反序列化实现区别

  • jackson：反射+反射缓存、良好的stream支持、高效的内存管理
  • fastjson：
    • jvm虚拟机：通过ASM库运行时生成parser字节码，支持的field不能超过200个。参考：FastJson使用ASM反序列化。
    • android虚拟机：反射的方式。
  • gson：反射+反射缓存、支持部分stream、内存性能较差（gc问题）。

ASM

  • ASM是一个 Java 字节码操控框架。它能被用来动态生成类或者增强既有类的功能。ASM 可以直接产生二进制 class 文件，也可以在类被加载入 Java 虚拟机之前动态改变类行为。
  • ASM能够通过改造既有类，直接生成需要的代码。增强的代码是硬编码在新生成的类文件内部的，没有反射带来性能上的付出。
  • ASM可以用来实现AOP。

反射性能

  • 反射性能相对于对象直接访问性能相差两个数量级（百倍）。
  • 反射很大一部分性能消耗在遍历Field。
  • 反射缓存能够提高1个数量级的性能。
  • 测试数据参考：link。

jackson特性

  • 功能全面、强大：支持stream、databind、path功能。
  • 安装包1.2M，运行时自身占用几百k内存，解析json时内存管理很高效。
  • 实现了较全面、复杂的反射缓存功能，如下：

Gson特性

  • 安装包143k，运行时自身占用不到100k内存，但解析json时占用内存较多。
  • 通过反射做json的反序列化，缓存反射的Field做反射性能优化，简单直接。如下：

fastjson特性

  • 在jvm虚拟机上使用ASM动态生成反序列化字节码，以此减少反射性能开销；会导致Perm区class增多。
  • 在android平台使用反射的方式实现反序列化，而且性能较差；原因是android独有的dex字节码与java的.class字节码格式不兼容，无法使用ASM。
  • fastjson在android平台性能很低；android平台更适合APT的方式生成代码，比如依赖注入库dagger2，性能很高。

移动端面临的问题

冷启动问题

  • 由于dalvik、ART虚拟机无反射缓存时性能很差，第一次反序列化json会有很大的时间开销。参考：link。

资源占用问题

  • jackson、gson对象会做反射缓存，占用堆空间，jackson比gson占用内存更大。
  • 解决方案：jackson、gson对象使用单例模式做复用，使用软引用单利对象，允许java内存不够时回收这些内存。
  • jackson支持stream的方式，做网络api的时候可以直接做输入流->Object的转换，优化性能，如下代码：
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@Get("/api/some/large/json/resource")
Response getLargeJsonResource();

Response response = service.getLargeJsonResource();
List<Foo> fooList = fooParser.getFooList(response.getBody().in());

class FooParser{
  public List<Foo> getFooList(InputStream inputStream){
    // parse the response and return the foo list
    JsonFactory jsonFactory = new MappingJsonFactory();
    JsonParser parser = jsonFactory.createParser(inputStream);
    JsonToken currentToken = parser.nextToken();
  }
}

gc问题

  • gson反序列化/序列化json的时候内存管理不是太好，引发较多gc。