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常用 JSON 库性能对比

反序列化是 Android 开发中必备且非常高频的需求，因此一个高性能的反序列化框架就非常重要了，那么在常用的 Gson, Moshi, Jackson, Kotlin Serialization, FastJson 等框架中，到底谁比较快?

测试方式

  • 通过 Jetpack Microbenchmark 库进行基准测试，以避免 CPU 降频，JIT 优化对测试结果的影响
  • 测试用例输入包括 12kb, 78kb, 238kb 大小的三个 json 文件，以测试 json 大小对反序列化速度的影响
  • 测试结果分为多次运行充分预热与一次运行无预热两种情况，以测试在冷启动情况下反序列化速度的差异

测试代码

测试代码可见：https://github.com/RicardoJiang/json-benchmark

测试结果

多次运行测试结果

small json medium json large json
Kotlin Serialization 165,936 ns 997,228 ns 2,933,098 ns
JSONReader 190,902 ns 1,164,605 ns 3,412,914 ns
FastJson 196,860 ns 1,417,077 ns 4,218,987 ns
JSONObject 258,789 ns 1,690,190 ns 4,788,937 ns
Moshi 303,056 ns 1,411,364 ns 3,955,789 ns
Gson 412,421 ns 1,356,564 ns 3,557,943 ns
Jackson 1,073,504 ns 1,798,989 ns 3,543,983 ns

从柱状图可以很明显的看出各个框架的速度对比

  • Kotlin Serialization 看起来是最适合 Kotlin 的反序列化框架，在各个框架中表现最好
  • JSONReader 与 JSONObject 在小数据上表现也不错，在大数据上 JSONReader 与其它框架相差不大，而 JSONObject 由于要将 InputStream 转化成 String，表现较差
  • FastJson 在小数据时的确比较快，但是在大数据时相比其它框架没有什么优势，同时在没有无参构造函数时，FastJson 会使用 Kotlin 反射来反序列化，此时速度反序列化速度将大幅下降
  • Moshi 与 Gson 在反序列化速度上差距不大，基本上是一个量级
  • Jackson 在小数据反序化速度相比其它框架明显较慢，在大数据情况下则相差不大

一次运行测试结果

small json medium json large json
Kotlin Serialization 4,114,323 ns 15,739,688 ns 17,428,906 ns
JSONReader 630,469 ns 2,052,501 ns 5,630,261 ns
FastJson 61,629,844 ns 6,756,823 ns 10,529,791 ns
JSONObject 580,469 ns 2,227,290 ns 6,311,667 ns
Moshi 4,460,886 ns 13,854,792 ns 18,951,198 ns
Gson 3,319,688 ns 5,568,906 ns 10,264,635 ns
Jackson 15,070,469 ns 13,625,521 ns 17,914,687 ns

可以看出，一次运行测试结果与多次运行测试结果明显不同

  • JSONReader 与 JSONObject 相比其它框架优势明显，在冷启动场景使用这些系统原生 API 应该会有一定优势，这也是 MSON 框架提升反序列化速度的原理
  • FastJson 在首次运行时显著慢于其它框架，后续则恢复正常速度，与 Gson 速度差不多，快于 Moshi
  • 在冷启动场景，Moshi 与 Kotlin Serialization 速度差不多，相比 Gson 则略慢
  • Jackson 首次运行时较慢，后续与 Moshi 速度类似

与 Protobuf 比较

Protobuf 全称：Protocol Buffers，是 Google 推出的一种与平台无关、语言无关、可扩展的轻便高效的序列化数据存储格式。

Protobuf 数据以二进制格式存储，相比 json 占用体积要小很多，比如我们将上面的 json 文件转化成 Protobuf 二进制文件之后，体积缩小了 50% 左右。

接下来我们来看下 Protobuf 反序列化的速度相比 json 到底怎么样。

多次运行测试结果

small data medium data large data
Kotlin Serialization 171,134 ns 1,010,621 ns 2,945,403 ns
JSONReader 191,611 ns 1,165,174 ns 3,426,443 ns
Protobuf 108,520 ns 576,859 ns 1,674,978 ns

我们将 Protobuf 与之前表现比较优秀的 Kotlin Serialization 与 JSONReader 进行对比，可以看出 Protobuf 的反序列化速度相比之前表现最优秀的 Kotlin Serialization 也有 50% 左右的提升

一次运行测试结果

small data medium data large data
Kotlin Serialization 5,033,698 ns 15,217,709 ns 17,278,021 ns
JSONReader 519,167 ns 1,617,604 ns 5,623,749 ns
Protobuf 3,605,313 ns 6,869,480 ns 11,330,886 ns

可以看出在冷启动时，JSONReader 的表现还是遥遥领先，而 Protobuf 的表现比 Kotlin Serialization 还是要好一些。

当然使用 JSONReader 与 JSONObject 这些原生 API 需要写很多模板代码，可以使用类似 MSON 的方式，通过代码生成的方式减少开发成本。

总结

  • Kotlin Serialization 是在纯 Kotlin 代码中反序列化 json 的最佳选择，速度最快
  • 如果可以牺牲可读性，使用 Protobuf 可以带来 50% 左右的体积与反序列化速度提升
  • 在冷启动场景中，使用 JSONReader 与 JSONObject 可以带来很大的性能提升。

当然性能测试的结果可能因为机型和数据的不同有所差异，欢迎使用测试代码进行测试，如有不同意见，欢迎在评论区交流~

测试代码

测试代码可见：https://github.com/RicardoJiang/json-benchmark

最后更新: May 15, 2024