джексон против JSON простой для потока разборе

Question

У меня есть библиотека JSon на GitHub https://github.com/jillesvangurp/jsonj

Эта библиотека синтаксический анализатор на основе JSON простой, который использует класс обработчика, чтобы сделать всю работу по созданию экземпляров JSONObject, JsonArray, и JsonPrimitive, которые у меня есть в моей библиотеке.

Я видел, как люди публиковали различные тесты, предлагая, чтобы парсером Джексона было так же хорошо, как и с точки зрения производительности, и что json simple является одним из более медленных вариантов. Итак, чтобы увидеть, могу ли я повысить производительность, я создал альтернативный парсер, который использует API потокового трафика jackson и вызывает тот же обработчик, который я использовал для исходного анализатора. Это прекрасно работает с функциональной точки зрения и довольно просто.

Вы можете найти соответствующие классы здесь (JsonHandler, JsonParser и JsonParserNg): https://github.com/jillesvangurp/jsonj/tree/master/src/main/java/com/github/jsonj/tools

Однако, я не вижу каких-либо улучшений на различных тестов я побежал.

Итак, мой вопрос: должен ли я видеть какое-либо улучшение вообще, и если да, то почему? Мне кажется, что в потоковом режиме API, по крайней мере, обе библиотеки имеют схожую производительность.

Я был бы очень заинтересован в опыте других людей.

Answer 1

Я написал «On proper performance testing of Java JSON processing» некоторое время назад, чтобы перечислить общие проблемы, которые я видел с бенчмаркингом производительности. Существует множество относительно простых способов испортить сравнение. Я предполагаю, что вы не ошибаетесь, но стоит упомянуть. Специальная часть об использовании исходного ввода: очень мало случаев, когда реальные данные JSON поступают как String - поэтому не забудьте использовать InputStream/OutputStream (или байтовые массивы).

Второе, что следует отметить, что в том, что если вы используете модель дерева (как JsonObject) вы уже добавив множество потенциально предотвратимых накладных расходов: вы строите Map/List структуры, которые используют 3x память, POJOs будет использовать; и работают медленнее. В этом случае фактические служебные данные синтаксического анализа/генерации обычно являются компонентом меньшинства. Иногда обработка дерева в стиле имеет смысл, и это приемлемо накладные расходы.

Так, если производительность имеет значение много, один, как правило, либо:

1. использует потоковый API для создания собственных объектов - не дерево в памяти, или
2. использует привязку данных к/от POJOs , Это может быть близко к скорости (1)

, оба из которых будут быстрее, чем строить деревья (и в некоторой степени, сериализовать). По некоторым причинам многих разработчиков как-то предположить, что дело с деревом представлений как эффективный способ борьбы с данными, как все - это не так, и видел в тестах, как https://github.com/eishay/jvm-serializers

я не видел Джексон-коды, связанную с помощью link, поэтому я предполагаю, что он работает так, как ожидалось. Основные вещи, чтобы искать (Probs производительности WRT) на самом деле являются:

1. Всегда рядом JsonParser и JsonGenerator (требуется для некоторых рециркуляции) и
2. Многократное JsonFactory и/или ObjectMapper случаи: они резьбовых через эти объекты происходит повторное использование некоторых компонентов (таблиц символов, сериализаторов).
3. Как упоминалось ранее, всегда используйте большинство исходных пунктов ввода/вывода, если это возможно (InputStream, OutputStream).