JAVA 服务间 JSON 转换性能低？基准分析 Gson、Jackson 与 Fastjson

好的，各位朋友，今天我们来聊聊一个在微服务架构下经常遇到的问题：Java 服务间 JSON 转换性能瓶颈，以及如何通过基准测试来选择合适的 JSON 库。

引言：微服务架构与 JSON 的重要性

在微服务架构中，服务之间通常通过轻量级的协议进行通信，而 JSON (JavaScript Object Notation) 因其易读性、简洁性和跨平台性，成为了最常用的数据交换格式之一。 然而，在高并发、大数据量的场景下，JSON 序列化和反序列化的性能会直接影响服务的响应时间和吞吐量，进而影响整个系统的性能。 因此，选择一个高性能的 JSON 库至关重要。

主流 JSON 库：Gson、Jackson 与 Fastjson

目前，Java 领域有许多 JSON 库可供选择，但其中最流行的当属 Google 的 Gson、FasterXML 的 Jackson 和阿里巴巴的 Fastjson。 它们各有特点，适用场景也略有不同。

• Gson: Google 出品，API 简洁易用，对 Java 泛型支持良好，无需额外注解即可进行序列化和反序列化。缺点是性能相对较慢。
• Jackson: 功能强大且灵活，性能较好，支持各种数据格式，可以通过注解实现更精细的控制。但配置相对复杂。
• Fastjson: 阿里巴巴开源，以性能著称，但在安全性方面存在一些争议，且对某些复杂的 Java 对象序列化可能存在问题。

性能瓶颈分析：序列化和反序列化的开销

JSON 转换的性能瓶颈主要集中在两个方面：

1. 序列化 (Serialization): 将 Java 对象转换为 JSON 字符串的过程。这个过程涉及反射、对象遍历和字符串拼接等操作，在高并发场景下会消耗大量的 CPU 资源。
2. 反序列化 (Deserialization): 将 JSON 字符串转换为 Java 对象的过程。这个过程涉及字符串解析、对象创建和属性赋值等操作，同样也会带来性能开销。

基准测试：量化性能差异

为了更直观地了解 Gson、Jackson 和 Fastjson 的性能差异，我们需要进行基准测试。 基准测试是一种科学的性能评估方法，通过模拟实际场景，测量不同 JSON 库在不同数据规模和复杂程度下的序列化和反序列化速度。

测试环境

• CPU: Intel Core i7-8700K
• Memory: 16GB DDR4 3200MHz
• Operating System: Windows 10 64-bit
• JDK: OpenJDK 11
• Gson: 2.8.9
• Jackson: 2.13.0
• Fastjson: 1.2.79

测试用例

我们设计了以下测试用例，涵盖不同数据规模和复杂程度的 Java 对象：

1. Simple Object: 包含少量基本类型字段的简单 Java 对象。
2. Medium Object: 包含较多基本类型字段和少量嵌套对象的 Java 对象。
3. Complex Object: 包含大量基本类型字段、嵌套对象和集合的复杂 Java 对象。

Java 代码示例

首先定义三个测试类，分别对应三种不同的对象。

// SimpleObject.java
public class SimpleObject {
    private int id;
    private String name;
    private boolean active;

    public SimpleObject(int id, String name, boolean active) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.active = active;
    }

    public int getId() { return id; }
    public String getName() { return name; }
    public boolean isActive() { return active; }

    public void setId(int id) { this.id = id; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public void setActive(boolean active) { this.active = active; }
}

// MediumObject.java
import java.util.List;

public class MediumObject {
    private int id;
    private String name;
    private String description;
    private double price;
    private List<String> tags;
    private SimpleObject simpleObject; // 嵌套对象

    public MediumObject(int id, String name, String description, double price, List<String> tags, SimpleObject simpleObject) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.description = description;
        this.price = price;
        this.tags = tags;
        this.simpleObject = simpleObject;
    }

    public int getId() { return id; }
    public String getName() { return name; }
    public String getDescription() { return description; }
    public double getPrice() { return price; }
    public List<String> getTags() { return tags; }
    public SimpleObject getSimpleObject() { return simpleObject; }

    public void setId(int id) { this.id = id; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public void setDescription(String description) { this.description = description; }
    public void setPrice(double price) { this.price = price; }
    public void setTags(List<String> tags) { this.tags = tags; }
    public void setSimpleObject(SimpleObject simpleObject) { this.simpleObject = simpleObject; }
}

// ComplexObject.java
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class ComplexObject {
    private int id;
    private String name;
    private String description;
    private double price;
    private List<String> tags;
    private Map<String, Integer> attributes;
    private List<MediumObject> mediumObjects; // 嵌套对象列表
    private SimpleObject simpleObject;

    public ComplexObject(int id, String name, String description, double price, List<String> tags, Map<String, Integer> attributes, List<MediumObject> mediumObjects, SimpleObject simpleObject) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.description = description;
        this.price = price;
        this.tags = tags;
        this.attributes = attributes;
        this.mediumObjects = mediumObjects;
        this.simpleObject = simpleObject;
    }

    public int getId() { return id; }
    public String getName() { return name; }
    public String getDescription() { return description; }
    public double getPrice() { return price; }
    public List<String> getTags() { return tags; }
    public Map<String, Integer> getAttributes() { return attributes; }
    public List<MediumObject> getMediumObjects() { return mediumObjects; }
    public SimpleObject getSimpleObject() { return simpleObject; }

    public void setId(int id) { this.id = id; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public void setDescription(String description) { this.description = description; }
    public void setPrice(double price) { this.price = price; }
    public void setTags(List<String> tags) { this.tags = tags; }
    public void setAttributes(Map<String, Integer> attributes) { this.attributes = attributes; }
    public void setMediumObjects(List<MediumObject> mediumObjects) { this.mediumObjects = mediumObjects; }
    public void setSimpleObject(SimpleObject simpleObject) { this.simpleObject = simpleObject; }
}

然后编写基准测试的代码，使用 JMH (Java Microbenchmark Harness) 框架。

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.google.gson.Gson;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@State(Scope.Thread)
public class JsonBenchmark {

    private Gson gson;
    private ObjectMapper jackson;
    private SimpleObject simpleObject;
    private MediumObject mediumObject;
    private ComplexObject complexObject;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        gson = new Gson();
        jackson = new ObjectMapper();

        simpleObject = new SimpleObject(1, "Test", true);

        List<String> tags = new ArrayList<>();
        tags.add("tag1");
        tags.add("tag2");
        mediumObject = new MediumObject(2, "Medium", "Description", 9.99, tags, simpleObject);

        Map<String, Integer> attributes = new HashMap<>();
        attributes.put("attr1", 10);
        attributes.put("attr2", 20);
        List<MediumObject> mediumObjects = new ArrayList<>();
        mediumObjects.add(mediumObject);
        complexObject = new ComplexObject(3, "Complex", "Complex Description", 19.99, tags, attributes, mediumObjects, simpleObject);
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void gsonSerializeSimple(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(gson.toJson(simpleObject));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void jacksonSerializeSimple(Blackhole blackhole) throws IOException {
        blackhole.consume(jackson.writeValueAsString(simpleObject));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void fastjsonSerializeSimple(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(JSON.toJSONString(simpleObject));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void gsonDeserializeSimple(Blackhole blackhole) {
        String json = gson.toJson(simpleObject);
        blackhole.consume(gson.fromJson(json, SimpleObject.class));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void jacksonDeserializeSimple(Blackhole blackhole) throws IOException {
        String json = jackson.writeValueAsString(simpleObject);
        blackhole.consume(jackson.readValue(json, SimpleObject.class));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void fastjsonDeserializeSimple(Blackhole blackhole) {
        String json = JSON.toJSONString(simpleObject);
        blackhole.consume(JSON.parseObject(json, SimpleObject.class));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void gsonSerializeMedium(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(gson.toJson(mediumObject));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void jacksonSerializeMedium(Blackhole blackhole) throws IOException {
        blackhole.consume(jackson.writeValueAsString(mediumObject));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void fastjsonSerializeMedium(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(JSON.toJSONString(mediumObject));
    }

     @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void gsonDeserializeMedium(Blackhole blackhole) {
        String json = gson.toJson(mediumObject);
        blackhole.consume(gson.fromJson(json, MediumObject.class));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void jacksonDeserializeMedium(Blackhole blackhole) throws IOException {
        String json = jackson.writeValueAsString(mediumObject);
        blackhole.consume(jackson.readValue(json, MediumObject.class));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void fastjsonDeserializeMedium(Blackhole blackhole) {
        String json = JSON.toJSONString(mediumObject);
        blackhole.consume(JSON.parseObject(json, MediumObject.class));
    }

     @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void gsonSerializeComplex(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(gson.toJson(complexObject));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void jacksonSerializeComplex(Blackhole blackhole) throws IOException {
        blackhole.consume(jackson.writeValueAsString(complexObject));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void fastjsonSerializeComplex(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(JSON.toJSONString(complexObject));
    }

     @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void gsonDeserializeComplex(Blackhole blackhole) {
        String json = gson.toJson(complexObject);
        blackhole.consume(gson.fromJson(json, ComplexObject.class));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void jacksonDeserializeComplex(Blackhole blackhole) throws IOException {
        String json = jackson.writeValueAsString(complexObject);
        blackhole.consume(jackson.readValue(json, ComplexObject.class));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void fastjsonDeserializeComplex(Blackhole blackhole) {
        String json = JSON.toJSONString(complexObject);
        blackhole.consume(JSON.parseObject(json, ComplexObject.class));
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(JsonBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(5)
                .measurementIterations(5)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

测试结果分析

(注意：以下数据是模拟的，实际测试结果可能因环境而异)

操作	对象类型	Gson (ops/ms)	Jackson (ops/ms)	Fastjson (ops/ms)
序列化	Simple	500	800	1200
反序列化	Simple	400	700	1100
序列化	Medium	300	500	900
反序列化	Medium	250	450	800
序列化	Complex	100	250	600
反序列化	Complex	80	200	500

从模拟的测试结果可以看出：

• Fastjson 在所有场景下都表现出最高的性能，尤其是在处理复杂对象时优势更加明显。
• Jackson 的性能居中，但相对稳定，在各种场景下都能保持较好的表现。
• Gson 的性能相对较差，尤其是在处理复杂对象时性能瓶颈更加明显。

性能优化建议

除了选择合适的 JSON 库之外，还可以通过以下方法来优化 JSON 转换的性能：

1. 使用对象池: 对于频繁创建和销毁的 JSON 对象，可以使用对象池来减少 GC (Garbage Collection) 的压力。
2. 缓存 JSON 字符串: 对于相同的 Java 对象，可以缓存其 JSON 字符串，避免重复序列化。
3. 使用流式 API: 对于大数据量的 JSON 数据，可以使用流式 API 进行处理，避免一次性加载到内存中。
4. 自定义序列化器/反序列化器: 对于复杂的 Java 对象，可以自定义序列化器和反序列化器，实现更高效的转换逻辑。
5. 预编译: 某些 JSON 库支持预编译，可以提前编译序列化和反序列化的逻辑，减少运行时的开销。 例如，Jackson的 ObjectMapper 可以配置 SerializationConfig 和 DeserializationConfig 进行预编译。

代码示例：Jackson 自定义序列化器

假设我们需要自定义 SimpleObject 的序列化方式，只输出 name 字段：

import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializerProvider;
import java.io.IOException;

public class SimpleObjectSerializer extends JsonSerializer<SimpleObject> {
    @Override
    public void serialize(SimpleObject value, JsonGenerator gen, SerializerProvider provider) throws IOException {
        gen.writeStartObject();
        gen.writeStringField("name", value.getName());
        gen.writeEndObject();
    }
}

然后，在 ObjectMapper 中注册自定义序列化器：

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;

public class JacksonCustomSerializerExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        SimpleModule module = new SimpleModule();
        module.addSerializer(SimpleObject.class, new SimpleObjectSerializer());
        mapper.registerModule(module);

        SimpleObject obj = new SimpleObject(1, "Test", true);
        String json = mapper.writeValueAsString(obj);
        System.out.println(json); // 输出: {"name":"Test"}
    }
}

安全性考量

在使用 Fastjson 时，需要特别注意其安全性问题。 Fastjson 存在一些反序列化漏洞，攻击者可以通过构造恶意的 JSON 字符串来执行任意代码。 因此，在使用 Fastjson 时，建议升级到最新版本，并采取一些安全措施，例如：

• 禁用 autotype: 禁用 autotype 可以防止 Fastjson 自动反序列化任意类。
• 使用白名单: 只允许反序列化指定的类。
• 加强输入验证: 对 JSON 字符串进行严格的输入验证，防止恶意代码注入。

结论：选择合适的 JSON 库和优化策略

选择合适的 JSON 库需要综合考虑性能、功能、易用性和安全性等因素。 在性能方面，Fastjson 通常表现最好，但需要注意其安全性问题。 Jackson 功能强大且灵活，性能也较好，但配置相对复杂。 Gson 易于使用，但性能相对较差。

在实际应用中，可以根据具体的业务场景和性能需求，选择合适的 JSON 库，并结合性能优化建议，来提升服务的整体性能。 此外，还应该密切关注 JSON 库的更新和安全漏洞，及时进行升级和修复。

总结来说，选择合适的 JSON 库，进行性能优化，并且密切关注安全性，是提升 Java 服务间 JSON 转换性能的关键。