内容简介:MSON,让JSON序列化更快
问题
我们经常需要在主线程中读取一些配置文件或者缓存数据,最常用的结构化存储数据的方式就是将对象序列化为JSON字符串保存起来,这种方式特别简单而且可以和SharedPrefrence配合使用,因此应用广泛。但是目前用到的Gson在序列化JSON时很慢,在读取解析这些必要的配置文件时性能不佳,导致卡顿启动速度减慢等问题。
Gson的问题在哪里呢?笔者用AndroidStudio的profile工具分析了activity.onCreate方法的耗时情况。
如何优化
知道了性能的瓶颈之后,我们如何去修改呢?我能想到的方法就是尽量减少反射。
Android框架中由JSONObject来提供轻量级的JSON序列化工具,所以我选择用Android框架中的JSONObject来做序列化,然后手动复制到bean就可以去掉所有的反射。
我做了个简单的测试,分别用Gson和JSONObject的方式去序列化一个bean,看下各自速度如何。
使用JSONObject的实现方式如下:
public class Bean { public String key; public String title; public String[] values; public String defaultValue; public static Bean fromJsonString(String json) { try { JSONObject jsonObject = new JSONObject(json); Bean bean = new Bean(); bean.key = jsonObject.optString("key"); bean.title = jsonObject.optString("title"); JSONArray jsonArray = jsonObject.optJSONArray("values"); if (jsonArray != null && jsonArray.length() > 0) { int len = jsonArray.length(); bean.values = new String[len]; for (int i=0; i<len; ++i) { bean.values[i] = jsonArray.getString(i); } } bean.defaultValue = jsonObject.optString("defaultValue"); return bean; } catch (JSONException e) { e.printStackTrace(); } return null; } public static String toJsonString(Bean bean) { if (bean == null) { return null; } JSONObject jsonObject = new JSONObject(); try { jsonObject.put("key", bean.key); jsonObject.put("title", bean.title); if (bean.values != null) { JSONArray array = new JSONArray(); for (String str:bean.values) { array.put(str); } jsonObject.put("values", array); } jsonObject.put("defaultValue", bean.defaultValue); } catch (JSONException e) { e.printStackTrace(); } return jsonObject.toString(); } }
测试代码:
private void test() { String a = "{\"key\":\"123\", \"title\":\"asd\", \"values\":[\"a\", \"b\", \"c\", \"d\"], \"defaultValue\":\"a\"}"; Gson Gson = new Gson(); Bean testBean = Gson.fromJson(a, new TypeToken<Bean>(){}.getType()); long now = System.currentTimeMillis(); for (int i=0; i<1000; ++i) { Gson.fromJson(a, new TypeToken<Bean>(){}.getType()); } Log.d("time", "Gson parse use time="+(System.currentTimeMillis() - now)); now = System.currentTimeMillis(); for (int i=0; i<1000; ++i) { Bean.fromJsonString(a); } Log.d("time", "jsonobject parse use time="+(System.currentTimeMillis() - now)); now = System.currentTimeMillis(); for (int i=0; i<1000; ++i) { Gson.toJson(testBean); } Log.d("time", "Gson tojson use time="+(System.currentTimeMillis() - now)); now = System.currentTimeMillis(); for (int i=0; i<1000; ++i) { Bean.toJsonString(testBean); } Log.d("time", "jsonobject tojson use time="+(System.currentTimeMillis() - now)); }
测试结果
序列化方法 | Gson | JSONObject |
---|---|---|
序列化耗时(ms) | 56 | 9 |
反序列化耗时(ms) | 97 | 7 |
执行1000次JSONObject,花费的时间是Gson的几十分之一。
工具
虽然JSONObject能够解决我们的问题,但在项目中有大量的存量代码都使用了Gson序列化,一处处去修改既耗费时间又容易出错,也不方便增加减少字段。
那么有没有一种方式在使用时和Gson一样简单且性能又特别好呢?
我们调研了 Java 的AnnotationProcessor(注解处理器),它能够在编译前对源码做处理。我们可以通过使用AnnotationProcessor为带有特定注解的bean自动生成相应的序列化和反序列化实现,用户只需要调用这些方法来完成序列化工作。
我们继承“AbstractProcessor”,在处理方法中找到有JsonType注解的bean来处理,代码如下:
@Override public boolean process(Set<? extends TypeElement> set, RoundEnvironment roundEnvironment) { Set<? extends Element> elements = roundEnvironment.getElementsAnnotatedWith(JsonType.class); for (Element element : elements) { if (element instanceof TypeElement) { processTypeElement((TypeElement) element); } } return false; }
然后生成对应的序列化方法,关键代码如下:
JavaFileObject sourceFile = processingEnv.getFiler().createSourceFile(fullClassName); ClassModel classModel = new ClassModel().setModifier("public final").setClassName(simpleClassName); ...... JavaFile javaFile = new JavaFile(); javaFile.setPackageModel(new PackageModel().setPackageName(packageName)) .setImportModel(new ImportModel() .addImport(elementClassName) .addImport("com.meituan.android.MSON.IJsonObject") .addImport("com.meituan.android.MSON.IJsonArray") .addImport("com.meituan.android.MSON.exceptions.JsonParseException") .addImports(extension.getImportList()) ).setClassModel(classModel); List<? extends Element> enclosedElements = element.getEnclosedElements(); for (Element e : enclosedElements) { if (e.getKind() == ElementKind.FIELD) { processFieldElement(e, extension, toJsonMethodBlock, fromJsonMethodBlock); } } try (Writer writer = sourceFile.openWriter()) { writer.write(javaFile.toSourceString()); writer.flush(); writer.close(); }
为了今后接入别的字符串和JSONObject的转换工具,我们封装了IJSONObject和IJsonArray,这样可以接入更高效的JSON解析和格式化工具。
继续优化
继续深入测试发现,当JSON数据量比较大时用JSONObject处理会比较慢,究其原因是JSONObject会一次性将字符串读进来解析成一个map,这样会有比较大的内存浪费和频繁内存创建。经过调研Gson内部的实现细节,发现Gson底层有流式的解析器而且可以按需解析,可以做到匹配上的字段才去解析。根据这个发现我们将我们IJSONObject和IJsonArray换成了Gson底层的流解析来进一步优化我们的速度。
代码如下:
Friend object = new Friend(); reader.beginObject(); while (reader.hasNext()) { String field = reader.nextName(); if ("id".equals(field)) { object.id = reader.nextInt(); } else if ("name".equals(field)) { if (reader.peek() == JsonToken.NULL) { reader.nextNull(); object.name = null; } else { object.name = reader.nextString(); } } else { reader.skipValue(); } } reader.endObject();
代码中可以看到,Gson流解析过程中我们对于不认识的字段直接调用skipValue来节省不必要的时间浪费,而且是一个token接一个token读文本流这样内存中不会存一个大的JSON字符串。
兼容性
兼容性主要体现在能支持的数据类型上,目前MSON支持了基础数据类型,包装类型、枚举、数组、List、Set、Map、SparseArray以及各种嵌套类型(比如:Map<String, Map<String, List<String[]>>>)。
性能及兼容性对比
我们使用一个比较复杂的bean(包含了各种数据类型、嵌套类型)分别测试了Gson、fastjson和MSON的兼容性和性能。
测试用例如下:
@JsonType public class Bean { public Day day; public List<Day> days; public Day[] days1; @JsonField("filed_a") public byte a; public char b; public short c; public int d; public long e; public float f; public double g; public boolean h; @JsonField("filed_a1") public byte[] a1; public char[] b1; public short[] c1; public int[] d1; public long[] e1; public float[] f1; public double[] g1; public boolean[] h1; public Byte a2; public Character b2; public Short c2; public Integer d2; public Long e2; public Float f2; public Double g2; public Boolean h2; @JsonField("name") public String i2; public Byte[] a3; public Character[] b3; public Short[] c3; public Integer[] d3; public Long[] e3; public Float[] f3; public Double[] g3; public Boolean[] h3; public String[] i3; @JsonIgnore public String i4; public transient String i5; public static String i6; public List<String> k; public List<Integer> k1; public Collection<Integer> k2; public ArrayList<Integer> k3; public Set<Integer> k4; public HashSet<Integer> k5; // fastjson 序列化会崩溃所以忽略掉了,下同 @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public List<int[]> k6; public List<String[]> k7; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public List<List<Integer>> k8; @JsonIgnore public List<Map<String, Integer>> k9; @JsonIgnore public Map<String, String> l; public Map<String, List<Integer>> l1; public Map<Long, List<Integer>> l2; public Map<Map<String, String>, String> l3; public Map<String, Map<String, List<String>>> l4; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public SparseArray<SimpleBean2> m1; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public SparseIntArray m2; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public SparseLongArray m3; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public SparseBooleanArray m4; public SimpleBean2 bean; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public SimpleBean2[] bean1; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public List<SimpleBean2> bean2; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public Set<SimpleBean2> bean3; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public List<SimpleBean2[]> bean4; @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) public Map<String, SimpleBean2> bean5; }
测试发现
- Gson的兼容性最好,能兼容几乎所有的类型,MSON其次,fastjson对嵌套类型支持比较弱。
- 性能方面MSON最好,Gson和fastjson相当。
测试结果如下:
序列化方法 | MSON | Gson | fastjson |
---|---|---|---|
序列化耗时(ms) | 20 | 47 | 55 |
反序列化耗时(ms) | 1 | 20 | 43 |
方法数
MSON本身方法数很少只有60个,在使用时会对每一个标注了JsonType的Bean生成2个方法,分别是:
public String toJson(Bean bean) {...} // 1 public Bean fromJson(String data) {...} // 2
另外MSON不需要对任何类做keep处理。
MSON使用方法
下面介绍MSON的使用方法,流程特别简单:
1. 在Bean上加注解
@JsonType public class Bean { public String name; public int age; @JsonField("_desc") public String description; //使用JsonField 标注字段在json中的key public transient boolean state; //使用transient 不会被序列化 @JsonIgnore public int state2; //使用JsonIgnore注解 不会被序列化 }
2. 在需要序列化的地方
MSON.fromJson(json, clazz); // 反序列化 MSON.toJson(bean); // 序列化
结语
本文介绍了一种高性能的JSON序列化工具MSON,以及它的产生原因和实现原理。目前我们已经有好多性能要求比较高的地方在使用,可以大幅的降低JSON的序列化时间。
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