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,那么,在他们大幅的性能提升背后的技术原理是什么呢?
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,
1 | const obj = { |
我们对它应用JSON.stringify()
,得到结果为
1 | JSON.stringify(obj); |
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
1 | function myStringify(o) { |
看看我们的myStringify
方法的输出:
1 | myStringify({ |
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:
1 | import faster from 'some_library_faster_stringify'; |
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
1 | { |
对应的 scheme 就是:
1 | { |
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:
1 | var code = ` |
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:
1 | var accessor = key.indexOf('[') === 0 ? sanitizeKey(key) : `['${sanitizeKey(key)}']` |
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:
1 | "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:
1 | function $asString(str) { |
最后,将code
字符串传入 Function 构造函数来创建相应的 stringify 函数。
1 | // dependencies 主要用于处理包含 anyOf 与 if 语法的情况 |
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
1 | { |
确实非常直观。
3.2.2. stringify 方法的生成
不知道你注意到没有
1 | // scheme |
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:
1 | let map = {}; |
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:
1 | const queue = []; |
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
1 | // chunks |
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。
好了,这期的「漫游 Github」就到这里了。本系列会不定期和大家一起看一看、聊一聊、学一学 github 上有趣的项目,不仅学习一些技术点,还可以了解作者的技术思考,欢迎感兴趣的小伙伴关注。
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