FastJson、Jackson、Gson、Hutool，JSON解析哪家强？JMH基准测试来排行

news2024/11/14 18:52:39

首发公众号:【赵侠客】

引言

在前面《释放你九成的带宽和内存：GZIP在解决Redis大Key方面的应用》一文中我使用GZIP算法对JSON格式数据进行了压缩，可以减小88%的空间，文中也提到了目前JSON格式在我们项目中应用的非常广泛几乎无处不在。压缩JSON格式数据可以大大降低我们的存储和带宽成本，我们知道数据格式的转换过程是需要消耗CPU计算资源的，JSON格式数据转换的快慢也会直接影响我们接口响应的快慢，甚至影响我们系统的吞吐量，所以本文针对市面上主流的5种JSON解析工具FastJson、FastJson2、JackSon、Gson、Hutool-JSON使用JAVA基准测试分别对小JSON、中JSON、大JSON的序列化和返序列化共6项指标进行测试，最后给出了测试排行榜，希望最后的排行榜能对您在做JSON工具选型时有一定的帮助。

二、准备工作

2.1 JMH基准测试

平时我们做代码性能测试可能就是在代码执行前通过System.currentTimeMillis()获取一下当前时间，代码执行后再获取一个当前时间，然后两个时间相减得出代码的运行时间，这种测试是非常不准确的，包括获取时间的精度、JIT编译优化导致性能测试结果不稳定、系统当前的负载，包括CPU、内存、磁盘I/O等会影响测试结果、Java虚拟机（JVM）需要一段时间来预热也会影响测试结果。所以为了测试的准确性，本文使用JMH(Java Microbenchmark Harness)进行测试，JMH是由OpenJDK/Oracle维护的Java基准测试工具，它旨在帮助开发人员编写准确的基准测试，以避免常见的基准测试陷阱，并提供可靠的性能测试结果。因为使用的JMH基准测试所以测试结果应该是有说服力的。

添加JMH Maven依赖：

<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.36</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.36</version>
</dependency>

JMH测试代码：

@State(Scope.Thread)
public class HelloBenchmark {
    @Benchmark
    public void testMethod() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(10);
    }
    @Test
    public void testBenchmark() throws Exception {
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(HelloBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1) //进程数
                .threads(1) //线程数
                .warmupIterations(1) 
                .measurementIterations(1)
                .mode(Mode.Throughput)
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
}

JMH测试结果：

Benchmark   Mode   Score    Units
testMethod  thrpt  64.579   ops/s

2.2 测试JSON工具的版本

同一款工具不同的版本性能差距往往比较明显，针对被测试的5种JSON解析工具选择了目前主流的版本，本文测试的结果也仅限于以下版本：

Tool版本
FastJson22.0.52
FastJson1.2.83
Jackson2.17.2
Gson2.11.0
Hutool5.8.23

以下为各工具版本对应的Maven依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId>
    <artifactId>fastjson2</artifactId>
    <version>2.0.52</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.83</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.17.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.17.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.11.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-json</artifactId>
    <version>5.8.23</version>
</dependency>

2.3 测试平台

测试代码跑出的得分是依赖于JDK版本和运行代码的机器，不同机器跑出的得分差异是很大的，以下是我的测试机器、JDK版本和IDE版本：

  • 硬件 : MacBook Pro 16GB 13英寸 M2 2022 macOS Ventura 13.5.1 (22G90)
  • JDK : Azul Zulu 17.0.8 - aarch64
  • IDE : IntelliJ IDEA 2024.2 (Ultimate Edition

2.4 测试代码

测试中我针对小JSON、中JSON、大JSON做序列化和反序列化跑分。其中小、中、大JSON我的定义为：

  • 小JSON

任何一个系统都会有用户信息，我想获取用户详情接口返回的用户信息JSON应该是最能代表我们日常项目开发中对小JSON的定义，所以我选择一条用户信息做为小JSON来做序列化和反序列化测试。以下为用户对象的定义：

@Data
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private String trueName;
    private Integer age;
    private String sex;
    private Date createTime;
}
  • 中JSON

在实际项目中我们除了有大量获取详情接口外，其次应该就是获取列表接口了，一般分页返回数据条数为10条或者20条，这里我选取20条用户信息做为我对中JSON的测试数据，我想这应该是非常具有代表性的中JSON数据。中JSON的数据定义：

private List<User> users;
@Setup
public void setup() {
    users = new ArrayList<>();
    IntStream.range(1, 20).forEach(x -> {
        User user = new User();
        user.setId(1L);
        user.setName(RandomUtil.randomString("公众号:赵侠客",100));
        user.setAge(29);
        user.setSex("男");
        user.setTrueName(RandomUtil.randomString("公众号:赵侠客",100));
        user.setCreateTime(new Date());
        users.add(user);
    });
}
  • 大JSON

每个项目中大JSON可能都不一样，我以博客系统为例，我觉得大JSON可能就是文章正文中的HTML富文本数据，所以测试数据中的大JSON我选择了公众号文章详情页中的HTML富文本数据。以下为大JSON对象定义：

@Data
public class Article {
    private Long id;
    private String author;
    private Long tenantId;
    private String title;
    private String subTitle;
    private String htmlContent;
    private Date publishTime;
}

@Setup
public void setup() throws IOException {
    article = new Article();
    article.setId(10000L);
    article.setTenantId(10000L);
    article.setAuthor("公众号：赵侠客");
    article.setPublishTime(new Date());
    article.setTitle(RandomUtil.randomString("主标题", 100));
    article.setSubTitle(RandomUtil.randomString("副标题", 50));
    article.setHtmlContent(new String(Files.readAllBytes(Paths.get("article.html"))));
}

大JSON部分数据内容

完成对小JSON,中JSON,大JSON数据的定义后，就可以使用JMH做基准测试了，以下为小JSON序列化测试代码：

@State(Scope.Thread)
public class SmallJsonSerialize {
    private User user;
    private ObjectMapper mapper;
    private Gson gson;

    @Setup
    public void setup() {
        user = new User();
        user.setId(1L);
        user.setName("赵侠客");
        user.setAge(29);
        user.setSex("男");
        user.setTrueName("公众号");
        user.setCreateTime(new Date());
        mapper = new ObjectMapper();
        gson = new Gson();
    }

    @TearDown
    public void tearDown() {
        user = null;
        mapper = null;
        gson = null;
    }

    @Benchmark
    public void testFastJson() {
        String json = JSON.toJSONString(user);
    }

    @Benchmark
    public void testFast2Json() {
        String json = com.alibaba.fastjson2.JSON.toJSONString(user);
    }

    @Benchmark
    public void testHutoolJson() {
        String json = JSONUtil.toJsonStr(user);
    }

    @Benchmark
    public void testJackson() throws JsonProcessingException {
        String json = mapper.writeValueAsString(user);
    }

    @Benchmark
    public void testGson() {
        String json = gson.toJson(user);
    }

    @Test
    public void testBenchmark() throws Exception {
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(SmallJsonSerialize.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .threads(1)
                .warmupIterations(1)
                .measurementIterations(1)
                .mode(Mode.Throughput)
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
}

三、JSON序列化测试

3.1 小JSON序列化测试

3.1.1 小JSON序列化跑分：

Benchmark    Score        Units
FastJson2    13653527.046 ops/s
FastJson     8502829.931  ops/s
Gson         1217934.274  ops/s
HutoolJson   437293.524   ops/s
Jackson      5779830.068  ops/s

从结果的值来看小JSON序列化都是非常快的，我们的HTTP接口响应时间基本上都是在几十毫秒到几秒之间，对小JSON做一次序列化可以说对我们的接口性能没有任何影响，如果你的项目只有这些小JSON感觉可以闭眼选工具，项目中引用了哪个就用哪个或者哪个用的习惯就用哪个，把主要精力放在业务上没必要太纠结JSON工具的选型。不过今天我们是极客，要有追究极致的精神，我对5种结果做了得分的排名，Score为JMH的跑分，

百分制：最大Score的得100分，其它为 100*(Score/最大值)

3.1.2 小JSON序列化排名：

ToolScore百分制
FastJson213653527100
FastJson850282962.3
Jackson577983042.3
Gson12179348.9
Hutool4372933.2

看到这个排名后我有两点想说的：

  • FastJson2，无敌是多么，多么寂寞
  • Hutool，@所有人，大家看看自己在项目中有没有使用Hutool-Json，有用到的来下我办公室

3.2 中JSON序列化测试

3.2.1 中JSON序列化跑分:

Benchmark   Score       Units
FastJson2   236910.655  ops/s
FastJson    173386.528  ops/s
Gson        50937.391   ops/s
HutoolJson  10928.165   ops/s
Jackson     212457.203  ops/s

对于中JSON序列化来说分值就大幅度下降了，最差的Hutool 一秒只能序列化1万多次，也就是说做一次JSON转换需要0.1毫秒，做10次也就是1毫秒，如里接口中有大量中JSON序列化调用会对我们接口响应时间有一定影响。

3.2.2 中JSON序列化排名：

ToolScore百分制
FastJson2236910100
Jackson21245789.7
FastJson17338673.2
Gson5093721.5
Hutool109284.6

看到这个排名后我有二点想说的：

  • FastJson2，无敌是多么，多么空虚
  • Hutool，@所有人，大家看看自己在项目中有没有使用Hutool-Json，有用到的来下我办公室

3.3 大JSON序列化测试

3.3.1 大JSON序列化跑分：

Benchmark    Score     Units
FastJson2   9650.211   ops/s
FastJson    4791.032   ops/s
Gson        5835.649   ops/s
HutoolJson  1035.357   ops/s
Jackson     13398.324  ops/s

大JSON的序列化得分已经降到最差的Hutool-Json执行一次需要1毫秒了，我这还是在M2上跑的，然后我又在PC电脑上跑了一下：

Benchmark   Score      Units
Fast2Json   5788.067   ops/s
FastJson    2480.132   ops/s
Gson        2176.535   ops/s
HutoolJson  455.914    ops/s
Jackson     5276.439   ops/s

上面是在 Intel® Core™ i7-4790K CPU @ 4.00GHz跑的结果，可以看出最差了执行一次JSON序列化需要2毫秒，所参大JSON解析的快慢非常影响我们的接口性能了。

3.3.2 大JSON序列化排名：

ToolScore百分制
Jackson13398100
FastJson2965072.0
Gson583543.6
FastJson479135.8
Hutool10357.7

看到这个排名后我有二点想说的：

  • Jackson，做为SpringBoot默认json序列化工具是有原因的
  • Hutool，@所有人，大家看看自己在项目中有没有使用Hutool-Json，有用到的来下我办公室

四、JSON反序列化测试

4.1 小JSON反序列化测试

4.1.1 小JSON反序列化跑分：

Benchmark   Score        Units
FastJson2  11654586.191  ops/s
FastJson   5980216.867   ops/s
Gson       2415733.238   ops/s
HutoolJson 855421.710    ops/s
Jackson    3194855.332   ops/s

4.1.2 小JSON反序化排名：

ToolSSSDS变化百分制
FastJson21365352711654586-14.6%100
FastJson85028295980216-29.7%51.3
Jackson12179343194855+162.3%27.4
Gson4372932415733+452.4%20.7
Hutool5779830855421-85.2%7.3

其中：

  • SS( Small Serialize) ，小JSON序列化跑分,
  • SDS(Small Deserializer) ，小JSON反序列化跑分
  • 变化，相比自身小JSON序列化跑分增减百分比

看到这个排名后我有四点想说的：

  • FastJson2，无敌是多么，多么寂寞
  • Jackson&Gson，相比于序列化反序列化快多了
  • FastJson&FastJson2，你很强但是却输给了自己
  • Hutool，@所有人，大家看看自己在项目中有没有使用Hutool-Json，有用到的来下我办公室

4.2 中JSON反序列化测试

4.2.1 中JSON反序列化跑分：

Benchmark  Score         Units
FastJson2   691572.756   ops/s
FastJson    495493.338   ops/s
Gson        174852.543   ops/s
HutoolJson  37997.839    ops/s
Jackson     216731.673   ops/s

4.2.2 中JSON反序列化排名：

ToolMSMDS变化百分制
FastJson2236910691572+191.9%100
FastJson173386495493+185.8%71.6
Jackson212457216731-2.0%31.3
Gson50937174852+243.3%25.3
Hutool5093737997-25.4%5.5

其中：

  • MS(Medium Serialize) ，中JSON序列化跑分,
  • MDS(Medium Deserializer) ，中JSON反序列化跑分
  • 变化，相比自身中JSON序列化跑分增减百分比

看到这个排名后我有三点想说的：

  • FastJson2，无敌是多么，多么空虚
  • FastJson2&FastJson，不但强还比自己序列化强
  • Hutool，@所有人，大家看看自己在项目中有没有使用Hutool-Json，有用到的来下我办公室

4.3 大JSON反序列化测试

4.3.1 大JSON反序列化跑分：

Benchmark   Score     Units
FastJson2   8555.106  ops/s
FastJson    9002.889  ops/s
Gson        6141.212  ops/s
HutoolJson  1252.990  ops/s
Jackson     4614.815  ops/s

4.3.2 大JSON反序列化排名：

ToolBSBDS变化百分制
FastJson47919002+87.9100
FastJson296508555-11.395.0
Gson58356141+5.268.2
Jackson133984614-65.651.3
Hutool10351252+20.913.9

其中：

  • BS(Big Serialize) ，大JSON序列化跑分
  • BDS(Big Deserializer) ，大JSON反序列化跑分
  • 变化，相比自身大JSON序列化跑分增减百分比

看到这个排名后我有三点想说的：

  • FastJson2，青出于蓝而胜于蓝，可是你没想到人家还留了一手
  • FastJson，教会徒弟饿死师傅这个道理你是懂的
  • Hutool，@所有人，大家看看自己在项目中有没有使用Hutool-Json，有用到的来下我办公室

排行榜

Tool排名总分百分制SSMSBSSDSMDSBDS
FastJson2状元56710010010072.010010095.0
FastJson榜眼394.269.562.373.235.851.371.6100
Jackson探花34260.342.389.710027.431.351.3
Gson进士188.233.28.921.543.620.725.368.2
Hutool孙山42.27.43.24.67.77.35.513.9

其中：

  • 排名，根据总得分降序
  • 总分，6项得分总和
  • 百分制，总得分最大为100分， 100*(最大总分-自己)/(最大总分)
  • SS，小JSON序列化得分
  • MS，中JSON序列化得分
  • BS，大JSON序列化得分
  • SDS，小JSON反序列化得分
  • MDS，中JSON反序列化得分
  • BDS，大JSON反序列化得分

JSON解析性能排行榜

看到这个排行榜后我有5点想说的：

  • FastJson2，无敌是多么，多么寂寞、无敌是多么，多么空虚
  • FastJson，长江后浪推前浪,前浪被拍在沙滩，你的漏洞那么多，该退休了
  • Jackson，SpringBoot看上的没毛病
  • Gson，你没存在感的原因要从别人找起，不是你不优秀，是优秀的人了太多了
  • Hutool， @公众号 @赵侠客 你们两个工作交接一下，明天不用来了

最后本测试纯个人自娱自乐，由于本人开发水平有限，如果怀疑测试结果，可以评论区交流或者可以下载源码自己跑分：

GitHub：https://github.com/whzhaochao/JsonBenchmark

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目录 一. vue组件 1.1 为什么用组件 1.2 vue组件 1.3 基础使用 1.4 全局 - 注册使用 1.5 局部 - 注册使用 1.4 用less写的样式 二. Vue组件之间传值(重点) 2.1 父组件向子组件传值 2.2 子组件向父组件传值 2.3 兄弟之间的传递 三. vue生命周期 3.1 含义 3.2 钩子…
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phpmyadmin报错mysqli::real_connect(): (HY000/1045): Access denied for user ‘

phpmyadmin报错mysqli::real_connect(): (HY000/1045): Access denied for user ‘

问题分析 这是因为本身还安装了MySQL&#xff0c;导致发生冲突&#xff0c;只需要找到自己安装的进行关闭即可 方法 在任务管理器(快捷键&#xff1a;ctrlaltdelete)-服务中&#xff0c;找到对应的MySQL进行关闭
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JavaFX应用更新检测功能（在线自动更新方案）

JavaFX应用更新检测功能（在线自动更新方案）

JavaFX开发的桌面应用属于C端&#xff0c;一般来说需要版本检测和自动更新功能&#xff0c;这里记录一下一种版本检测和自动更新的方法。 1. 整体方案 JavaFX.应用版本检测、自动更新主要涉及一下步骤&#xff1a; 读取本地应用版本拉取远程版本并比较两个版本如果需要升级&…
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数字化转型的战略规划应该怎么做？（附IBM-IT战略规划方法论PPT下载）

数字化转型的战略规划应该怎么做？（附IBM-IT战略规划方法论PPT下载）

IBM-IT战略规划方法论PPT-下载链接见文末~ 数字化转型的战略规划是一个系统而复杂的过程&#xff0c;需要从多个维度进行考虑和规划。以下是一些关键步骤和建议&#xff0c;以帮助企业制定有效的数字化转型战略规划&#xff1a; 1. 明确数字化转型愿景和目标 设定愿景&#…
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基于ONSEMI电源管理芯片NCP1607之AC300V高输入电压36W调色温智能电源

基于ONSEMI电源管理芯片NCP1607之AC300V高输入电压36W调色温智能电源

NCP1607PFC在LED智能电源PFC处理部分性价比高&#xff0c;输入电压范围宽到AC90-300V,母线电压420V导致高压低电流整机光效高&#xff0c;成熟芯片可靠新高&#xff0c;没有任何纹波与频闪&#xff0c;智能护眼。 ►场景应用图 ►产品实体图 ►展示板照片 ►方案方块图 ►核心…
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