JSON已经成为当前服务器与WEB应用之间数据传输的公认标准,不过正如许多我们所习以为常的事情一样,你会觉得这是理所当然的便不再深入思考了。我们很少会去想用到的这些JSON库到底有什么不同,但事实上它们的确是不太一样的。因此,我们运行了一个基准测试来对常用的几个JSON库进行了测试,看看在解析不同大小的文件时哪个库的速度是最快的。下面我会把结果分享给大家。
JSON通常用于传输及解析大文件。这对运行在Hadoop或者是Spark集群上的数据处理程序而言是个很常见的场景。在给定的文件大小下,你可以看到不同库之间的解析速度存在着明显的差别。
高吞吐量的情况下,会频繁地传输并解析小文件,因此一开始的时候可能性能的差距并不明显。但如果你需要在非常高负载下频繁地解析大量的小文件,差距就开始增大了。微服务及分布式架构经常会使用JSON来传输此类文件,因为这已经是WEB API的事实标准。
不是所有的JSON库都叫"特仑苏"。如何根据使用场景才选择正确的库是相当重要的。希望这个基准测试能够对你有所帮助。
JSON.simple vs GSON vs Jackson vs JSONP我们选择了四个主流的JSON库来进行基准测试:JSON.simple, GSON, Jackson以及JSONP。在Java中进行JSON解析通常都会用到这几个库,选择它们的原因是它们在Github项目中的亮相频率很高。
下面便是我们所测试的JSON库:
基准测试我们同时使用大文件和小文件对这些库进行了基准测试。随着文件大小的不同,处理这些文本所需要的系统资源也会随之上升。
这个基准测试主要关注两个关键场景:大文件下(190MB)的解析速度与小文件(1KB)下的解析速度。大文件取自这里: https://github.com/zeMirco/sf-city-lots-json 。小文件是从这里随机生成的: 。
不管是大文件还是小文件,我们都会用同一个库重复运行10次。对于每一个大文件,我们都会用同一个库来分别运行10次。而对于小文件,在单个库的单次运行中会重复执行10000次。在小文件测试的各次迭代中,文件内容都不会驻留在内存里,测试所运行的机器是AWS的c3.large实例。
大文件的完整测试结果如下,我对小文件的结果求了个平均值。想要看完整的结果,请移步 这里 。如果想看小文件测试的源码,请从 这里 下载。
大文件结果
结果相差甚大!Jackson与JSON.simple领跑了这轮测试,整体来看Jackson又要略优于JSON.simple。从测试运行的平均结果来看,Jackson与JSON.simple在大文件上的表现要优秀一些,而JSONP排名第三落后甚远,GSON更是遥遥垫底。
我们再把结果换算成百分比看下。平均来看Jackson要胜出一筹。下面是结果的百分比数据,可以从两个维度来进行比较:
不同库之间的性能差别着实不小。
结论:Jackson以略微优势胜出。JSON.simple紧随其后,而剩下两个库则远远落后。
小文件结果
上表记录的是对每个文件解析10次的平均时间,总的平均时间见下方。各个库在小文件测试中夺冠的次数如下:
这个结果貌似很有说服力。然而,从所有文件的平均结果来看,GSON这个冠军还是当之无愧的,JSON.simple和JSONP的二三名之争应该没什么悬念。Jackson这轮却是垫底了。尽管JSON.simple没有在任何文件上夺得第一,但总体来看它的解析速度却是排名第二位的。而JSONP尽管在许多文件上都拿到了冠军,但平均来看却只拿到了第三名的成绩。
还有一个值得注意的是,尽管Jackson是这轮最慢的库,但是它在所有文件中的表现都非常一致,其它三个库虽然偶然会比Jackson快很多,但在另一些文件上的解析速度却是旗鼓相当甚至更差。
我们再把这些数字转换成百分比看看,还是同样的两个维度:
和大文件测试相比,这次的差距相对要小一些,但也还是不容忽视的。
结论:很不幸的是,JSON.simple又以微弱的劣势与冠军失之交臂,这轮GSON胜。JSONP仍是千年老三而这回Jackson则赶了个晚集。
总结解析速度并非衡量一个JSON库的唯一指标,但它的确非常重要。通过运行这次基准测试,我们发现没有一个库能在所有文件上击败对手。大文件中表现优秀的却在小文件上栽了根头,反之亦然。
如果要从解析速度来看选择哪个库的话还得取决于你的使用场景。
除非不考虑解析速度,不然JSONP完全没有什么值得称道的。它在大文件和小文件上的表现与其它库相比都很糟糕。所幸的是,Java 9很快便会有原生的JSON实现了,相信JSONP将来的表现仍然值得期待。
终于讲完了。如果你对JSON库的解析速度比较敏感的话,大文件选Jackson,小文件选GSON,两者则JSON.simple。如果你对这次的基准测试有什么疑问请在下方留言。
来自: