Golang Json Marshal 源码分析

JSON 是⼀种轻量级的数据交换格式，强⼤⽽简单，是流⾏的最主要的数据交换之⼀。Marshal 这⼀术语是指是将语⾔的内存对象，解析为 JSON 格式的字符串。本⽂主要分析在 Golang 语⾔原⽣包内，是如何实现将结构体解析为 JSON 字符串，分析代码基于 go 1.14.2 。

前置知识

语言类型

Marshal ⽬标是，将 Golang 的对象转换成符合 json 标准的字符串。 对象由结构体实例化⽣成，Golang 语⾔使⽤type 和 struct 关键词来定义结构体。结构体是复合类型，由其域成员嵌套组成树状结构。成员也会可能有 map 、array 、 struct 等复合类型。

stu := Student{ Name: "张三", Age: 18, High: true, sex: "男"} 

可以被解析为：

'{"name":"张三", "age":18, "high":"true", "set":"男"}'

从序列化的⻆度考虑，我们将 Golang 内部数据类型分为两类，基本类型和复合类型：

复合类型，需要⼀系列复杂递归流程⾄基本类型，才能⽣成字节序列。⽽简单的类型，可以直接⽣成字节序列。每种类型都有对应⼀种编码函数，取 Bool 类型举例，其编码函数为 boolEncoder，如下，只是简单的写⼊ buffer ⾥ “true/false”。其余除 String 内各种转义处理会略麻烦，其余都相对简单，不做具体分析。

func boolEncoder(e *encodeState, v reflect.Value, opts encOpts) {    if opts.quoted {        e.WriteByte('"')    }    if v.Bool() {        e.WriteString("true")    } else {        e.WriteString("false")    }    if opts.quoted {        e.WriteByte('"')    }}

反射

Golang 结构体序列化 JSON 的过程，利⽤了语⾔内置的反射的特性来实现不同数据类型的通⽤逻辑，所以我们要先对其⽤到的反射有⼀定的认知。

编程语⾔⾥，每个对象可以有两个不同维度的属性，即类型和值，如 Golang 的 object 有 Type 和 Value。 Type 表示类型，每个⾃定义定义的结构体，是⼀种不同的类型，如结构体的组成不同，就是不同类型，⽽Value 装载具体对象的值。可以理解为，Value 装载了具体的字节块，⽽ Type 对象装载了该字节块的模式， 字节块没有边 界，要按 Type 来格式化为对象。

Value 和 Type 在程序执⾏中，也是具象化的具体结构体对象，存储了具体的值，其内部采⽤冗余字段的⽅式来对不同类型提供⽀持。除了 Value 和 Type，还有个更⾼维度的属性 Kind，Kind 应当被理解为 Type 更⾼⼀层的抽象， Type 类⽐为⼩汽⻋、公交⻋、救护⻋等，Kind 则表示机动⻋。Golang 总共定义了 27 种不同的 Kind，其值为 uint 类型的枚举值 。

reflect 包提供了较为完善的机制来⽀持使⽤反射的特性，如 Type 和 Value 都提供了 Kind()⽅法⽤来获取其属于的 Kind 常量。reflect.Value 可以装载任意类型的值，反射函数 reflect.ValueOf 接受任意的 interface{} 类型, 并返回⼀个装载着其动态值的 reflect.Value。通过使⽤ Value 提供的 v.Elem()来获取 interface()或者 pointer 的 Value 值。使⽤反射，默认使⽤者（Json 序列化包）清楚其原始类型，否则会直接 panic，如对⾮ Array、Chan、Map、Ptr、or Slice 类型调⽤ Elem()。

type Type interface {    // Key returns a map type's key type.    // It panics if the type's Kind is not Map.    Key() Type    // Elem returns a type's element type.    // It panics if the type's Kind is not Array, Chan, Map, Ptr,or Slice.    Elem() Type}

// Elem returns the value that the interface v contains// or that the pointer v points to.// It panics if v's Kind is not Interface or Ptr.// It returns the zero Value if v is nil.func (v Value) Elem() Value {   // ....}

对⽤户⾃定义的不同结构体⽽⾔，其 reflect.Type 不⼀样。reflect.Type 之间的相互⽐较，会循环递归保证内部所有域确保⼀致。⽤户⾃定义的结构体和内置类型同样凑效。

reflect/type.go:2731if comparable {        typ.equal = func(p, q unsafe.Pointer) bool {            for _, ft := range typ.fields {                pi := add(p, ft.offset(), "&x.field safe")                qi := add(q, ft.offset(), "&x.field safe")                if !ft.typ.equal(pi, qi) {                    return false                 }            }            return true        }}

上述反射知识，有助于我们深⼊理解源码，此处先抛出 2 个相关问题：

1. 上⽂提到的每种类型都有对应⼀种编码函数 encoderFunc，究竟是对不同的 Kind，还是对应不同的 Type？

2. 下⽂会讲到序列化的缓存中间结果，那么缓存是针对不同的 Kind 还是针对不同的 Type 来缓存？

解析流程

Json Marshal 的流程，有两条主线，⼀条是利⽤Golang 反射原理，使⽤递归的解析结构体内所有的字段，⽣成字节序列，有两处递归；另外⼀条主线是，尽可能的缓存可复⽤的中间状态结果，以提⾼性能，有三处缓存。

从 序列化的⼊⼝ marshal 出发，我们看到，其中 valueEncoder 内部会调⽤预处理过程 typeEncoder，valueEncoder 将会调⽤ newTypeEncoder，⽣成每种类型对应的 encoderFunc。然后对每种类型调⽤的相对应的 encoderFunc 执⾏具体序列。

func (e *encodeState) reflectValue(v reflect.Value, opts encOpts){valueEncoder(v)(e, v, opts)}

参考下⾯代码，可以看到 switch t.Kind() 返回语⾔数据类型的，是对每种 Kind 有对应⼀种编码函数 encoderFunc，那上⽂的问题⼀是否可以回答了？理由是：encoderFunc 可以统⼀在 Kind 层，是因为每种 Kind 的处理逻辑是相同的，况且，因为 struct 是⽤户可以⾃定义的，所以具体的 Type 是⽆穷的，也不可能将执⾏逻辑为每种 Type 定义⼀种。

其实不然，虽然每种 Kind 的处理逻辑是相同的，但是每种 Type 所对应的值是不⼀样的，如代码中 newStructEncoder(t) 返回的是具体的 structEncoder 的⽅法，和该 struct 对应的 Type 的具体值有关联。 所以，上⽂的问题⼀的回答应该是对每⼀种 Type，⽣成基于 Type 的编码⽅法 se.encode(…)。

func newTypeEncoder(t reflect.Type, allowAddr bool) encoderFunc {    // ⾸先，对实现了 Marshaler 或者 TextMarshaler的，且可以寻址的，直接返回⾃定义的 encoder    // 然后，对各种类型进⾏encode，复合类型继续调⽤typeEncoder递归处理    switch t.Kind() {    case reflect.Bool:        return boolEncoder    case reflect.Int, reflect.Int8, reflect.Int16, reflect.Int32,reflect.Int64:       return intEncoder              # 等等各种类型   case reflect.Struct:       return newStructEncoder(t)   case reflect.Slice:       return newSliceEncoder(t)   case reflect.Ptr:       return newPtrEncoder(t)   default:       return unsupportedTypeEncoder   }   //... ...}

注：此处笔者对源码⾥多处命名表示质疑，如 valueEncoder 的⽬的是输出每种 Kind 的 encoderFunc，⽤ valueEncoder 命名会让读代码者产⽣⼀定困惑。还有调⽤链路 中，typeEncoder 的命名，它只是⽐ newTypeEncoder 多了⼀层缓存，typeEncoder 更合适的应该是 cachedTypeEncoder，newTypeEncoder 应该恢复为 typeEncoder。 这样也会与源码中的 cachedTypeFields 保持⼀致。

主线⼀：两处递归

从源码看到，Marshal 流程，包含两处递归：

1. 递归遍历结构体树状结构，对内部结点⽣成其对应类型编码器 encodeFunc，或者开发者⾃定义的编码器（TextMarshaler、Marshaler），递归的结束条件是最终递归⾄基本类型，⽣成基本类型编码器。

2. 启动类型编码器调⽤，依赖类型编码器函数内部递归，从根节点依次调⽤整棵树的序列化函数。递归的结束条件是递归⾄基本类型编码器，⽣成字符编码。

递归是为了处理复杂类型， 如类型编码器调⽤过程中，复合类型 Ptr（指针） 、Slice、（切⽚）、Array、Map 处理过程类似。Ptr 编码器函数 通过 t.Elem() 递归调⽤typeEncoder；Array/Slice 编码器函数通过 t.Elem() 递归调⽤ typeEncoder；Map 稍微复杂，不但通过 t.Elem() 递归调⽤ typeEncoder，其额外的操作是的对其 Key 进⾏处理，通过判断其 Key 类型，操作如下：

1. Key 为 string 类型，直接存储为 JSON 字符序列的 Key 值。

2. Key 为 ⾮string 类型，且实现了 TextMarshaler，按 TextMarshaler 的实现处理，最终将⾮string 的 key 转换为 string 类型，直接存储为 JSON 字符序列的 Key 值。

3. 其他类型，输出不⽀持错误。因为常规的 JSON Key 也是 string 类型。下⽂代码，是 struct 的类型编码器递归调⽤过程，它⾸先遍历所有的成员，并通过 f.encoder 来调⽤每个成员的编码函数，如果成员是复合类型，则会⼀层层深⼊调⽤，是⼀个较为完整的⼴度优先遍历：

func (se structEncoder) encode(e *encodeState, v reflect.Value,opts encOpts) {    next := byte('{')FieldLoop:    for i := range se.fields.list {        f := &se.fields.list[i]        fv := v        for _, i := range f.index {            ......            fv = fv.Field(i)        }            e.WriteByte(next)        next = ','        ......        opts.quoted = f.quoted         // 递归调⽤        f.encoder(e, fv, opts)    }    if next == '{' {        e.WriteString("{}")    } else {        e.WriteByte('}')    }}

递归调⽤，最终会形成树状调⽤结构体，对如下 Student 的结构体对应的对象，其最 终的递归树状图如下：

type Student struct {    Name string `json:"name"`    Age int    CurrentClass *Class    Classes []Class    Friends map[string]Student}

主线二：三处缓存

序列化的过程中，使⽤了三处全局缓存，来提⾼性能。其中 ⼀个 sync.poll 缓存了临 时对象，两个 sync.map 分别缓存了解析的中间过程编码函数，和结构体的分析及预 处理值。 注意这⾥是程序进程全局缓存，可以在进程内通⽤于序列化任意对象，这是因为 ⼀个进程中，Type 是唯⼀的，其⽤于序列化的属性是稳定不变的，可以全局通⽤。

sync.poll 存储 encodeState

sync.poll 是 Golang 官⽅提供⽤来缓存分配的内存的对象，以降低分配和 GC 压⼒。 序 列化中，encodeState 的⾸要作⽤是存储字符编码，其内部包含了 bytes.Buffer，由于 在 json.Marshal 在 IO 密集的业务程序中，通常会被⼤量的调⽤，如果不断的释放⽣成 新的 bytes.Buffer，会降低性能。 官⽅包的源码可以看到， encodeState 结构体被放 进 sync.poll 内（var encodeStatePool ），来保存和复⽤临时对象，减少内存分配， 降低 GC 压力。

// An encodeState encodes JSON into a bytes.Buffer.type encodeState struct {    bytes.Buffer // accumulated output    scratch [64]byte    // ⽤来避免层级递归层级过深，遇到层级过深的 时候，会主动失败。    ptrLevel uint    ptrSeen map[interface{}]struct{}}

sync.poll 内部的 bytes.Buffer 提供可扩容的字节缓冲区，其实质是对切⽚的封装，结 构中包含⼀个 64 字节的⼩切⽚，避免⼩内存分配，并可以依据使⽤情况⾃动扩充。⽽ 且，其空切⽚ buf[:0] 在该场合下⾮常有⽤，是直接在原内存上进⾏操作，⾮常⾼效， 每次开始序列化之处，会将 Reset()。

func (b *Buffer) Reset() {    b.buf = b.buf[:0]    b.off = 0    b.lastRead = opInvalid}

解析初始，从 encodeStatePool 内获取”旧内存”，并进⾏ Reset

func newEncodeState() *encodeState {    if v := encodeStatePool.Get(); v != nil {        e := v.(*encodeState)        e.Reset()        ...        e.ptrLevel = 0        return e    }    return &encodeState{ptrSeen: make(map[interface{}]struct{})}}

sync.map 存储 encoderFunc

var encoderCache sync.Map // map[reflect.Type]encoderFunc

在序列化过程中利⽤了反射的特性来处理不同类型的通⽤逻辑。在递归过程中，产⽣的不同的类型所对应的 encoderFunc， 都会被存储在全局的 sync.map 内。通过对中间过程产⽣的 encoderFunc 缓存，减少每次⽣成的开销。

如上⽂阐述中提到，Golang 通过反射，将对象两个维度的属性提取，即 reflect.Type、reflect.Value。在树状递归过程中，使⽤reflect.Value 来进⾏传递。使⽤reflect.Type 来作为 key 来缓存不同的 encoderFunc。此处回答下上⽂提出的问题⼆：存储只以 Type 为维度，举个例⼦，根据上⽂ reflect.Type 描述可知道，含有不同数据成员的 struct 是对应不同的 Type，如果 structA 内部有嵌套其他 structB。structA、structB 会被独⽴的两个 key 被存储起来，查找 structA 时候，可以直接获取其对应的 encoderFunc。

在序列化 student 对象后，进⾏ school 对象的序列化，由于包含 student 类型，全局 复⽤示例如下：

type School struct {    Name string `json:"name"`    Students []Student}

sync.map 存储 struct 对应的 filed list

var fieldCache sync.Map // map[reflect.Type]structFields

程序执⾏过程中，结构体内部分成员属性是必然保持稳定，在序列化过程中可以被加 以利⽤来提⾼性能，如：

1. 某个域，是否需要被序列化；

2. 每个域的对应 encoderFunc；

3. 序列化成 Json 时候的 key 值，如 student 内 name 域将被预处理为 “name”: 。

4. 是否是嵌套其他 struct 等特性。

fieldCache 正是缓存 Json 序列化过程中所需的结构体内部分成员属性⽽产⽣的。 它 也是 sync.Map 类型，其作⽤是为了缓存⼀些预处理的结果，在最终递归⽣成 json 字 符串时候使⽤。

序列化过程中，所需的稳定的结构体属性的如下 structFields 和 field 所示。我们 可以看到，有 nameBytes、nameNonEsc 等对应序列化过程中固定的属性或者值，都 可以被缓存下来，如 student ⾥的 Age 域，会被预处理为 ’”age”:‘，对每次序列化⽽⾔，都稳定不变。

type structFields struct {    list []field    nameIndex map[string]int}
// A field represents a single field found in a struct.type field struct {    name string    nameBytes []byte // []byte(name)    equalFold func(s, t []byte) bool // bytes.EqualFold orequivalent
    nameNonEsc string // `"` + name + `":`    nameEscHTML string // `"` + HTMLEscape(name) + `":`        tag        bool    index      []int    typ        reflect.Type    omitEmpty  bool    quoted     bool
    encoder encoderFunc}

为了性能考虑，序列化过程，缓存起来 struct ⾥每个 filed 对应的值，避免重复处理。同样为了提⾼速度，对结构体以上稳定属性进⾏预处理，且存储下来。⽽且，json 解析过程中，会存在结构体 array/map 等⼤量重复使⽤同⼀结构体的情况，该措施可以有效提⾼性能。

结构体的处理⽐较复杂，其中 typeFields 不仅仅只是列出 field 的事情要多，⽽且还做了⼀定的预处理，如对每个字段⽣成其 name 值，并存储：

1. 对结构体内的域，进⾏⼴度优先遍历，识别出所有需要解析的字段。

2. 去除所有 omitempty 且值为零值的字段，或者 tag 内有 ”-“ 字段。

3. 遍历 json tag，对每个字段⽣成其 name 值，如这样的字符串 "name:"

4. 如果 bool int float 对应的 tag 是 string ，则进⾏处理，标识需要添加 "

5. 对匿名结构体、或者相同 tag 的结构体进⾏处理

下⾯结合源码，对其⼴度优先递归遍历 fields 的过程摘出进⾏分析。基本思想：原始 结构体定义为顶点 v，访问它的所有 field1, field1,..., fieldn，然后再依次访问 field1, field1 field2,…, fieldn 的域，直到所有与 v 有相通路径的所有顶点都被访问完为⽌。为 了避免结构体的引⽤关系可能会形成有向图状结构，遍历过程中使⽤了 visited 避免嵌 套进⾏。具体代码参⻅ typeFields 函数，先结构体内结构体的所有域，压⼊fields 内。然后对每个 filed 递归调⽤typeEncoder，获取所有的 encoderFunc。

func typeFields(t reflect.Type) structFields {    // Anonymous fields to explore at the current level and thenext.    current := []field{}    next := []field{{typ: t}}        // Types already visited at an earlier level.    visited := map[reflect.Type]bool{}        // Fields found.    var fields []field            for _, f := range current {            if visited[f.typ] {                continue            }            visited[f.typ] = true                        // Scan f.typ for fields to include.            for i := 0; i < f.typ.NumField(); i++ {                sf := f.typ.Field(i)                // Record found field and index sequence.                ⽣成 field                field.nameNonEsc = `"` + field.name + `":`                fields = append(fields, field)                continue            }         }     for i := range fields {        f := &fields[i]        f.encoder = typeEncoder(typeByIndex(t, f.index))     }          return structFields{fields, nameIndex}}

总结

本⽂剖析了 json 序列化的源码，并对⼀些关键细节进⾏分析。Json 序列化的源码使 ⽤反射来处理各种不同类型之间的通⽤逻辑，并通过递归来简化代码逻辑。

Json 序列化的源码同样也展示了在有⾼性能要求的代码的过程中，缓存的重要 性，需要尽可能多的缓存中间结果。这些细节，对于我们写⼀些基础的组件，有⼀定 的借鉴意义。