问题

我们经常需要在主线程中读取一些配置文件或者缓存数据，最常用的结构化存储数据的方式就是将对象序列化为JSON字符串保存起来，这种方式特别简单而且可以和SharedPrefrence配合使用，因此应用广泛。但是目前用到的Gson在序列化JSON时很慢，在读取解析这些必要的配置文件时性能不佳，导致卡顿启动速度减慢等问题。

Gson的问题在哪里呢？笔者用AndroidStudio的profile工具分析了activity.onCreate方法的耗时情况。

图 1

图 2

如何优化

知道了性能的瓶颈之后，我们如何去修改呢？我能想到的方法就是尽量减少反射。

Android框架中由JSONObject来提供轻量级的JSON序列化工具，所以我选择用Android框架中的JSONObject来做序列化，然后手动复制到bean就可以去掉所有的反射。

我做了个简单的测试，分别用Gson和JSONObject的方式去序列化一个bean，看下各自速度如何。

使用JSONObject的实现方式如下：

public class Bean {

    public String key;
    public String title;
    public String[] values;
    public String defaultValue;

    public static Bean fromJsonString(String json) {
        try {
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(json);
            Bean bean = new Bean();
            bean.key = jsonObject.optString("key");
            bean.title = jsonObject.optString("title");
            JSONArray jsonArray = jsonObject.optJSONArray("values");
            if (jsonArray != null && jsonArray.length() > 0) {
                int len = jsonArray.length();
                bean.values = new String[len];
                for (int i=0; i<len; ++i) {
                    bean.values[i] = jsonArray.getString(i);
                }
            }
            bean.defaultValue = jsonObject.optString("defaultValue");

            return bean;
        } catch (JSONException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return null;
    }

    public static String toJsonString(Bean bean) {
        if (bean == null) {
            return null;
        }
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        try {
            jsonObject.put("key", bean.key);
            jsonObject.put("title", bean.title);
            if (bean.values != null) {
                JSONArray array = new JSONArray();
                for (String str:bean.values) {
                    array.put(str);
                }
                jsonObject.put("values", array);
            }
            jsonObject.put("defaultValue", bean.defaultValue);
        } catch (JSONException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return jsonObject.toString();
    }
}

测试代码:

private void test() {
    String a = "{\"key\":\"123\", \"title\":\"asd\", \"values\":[\"a\", \"b\", \"c\", \"d\"], \"defaultValue\":\"a\"}";

    Gson Gson = new Gson();
    Bean testBean = Gson.fromJson(a, new TypeToken<Bean>(){}.getType());

    long now = System.currentTimeMillis();
    for (int i=0; i<1000; ++i) {
        Gson.fromJson(a, new TypeToken<Bean>(){}.getType());
    }
    Log.d("time", "Gson parse use time="+(System.currentTimeMillis() - now));

    now = System.currentTimeMillis();
    for (int i=0; i<1000; ++i) {
        Bean.fromJsonString(a);
    }
    Log.d("time", "jsonobject parse use time="+(System.currentTimeMillis() - now));

    now = System.currentTimeMillis();
    for (int i=0; i<1000; ++i) {
        Gson.toJson(testBean);
    }
    Log.d("time", "Gson tojson use time="+(System.currentTimeMillis() - now));

    now = System.currentTimeMillis();
    for (int i=0; i<1000; ++i) {
        Bean.toJsonString(testBean);
    }
    Log.d("time", "jsonobject tojson use time="+(System.currentTimeMillis() - now));
}

测试结果

执行1000次JSONObject，花费的时间是Gson的几十分之一。

工具

虽然JSONObject能够解决我们的问题，但在项目中有大量的存量代码都使用了Gson序列化，一处处去修改既耗费时间又容易出错，也不方便增加减少字段。

那么有没有一种方式在使用时和Gson一样简单且性能又特别好呢？

我们调研了Java的AnnotationProcessor（注解处理器），它能够在编译前对源码做处理。我们可以通过使用AnnotationProcessor为带有特定注解的bean自动生成相应的序列化和反序列化实现，用户只需要调用这些方法来完成序列化工作。

我们继承“AbstractProcessor”，在处理方法中找到有JsonType注解的bean来处理，代码如下：

@Override
public boolean process(Set<? extends TypeElement> set, RoundEnvironment roundEnvironment) {
    Set<? extends Element> elements = roundEnvironment.getElementsAnnotatedWith(JsonType.class);
    for (Element element : elements) {
        if (element instanceof TypeElement) {
            processTypeElement((TypeElement) element);
        }
    }
    return false;
}

然后生成对应的序列化方法，关键代码如下：

JavaFileObject sourceFile = processingEnv.getFiler().createSourceFile(fullClassName);
ClassModel classModel = new ClassModel().setModifier("public final").setClassName(simpleClassName);
......
JavaFile javaFile = new JavaFile();
javaFile.setPackageModel(new PackageModel().setPackageName(packageName))
        .setImportModel(new ImportModel()
                .addImport(elementClassName)
                .addImport("com.meituan.android.MSON.IJsonObject")
                .addImport("com.meituan.android.MSON.IJsonArray")
                .addImport("com.meituan.android.MSON.exceptions.JsonParseException")
                .addImports(extension.getImportList())
        ).setClassModel(classModel);

List<? extends Element> enclosedElements = element.getEnclosedElements();
for (Element e : enclosedElements) {
    if (e.getKind() == ElementKind.FIELD) {
        processFieldElement(e, extension, toJsonMethodBlock, fromJsonMethodBlock);
    }
}
try (Writer writer = sourceFile.openWriter()) {
    writer.write(javaFile.toSourceString());
    writer.flush();
    writer.close();
}

为了今后接入别的字符串和JSONObject的转换工具，我们封装了IJSONObject和IJsonArray，这样可以接入更高效的JSON解析和格式化工具。

继续优化

继续深入测试发现，当JSON数据量比较大时用JSONObject处理会比较慢，究其原因是JSONObject会一次性将字符串读进来解析成一个map，这样会有比较大的内存浪费和频繁内存创建。经过调研Gson内部的实现细节，发现Gson底层有流式的解析器而且可以按需解析，可以做到匹配上的字段才去解析。根据这个发现我们将我们IJSONObject和IJsonArray换成了Gson底层的流解析来进一步优化我们的速度。

代码如下：

Friend object = new Friend();
reader.beginObject();
while (reader.hasNext()) {
    String field = reader.nextName();
    if ("id".equals(field)) {
        object.id = reader.nextInt();
    } else if ("name".equals(field)) {
        if (reader.peek() == JsonToken.NULL) {
            reader.nextNull();
            object.name = null;
        } else {
            object.name = reader.nextString();
        }
    } else {
        reader.skipValue();
    }
}
reader.endObject();

代码中可以看到，Gson流解析过程中我们对于不认识的字段直接调用skipValue来节省不必要的时间浪费，而且是一个token接一个token读文本流这样内存中不会存一个大的JSON字符串。

兼容性

兼容性主要体现在能支持的数据类型上，目前MSON支持了基础数据类型，包装类型、枚举、数组、List、Set、Map、SparseArray以及各种嵌套类型（比如：Map<String, Map<String, List<String[]>>>）。

性能及兼容性对比

我们使用一个比较复杂的bean（包含了各种数据类型、嵌套类型）分别测试了Gson、fastjson和MSON的兼容性和性能。

测试用例如下：

@JsonType
public class Bean {
    public Day day;
    public List<Day> days;
    public Day[] days1;
    @JsonField("filed_a")
    public byte a;
    public char b;
    public short c;
    public int d;
    public long e;
    public float f;
    public double g;
    public boolean h;

    @JsonField("filed_a1")
    public byte[] a1;
    public char[] b1;
    public short[] c1;
    public int[] d1;
    public long[] e1;
    public float[] f1;
    public double[] g1;
    public boolean[] h1;

    public Byte a2;
    public Character b2;
    public Short c2;
    public Integer d2;
    public Long e2;
    public Float f2;
    public Double g2;
    public Boolean h2;
    @JsonField("name")
    public String i2;

    public Byte[] a3;
    public Character[] b3;
    public Short[] c3;
    public Integer[] d3;
    public Long[] e3;
    public Float[] f3;
    public Double[] g3;
    public Boolean[] h3;
    public String[] i3;

    @JsonIgnore
    public String i4;
    public transient String i5;
    public static String i6;

    public List<String> k;
    public List<Integer> k1;
    public Collection<Integer> k2;
    public ArrayList<Integer> k3;
    public Set<Integer> k4;
    public HashSet<Integer> k5;
    // fastjson 序列化会崩溃所以忽略掉了，下同
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public List<int[]> k6;
    public List<String[]> k7;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public List<List<Integer>> k8;

    @JsonIgnore
    public List<Map<String, Integer>> k9;
    @JsonIgnore
    public Map<String, String> l;
    public Map<String, List<Integer>> l1;
    public Map<Long, List<Integer>> l2;
    public Map<Map<String, String>, String> l3;
    public Map<String, Map<String, List<String>>> l4;

    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false) 
    public SparseArray<SimpleBean2> m1;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public SparseIntArray m2;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public SparseLongArray m3;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public SparseBooleanArray m4;

    public SimpleBean2 bean;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public SimpleBean2[] bean1;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public List<SimpleBean2> bean2;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public Set<SimpleBean2> bean3;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public List<SimpleBean2[]> bean4;
    @com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField(serialize = false, deserialize = false)
    public Map<String, SimpleBean2> bean5;
}

测试发现

1. Gson的兼容性最好，能兼容几乎所有的类型，MSON其次，fastjson对嵌套类型支持比较弱。
2. 性能方面MSON最好，Gson和fastjson相当。

测试结果如下：

方法数

MSON本身方法数很少只有60个，在使用时会对每一个标注了JsonType的Bean生成2个方法，分别是:

public String toJson(Bean bean) {...}              // 1
public Bean fromJson(String data) {...}            // 2

另外MSON不需要对任何类做keep处理。

MSON使用方法

下面介绍MSON的使用方法，流程特别简单：

1. 在Bean上加注解

@JsonType
public class Bean {

    public String name;
    public int age;
    @JsonField("_desc")
    public String description;  //使用JsonField 标注字段在json中的key
    public transient boolean state; //使用transient 不会被序列化
    @JsonIgnore
    public int state2; //使用JsonIgnore注解 不会被序列化

}

2. 在需要序列化的地方

MSON.fromJson(json, clazz); // 反序列化
MSON.toJson(bean); // 序列化

结语

本文介绍了一种高性能的JSON序列化工具MSON，以及它的产生原因和实现原理。目前我们已经有好多性能要求比较高的地方在使用，可以大幅的降低JSON的序列化时间。

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