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如何提升JSONstringify的性能

jiezi

1. 熟悉的JSON.stringify()

在浏览器端或服务端，JSON.stringify()都是我们很常用的方法：

  • 将 JSON object 存储到 localStorage 中；
  • POST 请求中的 JSON body；
  • 处理响应体中的 JSON 形式的数据；
  • 甚至某些条件下，我们还会用它来实现一个简单的深拷贝；
  • ……

在一些性能敏感的场合下（例如服务端处理大量并发），或面对大量 stringify 的操作时，我们会希望它的性能更好，速度更快。这也催生了一些优化的 stringify 方案 / 库，下图是它们与原生方法的性能对比：

绿色部分时原生JSON.stringify()，可见性能相较这些库都要低很多。那么，在大幅的性能提升背后的技术原理是什么呢？

2. 比 stringify 更快的 stringify

由于 JavaScript 是动态性很强的语言，所以对于一个 Object 类型的变量，其包含的键名、键值、键值类型最终只能在运行时确定。因此，执行 JSON.stringify() 时会有很多工作要做。在一无所知的情况下，我们想要大幅优化显然无能为力。

那么如果我们知道这个 Object 中的键名、键值信息呢 —— 也就是知道它的结构信息，这会有帮助么？

看个例子：

下面这个 Object，

const obj = {
    name: 'alienzhou',
    status: 6,
    working: true
};

我们对它应用JSON.stringify()，得到结果为

JSON.stringify(obj);
// {"name":"alienzhou","status":6,"working":true}

现在如果我们知道这个 obj 的结构是固定的：

  • 键名不变
  • 键值的类型一定

那么其实，我可以创建一个“定制化”的 stringify 方法

function myStringify(o) {
    return (
        '{"name":"'
        + o.name
        + '","status":'
        + o.status
        + ',"isWorking":'
        + o.working
        + '}'
    );
}

看看我们的 myStringify 方法的输出：

myStringify({
    name: 'alienzhou',
    status: 6,
    working: true
});
// {"name":"alienzhou","status":6,"isWorking":true}

myStringify({
    name: 'mengshou',
    status: 3,
    working: false
});
// {"name":"mengshou","status":3,"isWorking":false}

可以得到正确的结果，但只用到了类型转换和字符串拼接，所以“定制化”方法可以让“stringify”更快。

总结来看，如何得到比 stringify 更快的 stringify 方法呢？

  1. 需要先确定对象的结构信息；
  2. 根据其结构信息，为该种结构的对象创建“定制化”的 stringify 方法，其内部实际是通过字符串拼接生成结果的；
  3. 最后，使用该“定制化”的方法来 stringify 对象即可。

这也是大多数 stringify 加速库的套路，转化为代码就是类似：

import faster from 'some_library_faster_stringify';

// 1. 通过相应规则，定义你的对象结构
const theObjectScheme = {// ……};

// 2. 根据结构，得到一个定制化的方法
const stringify = faster(theObjectScheme);

// 3. 调用方法，快速 stringify
const target = {// ……};
stringify(target);

3. 如何生成“定制化”的方法

根据上面的分析，核心功能在于，根据其结构信息，为该类对象创建“定制化”的 stringify 方法，其内部实际是简单的属性访问与字符串拼接。

为了了解具体的实现方式，下面我以两个实现上略有差异的开源库为例来简单介绍一下。

3.1. fast-json-stringify

下图是根据 fast-json-stringify 提供的 benchmark 结果，整理出来的性能对比。

可以看到，在大多数场景下具备 2 - 5 倍的性能提升。

3.1.1. scheme 的定义方式

fast-json-stringify 使用了 JSON Schema Validation 来定义（JSON）对象的数据格式。其 scheme 定义的结构本身也是 JSON 格式的，例如对象

{
    name: 'alienzhou',
    status: 6,
    working: true
}

对应的 scheme 就是：

{
    title: 'Example Schema',
    type: 'object',
    properties: {
        name: {type: 'string'},
        status: {type: 'integer'},
        working: {type: 'boolean'}
    }
}

其 scheme 定义规则丰富，具体使用可以参考 Ajv 这个 JSON 校验库。

3.1.2. stringify 方法的生成

fast-json-stringify 会根据刚才定义的 scheme，拼接生成出实际的函数代码字符串，然后使用 Function 构造函数在运行时动态生成对应的 stringify 函数。

在代码生成上，首先它会注入预先定义好的各类工具方法，这一部分不同的 scheme 都是一样的：

var code = `
    'use strict'
  `

  code += `
    ${$asString.toString()}
    ${$asStringNullable.toString()}
    ${$asStringSmall.toString()}
    ${$asNumber.toString()}
    ${$asNumberNullable.toString()}
    ${$asIntegerNullable.toString()}
    ${$asNull.toString()}
    ${$asBoolean.toString()}
    ${$asBooleanNullable.toString()}
  `

其次，就会根据 scheme 定义的具体内容生成 stringify 函数的具体代码。而生成的方式也比较简单：通过遍历 scheme。

遍历 scheme 时，根据定义的类型，在对应代码处插入相应的工具函数用于键值转换。例如上面例子中 name 这个属性：

var accessor = key.indexOf('[') === 0 ? sanitizeKey(key) : `['${sanitizeKey(key)}']`
switch (type) {
    case 'null':
        code += `
            json += $asNull()
        `
        break
    case 'string':
        code += nullable ? `json += obj${accessor} === null ? null : $asString(obj${accessor})` : `json += $asString(obj${accessor})`
        break
    case 'integer':
        code += nullable ? `json += obj${accessor} === null ? null : $asInteger(obj${accessor})` : `json += $asInteger(obj${accessor})`
        break
    ……

上面代码中的 code 变量保存的就是最后生成的函数体的代码串。由于在 scheme 定义中，name为 string 类型，且不为空，所以会在 code 中添加如下一段代码字符串：

"json += $asString(obj['name'])"

由于还需要处理数组、及联对象等复杂情况，实际的代码省略了很多。

然后，生成的完整的 code 字符串大致如下：

function $asString(str) {// ……}
function $asStringNullable(str) {// ……}
function $asStringSmall(str) {// ……}
function $asNumber(i) {// ……}
function $asNumberNullable(i) {// ……}
/* 以上是一系列通用的键值转换方法 */

/* $main 就是 stringify 的主体函数 */
function $main(input) {
    var obj = typeof input.toJSON === 'function'
        ? input.toJSON()
        : input

    var json = '{'
    var addComma = false
    if (obj['name'] !== undefined) {if (addComma) {json += ','}
        addComma = true
        json += '"name":'json += $asString(obj['name'])
    }

    // …… 其他属性 (status、working) 的拼接

    json += '}'
    return json
}

return $main

最后，将 code 字符串传入 Function 构造函数来创建相应的 stringify 函数。

// dependencies 主要用于处理包含 anyOf 与 if 语法的情况
dependenciesName.push(code)
return (Function.apply(null, dependenciesName).apply(null, dependencies))

3.2. slow-json-stringify

slow-json-stringify 虽然名字叫 “slow”，但其实是一个 “fast” 的 stringify 库（命名很调皮）。

The slowest stringifier in the known universe. Just kidding, it’s the fastest (:

它的实现比前面提到的 fast-json-stringify 更轻量级，思路也很巧妙。同时它在很多场景下效率会比 fast-json-stringify 更快。

3.2.1. scheme 的定义方式

slow-json-stringify 的 scheme 定义更自然与简单，主要就是将键值替换为类型描述。还是上面这个对象的例子，scheme 会变为

{
    name: 'string',
    status: 'number',
    working: 'boolean'
}

确实非常直观。

3.2.2. stringify 方法的生成

不知道你注意到没有

// scheme
{
    name: 'string',
    status: 'number',
    working: 'boolean'
}

// 目标对象
{
    name: 'alienzhou',
    status: 6,
    working: true
}

scheme 和原对象的结构是不是很像？

这种 scheme 的巧妙之处在于，这样定义之后，我们可以先把 scheme JSON.stringify一下，然后“扣去”所有类型值，最后等着我们的就是把实际的值直接填充到 scheme 对应的类型声明处。

具体如何操作呢？

首先，可以直接对 scheme 调用 JSON.stringify() 来生成基础模版，同时借用 JSON.stringify() 的第二个参数来作为遍历方法收集属性的访问路径：

let map = {};
const str = JSON.stringify(schema, (prop, value) => {const isArray = Array.isArray(value);
    if (typeof value !== 'object' || isArray) {if (isArray) {const current = value[0];
            arrais.set(prop, current);
        }

        _validator(value);

        map[prop] = _deepPath(schema, prop);
        props += `"${prop}"|`;
    }
    return value;
});

此时，map 里收集所有属性的访问路径。同时生成的 props 可以拼接为匹配相应类型字符还的正则表达式，例如我们这个例子里的正则表达式为/name|status|working"(string|number|boolean|undef)"|\\[(.*?)\\]/。

然后，根据正则表达式来顺序匹配这些属性，替换掉属性类型的字符串，换成统一的占位字符串 "__par__"，并基于"__par__" 拆分字符串：

const queue = [];
const chunks = str
    .replace(regex, (type) => {switch (type) {
        case '"string"':
        case '"undefined"':
          return '"__par__"';
        case '"number"':
        case '"boolean"':
        case '["array-simple"]':
        case '[null]':
          return '__par__';
        default:
          const prop = type.match(/(?<=\").+?(?=\")/)[0];
          queue.push(prop);
          return type;
      }
    })
    .split('__par__');

这样你就会得到 chunks 和props两个数组。chunks里包含了被分割的 JSON 字符串。以例子来说，两个数组分别如下

// chunks
[
    '{"name":"',
    '","status":"',
    '","working":"',
    '"}'
]

// props
[
    'name',
    'status',
    'working'
]

最后，由于 map 中保存了属性名与访问路径的映射，因此可以根据 prop 访问到对象中某个属性的值，循环遍历数组，将其与对应的 chunks 拼接即可。

从代码量和实现方式来看，这个方案会更轻便与巧妙，同时也不需要通过 Function、eval 等方式动态生成或执行函数。

4. 总结

虽然不同库的实现有差异，但从整体思路上来说，实现高性能 stringify 的方式都是一样的：

  1. 开发者定义 Object 的 JSON scheme；
  2. stringify 库根据 scheme 生成对应的模版方法，模版方法里会对属性与值进行字符串拼接（显然，属性访问与字符串拼接的效率要高多了）；
  3. 最后开发者调用返回的方法来 stringify Object 即可。

归根到底，它本质上是通过静态的结构信息将优化与分析前置了。

Tips

最后，还是想提一下

  • 所有的 benchmark 只能作为一个参考，具体是否有性能提升、提升多少还是建议你在实际的业务中测试；
  • fast-json-stringify 中使用到了 Function 构造函数，因此建议不要将用户输入直接用作 scheme，以防一些安全问题。
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