几种常见的JSON解析器比较

发布时间：2022-02-16 14:55 所属栏目：52 来源：互联网

导读：大家好! 我是来自深圳技术大学FSR实验室的同学，标题FFH就是FSRlab For Harmony!并且我也正在参加OpenHarmony成长计划从论文到开源提交研究，以后我们也会陆续在这个社区记录学习心得和体会。参考文献 Spatial Data Monitoring and Mobile Applications Com

大家好! 我是来自深圳技术大学FSR实验室的同学，标题FFH就是FSRlab For Harmony!并且我也正在参加OpenHarmony成长计划从论文到开源提交研究，以后我们也会陆续在这个社区记录学习心得和体会。

参考文献
Spatial Data Monitoring and Mobile Applications – Comparison of Methods

for Parsing JSON in Android Operating System

引言
上一篇文章简单地讲了为什么XML会逐渐被JSON取代，接下来这篇文章，我们来看一下国外几种常见JSON解析器的比较，分别是Gson，AndroidJson，JSON.simple，JSON.smart， Jackson .以下分析大部分来自上面的参考文献，该论文主要讨论在Android操作系统上不同解析器处理移动设备JSON格式的问题。

Gson
第一种解析方法称为Gson，来自com.google.gson.stream.JsonReaderpackage，是由Google团队为Java开发的，

AndroidJson
第二种方法称为AndroidJson，使用谷歌直接提供的解析库，是Android SDK的一部分。与其他方法不同，无需将其他库编译到最终应用程序中。然而缺点是在与服务器建立通信时，下载的数据位于InputStream类对象中，这一步需要将数据转换为字符串类对象。因此对于大数据量的解析，性能要求会很高。

JSON.simple
JSON.simple用的是JSON.simple库，是基于堆的方法解析数据的。


JSON.smart
JSON.smart从代码结构上看和JSON.simple很相似，不同的是，JSON.smart是以性能为驱动。

Jackson
Jackson用的是Jackson JSON Processor库

场景介绍
该场景在不同的安卓设备上分别对10, 50, 100, 200, 500, 1000 和 5000 量级的空间数据进行解析，以下图表的X轴是数据量，Y轴是不同解析库消耗的时间. Graph1-3提供了在单个设备上解析所需的测量时间。所有值均以毫秒为单位提供。对每个设备进行十次适当的测量，然后从测量值中获得平均值。

结论
在图表上测试的数据来看，很明显，对于大型数据解析，使用Jackson 是最有利的方法。但是这种方法不适用于小型数据的解析，小型的数据量选择Gson性能可能会更佳。

fastJson和Jackson
这里我也想提一下国内阿里大神温少凭一己之力撑起的fastJson，这个库以“快”出名，在国内有人使用，但是在国外大部分项目依然选择Jackson，这又是为什么呢?

因为只有fastJson一个人负责，而像Jackson这些库是由一个团队负责的，所以一个人的团队开发的库可以比一个团队开发的还有性能优势，可以想到是走了些捷径，这些捷径就是在fastJson中写死了一些代码，导致扩展性不高，牺牲了java某些应该兼容的特性，以达到了所谓的快，其代码质量相较国外的库是比较差的。

所以fastJson之所以没在国际上流行起来，最主要的原因应该是开发者的思路全放到快上去了，而偏离了标准及功能性，质量也不够好，有点“舍本逐末"的味道，并且没有英文文档，这样就更没法指望老外用了。

而Jackson的拓展性很高。各种奇葩需求都能得到满足，开源代码质量也比较高，开源项目社区的运营也比较好。

（编辑：ASP站长网）