime：必须加option=orjson.OPT_NAIVE_UTC（假设本地时区）或orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS等组合 - 要支持
UUID：需配合orjson.OPT_UUID_HEX或自定义default函数（注意：orjson不支持default回调，只能靠内置 option 或预处理）
缓存机制只作用于键名，不缓存整个 JSON 对象
orjson 的“内存缓存”不是你理解的“缓存解析结果”，而是针对 JSON 对象中重复出现的字段名（如 thousands 个 "id"、"name"）做字符串引用复用。它用 CachedKey + 2048 项 LRU 风格哈希表加速键匹配，对值内容、嵌套结构、对象数量无缓存效果。
- 适合场景：大量同构对象（如日志列表、API 返回数组），字段名高度重复
- 不适合场景：每次解析的 JSON 结构都不同，或字段名随机（如用户自定义 schema）
- 无法关闭或调优该缓存——它是硬编码的全局单例，容量固定为 2048，算法不可配
FastAPI / Pydantic 场景下替换需绕过默认序列化链
在 FastAPI 中直接 import orjson 并不自动生效。FastAPI 默认走 Pydantic 的 .json() 或内部 json.dumps()，不会调用 orjson。必须重写响应渲染逻辑。
- 推荐做法：继承
JSONResponse，重写render()方法，内部用orjson.dumps() - 关键细节：Pydantic 模型需先调
.dict()或.model_dump()（v2），再交给orjson.dumps()；不能传模型实例直出 - 避坑点：若用了
orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY，确保 NumPy 数组已安装，否则运行时报AttributeError
最常被忽略的是输入类型契约——orjson.loads() 的 bytes 强制要求和 orjson.dumps() 的零回调设计，让很多“一键替换”尝试在第一行就失败。别把它当成 drop-in 替代，而要当作一个需要适配数据流转路径的新协议。
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