详解如何提升JSON.stringify()的性能


Posted in Javascript onJune 12, 2019

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:

详解如何提升JSON.stringify()的性能

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?

需要先确定对象的结构信息; 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; 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

详解如何提升JSON.stringify()的性能

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

详解如何提升JSON.stringify()的性能

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

详解如何提升JSON.stringify()的性能

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。

详解如何提升JSON.stringify()的性能

详解如何提升JSON.stringify()的性能

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:

  • 开发者定义 Object 的 JSON scheme;
  • 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);
  • 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。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

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