Gson、FastJson、org.JSON到底哪一个效率更高，速度更快
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今天无意中再安卓巴士上看到了一片文章《Android开发者应该使用FlatBuffers替代JSON》，吓得我赶紧看了看，突然感觉自己用了好长时间的JSON解析似乎落伍了~~(>_<)~~
尤其是看到下面的话，更是不明觉厉；
我尝试使用FlatBuffers和JSON解析4mb的JSON文件。
FlatBuffers花了1-5ms，JSON花了大约2000ms。在使用FlatBuffers期间Android App中没有GC，而在使用JSON时发生了很多次GC
大致看了一下FlatBuffers，似乎挺强大，不过暂时没有测试是不是真有那么快，不过JSON解析应该没有那么慢，于是乎测试了一下平时用到的谷歌的Gson 阿里巴巴的FastJson以及安卓原生自带的org.JSON 解析的速度；
先写个单元测试吧：
/**
* @author 郑明亮
* @Time：2016年8月9日 下午6:31:19
* @version 1.0
*/@org.junit.Test public void TestSpeed2() throws Exception {
FoodDao foodDao = new FoodDao();
List<Foods> foods = foodDao.selectAll(Foods.class);
System.out.println("-------------gson-----------"); long gsonStart = System.currentTimeMillis();
gsonC(foods);// 用Gson进行拆包 和 解析
long gsonEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("gsonGaps:" + (gsonEnd - gsonStart));
System.out.println("-------------gson-----------");
System.out.println("-------------FastJson-----------"); long fastStart = System.currentTimeMillis();
fastJsonC(foods);// 用FastJson进行拆包 和 解析
long fastEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("gsonGaps:" + (fastEnd - fastStart));
System.out.println("-------------FastJson-----------");
System.out.println("-------------JSON-----------"); long jsonStart = System.currentTimeMillis();
jsonC(foods);// 用org.json进行拆包 和 解析
long jsonEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("gsonGaps:" + (jsonEnd - jsonStart));
System.out.println("-------------JSON-----------");
}调用的方法必须是
synchronized 同步的，即运行完该方法后才执行下面的代码
private synchronized void jsonC(List<Foods> foods) throws Exception {
String jsonString = JsonTools.createJsonString("json", foods);
JSONObject object = new JSONObject(jsonString);
JSONArray array = object.getJSONArray("json");
List<Foods> list2 = new ArrayList<Foods>(); for (int i = 0; i < array.length(); i++) {
JSONObject foodObject = (JSONObject) array.get(i);
Foods foods2 = new Foods(foodObject.getInt("id"),
foodObject.getString("cookclass"),
foodObject.getString("name"),
foodObject.getString("description"),
foodObject.getString("food"),
foodObject.getString("img"),
foodObject.getString("images"),
foodObject.getString("keywords"),
foodObject.getString("message"),
foodObject.getString("url"));
list2.add(foods2);
}
String s3 = list2.toString();
} private synchronized void fastJsonC(List<Foods> foods) {
String fastString = FastJsonTools.createJsonString(foods);
String s2 = FastJsonTools.createJsonToListBean(fastString,
Foods.class).toString();
} private synchronized void gsonC(List<Foods> foods) {
String gsonString = GsonTools.createJsonString(foods);
String s1 = GsonTools.StringTolist(gsonString, Foods[].class)
.toString();
}单元测试中调用了一个selectAll方法，具体如下：
/**
* 查找全部;
*
* @return
*/
public List selectAll(Class c) {
Session session = HibernateSessionFactory.getSession();
List list = session.createQuery("From " + c.getName()).setFirstResult(0).setMaxResults(50).list();//①
return list;
}查看上面的标注①的地方可以看到我这先设置的查询的条数为50条，稍后修改这即可更改为查询100、500、1000、5000、1万、2万条
（不要问我哪儿来那么多数据……我之前写的博客上说了曾经扒到过10W+的数据……）然后列一下分别是查询50条、100条、500条、1000、5000、1万、2万条数据各个类库分别需要多少时间
50
100
500
1000
5000
1万
2万
一开始测试的时候我没有取平均值，只是运行一下看看解析50条数据哪一个更快一点，竟然让我出乎意料，竟然是Android自带的jar包org.JSON！！！Gson甚至比FastJson都快这不符合情理啊……不是一直都说是阿里巴巴的FastJson最快的嘛！！！！后来我将解析50条数据提高到100、500、1000条……数据的时候就发现，随着解析数据量的增大然后逐渐的发现FastJson的优势出来了，而org.JSON却很慢了
分析出现上面的结果的原因，为什么在数据量少的时候，org.json 类库拆包解析的更快呢，仔细看源码会发现：
org.json在进行解析的时候需要通过for循环依次的将数据取出来放到指定对象的成员变量中是for循环的缘故，当for循环的次数太多的时候肯定就相当耗时了，在数据量小的时候却表现的比较出色然而这样解析有着明显的问题，因为每一次测试的时间都不相同，因为不是很稳定，所以应该取一下平均值，我这就对 拆包解析的方法里加了个50次的循环
/**
* @author 郑明亮
* @Time：2016年8月9日 下午6:31:19
* @version 1.0
*/@org.junit.Test public void TestSpeed() throws Exception {
List<Foods> foods = foodDao.selectAll(Foods.class);
System.out.println("-------------gson-----------"); long gsonStart = System.currentTimeMillis();
gsonC(foods);//用Gson进行拆包 和 解析 并循环操作50次
long gsonEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("gsonGaps:" + (gsonEnd - gsonStart) / 50);
System.out.println("-------------gson-----------");
System.out.println("-------------FastJson-----------"); long fastStart = System.currentTimeMillis();
fastJsonC(foods);// 用FastJson进行拆包 和 解析 并循环操作50次
long fastEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("gsonGaps:" + (fastEnd - fastStart) / 50);
System.out.println("-------------FastJson-----------");
System.out.println("-------------JSON-----------"); long jsonStart = System.currentTimeMillis();
jsonC(foods);// 用org.json进行拆包 和 解析 并循环操作50次
long jsonEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("gsonGaps:" + (jsonEnd - jsonStart) / 50);
System.out.println("-------------JSON-----------");
} private synchronized void jsonC(List<Foods> foods) throws Exception { for (int j = 0; j < 50; j++) {
String jsonString = JsonTools.createJsonString("json", foods);
JSONObject object = new JSONObject(jsonString);
JSONArray array = object.getJSONArray("json");
List<Foods> list2 = new ArrayList<Foods>(); for (int i = 0; i < array.length(); i++) {
JSONObject foodObject = (JSONObject) array.get(i);
Foods foods2 = new Foods(foodObject.getInt("id"),
foodObject.getString("cookclass"),
foodObject.getString("name"),
foodObject.getString("description"),
foodObject.getString("food"),
foodObject.getString("img"),
foodObject.getString("images"),
foodObject.getString("keywords"),
foodObject.getString("message"),
foodObject.getString("url"));
list2.add(foods2);
}
String s3 = list2.toString();
}
} private synchronized void fastJsonC(List<Foods> foods) { for (int i = 0; i < 50; i++) {
String fastString = FastJsonTools.createJsonString(foods);
String s2 = FastJsonTools.createJsonToListBean(fastString,
Foods.class).toString();
}
} private synchronized void gsonC(List<Foods> foods) { for (int i = 0; i < 50; i++) {
String gsonString = GsonTools.createJsonString(foods);
String s1 = GsonTools.StringTolist(gsonString, Foods[].class)
.toString();
}
}然后贴一下解析
1万条数据、2万条数据和100条数据各个类库所用的的平均时间（这个时间不包括查询数据库所用的时间）
1万
2万
100条
我10万+的数据大概是40多M，也就是说1万条数据的话大概是4M，就从我的测试结果来看，还真不知道他们那个解析4Mjson数据需要用大概2000毫秒的时间，我测试的2万条数据也就是大概8M的json数据，即使是用org.json来拆包、解析都要比这个时间要短很多，更何况我们还有出色的fastJson等优秀类库。
经过这次测试之后，确实验证了阿里巴巴的FastJson相对来说是挺快的，如果用json解析的话，还是建议用fastjson吧
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