如何提升JSON.stringify()的性能?

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,

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

我们对它应用JSON.stringify(),得到结果为

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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

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

看看我们的myStringify方法的输出:

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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:

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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

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

对应的 scheme 就是:

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{
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:

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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:

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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,namestring类型,且不为空,所以会在code中添加如下一段代码字符串:

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"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:

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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。

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// 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

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{
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

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// 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:

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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:

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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chunksprops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

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// 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。

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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