24 KiB
Sonic
English | 中文
一个速度奇快的 JSON 序列化/反序列化库,由 JIT (即时编译)和 SIMD (单指令流多数据流)加速。
依赖
- Go 1.16~1.22
- Linux / MacOS / Windows(需要 Go1.17 以上)
- Amd64 架构
接口
详见 go.dev
特色
- 运行时对象绑定,无需代码生成
- 完备的 JSON 操作 API
- 快,更快,还要更快!
基准测试
对于所有大小的 json 和所有使用场景, Sonic 表现均为最佳。
- 中型 (13kB, 300+ 键, 6 层)
goversion: 1.17.1
goos: darwin
goarch: amd64
cpu: Intel(R) Core(TM) i9-9880H CPU @ 2.30GHz
BenchmarkEncoder_Generic_Sonic-16 32393 ns/op 402.40 MB/s 11965 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_Sonic_Fast-16 21668 ns/op 601.57 MB/s 10940 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_JsonIter-16 42168 ns/op 309.12 MB/s 14345 B/op 115 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_GoJson-16 65189 ns/op 199.96 MB/s 23261 B/op 16 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_StdLib-16 106322 ns/op 122.60 MB/s 49136 B/op 789 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_Sonic-16 6269 ns/op 2079.26 MB/s 14173 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_Sonic_Fast-16 5281 ns/op 2468.16 MB/s 12322 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_JsonIter-16 20056 ns/op 649.93 MB/s 9488 B/op 2 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_GoJson-16 8311 ns/op 1568.32 MB/s 9481 B/op 1 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_StdLib-16 16448 ns/op 792.52 MB/s 9479 B/op 1 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_Sonic-16 6681 ns/op 1950.93 MB/s 12738 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_Sonic_Fast-16 4179 ns/op 3118.99 MB/s 10757 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_JsonIter-16 9861 ns/op 1321.84 MB/s 14362 B/op 115 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_GoJson-16 18850 ns/op 691.52 MB/s 23278 B/op 16 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_StdLib-16 45902 ns/op 283.97 MB/s 49174 B/op 789 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_Sonic-16 1480 ns/op 8810.09 MB/s 13049 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_Sonic_Fast-16 1209 ns/op 10785.23 MB/s 11546 B/op 4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_JsonIter-16 6170 ns/op 2112.58 MB/s 9504 B/op 2 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_GoJson-16 3321 ns/op 3925.52 MB/s 9496 B/op 1 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_StdLib-16 3739 ns/op 3486.49 MB/s 9480 B/op 1 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_Sonic-16 66812 ns/op 195.10 MB/s 57602 B/op 723 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_Sonic_Fast-16 54523 ns/op 239.07 MB/s 49786 B/op 313 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_StdLib-16 124260 ns/op 104.90 MB/s 50869 B/op 772 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_JsonIter-16 91274 ns/op 142.81 MB/s 55782 B/op 1068 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_GoJson-16 88569 ns/op 147.17 MB/s 66367 B/op 973 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_Sonic-16 32557 ns/op 400.38 MB/s 28302 B/op 137 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_Sonic_Fast-16 28649 ns/op 455.00 MB/s 24999 B/op 34 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_StdLib-16 111437 ns/op 116.97 MB/s 10576 B/op 208 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_JsonIter-16 35090 ns/op 371.48 MB/s 14673 B/op 385 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_GoJson-16 28738 ns/op 453.59 MB/s 22039 B/op 49 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_Sonic-16 12321 ns/op 1057.91 MB/s 57233 B/op 723 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_Sonic_Fast-16 10644 ns/op 1224.64 MB/s 49362 B/op 313 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_StdLib-16 57587 ns/op 226.35 MB/s 50874 B/op 772 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_JsonIter-16 38666 ns/op 337.12 MB/s 55789 B/op 1068 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_GoJson-16 30259 ns/op 430.79 MB/s 66370 B/op 974 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_Sonic-16 5965 ns/op 2185.28 MB/s 27747 B/op 137 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_Sonic_Fast-16 5170 ns/op 2521.31 MB/s 24715 B/op 34 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_StdLib-16 27582 ns/op 472.58 MB/s 10576 B/op 208 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_JsonIter-16 13571 ns/op 960.51 MB/s 14685 B/op 385 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_GoJson-16 10031 ns/op 1299.51 MB/s 22111 B/op 49 allocs/op
BenchmarkGetOne_Sonic-16 3276 ns/op 3975.78 MB/s 24 B/op 1 allocs/op
BenchmarkGetOne_Gjson-16 9431 ns/op 1380.81 MB/s 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkGetOne_Jsoniter-16 51178 ns/op 254.46 MB/s 27936 B/op 647 allocs/op
BenchmarkGetOne_Parallel_Sonic-16 216.7 ns/op 60098.95 MB/s 24 B/op 1 allocs/op
BenchmarkGetOne_Parallel_Gjson-16 1076 ns/op 12098.62 MB/s 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkGetOne_Parallel_Jsoniter-16 17741 ns/op 734.06 MB/s 27945 B/op 647 allocs/op
BenchmarkSetOne_Sonic-16 9571 ns/op 1360.61 MB/s 1584 B/op 17 allocs/op
BenchmarkSetOne_Sjson-16 36456 ns/op 357.22 MB/s 52180 B/op 9 allocs/op
BenchmarkSetOne_Jsoniter-16 79475 ns/op 163.86 MB/s 45862 B/op 964 allocs/op
BenchmarkSetOne_Parallel_Sonic-16 850.9 ns/op 15305.31 MB/s 1584 B/op 17 allocs/op
BenchmarkSetOne_Parallel_Sjson-16 18194 ns/op 715.77 MB/s 52247 B/op 9 allocs/op
BenchmarkSetOne_Parallel_Jsoniter-16 33560 ns/op 388.05 MB/s 45892 B/op 964 allocs/op
BenchmarkLoadNode/LoadAll()-16 11384 ns/op 1143.93 MB/s 6307 B/op 25 allocs/op
BenchmarkLoadNode_Parallel/LoadAll()-16 5493 ns/op 2370.68 MB/s 7145 B/op 25 allocs/op
BenchmarkLoadNode/Interface()-16 17722 ns/op 734.85 MB/s 13323 B/op 88 allocs/op
BenchmarkLoadNode_Parallel/Interface()-16 10330 ns/op 1260.70 MB/s 15178 B/op 88 allocs/op
要查看基准测试代码,请参阅 bench.sh 。
工作原理
使用方式
序列化/反序列化
默认的行为基本上与 encoding/json
相一致,除了 HTML 转义形式(参见 Escape HTML) 和 SortKeys
功能(参见 Sort Keys)没有遵循 RFC8259 。
import "github.com/bytedance/sonic"
var data YourSchema
// Marshal
output, err := sonic.Marshal(&data)
// Unmarshal
err := sonic.Unmarshal(output, &data)
流式输入输出
Sonic 支持解码 io.Reader
中输入的 json,或将对象编码为 json 后输出至 io.Writer
,以处理多个值并减少内存消耗。
- 编码器
var o1 = map[string]interface{}{
"a": "b",
}
var o2 = 1
var w = bytes.NewBuffer(nil)
var enc = sonic.ConfigDefault.NewEncoder(w)
enc.Encode(o1)
enc.Encode(o2)
fmt.Println(w.String())
// Output:
// {"a":"b"}
// 1
- 解码器
var o = map[string]interface{}{}
var r = strings.NewReader(`{"a":"b"}{"1":"2"}`)
var dec = sonic.ConfigDefault.NewDecoder(r)
dec.Decode(&o)
dec.Decode(&o)
fmt.Printf("%+v", o)
// Output:
// map[1:2 a:b]
使用 Number
/ int64
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"
var input = `1`
var data interface{}
// default float64
dc := decoder.NewDecoder(input)
dc.Decode(&data) // data == float64(1)
// use json.Number
dc = decoder.NewDecoder(input)
dc.UseNumber()
dc.Decode(&data) // data == json.Number("1")
// use int64
dc = decoder.NewDecoder(input)
dc.UseInt64()
dc.Decode(&data) // data == int64(1)
root, err := sonic.GetFromString(input)
// Get json.Number
jn := root.Number()
jm := root.InterfaceUseNumber().(json.Number) // jn == jm
// Get float64
fn := root.Float64()
fm := root.Interface().(float64) // jn == jm
对键排序
考虑到排序带来的性能损失(约 10% ), sonic 默认不会启用这个功能。如果你的组件依赖这个行为(如 zstd) ,可以仿照下面的例子:
import "github.com/bytedance/sonic"
import "github.com/bytedance/sonic/encoder"
// Binding map only
m := map[string]interface{}{}
v, err := encoder.Encode(m, encoder.SortMapKeys)
// Or ast.Node.SortKeys() before marshal
var root := sonic.Get(JSON)
err := root.SortKeys()
HTML 转义
考虑到性能损失(约15%), sonic 默认不会启用这个功能。你可以使用 encoder.EscapeHTML
选项来开启(与 encoding/json.HTMLEscape
行为一致)。
import "github.com/bytedance/sonic"
v := map[string]string{"&&":"<>"}
ret, err := Encode(v, EscapeHTML) // ret == `{"\u0026\u0026":{"X":"\u003c\u003e"}}`
紧凑格式
Sonic 默认将基本类型( struct
, map
等)编码为紧凑格式的 JSON ,除非使用 json.RawMessage
or json.Marshaler
进行编码: sonic 确保输出的 JSON 合法,但出于性能考虑,不会加工成紧凑格式。我们提供选项 encoder.CompactMarshaler
来添加此过程,
打印错误
如果输入的 JSON 存在无效的语法,sonic 将返回 decoder.SyntaxError
,该错误支持错误位置的美化输出。
import "github.com/bytedance/sonic"
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"
var data interface{}
err := sonic.UnmarshalString("[[[}]]", &data)
if err != nil {
/* One line by default */
println(e.Error()) // "Syntax error at index 3: invalid char\n\n\t[[[}]]\n\t...^..\n"
/* Pretty print */
if e, ok := err.(decoder.SyntaxError); ok {
/*Syntax error at index 3: invalid char
[[[}]]
...^..
*/
print(e.Description())
} else if me, ok := err.(*decoder.MismatchTypeError); ok {
// decoder.MismatchTypeError is new to Sonic v1.6.0
print(me.Description())
}
}
类型不匹配 [Sonic v1.6.0]
如果给定键中存在类型不匹配的值, sonic 会抛出 decoder.MismatchTypeError
(如果有多个,只会报告最后一个),但仍会跳过错误的值并解码下一个 JSON 。
import "github.com/bytedance/sonic"
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"
var data = struct{
A int
B int
}{}
err := UnmarshalString(`{"A":"1","B":1}`, &data)
println(err.Error()) // Mismatch type int with value string "at index 5: mismatched type with value\n\n\t{\"A\":\"1\",\"B\":1}\n\t.....^.........\n"
fmt.Printf("%+v", data) // {A:0 B:1}
Ast.Node
Sonic/ast.Node 是完全独立的 JSON 抽象语法树库。它实现了序列化和反序列化,并提供了获取和修改通用数据的鲁棒的 API。
查找/索引
通过给定的路径搜索 JSON 片段,路径必须为非负整数,字符串或 nil
。
import "github.com/bytedance/sonic"
input := []byte(`{"key1":[{},{"key2":{"key3":[1,2,3]}}]}`)
// no path, returns entire json
root, err := sonic.Get(input)
raw := root.Raw() // == string(input)
// multiple paths
root, err := sonic.Get(input, "key1", 1, "key2")
sub := root.Get("key3").Index(2).Int64() // == 3
注意:由于 Index()
使用偏移量来定位数据,比使用扫描的 Get()
要快的多,建议尽可能的使用 Index
。 Sonic 也提供了另一个 API, IndexOrGet()
,以偏移量为基础并且也确保键的匹配。
修改
使用 Set()
/ Unset()
修改 json 的内容
import "github.com/bytedance/sonic"
// Set
exist, err := root.Set("key4", NewBool(true)) // exist == false
alias1 := root.Get("key4")
println(alias1.Valid()) // true
alias2 := root.Index(1)
println(alias1 == alias2) // true
// Unset
exist, err := root.UnsetByIndex(1) // exist == true
println(root.Get("key4").Check()) // "value not exist"
序列化
要将 ast.Node
编码为 json ,使用 MarshalJson()
或者 json.Marshal()
(必须传递指向节点的指针)
import (
"encoding/json"
"github.com/bytedance/sonic"
)
buf, err := root.MarshalJson()
println(string(buf)) // {"key1":[{},{"key2":{"key3":[1,2,3]}}]}
exp, err := json.Marshal(&root) // WARN: use pointer
println(string(buf) == string(exp)) // true
APIs
- 合法性检查:
Check()
,Error()
,Valid()
,Exist()
- 索引:
Index()
,Get()
,IndexPair()
,IndexOrGet()
,GetByPath()
- 转换至 go 内置类型:
Int64()
,Float64()
,String()
,Number()
,Bool()
,Map[UseNumber|UseNode]()
,Array[UseNumber|UseNode]()
,Interface[UseNumber|UseNode]()
- go 类型打包:
NewRaw()
,NewNumber()
,NewNull()
,NewBool()
,NewString()
,NewObject()
,NewArray()
- 迭代:
Values()
,Properties()
,ForEach()
,SortKeys()
- 修改:
Set()
,SetByIndex()
,Add()
Ast.Visitor
Sonic 提供了一个高级的 API 用于直接全量解析 JSON 到非标准容器里 (既不是 struct
也不是 map[string]interface{}
) 且不需要借助任何中间表示 (ast.Node
或 interface{}
)。举个例子,你可能定义了下述的类型,它们看起来像 interface{}
,但实际上并不是:
type UserNode interface {}
// the following types implement the UserNode interface.
type (
UserNull struct{}
UserBool struct{ Value bool }
UserInt64 struct{ Value int64 }
UserFloat64 struct{ Value float64 }
UserString struct{ Value string }
UserObject struct{ Value map[string]UserNode }
UserArray struct{ Value []UserNode }
)
Sonic 提供了下述的 API 来返回 “对 JSON AST 的前序遍历”。ast.Visitor
是一个 SAX 风格的接口,这在某些 C++ 的 JSON 解析库中被使用到。你需要自己实现一个 ast.Visitor
,将它传递给 ast.Preorder()
方法。在你的实现中你可以使用自定义的类型来表示 JSON 的值。在你的 ast.Visitor
中,可能需要有一个 O(n) 空间复杂度的容器(比如说栈)来记录 object / array 的层级。
func Preorder(str string, visitor Visitor, opts *VisitorOptions) error
type Visitor interface {
OnNull() error
OnBool(v bool) error
OnString(v string) error
OnInt64(v int64, n json.Number) error
OnFloat64(v float64, n json.Number) error
OnObjectBegin(capacity int) error
OnObjectKey(key string) error
OnObjectEnd() error
OnArrayBegin(capacity int) error
OnArrayEnd() error
}
详细用法参看 ast/visitor.go,我们还为 UserNode
实现了一个示例 ast.Visitor
,你可以在 ast/visitor_test.go 中找到它。
兼容性
由于开发高性能代码的困难性, Sonic 不保证对所有环境的支持。对于在不同环境中使用 Sonic 构建应用程序的开发者,我们有以下建议:
- 在 Mac M1 上开发:确保在您的计算机上安装了 Rosetta 2,并在构建时设置
GOARCH=amd64
。 Rosetta 2 可以自动将 x86 二进制文件转换为 arm64 二进制文件,并在 Mac M1 上运行 x86 应用程序。 - 在 Linux arm64 上开发:您可以安装 qemu 并使用
qemu-x86_64 -cpu max
命令来将 x86 二进制文件转换为 arm64 二进制文件。qemu可以实现与Mac M1上的Rosetta 2类似的转换效果。
对于希望在不使用 qemu 下使用 sonic 的开发者,或者希望处理 JSON 时与 encoding/JSON
严格保持一致的开发者,我们在 sonic.API
中提供了一些兼容性 API
ConfigDefault
: 在支持 sonic 的环境下 sonic 的默认配置(EscapeHTML=false
,SortKeys=false
等)。行为与具有相应配置的encoding/json
一致,一些选项,如SortKeys=false
将无效。ConfigStd
: 在支持 sonic 的环境下与标准库兼容的配置(EscapeHTML=true
,SortKeys=true
等)。行为与encoding/json
一致。ConfigFastest
: 在支持 sonic 的环境下运行最快的配置(NoQuoteTextMarshaler=true
)。行为与具有相应配置的encoding/json
一致,某些选项将无效。
注意事项
预热
由于 Sonic 使用 golang-asm 作为 JIT 汇编器,这个库并不适用于运行时编译,第一次运行一个大型模式可能会导致请求超时甚至进程内存溢出。为了更好地稳定性,我们建议在运行大型模式或在内存有限的应用中,在使用 Marshal()/Unmarshal()
前运行 Pretouch()
。
import (
"reflect"
"github.com/bytedance/sonic"
"github.com/bytedance/sonic/option"
)
func init() {
var v HugeStruct
// For most large types (nesting depth <= option.DefaultMaxInlineDepth)
err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v))
// with more CompileOption...
err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v),
// If the type is too deep nesting (nesting depth > option.DefaultMaxInlineDepth),
// you can set compile recursive loops in Pretouch for better stability in JIT.
option.WithCompileRecursiveDepth(loop),
// For a large nested struct, try to set a smaller depth to reduce compiling time.
option.WithCompileMaxInlineDepth(depth),
)
}
拷贝字符串
当解码 没有转义字符的字符串时, sonic 会从原始的 JSON 缓冲区内引用而不是复制到新的一个缓冲区中。这对 CPU 的性能方面很有帮助,但是可能因此在解码后对象仍在使用的时候将整个 JSON 缓冲区保留在内存中。实践中我们发现,通过引用 JSON 缓冲区引入的额外内存通常是解码后对象的 20% 至 80% ,一旦应用长期保留这些对象(如缓存以备重用),服务器所使用的内存可能会增加。我们提供了选项 decoder.CopyString()
供用户选择,不引用 JSON 缓冲区。这可能在一定程度上降低 CPU 性能。
传递字符串还是字节数组?
为了和 encoding/json
保持一致,我们提供了传递 []byte
作为参数的 API ,但考虑到安全性,字符串到字节的复制是同时进行的,这在原始 JSON 非常大时可能会导致性能损失。因此,你可以使用 UnmarshalString()
和 GetFromString()
来传递字符串,只要你的原始数据是字符串,或零拷贝类型转换对于你的字节数组是安全的。我们也提供了 MarshalString()
的 API ,以便对编码的 JSON 字节数组进行零拷贝类型转换,因为 sonic 输出的字节始终是重复并且唯一的,所以这样是安全的。
加速 encoding.TextMarshaler
为了保证数据安全性, sonic.Encoder
默认会对来自 encoding.TextMarshaler
接口的字符串进行引用和转义,如果大部分数据都是这种形式那可能会导致很大的性能损失。我们提供了 encoder.NoQuoteTextMarshaler
选项来跳过这些操作,但你必须保证他们的输出字符串依照 RFC8259 进行了转义和引用。
泛型的性能优化
在 完全解析的场景下, Unmarshal()
表现得比 Get()
+Node.Interface()
更好。但是如果你只有特定 JSON 的部分模式,你可以将 Get()
和 Unmarshal()
结合使用:
import "github.com/bytedance/sonic"
node, err := sonic.GetFromString(_TwitterJson, "statuses", 3, "user")
var user User // your partial schema...
err = sonic.UnmarshalString(node.Raw(), &user)
甚至如果你没有任何模式,可以用 ast.Node
代替 map
或 interface
作为泛型的容器:
import "github.com/bytedance/sonic"
root, err := sonic.GetFromString(_TwitterJson)
user := root.GetByPath("statuses", 3, "user") // === root.Get("status").Index(3).Get("user")
err = user.Check()
// err = user.LoadAll() // only call this when you want to use 'user' concurrently...
go someFunc(user)
为什么?因为 ast.Node
使用 array
来存储其子节点:
- 在插入(反序列化)和扫描(序列化)数据时,
Array
的性能比Map
好得多; - 哈希(
map[x]
)的效率不如索引(array[x]
)高效,而ast.Node
可以在数组和对象上使用索引; - 使用
Interface()
/Map()
意味着 sonic 必须解析所有的底层值,而ast.Node
可以按需解析它们。
注意:由于 ast.Node
的惰性加载设计,其不能直接保证并发安全性,但你可以调用 Node.Load()
/ Node.LoadAll()
来实现并发安全。尽管可能会带来性能损失,但仍比转换成 map
或 interface{}
更为高效。
使用 ast.Node
还是 ast.Visitor
?
对于泛型数据的解析,ast.Node
在大多数场景上应该能够满足你的需求。
然而,ast.Node
是一种针对部分解析 JSON 而设计的泛型容器,它包含一些特殊设计,比如惰性加载,如果你希望像 Unmarshal()
那样直接解析整个 JSON,这些设计可能并不合适。尽管 ast.Node
相较于 map
或 interface{}
来说是更好的一种泛型容器,但它毕竟也是一种中间表示,如果你的最终类型是自定义的,你还得在解析完成后将上述类型转化成你自定义的类型。
在上述场景中,如果想要有更极致的性能,ast.Visitor
会是更好的选择。它采用和 Unmarshal()
类似的形式解析 JSON,并且你可以直接使用你的最终类型去表示 JSON AST,而不需要经过额外的任何中间表示。
但是,ast.Visitor
并不是一个很易用的 API。你可能需要写大量的代码去实现自己的 ast.Visitor
,并且需要在解析过程中仔细维护树的层级。如果你决定要使用这个 API,请先仔细阅读 ast/visitor.go 中的注释。
社区
Sonic 是 CloudWeGo 下的一个子项目。我们致力于构建云原生生态系统。