网上查找“java json”,发现大家使用最多的还是json-lib来进行java对象的序列化成json对象和反序列化成java对象的操作。但是之前在网上也看到过一往篇关于json序列化性能比较的文章,不过一下子找不到了,所以没有引用。另外公司同事也做过类似的测试,结果都表明,json-lib的性能不太令人满意,而一个叫jackson的json序列化工具却表现不俗,另外,json-lib对null值的处理让人也感觉比较困惑。 
    这里,我也对这两个java json工具进行了一次粗略的测试,主要测试从java对象序列化成json字符串的性能。按以下三种方式进行:

  1. 使用jackson,并在每次循环中重用ObjectMapper对象(jackson with cache)
  2. 使用jackson,并在每次循环中重新生成ObjectMapper对象(jackson without cache)
  3. 使用json-lib
  4. 直接使用StringBuffer进行字符串拼接

因为见过有人在使用jackson时,每次都new 一个ObjectMapper的情况,而在官方教程中看到过这样一段话(can reuse, share globally)http://jackson.codehaus.org/Tutorial

  1. ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // can reuse, share globally
  2. User user = mapper.readValue(new File("user.json"), User.class);

即ObjectMapper可以重用,所以这里同时进行重用和不重用方式的测试,另外还测试直接使用StringBuffer拼接字符串的方式,以比较json序列化与原始的java方法的性能差异。 
    这里以不断增加并发线程数,每个线程循环进行1000次序列化,每次进行100次测量,结果取一个线程跑完(即序列化完1000次)的时间平均值的方式测试在多线程并发情况下的性能。

  1. 平均时间为一个线程跑完时间 = 总时间/测量次数/线程数

测试的java对象包含了基本类型属性和复杂属性,并且对象具有继承关系。 
 
 
 
 
    注:内存使用情况的数据据仅供参考,这个结果并不准确,因为受机器影响比较大,每次测试差异也比较大,不能准确说明问题,但还是可以参考一下。

  1. 从上面的两个时间性能的图中可以看出,无论是在低并发还是高并发的情况下,时间性能上,jackson使用重用ObjectMapper方式大大优于使用json-lib方式,甚于jackson使用非重用ObjectMapper方式也略优于json-lib方式。另外也可以看出,jackson在重用ObjectMapper的方式下,性能几乎接近于直接使用StringBuffer的append方法拼接了,尤其在高并发的情况下,两者的曲线几乎要重合了。从这里可以看出jackson的性能非常出色。
  2. 另外,从两个空间性能的图中得出的结论与时间性能基本相同,但是由于内存的使用量波动较大,每次测量的结果也相差比较大,并不十分准确,但还是可以看出个大概。
  3. 此外,还发现一个现象,在低线程数的情况下,只开一个线程的时间性能要比同时开多个线程的时间性能差不少,具体原因还有待分析,不知道是否与双核CPU有关。

另外附上测试代码json-test.rar,其中使用了一个同事写的测试工具,叫nanobench.jar的jar包(这个工具会在每次测试前每做一次“预热”,以排除干扰,因为java虚拟机刚开始运行时会比较慢。并在测试前会做机器资源清理工作,以减小每次测试受上次测试的影响,参考源码:http://code.google.com/p/nanobench/source/checkout)。

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