本文作者从评判标准、功能评测、性能评测等多方面剖析三方库哪些家强，并给出了比较务实的建议。引言
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-470724.html
你真的了解 Go 标准库吗？
问题一：标准库可以反序列化普通的字符串吗？执行下面的代码会报错吗？
var s string
err := json.Unmarshal([]byte(`"Hello, world!"`), &s)
assert.NoError(t, err)
fmt.Println(s)
// 输出：
// Hello, world!解：其实标准库解析不仅支持是对象、数组，同时也可以是字符串、数值、布尔值以及空值，但需要注意，上面字符串中的双引号不能缺，否则将不是一个合法的 json 序列，会返回错误。
cert := struct {
Username string `json:"username"`
Password string `json:"password"`
}{}
err = json.Unmarshal([]byte(`{"UserName":"root","passWord":"123456"}`), &cert)
if err != nil {
fmt.Println("err =", err)
} else {
fmt.Println("username =", cert.Username)
fmt.Println("password =", cert.Password)
}
// 输出：
// username = root
// password = 123456解：如果遇到大小写问题，标准库会尽可能地进行大小写转换，即：一个 key 与结构体中的定义不同，但忽略大小写后是相同的，那么依然能够为字段赋值。
为什么使用第三方库，标准库有哪些不足？
-
API 不够灵活：如没有提供按需加载机制等；
-
性能不太高：标准库大量使用反射获取值，首先 Go 的反射本身性能较差，较耗费 CPU 配置；其次频繁分配对象，也会带来内存分配和 GC 的开销；
三方库哪些家强？
-
热门的三方库有哪些？ -
内部实现原理是什么？ -
如何结合业务去选型？
| 库名 | encoder | decoder | compatible | star 数 (2023.04.19) | 社区维护性 |
| StdLib(encoding/json)[2] | ✔️ | ✔️ | N/A | - | - |
| FastJson(valyala/fastjson)[3] | ✔️ | ✔️ | ❌ | 1.9k | 较差 |
| GJson(tidwall/gjson)[4] | ✔️ | ✔️ | ❌ | 12.1k | 较好 |
| JsonParser(buger/jsonparser)[5] | ✔️ | ✔️ | ❌ | 5k | 较差 |
| JsonIter(json-iterator/go)[6] | ✔️ | ✔️ | 部分兼容 | 12.1k | 较差 |
| GoJson(goccy/go-json)[7] | ✔️ | ✔️ | ✔️ | 2.2k | 较好 |
| EasyJson(mailru/easyjson)[8] | ✔️ | ✔️ | ❌ | 4.1k | 较差 |
| Sonic(bytedance/sonic)[9] | ✔️ | ✔️ | ✔️ | 4.1k | 较好 |
评判标准
评判标准包含三个维度：
-
性能：内部实现原理是什么，是否使用反射机制；
-
稳定性：考虑到要投入生产使用，必须是一个较为稳定的三方库；
-
功能灵活性：是否支持 Unmarshal 到 map 或 struct，是否提供的一些定制化抽取的 API；
-
泛型（generic）编解码：json 没有对应的 schema，只能依据自描述语义将读取到的 value 解释为对应语言的运行时对象，例如：json object 转化为 Go map[string]interface{}；
-
定型（binding）编解码：json 有对应的 schema，可以同时结合模型定义（Go struct）与 json 语法，将读取到的 value 绑定到对应的模型字段上去，同时完成数据解析与校验；
-
查找（get）& 修改（set）：指定某种规则的查找路径（一般是 key 与 index 的集合），获取需要的那部分 json value 并处理。
功能评测
性能评测
-
Small[11]（400B, 11 keys, 3 layers） -
Medium[12]（13KB, 300+ key, 6 layers） -
Large[13]（635KB, 10000+ key, 6 layers）
func BenchmarkEncoder_Generic_StdLib(b *testing.B) {
_, _ = json.Marshal(_GenericValue)
b.SetBytes(int64(len(TwitterJson)))
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
_, _ = json.Marshal(_GenericValue)
}
}
func BenchmarkEncoder_Binding_StdLib(b *testing.B) {
_, _ = json.Marshal(&_BindingValue)
b.SetBytes(int64(len(TwitterJson)))
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
_, _ = json.Marshal(&_BindingValue)
}
}
func BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_StdLib(b *testing.B) {
_, _ = json.Marshal(_GenericValue)
b.SetBytes(int64(len(TwitterJson)))
b.ResetTimer()
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
_, _ = json.Marshal(_GenericValue)
}
})
}
func BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_StdLib(b *testing.B) {
_, _ = json.Marshal(&_BindingValue)
b.SetBytes(int64(len(TwitterJson)))
b.ResetTimer()
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
_, _ = json.Marshal(&_BindingValue)
}
})
}具体的指标数据和统计结果，可参考benchmark_readme [14]，总体结论如下：
常见优化思路有哪些？
定型编解码
动态函数组装
减少函数调用
code-gen
JIT
// 函数缓存
type cache struct {
functions map[*rtype]function
lock sync.Mutex
}
var (
global = func() [caches]*cache {
var caches [caches]*cache
for idx := range caches {
caches[idx] = &cache{functions: make(map[*rtype]function, 4)}
}
return caches
}()
)
func load(typ *rtype) (function, bool) {
do, ok := global[uintptr(unsafe.Pointer(typ))%caches].functions[typ]
return do, ok
}
func save(typ *rtype, do function) {
cache := global[uintptr(unsafe.Pointer(typ))%caches]
cache.lock.Lock()
cache.functions[typ] = do
cache.lock.Unlock()
}泛型编解码
-
数据反序列化的过程中，map 插入的开销很高； -
在数据序列化过程中，map 遍历也远不如数组高效；
如果用一种与 json AST 更贴近的数据结构来描述，不但可以让转换过程更加简单，甚至可以实现 lazy-load 。
复用编码缓冲区
type buffer struct {
data []byte
}
var bufPool = sync.Pool{
New: func() interface{} {
return &buffer{data: make([]byte, 0, 1024)}
},
}
// 复用缓冲区
buf := bufPool.Get().(*buffer)
data := encode(buf.data)
newBuf := make([]byte, len(data))
copy(newBuf, buf)
buf.data = data
bufPool.Put(buf)Sonic 库为什么性能好？
原理调研
它的优化思路可以分成离线和在线：
-
离线场景：针对 Go 语言编译优化的不足，Sonic 核心计算函数使用 C 语言编写，使用 Clang 的深度优化编译选项，并开发了一套 asm2asm 工具，将完全优化的 x86 汇编翻译成 plan9 汇编，加载到 Golang 运行时，以供调用。
-
在线场景：通过自定义 AST，实现了按需加载；采用 JIT 技术在运行时对模式对应的操作码进行装配，以 Golang 函数的形式缓存到堆外内存。这样大大减少函数调用，同时也保证灵活性；
SIMD
asm2asm
JIT 汇编
RCU cache
自定义 AST
针对泛型编解码，基于 map 开销较大的考虑，Sonic 实现了更符合 json 结构的树形 AST；通过自定义的一种通用的泛型数据容器 sonic-ast 替代 Go interface，从而提升性能。
用 node {type, length, pointer} 表示任意一个 json 数据节点，并结合树与数组结构描述节点之间的层级关系。针对部分解析，考虑到解析和跳过之间的巨大速度差距，将 lazy-load 机制到 AST 解析器中，以一种更加自适应和高效的方式来减少多键查询的开销。
type Node struct {
v int64
t types.ValueType
p unsafe.Pointer
}如何实现部分解析？
如何解决相同路径查找重复开销的问题？
函数调用优化
-
无栈内存管理：自己维护变量栈（内存池），避免 Go 函数栈扩展。
-
自动生成跳转表，加速 generic decoding 的分支跳转。
-
使用寄存器传参：尽量避免 memory load & store，将使用频繁的变量放到固定的寄存器上，如：json buffer、结构体指针；
-
重写函数调用：由于汇编函数不能内联到 Go 函数中，函数调用引入的开销甚至会抵消 SIMD 带来的性能提升，因此在 JIT 中重新实现了一组轻量级的函数调用（维护全局函数表+函数 offset）。
业务实践
适用场景
快速试用
import "github.com/brahma-adshonor/gohook"
func main() {
// 在main函数的入口hook当前使用的json库（如encoding/json）
gohook.Hook(json.Marshal, sonic.Marshal, nil)
gohook.Hook(json.Unmarshal, sonic.Unmarshal, nil)
}收益情况
使用事项
HTML Escape
func TestEncode(t *testing.T) {
data := map[string]string{"&&": "<>"}
// 标准库
var w1 = bytes.NewBuffer(nil)
enc1 := json.NewEncoder(w1)
err := enc1.Encode(data)
assert.NoError(t, err)
// Sonic 库
var w2 = bytes.NewBuffer(nil)
enc2 := encoder.NewStreamEncoder(w2)
err = enc2.Encode(data)
assert.NoError(t, err)
fmt.Printf("%v%v", w1.String(), w2.String())
}
// 运行结果：
{"\u0026\u0026":"\u003c\u003e"}
{"&&":"<>"}若有需要可以通过下面方式开启：
import "github.com/bytedance/sonic/encoder"
v := map[string]string{"&&":"<>"}
ret, err := encoder.Encode(v, EscapeHTML) // ret == `{"\u0026\u0026":{"X":" \u003e"}}`
enc := encoder.NewStreamEncoder(w)
enc.SetEscapeHTML(true)
err := enc.Encode(obj)大型模式问题
import (
"reflect"
"github.com/bytedance/sonic"
"github.com/bytedance/sonic/option"
)
func init() {
var v HugeStruct
// For most large types (nesting depth <= option.DefaultMaxInlineDepth)
err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v))
// with more CompileOption...
err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v),
// If the type is too deep nesting (nesting depth > option.DefaultMaxInlineDepth),
// you can set compile recursive loops in Pretouch for better stability in JIT.
option.WithCompileRecursiveDepth(loop),
// For a large nested struct, try to set a smaller depth to reduce compiling time.
option.WithCompileMaxInlineDepth(depth),
)
}key 排序
import "github.com/bytedance/sonic"
import "github.com/bytedance/sonic/encoder"
// Binding map only
m := map[string]interface{}{}
v, err := encoder.Encode(m, encoder.SortMapKeys)
// Or ast.Node.SortKeys() before marshal
var root := sonic.Get(JSON)
err := root.SortKeys()暂不支持 arm 架构
总结
-
不太推荐使用 Jsoniter 库，原因在于: Go 1.8 之前，官方 Json 库的性能就收到多方诟病。不过随着 Go 版本的迭代，标准 json 库的性能也越来越高，Jsonter 的性能优势也越来越窄。如果希望有极致的性能，应该选择 Easyjson 等方案而不是 Jsoniter，而且 Jsoniter 近年已经不活跃了。
-
比较推荐使用 Sonic 库，因不论从性能和功能总体而言，Sonic 的表现的确很亮眼；此外，通过了解 Sonic 的内部实现原理，提供一种对于 cpu 密集型操作优化的“野路子”，即：通过编写高性能的 C 代码并经过优化编译后供 Golang 直接调用。其实并不新鲜，因为实际上 Go 源码中的一些 cpu 密集型操作底层就是编译成了汇编后使用的，如：crypto 和 math。
参考资料：
-
深入 Go 中各个高性能 JSON 解析库：https://www.luozhiyun.com/archives/535 -
Go 语言原生的 json 包有什么问题？如何更好地处理 JSON 数据？：https://cloud.tencent.com/developer/article/1820473 -
go-json#how-it-works：https://github.com/goccy/go-json#how-it-works -
sonic ：基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库 -
Introduction to Sonic：https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/INTRODUCTION.md -
bytedance/sonic-readme：https://pkg.go.dev/github.com/bytedance/sonic@v1.8.3#section-readme -
为字节节省数十万核的 json 库 sonic：https://zhuanlan.zhihu.com/p/586050976
[1]https://pkg.go.dev/encoding/json?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[2]https://pkg.go.dev/encoding/json?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[3]https://github.com/valyala/fastjson?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[4]https://github.com/tidwall/gjson?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[5]https://github.com/buger/jsonparser?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[6]https://github.com/json-iterator/go?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[7]https://github.com/goccy/go-json?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[8]https://github.com/mailru/easyjson?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[9]https://github.com/bytedance/sonic?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[10]https://github.com/zhao520a1a/go-base/blob/master/json/benchmark_test/bench.sh?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry&file=bench.sh
[11]https://github.com/zhao520a1a/go-base/blob/master/json/testdata/small.go?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry&file=small.go
[12]https://github.com/zhao520a1a/go-base/blob/master/json/testdata/medium.go?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry&file=medium.go
[13]https://github.com/zhao520a1a/go-base/blob/master/json/testdata/large.json?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry&file=large.json
[14]https://github.com/zhao520a1a/go-base/blob/master/json/benchmark_test/README.md?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry&file=README.md
[15]https://github.com/simdjson/simdjson?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[16]https://github.com/minio/simdjson-go?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[17]https://github.com/brahma-adshonor/gohook?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
[19]https://github.com/bytedance/sonic?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry#compatibility
[20]https://github.com/bytedance/sonic/issues/172?spm=ata.21736010.0.0.6e462b76wytEry
作者|赵金鑫(笔话)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470724.html
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