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作者：飛污熊? 來源：http://t.cn/EK6Wr5G

# 概述

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，一般情況我們對于JSON解析構造的性能并不需要過于關心，除非是在性能要求比較高的系統。

目前對于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。

• 字符串解析成?JSON性能

• 字符串解析成?JavaBean性能

• JavaBean 構造?JSON性能

• 集合構造?JSON性能

• 易用性

先簡單介紹下四個類庫的身份背景。

1、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后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。 類里面只要有?get和?set方法，?Gson完全可以實現復雜類型的?json到?bean或?bean到?json的轉換，是?JSON解析的神器。

2、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在復雜類型的?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采用獨創的算法，將?parse的速度提升到極致，超過所有?json庫。

3、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，?SpringMVC的默認?json解析器便是?Jackson。

優點

• Jackson?所依賴的jar包較少，簡單易用。

• 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。

• Jackson?運行時占用內存比較低，性能比較好

• Jackson?有靈活的 API，可以很容易進行擴展和定制。

其核心模塊由三部分組成。

jackson-core?核心包，提供基于”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。

jackson-annotations?注解包，提供標準注解功能；

jackson-databind?數據綁定包，提供基于”對象綁定” 解析的相關 API(?ObjectMapper?)和”樹模型” 解析的相關 API(?JsonNode)；基于”對象綁定” 解析的 API 和”樹模型”解析的 API 依賴基于”流模式”解析的 API。

為什么?Jackson的介紹這么長啊？因為它也是本人的最愛。

4、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于很多第三方包，對于復雜類型的轉換，?json-lib對于?json轉換成?bean還有缺陷， 比如一個類里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。

# 性能測試

接下來開始編寫這四個庫的性能測試代碼。

1、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-libgroupId> <artifactId>json-libartifactId> <version>2.4version> <classifier>jdk15classifier>dependency><dependency> <groupId>com.google.code.gsongroupId> <artifactId>gsonartifactId> <version>2.8.2version>dependency><dependency> <groupId>com.alibabagroupId> <artifactId>fastjsonartifactId> <version>1.2.46version>dependency><dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.coregroupId> <artifactId>jackson-databindartifactId> <version>2.9.4version>dependency><dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.coregroupId> <artifactId>jackson-annotationsartifactId> <version>2.9.4version>dependency>

2、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); }}

3、準備Model類

Person.java

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 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();????}}

FullName.java

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 + "]"; }}

這里我寫一個簡單的?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。

4、JSON序列化性能基準測試

JsonSerializeBenchmark.java

@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 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 friends=new ArrayList(); 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 friends) { Person newPerson=new Person(); newPerson.setName(name); newPerson.setFullName(new FullName("zjj_first", "zjj_middle", "zjj_last")); newPerson.setAge(24); List hobbies=new ArrayList(); hobbies.add("籃球"); hobbies.add("游泳"); hobbies.add("coding"); newPerson.setHobbies(hobbies); Map clothes=new HashMap(); clothes.put("coat", "Nike"); clothes.put("trousers", "adidas"); clothes.put("shoes", "安踏"); newPerson.setClothes(clothes); newPerson.setFriends(friends); return newPerson; }}

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，然后導出png圖片的方法，具體代碼我就不貼了。

執行后的結果圖：

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明細弱于?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。

5、JSON反序列化性能基準測試

JsonDeserializeBenchmark.java

@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 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() { }}

執行后的結果圖：

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。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的fastjson jar包_经过性能对比，我发现温少的FastJson真牛。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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