前言
现有的webapi一般都基于json的格式来处理数据，由于json是一个文本类的序列化协议所以在性能上自然就相对低效一些。在.net中常用newtonsoft.json是最常用的组件，由于提供简便基于完整的json的string方法使用起来非常方便；但也正是这原因导致newtonsoft.json在性能上一直被说慢，虽然newtonsoft.json提供stream的方式来处理json不过想复用writer和reader还是需要一些应用技巧。如果需要在网络通讯中应用json,那在这里介绍一下spanjson这个组件，并通过一些测试来讲述如何使用它。
spanjson介绍
spanjson是一个性能相对不错的json组件，组件直接提供了byte[]和stream两种操作方式，而这两种方式非常适合在构建自有网络通讯上使用。通过这些基础的字节和流结构来处理可以相对降低一个大string的开销。不过这个组件的热度并不高，完善成度暂还不如newtonsoft.json,不过asp.net core 在frameworkbenchmarks测试上已经引入。可以尝试一下使用，组件开源地址： https://github.com/tornhoof/spanjson (本地下载)
性能测试
组件提供的方法相对比较少，从设计上来说更多是针对通讯方面的支持。基于stream的序列化可以直接挂载在netstream上，这样可以节省数据复制带来的开销。不过反序列化不能直接在有混合数据的stream上进行，这或多或少有些可惜。从issues的解答来看作者也不太愿意在混合数据流上进行调整。接下来针对bytes和stream使用进行一个性能测试，而stream则采用一个可复用池的设计
memorystream 池的设计
public class memorystreampool
{
private static system.collections.concurrent.concurrentstack<jsonmemorystream> mpool = new system.collections.concurrent.concurrentstack<jsonmemorystream>();
public static stream pop()
{
if (!mpool.trypop(out jsonmemorystream result))
{
result = new jsonmemorystream(1024 * 32);
}
return result;
}
public class jsonmemorystream : memorystream
{
public jsonmemorystream(int size) : base(size) { }
protected override void dispose(bool disposing)
{
memorystreampool.push(this);
}
}
private static void push(jsonmemorystream stream)
{
stream.position = 0;
stream.setlength(0);
mpool.push(stream);
}
}
测试内容
测试的方式主要针对一个简单的对象和一个对象列表，然后在不同线程下bytes和stream pool这两种方式的性能差别;压测的线程数据分别是1,2,4,8,16,24,32，每次测试执行的总数是100万次，然后统计出执行需要的时间和并发量。 测试代码:
public class bytes_json : beetlex.benchmark.benchmarkbase
{
protected override void ontest()
{
while (increment())
{
var data = spanjson.jsonserializer.nongeneric.utf8.serialize(datahelper.defalut.employees[0]);
var employees = spanjson.jsonserializer.generic.utf8.deserialize<employee>(data);
}
}
}
public class streampool_json : beetlex.benchmark.benchmarkbase
{
protected override void ontest()
{
runtest();
}
private async void runtest()
{
while (increment())
{
using (stream stream = memorystreampool.pop())
{
await spanjson.jsonserializer.nongeneric.utf8.serializeasync(datahelper.defalut.employees[0], stream);
stream.position = 0;
var employees = await spanjson.jsonserializer.generic.utf8.deserializeasync<employee>(stream);
}
}
}
}
public class bytes_json_list : beetlex.benchmark.benchmarkbase
{
protected override void ontest()
{
while (increment())
{
var data = spanjson.jsonserializer.nongeneric.utf8.serialize(datahelper.defalut.employees);
var employees = spanjson.jsonserializer.generic.utf8.deserialize<list<employee>>(data);
}
}
}
public class streampool_json_list : beetlex.benchmark.benchmarkbase
{
protected override void ontest()
{
runtest();
}
private async void runtest()
{
while (increment())
{
using (stream stream = memorystreampool.pop())
{
await spanjson.jsonserializer.nongeneric.utf8.serializeasync(datahelper.defalut.employees, stream);
stream.position = 0;
var employees = await spanjson.jsonserializer.generic.utf8.deserializeasync<list<employee>>(stream);
}
}
}
}
测试结果
c:\users\administrator\desktop\json_test>dotnet jsonsample.dll
beetlex.benchmark [0.5.4.0] copyright ? ikende.com 2019
email:henryfan@msn.com
github:https://github.com/ikende
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|name | round| threads| count| use time(s)| sec|
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|bytes_json | 1| 1| 1000000| 5.57|179580|
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|streampool_json | 1| 1| 1000000| 5.44|183898|
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|bytes_json_list | 1| 1| 1000000| 43.01| 23248|
——————————————————————————-
|streampool_json_list | 1| 1| 1000000| 42.75| 23391|
——————————————————————————-
|bytes_json | 1| 2| 1000000| 2.81|355990|
——————————————————————————-
|streampool_json | 1| 2| 1000000| 2.95|338969|
——————————————————————————-
|bytes_json_list | 1| 2| 1000000| 23.16| 43180|
——————————————————————————-
|streampool_json_list | 1| 2| 1000000| 22.4| 44650|
——————————————————————————-
|bytes_json | 1| 4| 1000000| 1.51|661246|
——————————————————————————-
|streampool_json | 1| 4| 1000000| 1.57|636130|
——————————————————————————-
|bytes_json_list | 1| 4| 1000000| 13.35| 74915|
——————————————————————————-
|streampool_json_list | 1| 4| 1000000| 11.97| 83508|
——————————————————————————-
|bytes_json | 1| 8| 1000000| .83|1199453|
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|streampool_json | 1| 8| 1000000| .88|1142495|
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|bytes_json_list | 1| 8| 1000000| 9.24|108228|
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|streampool_json_list | 1| 8| 1000000| 6.75|148132|
——————————————————————————-
|bytes_json | 1| 16| 1000000| .56|1795910|
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|streampool_json | 1| 16| 1000000| .74|1344851|
——————————————————————————–
|bytes_json_list | 1| 16| 1000000| 7.67|130424|
——————————————————————————-
|streampool_json_list | 1| 16| 1000000| 4.61|216860|
——————————————————————————-
|bytes_json | 1| 24| 1000000| .54|1849769|
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|streampool_json | 1| 24| 1000000| .73|1361382|
——————————————————————————–
|bytes_json_list | 1| 24| 1000000| 7.61|131373|
——————————————————————————-
|streampool_json_list | 1| 24| 1000000| 4.7|212779|
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|bytes_json | 1| 32| 1000000| .55|1825484|
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|streampool_json | 1| 32| 1000000| .75|1339050|
——————————————————————————–
|bytes_json_list | 1| 32| 1000000| 8.01|124885|
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|streampool_json_list | 1| 32| 1000000| 5.21|192038|
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test completed!
总结
从测试结果来看，如果序列化的对象比小，那可以直接基于bytes的方式。虽然会产生新的bytes对象，不过由于对象比较小，引起的分配和回收并没有对象池操作上的损耗高。不过如果对象相对复杂些的情况下，那对象池的作用就能发挥出来，并发越大其作用越明显！，当并发线程数达到8的时候，效率已经明显抛开！由于业务上的数据信息都相对比较复杂些，所以在处理上还是建议通过对象池的方式来完成json序列化处理。
下载测试代码：http://xiazai.jb51.net/201904/yuanma/jsonsample(jb51).rar
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