MSON，让JSON序列化更快-json 序列化

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。

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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。

如图1，可以发现Gson序列化占用了大部分的执行时间，从图2可以更直观地看到Gson.fromJson占用了61%的执行时间。分析Gson的源码可以发现，它在序列化时大量使用了反射，每一个field，每一个get、set都需要用反射，由此带来了性能问题。

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

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***，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***，Gson和fastjson相当。

测试结果如下：

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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