当前位置: 首页 > news >正文

比标准Json库好用——json-iterator

【前言】
  最近,在研究高并发场景下的日志解析,使用传统的encoding/json库,实在拉跨,故找到一个高性能、内存占用低的json-iterator库。
适用场景:高并发、高流量的json编/解码
项目直达:https://github.com/json-iterator/go

效果对比图

json-iterator/go(jsoniter) 库优势主要体现在 两个核心维度
一是性能效率
二是内存分配优化

1. 解码(Decode)场景:速度与内存开销大幅度提升

  • 速度极快jsoniter decode 仅需 5623 ns/op,比 std decode(标准库)快约 84%,比 easyjson decode 快约 33%
  • 内存分配极少jsoniter decode3 次内存分配/操作,与 easyjson 相当,远低于 std 的 99 次;且每次分配仅 160 B,内存开销与 easyjson 持平,大幅优于 std 的 1960 B。

2. 编码(Encode)场景:内存控制与速度的平衡

  • 内存开销最低jsoniter encode384 B/操作,比 easyjson encode 少约 33%,比 std encode 少约 46%
  • 速度接近顶尖jsoniter encode 速度(837 ns/op)与 easyjson encode(883 ns/op)几乎持平,远快于 std encode(2213 ns/op)。

使用方法

编码

import jsoniter "github.com/json-iterator/go"var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary
json.Marshal(&data)

解码

import jsoniter "github.com/json-iterator/go"var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary
json.Unmarshal(input, &data)

小结

  • 极致性能:编解码速度远超 Go 标准库,解码速度在对比库中位列第一,编码速度与竞品持平;
  • 内存友好:内存分配次数少、单分配字节数低,在高并发、大吞吐量场景下能有效减少 GC 压力,提升系统稳定性;
  • 易用性:兼容 Go 标准库 encoding/json 的 API 设计,迁移成本极低,可无缝替代标准库或其他 JSON 库。

小Tips

  • ns/op含义:“纳秒每操作”(nanoseconds per operation)的缩写,常用于性能测试和基准测试中,表示完成单个操作所需的平均时间,单位为纳秒(1纳秒=10^-9秒)。

该指标用于衡量程序或算法的执行效率,数值越低表示性能越好。

http://www.dtcms.com/a/605113.html

相关文章:

  • 汇编语言编译器的作用 | 探讨汇编编译器的工作原理和实际应用
  • C语言编译器下载地址与安装指南
  • kanass实战教程系列(4) - 产品经理如何使用kanass有效管理需求
  • RLS(递归最小二乘)算法详解
  • 红色好看的网站济南网络推广软件公司
  • mvcc 简介
  • UniApp 商品分类左右联动技术文档
  • pytest 入门指南:Python 测试框架从零到一(2025 实战版)
  • SpringBoot教程(三十三)| SpringBoot集成MinIO
  • 【开题答辩全过程】以 基于.NET MVC的线上鞋服交易系统设计与实现为例,包含答辩的问题和答案
  • MySQL 全体系深度解析(存储引擎、事务、日志、MVCC、锁、索引、执行计划、复制、调优)
  • SpringMVC基础教程(1)--MVC/DispathcerServlet
  • 在streampark运行paimon-flink-action-1.20.0.jar
  • AI得贤面试智能体:重构企业招聘新范式
  • 硅基计划6.0 陆 JavaEE HttpHttps协议
  • 稳定边界层高度参数化方案的回归建模
  • 企业网站推广方法wap网站预览
  • 可以做推广的门户网站wordpress适合中国的小插件介绍
  • Dubbo服务治理全解析:从零搭建高可用微服务架构
  • java List怎么转换为Vector
  • 2023年辽宁省数学建模竞赛-B题 数据驱动的水下导航适配区分类预测-基于支持向量机对水下导航适配区分类的研究
  • 机器学习--KNN算法中的距离、范数、正则化
  • openGauss向量数据库功能实操测评:轻量部署下的高维检索能力
  • php做网站还是linuxseo服务外包费用
  • 《算法通关指南:算法基础篇 ---- 二维前缀和 — 1. 【模板】二维度前缀和,2.激光炸弹》
  • SpringBoot+openGauss DataVec构建高效RAG知识库实践
  • JVM 垃圾回收算法的详细介绍
  • 生成式引擎优化(GEO)实用指南(三):结构化内容与AI优化策略
  • 114啦怎么建设网站怎么样推广自己的公司
  • 可视化图标开发“懂一点”|数据可视化术语表