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 "color: #ff0000">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
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。