建议收藏 | JSON 也会影响应用性能?你应该考虑这些替代方案(一)

没有错！JSON 作为 Web 应用程序中最广泛使用的数据交换格式，有可能成为你的应用性能的瓶颈。在现在追求高性能和用户体验的大技术背景下，深入研究JSON对性能的影响尤为重要，尤其我们还常常认为这是一种理所当然要使用的技术。

在本文中，我们将深入探讨为何JSON可能对你的应用程序造成拖累，并探索更好的替代方案和优化技术，以确保你的应用能够保持最佳运行状态。

▍本文大纲：

1. JSON是什么，为什么要用JSON
2. 普及程度和被广泛使用的原因
3. 性能、性能、性能！
4. 性能低下的场景和使用局限性
5. JSON的替代方案
6. 每 1 字节都很重要：优化数据格式

▍JSON 是什么，为什么要用 JSON

JSON，即 JavaScript 对象表示法，是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于 Web 应用程序中的数据传输和存储。其简洁的语法和易读的格式使其成为开发人员和计算机系统之间理想的数据交互方式。然而，在开展Web开发项目时，为何我们要对JSON格外关注呢？

JSON可以被视为是连接应用程序数据的重要纽带。它不仅是服务器和客户端之间进行数据通信的通用语言，同时也是数据库和配置文件中数据存储的实施标准格式。实际上，JSON在现代Web开发中扮演着不可或缺的角色。

深刻理解JSON及其微妙之处不仅是每位Web开发者的基本素养，更是优化应用程序的关键所在。随着我们深入探讨本文，你将意识到在性能方面，JSON可能会成为一把双刃剑。正确认识这一点将为你的开发过程带来深远的影响。

▍JSON普及程度和被广泛使用的原因

JSON之所以在Web开发领域广受欢迎，其根本原因不可忽视。它凭借着一系列引人注目的特点，已经崭露头角，成为数据交换的不二之选：

1、可读性强：JSON采用直观的文本结构，便于开发者和非开发者阅读和理解。这种语义化的数据交换格式促进了协作，简化了调试过程。

2、与语言无关：JSON不与任何特定的编程语言绑定。它是一种非常通用的数据格式，几乎可以被所有现代编程语言解析和生成，使其具有极高的通用性。

3、 数据结构一致性：JSON强制使用键值对、数组和嵌套对象的一致数据结构。这种一致性使它在各种编程场景中变得可预测且易于读写。

4、浏览器支持：JSON在Web浏览器中得到了原生支持，使得Web应用能够与服务器之间无缝通信。这种本地支持在Web开发中发挥了至关重要作用。

5、JSON API：许多Web服务和API默认提供JSON格式的数据。这进一步巩固了JSON在Web开发中作为数据交换首选的地位。

6、JSON Schema加持：开发者可以使用JSON Schema定义和验证JSON数据的结构，提高了应用程序的可读性和稳定性。

基于这些优势，全球的开发者纷纷选择JSON作为数据交换的首选。然而，随着我们深入探讨本文，我们将揭示与JSON相关的潜在性能挑战以及如何有效解决它们。

▍性能、性能、性能

重要的事情单独拉出来说三遍！！

·01· 应用程序的响应速度至关重要

当前，我们生活在大数据加持的智能数字世界中，并且这个世界仍在迅速发展。我们应该意识到应用程序的响应速度应该成为我们开发者决对不能妥协的关键。用户期待着即时获取信息、方便的进行交互，并在Web和移动应用中体验无缝交互。这种对响应速度的迫切需求源于多方面：

1、用户期望：用户已经习惯了人机交互的迅速响应。他们不愿意等待网页加载或应用程序响应，哪怕只是短短的几秒钟延迟也可能引发用户的不满和流失。

2、竞争优势：响应速度可以成为显著的竞争优势。相较于响应慢的竞争对手，具有快速响应的应用程序更容易吸引和留住用户。

3、搜索引擎排名：搜索引擎如Google将页面加载速度视为排名的因素。加载更快的网站倾向于在搜索结果中获得更高的排名，从而提升可见性和吸引流量。

4、转化率：特别是在电子商务领域，对响应速度对转化率的影响至关重要。更快的网站通常带来更高的转化率，进而实现更多的收入。

5、移动性能：随着移动设备的广泛普及，响应速度需求变得更为紧迫。移动用户通常受限于有限的带宽和处理能力，因此迅速的应用性能成为不可或缺的要素。

·02· JSON是否拖慢我们的应用？

现在，让我们深入探讨一个核心问题：JSON是否成为我们应用程序速度的拖累？

如前所述，JSON作为一种极受欢迎的数据交换格式，灵活易用、得到广泛支持。然而，这并不意味着它免疫于性能挑战。

在某些情况下，尤其是在处理大型或复杂结构时，JSON可能成为拖慢应用程序速度的罪魁祸首。特别是在序列化和反序列化方面的低效处理可能会影响应用程序的整体性能。

接下来，我们将深入探讨JSON在应用程序中可能成为瓶颈的具体原因，更重要的是，我们还将讨论如何通过行之有效的方案来缓解这些问题。在我们继续探索的同时，请记住我们的目标并不是贬低JSON，而是理解JSON使用的局限性，并发现在实现更快、更具响应性的应用程序优化策略。

▍JSON使用的局限性

尽管JSON已经被广泛的使用，但并不代表他适用于我们开发过程中遇到的一切数据交换场景。让我们探讨JSON性能低下的一些场景，借此帮助大家理解JSON其实并不是在所有数据交换场景中始终是最优解。

·01· 解析开销

当JSON数据到达你的应用程序时，它必须经过解析过程，将其转换为可用的数据结构。特别是在处理庞大或深度嵌套的JSON数据时，解析可能相对较慢。

·02· 序列化和反序列化

JSON要求在从客户端发送到服务器时对数据进行序列化（将对象编码为字符串），并在接收时进行反序列化（将字符串转换回可用的对象）。这些步骤可能引入开销，影响应用程序的整体速度。

在微服务架构中，JSON经常用于在服务之间传递消息。然而，关键在于要认识到JSON消息需要序列化和反序列化，这些过程可能引入相当大的开销。

在大量微服务频繁通信的情况下，这种开销可能会叠加，潜在地影响你的应用程序速度，进而影响用户体验。

我们面临的第二个挑战是由于JSON的文本性质，导致序列化和反序列化的延迟和吞吐量并不理想。

— 领英（LinkedIn）

·03· 字符串操作

JSON以文本为基础，对于连接和解析等操作大量依赖字符串操作。与处理二进制数据相比，字符串处理可能较为缓慢。

·04· 缺乏数据类型申明

JSON具有有限的数据类型集（如字符串、数字、布尔）。复杂的数据结构可能需要不太高效的表示方式，导致内存使用增加和处理变得较为迟缓。

JSON 不支持下面的数据类型：

• 函数（function）
• 时间（date）
• undefined

·05· 冗余性

JSON的语义化设计可能导致冗余。冗余的键和重复的结构会增加有效负载大小（Playload Size），导致数据传输时间更长。

·06· 无二进制支持

JSON缺乏对二进制数据的本机支持。在处理二进制数据时，开发者通常需要将其编码和解码为文本，这可能效率较低。

·07· 深度嵌套

在某些情况下，JSON数据可能会被深度嵌套，需要进行递归解析和遍历。这种计算复杂性可能减缓应用程序的速度，尤其是在没有经过优化的情况下。

▍JSON的替代方案

虽然JSON是一种通用的数据交换格式，但在某些场景中确实存在性能的局限性，这促使人们探索更快速的替代方案。现在让我们来深入了解一些这些替代方案以及适用场景：

·01· Protocol Buffers（protobuf）

Protocol Buffers通常称为protobuf，是由Google开发的二进制序列化格式。它设计用于提供效率、紧凑性和速度。由于protobuf是二进制的，相对于JSON而言，在序列化和反序列化方面显著更快。

传送门：Protobuf Example

https://github.com/vaishnav-mk/protobuf-example

使用场景：当需要高性能数据交换时，特别是在微服务架构、物联网应用或网络带宽有限的场景下，考虑使用protobuf。

·02· MessagePack

MessagePack是另一种以二进制为基础的序列化格式，以其速度和紧凑性而闻名。它旨在比JSON更高效，同时保持与各种编程语言的兼容性。

使用场景：当需要在速度和跨语言兼容性之间取得平衡时，MessagePack是一个很好的选择。它适用于实时应用和数据大小减小至关重要的情况。

·03· BSON（Binary JSON）

BSON，或Binary JSON，是一种从JSON派生的二进制编码格式。它保留了JSON的灵活性，并通过二进制编码提高了性能。BSON通常用于诸如MongoDB之类的数据库。

使用场景：如果你正在使用MongoDB或需要一种在JSON和二进制效率之间架起桥梁的格式，BSON是一个有价值的选择。

·04· Apache Avro

Apache Avro是一个专注于提供紧凑二进制格式的数据序列化框架。它基于模式，允许进行高效的数据编码和解码。

使用场景：Avro适用于需要关注模式演变的场景，比如数据存储，以及在速度和数据结构灵活性之间需要取得平衡时。

这些替代方案相对于 JSON 提供了不同程度的性能改进，选择取决于您的具体情况。通过考虑这些替代方案，您可以优化应用程序的数据交换过程，确保速度和效率是您开发工作的重中之重。

▍每 1 字节都很重要：优化数据格式

在数据交换的世界中，效率和速度至关重要，数据格式的选择有着举足轻重的影响。本部分将探讨从简单的JSON数据表示到更高效的二进制格式，如Protocol Buffers、MessagePack、BSON和Avro的过程。我们将深入研究每种格式的细微差异，展示为什么每个字节都至关重要。

·01· 开篇：JSON数据

我们的旅程始于一个简单的JSON数据结构。以下是我们示例JSON数据的一部分：

{
  "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
}                                          // 1 byte

JSON总计：约139字节

尽管JSON通用而易用，但它却有个缺陷——那就是它的文本本质。每个字符、每个空白、每个引号都至关重要。在数据大小和传输速度至关紧要的场景下，这些貌似微不足道的符号可能产生深远的影响。

·02· 性能的挑战：用二进制格式减小数据体积

现在，让我们用其他数据格式描述这段数据，并比较它们的大小：

Protocol Buffers (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

protobuf 总计约：39字节

MessagePack

注意：MessagePack是一种二进制格式，这里的表示形式不适合人类阅读。

二进制表示法（十六进制）：

a36a6964000000000a4a6f686e20446f650c6a6f686e646f65406578616d706c652e636f6d042100000005011241313302bdcccc3f0530112434353625029a99993f

MessagePack 总计约：34字节

BSON（Binary JSON）

注意：BSON是一种二进制格式，这里的表示形式不适合人类阅读。

二进制表示法（十六进制）：

3e0000001069640031000a4a6f686e20446f6502656d61696c006a6f686e646f65406578616d706c652e636f6d1000000022616765001f04370e4940

BSON 总计约：43字节

Avro

注意：Avro使用数据结构，因此数据与数据结构信息一同编码。

二进制表示法（十六进制）：

3e0000001069640031000a4a6f686e20446f6502656d61696c006a6f686e646f65406578616d706c652e636f6d1000000022616765001f04370e4940

Avro 总计约：32字节

▍未完待续

在前文中，我们已经深度解剖了JSON这个开发者生活中的"好基友"，揭示了它在数据交换领域的种种光辉和不足。但是，话说回来，就像你的电脑配置再高，总会遇到各种"卡顿"一样，JSON在某些场景下也可能显得有点力不从心。

所以，别急，接下来我们要进入更刺激的阶段了。我们将揭示一系列酷炫的JSON性能优化技巧，这些技能点可不是普通程序员就能驾驭的。想象一下，你就是那个操控JSON性能的"大魔法师"，是不是有点激动呢？