KoobooJson - 更小更快的C# JSON序列化工具(基於表達式樹構建) 在C#領域，有很多成熟的開源JSON框架，其中最著名且使用最多的是 Newtonsoft.Json ,然而因為版本迭代,其代碼要相容從net2.0到現在的最新的net框架,並且要支持.net平臺下的其它語言,所以最新發 ...
什麼是KoobooJson?
- KoobooJson的優點
- KoobooJson的實現 (後續我將出一篇新的文章詳細講解實現)
- 功能介紹
- 其它
KoobooJson的優點
目前KoobooJson只有130k, 並且沒有任何額外依賴項, KoobooJson當前支持框架版本.NET4.5 .NET Core2+ .NET Standard 2
KoobooJson 遵循JSON RFC8259規範, 是一款適用於C#的快速的Json文本序列化器
它基於表達式樹構建, 在運行時會動態的為每個類型生成高效的解析代碼, 這過程包括: 利用靜態泛型模板進行緩存, 避免字典查詢開銷, 避免裝箱拆箱消耗, 緩衝池復用, 加速位元組複製...
KoobooJson生成代碼的方式並沒有採用Emit, 而是採用ExpressionTree. ExpressionTree相比Emit而言, 它不能像Emit直接寫出最優的IL代碼, 它依賴於下層的編譯器, 在某些時候它會多生成一些不必要的IL代碼路徑, 故而性能上有所遜色. 但相較於幾乎沒有類型檢查的Emit而言, ExpressionTree不會出現各種莫名其妙的錯誤, 它更加安全, 也更加容易擴展維護.
雖然ExpressionTree與Emit相比在性能方面可能會有所差異, 但是KoobooJson的表現卻相當亮眼!
上圖是使用BenchmarkDotNet在Net Core2.1上做的Json序列化和反序列化的性能測試,隨機生成大量的測試數據,迭代100次後產生的結果,基準報告在這裡
BenchmarkDotNet=v0.11.4, OS=Windows 10.0.17763.316 (1809/October2018Update/Redstone5) Intel Core i7-8550U CPU 1.80GHz (Kaby Lake R), 1 CPU, 8 logical and 4 physical cores .NET Core SDK=2.1.505 [Host] : .NET Core 2.1.9 (CoreCLR 4.6.27414.06, CoreFX 4.6.27415.01), 64bit RyuJIT Job-XEQPPS : .NET Core 2.1.9 (CoreCLR 4.6.27414.06, CoreFX 4.6.27415.01), 64bit RyuJIT
IterationCount=100 LaunchCount=1 WarmupCount=1
在類型定義上, KoobooJson並沒有單獨實現每個集合或鍵值對類型, 而是對這些FCL類型進行劃分成不同的模板
a. KoobooJson將序列化分為5種類型：
-
原始類型
它包括 Boolean, Byte, SByte, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Int64, UInt64, IntPtr, UIntPtr, Char, Double, and Single. -
所有擁有鍵值對行為的類型
任何能夠實現IDictionary<>或能夠實現IDictionary且能夠通過構造函數註入鍵值對的類型, 都將以鍵值對方式進行解析 -
所有擁有集合行為的類型
任何能夠實現IEnumable並且滿足IColloction的Add行為或擁有自己獨特的集合行為且能夠通過構造函數註入集合的類型, 都將以集合方式進行解析 -
特殊類型
如Nullable<>, Lazy<>, Guid, Datatable, DateTime, Type, Task, Thread, Timespan...等等這些特定的類型實現 -
常規Model的鍵值對類型
在KoobooJson中, 如果當類型不滿足上述4種時, 將會以鍵值對的形式來對其解析, KoobooJson會對Model中公開的所有元素進行序列化, 在這個環節, 幾乎配置器中所有的配置都是有關Model的. 諸如別名, 忽略特性, 指定構造函數, 忽略堆棧迴圈引用, 首字母大小寫, 格式化器... 值得一提的是, 在對介面類型進行反序列化時, KoobooJson預設會自動創建並返回一個實現於該介面的對象.
b. 在對類型的解析上, 其中浮點型,日期時間類型, GUID的解析是參照了JIL的代碼, 在此表示感謝.
作為一款活躍的Json庫, KoobooJson會不斷支持更多的類型, 這其中, 因為對FCL中的鍵值對和集合的行為進行歸納, 所以對於這兩種類型, KoobooJson並不像其它框架一樣去特定的為每種類型單獨實現, 實際上, 第2和3所定義的規則可以容納FCL中的大多數鍵值對或集合類型.
目前KoobooJson所覆蓋的類型包括 : Hashtable, SortedList, ArrayList, IDictionary, Dictionary<,>, IList,List<>, IEnumerable<>, IEnumerable, ICollection, ICollection<>, Stack<>, Queue<>, ConcurrentBag<>, ConcurrentQueue<>, ConcurrentStack<>, SortedDictionary<,>, ConcurrentDictionary<,>, SortedList<,>, IReadOnlyDictionary<,>, ReadOnlyDictionary<,>, ObservableCollection<>, HashSet<>, SortedSet<>, LinkedList<>, ReadOnlyCollection<>, ArraySegment<>, Stack, Queue, IReadOnlyList<>, IReadOnlyCollection<>, ReadOnlyCollection<>, ISet<>, BitArray, URI, NameValueCollection, StringDictionary, ExpandoObject, StringBuilder, Nullable<>, Lazy<>, Guid, Datatable, DateTime, Type, Task, Thread, Timespan, Enum, Exception, Array[], Array[,,,,,]...
KoobooJson的實現
class UserModel { public object Obj; public string Name; public int Age; } string json = JsonSerializer.ToJson(new UserModel());
在對類型第一次序列化時, KoobooJson會為這個類型生成大致是這樣的解析代碼.
void WriteUserModel(UserModel model,JsonSerializerHandler handler) { ...配置選項處理...格式化器處理...堆棧無限引用處理... handler.sb.Write("Obj:") WriteObject(model.Obj);//在序列化時將為Object類型做二次真實類型查找 handler.sb.Write("Name:") WriteString(model.Name); handler.sb.Write("Age:") WriteInt(model.Age); }
如果是List<UserModel>的話, 那麼將生成這樣的代碼
handler.sb.Write("[") foreach(var user in users) { WriteUserModel(user); WriteComma() } handler.sb.Write("]")
在當前版本中, KoobooJson序列化使用的容器為StringBuilder, 與直接ref char[]相比, 多了一些額外的調用. 將考慮在下個版本中構建一個輕便的char容器, 並會區分對象大小, 考慮棧數組和通過預掃描大小來減少對記憶體的開銷,這將顯著提升序列化速度.
在對類型進行第一次反序列化時, KoobooJson會為這個類型生成大致是這樣的解析代碼.
UserModel model = JsonSerializer.ToObject<UserModel>("{\"Obj\":3,\"Name\":\"Tom\",\"Age\":18}"); void ReadUserModel(string json,JsonDeserializeHandler handler) { ...Null處理... ReadObjLeft() 空元素處理...構造函數處理...配置項處理...格式化器處理... while(i-->0){ switch(gechar()) { case 'O': switch(getchar()) case 'b': switch(getchar()) case 'j': ReadQuote(); ReadObject(); if(getchar()==',') i++; } } ReadObjRight() }
KoobooJson生成反序列化代碼, KoobooJson會假設json格式完全正確, 沒有預先讀取Json結構部分, 而是直接使用代碼來描述結構, 所以KoobooJson少了一次對json結構的掃描, 執行過程中如果json結構發生錯誤, 會直接拋出異常.
而對於key的匹配, KoobooJson生成的是逐個char的自動機匹配代碼, 目前KoobooJson是以字典樹為演算法, 逐個char進行類型比較, 與一次比較多個char相比, 這種方式顯然沒有達到最小的查詢路徑, 不過在jit優化下, 兩種方式實現經測試效率幾乎一樣.
在反序列化讀取字元時, 因為是對類型動態生成編碼, 提前知道每個類型中的元素的位元組長度和其類型的值長度, 所以KoobooJson出於更高的性能對反序列化採取了指針操作, 並加速位元組讀取.
case 3: if (*(int*)Pointer != *(int*)o) return false; if (*(Pointer + 2) != *(o + 2)) return false; goto True; case 4: if (*(long*)Pointer != *(long*)o) return false; goto True; case 5: if (*(long*)Pointer != *(long*)o) return false; if (*(Pointer + 4) != *(o + 4)) return false;
因為是指針操作, KoobooJson在反序列化環節幾乎不需要去維護一個char池來存放下一個需要讀取的json結構片段.
功能介紹
KoobooJson當前僅支持3個API調用
string Kooboo.Json.JsonSerializer.ToJson<T>(T value, JsonSerializerOption option=null) T Kooboo.Json.JsonSerializer.ToObject<T>(string json, JsonDeserializeOption option=null) object Kooboo.Json.JsonSerializer.ToObject(string json, Type type, JsonDeserializeOption option=null)
在json字元串的讀取中KoobooJson會自動忽略註釋
string json = @" /*註釋*/ {//註釋 /*註釋*/""Name"" /*註釋*/: /*註釋*/""CMS"" /*註釋*/,//註釋 /*註釋*/ ""Children"":[//註釋 1/*註釋*/, 2/*註釋*/ ]//註釋 }//註釋 /*此處*/ "; var obj = JsonSerializer.ToObject(json); obj=>Name：CMS obj=>Children：Array(2)
class A { public B b; } class B { public A a; } A.b=B; B.a=A;
A指向B, B指向A, 在序列化時這種情況會發生無限迴圈.可通過KoobooJson的序列化配置項中的屬性來設定這種情況下所對應的結果
JsonSerializerOption option = new JsonSerializerOption { ReferenceLoopHandling = JsonReferenceHandlingEnum.Null }; string json = JsonSerializer.ToJson(a, option); json => {\"b\":{\"a\":null}} ------ ReferenceLoopHandling = JsonReferenceHandlingEnum.Empty json => {\"b\":{\"a\":{}}} ----- ReferenceLoopHandling = JsonReferenceHandlingEnum.Remove json => {\"b\":{}}
class A { public string a; } A.a=null; JsonSerializerOption option = new JsonSerializerOption { IsIgnoreValueNull = true }; var json = JsonSerializer.ToJson(A, option); json => {}
class A { [JsonOrder(3)] public int a; [JsonOrder(2)] public int b; [JsonOrder(1)] public int c; }
可通過[JsonOrder(int orderNum)]來排序序列化的json元素位置. 如果是正常沒有通過[JsonOrder]排序元素,那麼解析出來的Json則是預設順序：{"a":0,"b":0,"c":0} 上面樣例通過[JsonOrder]排序後是這樣的：{"c":0,"b":0,"a":0}
class A { [IgnoreKey] public int a; public int b; }
可通過[IgnoreKey]特性來標記序列化和反序列化要忽略的元素 json => {"b":0} 當然, 也可以通過配置來動態選擇忽略對象
JsonSerializerOption option = new JsonSerializerOption { IgnoreKeys = new List<string>(){"b"} }; var json = JsonSerializer.ToJson(A, option); json => {}
class A { [JsonOnlyInclude] public int a; public int b; public int c; } json => {\"a\":0}
如果一個model里包含幾十個元素, 而你僅想序列化其中一個, 那麼就沒必要對每一個元素進行[IgnoreKey]標記,只需要對想要序列化的元素標記[JsonOnlyInclude]即可
JsonSerializerOption option = new JsonSerializerOption { DatetimeFormat=DatetimeFormatEnum.ISO8601 }; json => 2012-01-02T03:04:05Z JsonSerializerOption option = new JsonSerializerOption { DatetimeFormat=DatetimeFormatEnum.RFC1123 }; json => Thu, 10 Apr 2008 13:30:00 GMT JsonSerializerOption option = new JsonSerializerOption { DatetimeFormat=DatetimeFormatEnum.Microsoft }; json => \/Date(628318530718)\/
class A { public int name; } JsonSerializerOption option = new JsonSerializerOption { JsonCharacterRead=JsonCharacterReadStateEnum.InitialUpper }; json => {\"Name\":0}
在對model序列化時可以指定key的首字母大小寫,反序列化時也可以設置對字元串不區分大小寫.首字母大小寫屬於內嵌支持, 在解析時並不會影響性能
class A { [Alias("R01_Name")] public int name; } json => {\"R01_Name\":0}
當元素被標記[Alias]後,KoobooJson無論序列化還是反序列化都會按照Alias來進行解析
class A { public A(){} [JsonDeserializeCtor(3,"ss")] public A(int a,string b){} }
在反序列化的時候, 我們不得不調用構造函數來以此創建對象. 在常規情況下, KoobooJson會通過優先順序自動搜索最合適的構造函數,其優先順序順序為: public noArgs => private noArgs => public Args => private Args, 這其中, 會對有參構造函數進行預設值構造.
然而你也可以顯式通過[JsonDeserializeCtor(params object[] args)]特性來指定反序列化時的構造函數, 這樣 當KoobooJson創建A實例的時候就不是通過new A(); 而是new A(3,"ss");
class A { [Base64ValueFormat] public byte[] a; }
當你需要來覆寫由KoobooJson進行元素解析的行為時, 我們可以繼承一個 ValueFormatAttribute 來覆寫行為.
class Base64ValueFormatAttribute:ValueFormatAttribute { public override string WriteValueFormat(object value,Type type, JsonSerializerHandler handler, out bool isValueFormat) { isValueFormat=true; if(value==null) return "null"; else return ConvertToBase64((byte[])value); } public override object ReadValueFormat(string value,Type type, JsonDeserializeHandler handler, out bool isValueFormat) { isValueFormat=true; if(value=="null") return null; else return Base64Convert(value); } }
值格式化特性也可以標記在結構體或類上, 而另一點是對於值格式化器, 也可以以全局的方式來進行配置： 以序列化為例, 可通過 JsonSerializerOption中的GlobalValueFormat委托來進行配置
JsonSerializerOption.GlobalValueFormat=(value,type,handler,isValueFormat)=> { if(type==typeof(byte[])) { isValueFormat=true; if(value==null) return "null"; else return ConvertToBase64((byte[])value); } else { isValueFormat=false; return null; } }
值得註意的是,對於byte[]類型的base64解析行為, KoobooJson已經內嵌在配置項中, 只要設置JsonSerializerOption.IsByteArrayFormatBase64=true即可
對於Model中的Key處理, KoobooJson支持全局的Key格式化器.
class R01_User { public string R01_Name; public int R01_Age; }
如果我們想把R01這個首碼給去掉, 只需要註冊全局Key格式化器的委托即可
JsonSerializerOption.GlobalKeyFormat=(key,parentType,handler)=> { if(parentType==typeof(R01_User)) { return key.Substring(4); } return key; }
這樣,出來的json是這樣的：{"Name":"","Age":""
同樣, 對於反序列化，我們也同樣應該註冊：
JsonDeserializeOption.GlobalKeyFormat=(key,parentType)=> { if(parentType==typeof(R01_User)) { return "R01_"+key; } return key; }
其它
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作者：小曾
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