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 stringerr := 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。

• 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；

• 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？

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。

• 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：

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]functionlock      sync.Mutex}var (global = func() [caches]*cache {var caches [caches]*cachefor 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()}

• 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 。

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 = databufPool.Put(buf)

Sonic 库为什么性能好？

• 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 int64t types.ValueTypep 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）。

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 onlym := map[string]interface{}{}v, err := encoder.Encode(m, encoder.SortMapKeys)// Or ast.Node.SortKeys() before marshalvar root := sonic.Get(JSON)err := root.SortKeys()

暂不支持 arm 架构

• 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/[email protected]#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

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