写点什么

Jackson 创始人 Tatu Saloranta 回应 JSON 基准测试

  • 2014-05-19
  • 本文字数:1801 字

    阅读完需:约 6 分钟

上周,InfoQ 报道了 Groovy 2.3 的 JSON 解析器比之前的版本快了很多。当写那篇文章时,我们发了封邮件给 Jackson JSON 处理器的创始人 Tatu Saloranta 。我们想听听他对 Rick Hightower 报道的 Groovy 和 Boon 提供了 JVM 上最快的 JSON 解析器有什么看法。

InfoQ:你觉得那些基准测试是否准确?

Tatu Saloranta:在一个非常低的水平,我认为测试方法是一致的。JMH 是个好框架,使用适当的迭代计数等,结果是可以重复的。

我认为在某些或者很多测试中,Boon 和 Groovy 是有可能比 Jackson 更快的,但我确实对这种极端的声明表示怀疑,特别是这些挑选的特定测试和 / 或测试用例。

我的关注主要包括三个方面,都列在下一个问题的回答中。

此外,只是为了确认,我看到的是 GitHub 上的测试。我认为有很多的衍生工具,也许我的一些意见可能不太适用。

InfoQ:你认为这些基准测试是否反映了真实世界的行为?

TS:真实世界的行为和实际使用情况。我认为他们可能代表了使用情况的一小部分。说穿了,我觉得他们倾向于强调“好的例子”。我注意到三个方面:

  1. 输入源。最常被引用的测试都从 Java 字符串开始。字符串很少被当作输入源,因为它们是 JVM 构造,所有外部的输入都是字节流。单元测试中使用字符串,或者难道框架(或平台,也许 Groovy 这样做?)只公开字符串。对于写操作也是同样如此。这主要因为两件事情:(a)Jackson 对字节流或文件存储进行了深度优化,因为这是 REST 服务经常用的;(b)Boon 非常积极地优化字符串的处理,特别是使用 sun.misc.Unsafe 去访问和修改 String 类提供的底层的 char[]。因此,使用这些较少见,并且确实是 Boon 有明显优势(无可否认,这是更快的字符串)的用例作为使用源,看似有点可疑。
  2. 处理 / 访问风格:“无类型的(Untyped)”,处理 Map(而不是 POJO)的 List。这第二个方面虽然没那么可疑,但对我来说很奇怪,更不要说只对 List-of-Map 对象读和写,而不是真正的 POJO。所有现代的 JVM REST 框架都关注于 POJO,尽管有些也允许使用“无类型的”。不同的用户有不同的偏好;所以我认为只测试一种,或者测试两种,都是合法的,但这应该记录在案。
  3. 懒构建测试没有访问和校验数据。Boon 有不少面向输入懒处理的优化。对于只访问很小的数据子集的用例,这是有帮助的。但这儿的问题是性能测试没有做任何数据访问,事实上,解析器可能返回任何对象,而测试可能没有真正注意到这点。所以我觉得这些测试碰巧让懒处理得到了优化,正因为此,它们不代表你真的能得到这些优化。

也许我该重新整理一下上面所说的,这些测试似乎没有使用实际有效的使用模式,说得好听点是在做作。它们只读 / 写 JSON,但不使用它。我明白从某种角度来说这是有道理的,尽量不增加处理的开销,但不幸的是,由于不同的取舍,它歪曲了结果。所以当用户使用,例如 JAX-RS 风格的 REST 处理,InputStream 的所有 JSON 数据都绑定到 POJO;以及反方向的从其它 POJO 到 OutputStream,性能体验将与基准测试的结果完全不同。

另一方面,如果使用“无类型的”对象,至少代码要做某种形式的遍历;并且,如果同一对象要用于双向传递,同样要修改。

在 Boon 的例子中,叠置(Overlay)的使用(对原始输入进行索引,以便能够提取数据),以及 Map 的懒构造,隐藏了实际将遇到的真实开销。并且如果字符串用于源 / 目标,那么就存在编码 / 解码开销(Jackson 和 Boon 之间有区别,Jackson 这一步更重),这进一步降低了 Jackson 端到端的相对效率。

InfoQ:你有计划让 Jackson 将来更快吗?或者它已经“足够快”了?

TS:在这点上,我会做些小事情,但我没有大计划去关注性能。我希望能做一些研究(基准测试是有用的!)降低读取字符串源的消耗; Jackson Afterburner 模块已经有一些积极的优化。但这很可能是渐进式的。

自从最早的 1.x 版本开始,性能从来就不是第一目标;尽管我确实想保持开销适中或较低,但有更重要的事情要关注:易用性、支持其它格式(XML、CSV、CBOR 和 Smile)、惯例和模块化数据类型处理库(Joda,Guava)等等。

我想这应该是公平的,在正确的场景下,我觉得它非常接近于“足够快”。

InfoQ:谢谢你的坦诚回应!

TS:没问题,谢谢你发掘出这个。我认为总的来说 Boon 对 JSON 是有用的;特别是 Groovy 取得现代高性能支持,这非常棒。但我真的希望两者的比较是苹果对苹果的比较,同时声明应该有证据支持。:)

原文链接: Jackson Founder, Tatu Saloranta, responds to JSON Benchmarks

2014-05-19 02:214145

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

YashanDB安装与配置全攻略,助力数据驱动决策

数据库砖家

YashanDB查询优化实战:提升数据库响应速度

数据库砖家

2023年YashanDB数据库流行趋势与未来展望

数据库砖家

Apache RocketMQ + Hudi 快速构建 Lakehouse

Apache RocketMQ

阿里云 RocketMQ 云原生 消息队列

新闻速递丨Altair 重磅发布:全球100 个 AI 应用案例,助力企业加速 AI 技术应用

Altair RapidMiner

人工智能 AI 仿真 CAE RapidMiner

烟草行政处罚案卷制作与评查平台被中国信通院认定为2025年商业产品及企业典型案例

中烟创新

MySQL 自增主键满了咋办?

秃头小帅oi

消息队列 RocketMQ 遇上可观测:业务核心链路可视化

Apache RocketMQ

阿里云 RocketMQ 云原生 消息队列

从Swatch“辱华”风波看品牌危机应对:舆情监测为何是出海品牌的必修课?

沃观Wovision

舆情监测系统 海外舆情监测 Swatch

YashanDB安装与配置详解,助力企业数据安全稳定运行

数据库砖家

JPA与YashanDB数据库的无缝集成及实用指南

数据库砖家

在AI技术快速落地的时代,挖掘用户真实需求成为关键——某知名Windows优化工具需求洞察

qife122

需求分析 产品优化

让云主机“漂洋过海”更稳、更快、更省

天翼云开发者社区

云主机 出海 天翼云

YashanDB安全管理指南:保障企业数据资产安全

数据库砖家

YashanDB安装部署环境要求及最佳实践

数据库砖家

印度软件外包业的AI大逃杀

脑极体

AI

一篇讲全当下能源行业数字化转型痛点、解决方案

袋鼠云数栈

数据治理 解决方案 AI应用 能源行业 指标建设

YashanDB安全策略及权限管理全面解析

数据库砖家

全链路灰度之 RocketMQ 灰度

Apache RocketMQ

阿里云 云原生 消息队列

技术盘点:消息中间件的过去、现在和未来

Apache RocketMQ

阿里云 云原生 消息队列 EventBridge

BeeWorks 私有化会议系统:筑牢企业会议安全防线,赋能高效协同

BeeWorks

即时通讯 IM 私有化部署

局域网视频软件BeeWorks,内网顺畅沟通

BeeWorks

即时通讯 IM 私有化部署

RocketMQ-Streams 首个版本发布,轻量级计算的新选择

Apache RocketMQ

Playwright教程基础篇(2)元素定位策略大全

测吧(北京)科技有限公司

软件测试 #人工智能

稳中求进 以进促稳 | 光大永明资产召开2025年年中工作会议

北京中暄互动广告传媒有限公司

耶稣蓝队访问控制与监控脚本:Bash自动化安全实践

qife122

网络安全 蓝队

轻量化赋能,小程序容器激活 SuperApp 生态潜能

Byte_Me

小程序 App 小程序容器 轻量化 superapp

【8月Meetup提前剧透】奇虎360数据专家亲授:DolphinScheduler on K8s 生产级部署避坑指南!

白鲸开源

开源 大数据任务调度 Apache DolphinScheduler Meetup 奇虎360

平安保险基于 SPI 机制的 RocketMQ 定制化应用

Apache RocketMQ

阿里云 RocketMQ 云原生 中间件 消息队列

Jackson创始人Tatu Saloranta回应JSON基准测试_语言 & 开发_Matt Raible_InfoQ精选文章