Go语言中JSON相关的组件非常多，使用于不同的场景，但是各组件的性能如何，可以测试一探究竟。测试数据实际测试过程中users数组是大小为101的一个数据。..."facebook": "https://facebook.com", "twitter": "https://twitter.com" } } ]}测试结果通过测试JSON...数据的marshal和unmarshal操作，总体上的耗时比较如下：marshal：Go官方EncodingJson（1） > Jsoniter（1.08） > GoJson（1.65） > 字节跳动...Sonic（2.92）unmarshal：Go官方EncodingJson（1） > Jsoniter（3.32） > GoJson（4.18） > 字节跳动Sonic（5.43）字节跳动Sonic的总体性能较优...，是Go官方性能的2~4倍，但是marshal时内存会多消耗15%goos: linuxgoarch: amd64cpu: AMD EPYC 7K62 48-Core ProcessorBenchmarkUnmarshalByEncodingJsonBenchmarkUnmarshalByEncodingJson
） 优点是可以比较方便替换官方库，改动成本低 在 Go 1.19 arm64环境下： 官方json库执行了292次，每次执行的平均时间是4062368纳秒(即4.062368 毫秒), 每次操作有57624...据说是因为1.13后，官方的json库做了大幅优化，并不比json-iterator/go 库差 (这个库上个月还在更新，如果性能和官方库相差无几，搞不懂存在的意义在哪..)...在 amd64上，同样效果不彰 github.com/buger/jsonparser 性能好，但只有json字符串解析为结构体/map功能，没有将结构体转为json字符串的功能 只能解析JSON字符串...--- 比较 最后选定了 官方库，滴滴的jsoniter，字节的sonic，和ffjson 这几个Go生态较主流的json库，进行序列化性能的比较 benchmark代码见 json-compare...而根据sonic官方宣传 sonic：基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库 看图上的意思，能比标准库高5倍。
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...目前对于Java开源的JSON类库有很多种，下面我们取四个常用的JSON库进行性能测试对比，同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。...Gson完全可以将复杂类型的json到bean或bean到json的转换，是JSON解析的神器。 FastJson：Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器。...针对这三种Json处理方案，我们以真实数据进行测试比较：分别使用三种方式进行普通Object类的序列化与反序列化、List类的序列化和反序列化，处理量级分别是10、100、1000和10000的情况下，...比较这些操作的耗时与内存消耗，最终得出结果如下： List反序列化 ?
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...简单介绍 选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑： 字符串解析成JSON性能 字符串解析成JavaBean性能 JavaBean构造JSON性能 集合构造JSON性能 易用性 先简单介绍下四个类库的身份背景...Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从Github中的统计来看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。...与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比，Jackson 解析大的 json 文件速度比较快。...Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好 Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。
一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...序列化方法处理流程 简单介绍 选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑： 字符串解析成JSON性能 字符串解析成JavaBean性能 JavaBean构造JSON性能 集合构造JSON性能 易用性...Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从Github中的统计来看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。...与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比，Jackson 解析大的 json 文件速度比较快。...Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好 Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。
XML和JSON的比较 XML与JSON都可以用来描述或者存储数据，两者都有各自的优点，使用场景取决于需求。...比较 可读性方面 可读性方面，JSON与XML都作为标准的规范，可读性都比较不错，对于可读性的比较其实还是应该取决于应用场景，对于将完整的XML映射为JSON格式的话，XML的可读性更好一些，对于单纯的数据描述而言...编码难度方面 无论是XML还是JSON都有丰富的编码工具，但是对于JSON来说即使不借助工具也能轻易地实现对应格式的编码，相反XML的编码不借助工具的话就比较难以实现了。...数据体积方面 XML格式的数据的冗余度是大于JSON格式的数据的，通常而言，XML比较适合于标记文档，而JSON却更适于进行数据交换处理。...JSON只提供整体解析方案，对于数据量较少的文档处理效果比较好。
Message.Person.Phone phone : phoneList){ System.out.printf("手机号:%s (%s)\n", phone.getNumber(), phone.getType());}比较为了能体现...ProtoBuf的优势，我写了同样结构体的Java类，并且将Java对象转换成JSON数据，来与ProtoBuf进行比较。...JSON编译库使用Google提供的GSON库，JSON的部分代码就不贴出来了，直接展示结果比较结果结果运行 1 次【 JSON 开始编码 】JSON 编码1次，耗时：22msJSON 数据长度:106...次,耗时：58ms总结编解码性能上述栗子只是简单的采样，实际上据我的实验发现次数在1千以下，ProtoBuf 的编码与解码性能，都与JSON不相上下，甚至还有比JSON差的趋势。...次数在2千以上，ProtoBuf的编码解码性能，都比JSON高出很多。次数在10万以上，ProtoBuf的编解码性能就很明显了，远远高出JSON的性能。
(2).JSON的优缺点 .JSON的优点： A.数据格式比较简单，易于读写，格式都是压缩的，占用带宽小； B.易于解析，客户端JavaScript可以简单的通过eval(...4.XML与JSON数据格式比较 (1).关于轻量级和重量级 轻量级和重量级是相对来说的，那么XML相对于JSON的重量级体现在哪呢?...主观上来看，JSON更为清晰且冗余更少些。JSON网站提供了对JSON语法的严格描述，只是描述较简短。从总体来看，XML比较适合于标记文档，而JSON却更适于进行数据交换处理。 .在解析方面。...(3).实例比较 XML和JSON都使用结构化方法来标记数据，下面来做一个简单的比较。 .用XML表示中国部分省市数据如下： <?...参考博客： 《XML与JSON的区别，总结》 《JSON 和 XML优缺点的比较》
class threads_object(Thread): def run(self): function_to_run()
只是在语法上考虑性能 实际情况应该考虑可读性等问题综合使用 1.@ @test(); 0.10025715827942 s test(); 0.09039306640625 s 2.deep array..., '', $value); } } for ($i = 0; $i < TIMES; $i++) { array_walk_recursive($output, 'outputFilter'); $json...= json_encode($output); } 565.6918721199 s $output = array_fill(1, TIMES / 100, produceString()); function...preg_replace('/\\\u0(f72|f74|f84|f7c|963|962|93a)/u', '', $value); } for ($i = 0; $i < TIMES; $i++) { $json...= json_encode($output); outputFilter_u($json); } 21.927097082138 s 14.in_array vs isset if (in_array
]; --j; } this[j] = value; } } 算法性能...冒泡排序 算法思想：通过一系列的“交换”动作完成的，首先第一个记录与第二个记录比较，如果第一个大，则二者交换，否则不交换；然后第二个记录和第三个记录比较，如果第二个大，则二者交换，否则不交换，以此类推，...：将最内层循环中的比较视为基本操作，其执行次数为(n-1+1)*(n-1)/2=n(n-1)/2，其时间复杂度为O(n*n)，本算法的额外空间只有一个temp，因此空间复杂度为O(1)。...将当前节点（a）的值与其孩子节点进行比较，如果存在大于a值的孩子节点，则从中选出最大的一个与a交换。当a来到下一层的时候重复上述过程，直到a的孩子节点值都小于a的值为止。...（4）元素比较次数和原始序列无关的是选择排序、折半插入排序。 （5）排序趟数和原始序列有关的是交换类排序。
Python字典和json的比较 1、概念不同 （1）dict是一个完整的数据结构，它实现了HashTable的数据结构，它是一套将数据从存储封装到提取的方案，它使用内置的HashTable函数来为key...json是一种纯字符串数据格式，可以解析为Python的dict或其他格式。...2、实例 import json # 创建一个字典 info_dict = {'name':'joe','age':'20','job':'student'} # 字典转化为json格式 info_json... =json.dumps(info_dict) print(info_json)# 打印结果{"name": "joe", "age": "20", "job": "student"} 以上就是Python...字典和json的比较，希望对大家有所帮助。
下图同样是以Tomcat作为基准值的比较： ?...理由有两个：1）观察P99、P99.9、P99.99的响应时间可以观察系统的在高压情况下的稳定性，如果这三个时间的增长比较平滑那么说明该系统在高压力情况下比较稳定，如果这个曲线非常陡峭则说明不稳定。...但是目前最为火热的Spring Cloud Gateway和Zuul2则表现得比较糟糕，因我没有写额外的业务逻辑这，可以推测这和它们的内置逻辑有关，那么大致有这么几种可能： 内置逻辑比较多 内置逻辑算法存在问题...性能只是我们手里的一个筹码，当我们知道这个东西性能到底几何后，才可以与上面的这些做交换（trade-off）。比如Nginx和Haproxy的可扩展性很差，那么我们可以使用Netty。...前提是你知道你会失去多少性能。
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