JSON非常慢：这里有更快的替代方案！

是的，你没听错！JSON，这种在网络开发中普遍用于数据交换的格式，可能正在拖慢我们的应用程序。在速度和响应性至关重要的世界里，检查 JSON 的性能影响至关重要。在这篇博客中，深入探讨 JSON 可能成为应用程序瓶颈的原因，并探索更快的替代方法和优化技术，使您的应用程序保持最佳运行状态。

JSON 是什么，为什么要关心？

JSON 是 JavaScript Object Notation 的缩写，一种轻量级数据交换格式，已成为应用程序中传输和存储数据的首选。它的简单性和可读格式使开发者和机器都能轻松使用。但是，为什么要在项目中关注 JSON 呢？

JSON 是应用程序中数据的粘合剂。它是服务器和客户端之间进行数据通信的语言，也是数据库和配置文件中存储数据的格式。从本质上讲，JSON 在现代网络开发中起着举足轻重的作用。

JSON 的流行以及人们使用它的原因...

主要有就下几点：

鉴于这些优势，难怪全球的开发人员都依赖 JSON 来满足他们的数据交换需求。不过，随着我们深入探讨，会发现与 JSON 相关的潜在性能问题以及如何有效解决这些挑战。

对速度的需求

应用速度和响应速度的重要性

在当今快节奏的数字环境中，应用程序的速度和响应能力是不容忽视的。用户希望在网络和移动应用中即时获取信息、快速交互和无缝体验。对速度的这种要求是由多种因素驱动的：

JSON 会拖慢我们的应用程序吗？

在某些情况下，JSON 可能是导致应用程序运行速度减慢的罪魁祸首。解析 JSON 数据的过程，尤其是在处理大型或复杂结构时，可能会耗费宝贵的毫秒时间。此外，低效的序列化和反序列化也会影响应用程序的整体性能。

JSON 为什么会变慢

1.解析开销

JSON 数据到达应用程序后，必须经过解析过程才能转换成可用的数据结构。解析过程可能相对较慢，尤其是在处理大量或深度嵌套的 JSON 数据时。

2.序列化和反序列化

JSON 要求在从客户端向服务器发送数据时进行序列化（将对象编码为字符串），并在接收数据时进行反序列化（将字符串转换回可用对象）。这些步骤会带来开销并影响应用程序的整体速度。

在微服务架构的世界里，JSON 通常用于在服务之间传递消息。但是，JSON 消息需要序列化和反序列化，这两个过程会带来巨大的开销。

在众多微服务不断通信的情况下，这种开销可能会累积起来，有可能会使应用程序减慢到影响用户体验的程度。

3.字符串操作

JSON 以文本为基础，主要依靠字符串操作来进行连接和解析等操作。与处理二进制数据相比，字符串处理速度较慢。

4.缺乏数据类型

JSON 的数据类型（如字符串、数字、布尔值）有限。复杂的数据结构可能需要效率较低的表示方法，从而导致内存使用量增加和处理速度减慢。

5.冗长性

JSON 的人机可读设计可能导致冗长。冗余键和重复结构会增加有效载荷的大小，导致数据传输时间延长。

6.不支持二进制

JSON 缺乏对二进制数据的本地支持。在处理二进制数据时，开发人员通常需要将其编码和解码为文本，这可能会降低效率。

7.深嵌套

在某些情况下，JSON 数据可能嵌套很深，需要进行递归解析和遍历。这种计算复杂性会降低应用程序的运行速度，尤其是在没有优化的情况下。

JSON 的替代品

虽然 JSON 是一种通用的数据交换格式，但由于其在某些情况下的性能限制，开发者开始探索更快的替代格式。我们来看呓2其中的一些替代方案。

1.协议缓冲区（protobuf）

协议缓冲区（通常称为 protobuf）是谷歌开发的一种二进制序列化格式。其设计宗旨是高效、紧凑和快速。Protobuf 的二进制特性使其在序列化和反序列化时比 JSON 快得多。

何时使用：当你需要高性能数据交换时，尤其是在微服务架构、物联网应用或网络带宽有限的情况下，请考虑使用 protobuf。

2. MessagePack 信息包

MessagePack 是另一种二进制序列化格式，以速度快、结构紧凑而著称。其设计目的是在保持与各种编程语言兼容的同时，提高比 JSON 更高的效率。

何时使用：当你需要在速度和跨语言兼容性之间取得平衡时，MessagePack 是一个不错的选择。它适用于实时应用程序和对减少数据量有重要要求的情况。

3. BSON（二进制 JSON）

BSON 或二进制 JSON 是一种从 JSON 衍生出来的二进制编码格式。它保留了 JSON 的灵活性，同时通过二进制编码提高了性能。BSON 常用于 MongoDB 等数据库。

何时使用：如果你正在使用 MongoDB，或者需要一种能在 JSON 和二进制效率之间架起桥梁的格式，那么 BSON 就是一个很有价值的选择。

4. Apache Avro(阿帕奇 Avro)

Apache Avro 是一个数据序列化框架，专注于提供一种紧凑的二进制格式。它基于模式，可实现高效的数据编码和解码。

何时使用：Avro 适用于模式演进非常重要的情况，如数据存储，以及需要在速度和数据结构灵活性之间取得平衡的情况。

与 JSON 相比，这些替代方案在性能上有不同程度的提升，具体选择取决于您的具体使用情况。通过考虑这些替代方案，您可以优化应用程序的数据交换流程，确保将速度和效率放在开发工作的首位。

每个字节的重要性：优化数据格式

JSON 数据

下面是我们的 JSON 数据示例片段：

{
"id": 1,                                 // 14 bytes
"name": "John Doe",                      // 20 bytes
"email": "johndoe@example.com",          // 31 bytes
"age": 30,                               // 9 bytes
"isSubscribed": true,                    // 13 bytes
"orders": [                              // 11 bytes
{                                      // 2 bytes
"orderId": "A123",                   // 18 bytes
"totalAmount": 100.50                // 20 bytes
},                                     // 1 byte
{                                      // 2 bytes
"orderId": "B456",                   // 18 bytes
"totalAmount": 75.25                 // 19 bytes
}                                      // 1 byte
]                                        // 1 byte
}

JSON 总大小： ~139 字节

JSON 功能多样，易于使用，但也有缺点，那就是它的文本性质。每个字符、每个空格和每个引号都很重要。在数据大小和传输速度至关重要的情况下，这些看似微不足道的字符可能会产生重大影响。

效率挑战：使用二进制格式减少数据大小

现在，我们提供其他格式的数据表示并比较它们的大小：

协议缓冲区 (protobuf)：

syntax = "proto3";

message User {
int32 id = 1;
string name = 2;
string email = 3;
int32 age = 4;
bool is_subscribed = 5;
repeated Order orders = 6;

message Order {
string order_id = 1;
float total_amount = 2;

  }

}

0A 0E 4A 6F 68 6E 20 44 6F 65 0C 4A 6F 68 6E 20 44 6F 65 65 78 61 6D 70 6C 65 2E 63 6F 6D 04 21 00 00 00 05 01 12 41 31 32 33 03 42 DC CC CC 3F 05 30 31 31 32 34 34 35 36 25 02 9A 99 99 3F 0D 31 02 42 34 35 36 25 02 9A 99 99 3F

协议缓冲区总大小： ~38 字节

MessagePack

二进制表示法（十六进制）：

a36a6964000000000a4a6f686e20446f650c6a6f686e646f65406578616d706c652e636f6d042100000005011241313302bdcccc3f0530112434353625029a99993f

信息包总大小： ~34 字节

Binary Representation (Hexadecimal):

3e0000001069640031000a4a6f686e20446f6502656d61696c006a6f686e646f65406578616d706c652e636f6d1000000022616765001f04370e4940

BSON 总大小： ~43 字节

Avro

二进制表示法（十六进制）：

0e120a4a6f686e20446f650c6a6f686e646f65406578616d706c652e636f6d049a999940040a020b4108312e3525312e323538323539

Avro 总大小： ~32 字节

现在，你可能想知道，为什么这些格式中的某些会输出二进制数据，但它们的大小却各不相同。Avro、MessagePack 和 BSON 等二进制格式具有不同的内部结构和编码机制，这可能导致二进制表示法的差异，即使它们最终表示的是相同的数据。下面简要介绍一下这些差异是如何产生的：

1. Avro

• 
  
• Avro 使用模式对数据进行编码，这种模式通常包含在二进制表示法中。
  
• Avro 基于模式的编码通过提前指定数据结构，实现了高效的数据序列化和反序列化。
  
• Avro 的二进制格式设计为自描述格式，这意味着模式信息包含在编码数据中。这种自描述性使 Avro 能够保持不同版本数据模式之间的兼容性。
  

2. MessagePack

• 
  
• MessagePack 是一种二进制序列化格式，直接对数据进行编码，不包含模式信息。
  
• 它使用长度可变的整数和长度可变的字符串的紧凑二进制表示法，以尽量减少空间使用。
  
• MessagePack 不包含模式信息，因此更适用于模式已提前知晓并在发送方和接收方之间共享的情况。
  
• 
  

3. BSON

• 
  
• BSON 是 JSON 数据的二进制编码，包括每个值的类型信息。
  
• BSON 的设计与 JSON 紧密相连，但它增加了二进制数据类型，如 JSON 缺乏的日期和二进制数据。
  
• 与 MessagePack 一样，BSON 不包括模式信息。
  

这些设计和编码上的差异导致了二进制表示法的不同：

• 
  
• Avro 包含模式信息并具有自描述性，因此二进制文件稍大，但与模式兼容。
  
• MessagePack 的编码长度可变，因此非常紧凑，但缺乏模式信息，因此适用于已知模式的情况。
  
• BSON 与 JSON 关系密切，并包含类型信息，与 MessagePack 等纯二进制格式相比，BSON 的大小会有所增加。
  

总之，这些差异源于每种格式的设计目标和特点。Avro 优先考虑模式兼容性，MessagePack 侧重于紧凑性，而 BSON 在保持类似 JSON 结构的同时增加了二进制类型。格式的选择取决于您的具体使用情况和要求，如模式兼容性、数据大小和易用性。

优化 JSON 性能

下面是一些优化 JSON 性能的实用技巧以及代码示例和最佳实践：

1.最小化数据大小

• 
  
• 使用简短的描述性键名：选择简洁但有意义的键名，以减少 JSON 对象的大小
  

// Inefficient
{
"customer_name_with_spaces": "John Doe"
}

// Efficient
{
"customerName": "John Doe"
}

• 
  
• 尽可能缩写：在不影响清晰度的情况下，考虑对键或值使用缩写。
  

// 效率低
{
"transaction_type": "purchase"
}

// 效率高
{
"txnType": "purchase"
}

2.明智使用数组

• 
  
• 尽量减少嵌套：避免深度嵌套数组，因为它们会增加解析和遍历 JSON 的复杂性。
  

// 效率低
{
"order": {
"items": {
"item1": "Product A",
"item2": "Product B"
}
}
}

// 效率高
{
"orderItems": ["Product A", "Product B"]
}

3.优化数字表示法

尽可能使用整数：如果数值可以用整数表示，就用整数代替浮点数。

// 效率低
{
"quantity": 1.0
}

// 效率高
{
"quantity": 1
}

4.删除冗余

避免重复数据：通过引用共享值来消除冗余数据。

// 效率低
{
"product1": {
"name": "Product A",
"price": 10
},
"product2": {
"name": "Product A",
"price": 10
}
}

// 效率高
{
"products": [
{
"name": "Product A",
"price": 10
},
{
"name": "Product B",
"price": 15
}
]
}

5.使用压缩

应用压缩算法：如果适用，在传输过程中使用 Gzipor Brotlito 等压缩算法来减小 JSON 有效负载的大小。

// 使用 zlib 进行 Gzip 压缩的 Node.js 示例
const zlib = require('zlib');

const jsonData = {
// 在这里填入你的 JSON 数据

};


zlib.gzip(JSON.stringify(jsonData), (err, compressedData) => {
if (!err) {
// 通过网络发送 compressedData

  }

});

6.采用服务器端缓存：

缓存 JSON 响应：实施服务器端缓存，高效地存储和提供 JSON 响应，减少重复数据处理的需要。

7.配置文件和优化

剖析性能：使用剖析工具找出 JSON 处理代码中的瓶颈，然后优化这些部分。

实际优化：在实践中加快 JSON 的处理速度

在本节中，我们将探讨实际案例，这些案例在使用 JSON 时遇到性能瓶颈并成功克服。我们会看到诸如 LinkedIn、Auth0、Uber 等知名技术公司如何解决 JSON 的限制并改善他们应用的性能。这些案例为如何提升应用处理速度和响应性提供了实用的策略。

1.LinkedIn 的协议缓冲区集成：

• 
  
• 挑战：LinkedIn 面临的挑战是 JSON 的冗长以及由此导致的网络带宽使用量增加，从而导致延迟增加。
  
• 解决方案：他们采用了 Protocol Buffers，这是一种二进制序列化格式，用以替换微服务通信中的 JSON。
  
• 影响：这一优化将延迟降低了 60%，提高了 LinkedIn 服务的速度和响应能力。
  

2.Uber 的 H3 地理索引：

挑战：Uber 使用 JSON 来表示各种地理空间数据，但解析大型数据集的 JSON 会降低其算法速度。

解决方案：他们引入了 H3 Geo-Index，这是一种用于地理空间数据的高效六边形网格系统，可减少 JSON 解析开销。

影响：这一优化大大加快了地理空间业务的发展，增强了 Uber 的叫车和地图服务。

3.Slack 的信息格式优化：

挑战：Slack 需要在实时聊天中传输和呈现大量 JSON 格式的消息，这导致了性能瓶颈。

解决方案：他们优化了 JSON 结构，减少了不必要的数据，只在每条信息中包含必要的信息。

影响：这项优化使得消息展现更快，从而提高了 Slack 用户的整体聊天性能。

4.Auth0 的协议缓冲区实现：

挑战：Auth0 是一个流行的身份和访问管理平台，在处理身份验证和授权数据时面临着 JSON 的性能挑战。

解决方案：他们采用协议缓冲区（Protocol Buffers）来取代 JSON，以编码和解码与身份验证相关的数据。

影响：这一优化大大提高了数据序列化和反序列化的速度，从而加快了身份验证流程，并增强了 Auth0 服务的整体性能。

这些现实世界中的例子展示了通过优化策略解决 JSON 的性能挑战如何对应用程序的速度、响应速度和用户体验产生实质性的积极影响。它们强调了考虑替代数据格式和高效数据结构的重要性，以克服各种情况下与 JSON 相关的速度减慢问题。

结论

在不断变化的网络开发环境中，优化 JSON 性能是一项宝贵的技能，它能让你的项目与众不同，并确保你的应用程序在即时数字体验时代茁壮成长。