本篇通过JMH来测试一下Java中几种常见的JSON解析库的性能。每次都在网上看到别人说什么某某库性能是如何如何的好,碾压其他的库。但是百闻不如一见,只有自己亲手测试过的才是最值得相信的。
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式,一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心,除非是在性能要求比较高的系统。
目前对于Java开源的JSON类库有很多种,下面我们取4个常用的JSON库进行性能测试对比, 同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。
这4个JSON类库分别为:Gson,FastJson,Jackson,Json-lib。
简单介绍
选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑:
字符串解析成JSON性能
字符串解析成JavaBean性能
JavaBean构造JSON性能
集合构造JSON性能
易用性
先简单介绍下四个类库的身份背景。
Gson
项目地址:https://github.com/google/gson
Gson是目前功能最全的Json解析神器,Gson当初是为因应Google公司内部需求而由Google自行研发而来,但自从在2008年五月公开发布第一版后已被许多公司或用户应用。
Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数,无依赖,不需要例外额外的jar,能够直接跑在JDK上。
在使用这种对象转换之前,需先创建好对象的类型以及其成员才能成功的将JSON字符串成功转换成相对应的对象。类里面只要有get和set方法,Gson完全可以实现复杂类型的json到bean或bean到json的转换,是JSON解析的神器。
FastJson
项目地址:https://github.com/alibaba/fastjson
Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器,由阿里巴巴公司开发。无依赖,不需要例外额外的jar,能够直接跑在JDK上。
FastJson在复杂类型的Bean转换Json上会出现一些问题,可能会出现引用的类型,导致Json转换出错,需要制定引用。FastJson采用独创的算法,将parse的速度提升到极致,超过所有json库。
Jackson
项目地址:https://github.com/FasterXML/jackson
Jackson是当前用的比较广泛的,用来序列化和反序列化json的Java开源框架。
Jackson社区相对比较活跃,更新速度也比较快, 从Github中的统计来看,Jackson是最流行的json解析器之一,Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。
Jackson优点很多:
Jackson 所依赖的jar包较少,简单易用。
与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比,Jackson 解析大的 json 文件速度比较快。
Jackson 运行时占用内存比较低,性能比较好
Jackson 有灵活的 API,可以很容易进行扩展和定制。
目前最新版本是2.9.4,Jackson 的核心模块由三部分组成:
jackson-core 核心包,提供基于”流模式”解析的相关 API,它包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。Jackson 内部实现正是通过高性能的流模式 API 的 JsonGenerator 和 JsonParser 来生成和解析 json。
jackson-annotations 注解包,提供标准注解功能;
jackson-databind 数据绑定包,提供基于”对象绑定” 解析的相关 API( ObjectMapper )和”树模型” 解析的相关 API(JsonNode);基于”对象绑定” 解析的 API 和”树模型”解析的 API 依赖基于”流模式”解析的 API。
Json-lib
项目地址:http://json-lib.sourceforge.net/index.html
json-lib最开始的也是应用最广泛的json解析工具,json-lib 不好的地方确实是依赖于很多第三方包,对于复杂类型的转换,json-lib对于json转换成bean还有缺陷, 比如一个类里面会出现另一个类的list或者map集合,json-lib从json到bean的转换就会出现问题。json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。
编写性能测试
接下来开始编写这四个库的性能测试代码。
添加maven依赖
当然首先是添加四个库的maven依赖,公平起见,我全部使用它们最新的版本:
<!-- Json libs--> <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>
四个库的工具类
FastJsonUtil.java
public class FastJsonUtil { public static String bean2Json(Object obj) { return JSON.toJSONString(obj); } public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> 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> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> 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> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> 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> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) { return (T) JSONObject.toBean(JSONObject.fromObject(jsonStr), objClass); } }
准备Model类
这里我写一个简单的Person类,同时属性有Date、List、Map和自定义的类FullName,最大程度模拟真实场景。
public class Person { private String name; private FullName fullName; private int age; private Date birthday; private List<String> hobbies; private Map<String, 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 + "] "); if (friends != null) { str.append("Friends: "); for (Person f : friends) { str.append(" ").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 + "]"; } }
JSON序列化性能基准测试
@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime) @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS) @State(Scope.Benchmark) public class JsonSerializeBenchmark { /** * 序列化次数参数 */ @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("陈小二",null)); p=createAPerson("邵同学",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("篮球"); hobbies.add("游泳"); hobbies.add("coding"); newPerson.setHobbies(hobbies); Map<String,String> clothes=new HashMap<String, String>(); clothes.put("coat", "Nike"); clothes.put("trousers", "adidas"); clothes.put("shoes", "安踏"); newPerson.setClothes(clothes); newPerson.setFriends(friends); return newPerson; } }
说明一下,上面的代码中
ResultExporter.exportResult("JSON序列化性能", results, "count", "秒");
这个是我自己编写的将性能测试报告数据填充至Echarts图,然后导出png图片的方法。
执行后的结果图:
从上面的测试结果可以看出,序列化次数比较小的时候,Gson性能最好,当不断增加的时候到了100000,Gson明细弱于Jackson和FastJson, 这时候FastJson性能是真的牛,另外还可以看到不管数量少还是多,Jackson一直表现优异。而那个Json-lib简直就是来搞笑的。^_^
JSON反序列化性能基准测试
@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime) @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS) @State(Scope.Benchmark) public class JsonDeserializeBenchmark { /** * 反序列化次数参数 */ @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":"邵同学","fullName":{"firstName":"zjj_first","middleName":"zjj_middle","lastName":"zjj_last"},"age":24,"birthday":null,"hobbies":["篮球","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":["篮球","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":["篮球","游泳","coding"],"clothes":{"shoes":"安踏","trousers":"adidas","coat":"Nike"},"friends":null},{"name":"陈小二","fullName":{"firstName":"xxx_first","middleName":"xxx_middle","lastName":"xxx_last"},"age":24,"birthday":null,"hobbies":["篮球","游泳","coding"],"clothes":{"shoes":"安踏","trousers":"adidas","coat":"Nike"},"friends":null}]}"; } @TearDown public void shutdown() { } }
执行后的结果图:
从上面的测试结果可以看出,反序列化的时候,Gson、Jackson和FastJson区别不大,性能都很优异,而那个Json-lib还是来继续搞笑的。
以上就是几种几种主流JSON库的基本介绍,希望能对你有所帮助!
以上是对比三家,才发现这款JSON库最好用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

新兴技术对Java的平台独立性既有威胁也有增强。1)云计算和容器化技术如Docker增强了Java的平台独立性,但需要优化以适应不同云环境。2)WebAssembly通过GraalVM编译Java代码,扩展了其平台独立性,但需与其他语言竞争性能。

不同JVM实现都能提供平台独立性,但表现略有不同。1.OracleHotSpot和OpenJDKJVM在平台独立性上表现相似,但OpenJDK可能需额外配置。2.IBMJ9JVM在特定操作系统上表现优化。3.GraalVM支持多语言,需额外配置。4.AzulZingJVM需特定平台调整。

平台独立性通过在多种操作系统上运行同一套代码,降低开发成本和缩短开发时间。具体表现为:1.减少开发时间,只需维护一套代码;2.降低维护成本,统一测试流程;3.快速迭代和团队协作,简化部署过程。

Java'splatformindependencefacilitatescodereusebyallowingbytecodetorunonanyplatformwithaJVM.1)Developerscanwritecodeonceforconsistentbehavioracrossplatforms.2)Maintenanceisreducedascodedoesn'tneedrewriting.3)Librariesandframeworkscanbesharedacrossproj

要解决Java应用程序中的平台特定问题,可以采取以下步骤:1.使用Java的System类查看系统属性以了解运行环境。2.利用File类或java.nio.file包处理文件路径。3.根据操作系统条件加载本地库。4.使用VisualVM或JProfiler优化跨平台性能。5.通过Docker容器化确保测试环境与生产环境一致。6.利用GitHubActions在多个平台上进行自动化测试。这些方法有助于有效地解决Java应用程序中的平台特定问题。

类加载器通过统一的类文件格式、动态加载、双亲委派模型和平台无关的字节码,确保Java程序在不同平台上的一致性和兼容性,实现平台独立性。

Java编译器生成的代码是平台无关的,但最终执行的代码是平台特定的。1.Java源代码编译成平台无关的字节码。2.JVM将字节码转换为特定平台的机器码,确保跨平台运行但性能可能不同。

多线程在现代编程中重要,因为它能提高程序的响应性和资源利用率,并处理复杂的并发任务。JVM通过线程映射、调度机制和同步锁机制,在不同操作系统上确保多线程的一致性和高效性。


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