Protobuf有没有比JSON快5倍？用代码来击破pb性能神话

转 http://www.sohu.com/a/136487507_505779

导读：Google 的 Protocol Buffers 在数据编码的效率上似乎被神化了，一直流传性能是 JSON 等本文格式 5 倍以上，本文通过代码测试来比较 JSON 与 PB 具体的性能差别到底是多少。作者陶文，转载请注明来自高可用架构「ArchNotes」

陶文，技术极简主义者。认为好的技术是应该是对开发者友好的。一直致力于用技术改进研发效率和开发者体验。jsoniter [4] 作者，jsoniter 就来自于要不要用 Thrift 替代 JSON 的思考。我认为通过引入 IDL 和高效率的编解码库，可以让 HTTP + JSON 这样对开发者体验有好处的技术长久地生存下去。

拿 JSON 衬托 Protobuf 的文章真的太多了，经常可以看到文章中写道：“快来用 Protobuf 吧，JSON 太慢啦”。但是 Protobuf 真的有那么牛么？我想从 JSON 切换到 Protobuf 怎么也得快一倍吧，要不然对不起付出的切换成本？

然而，DSL-JSON 居然声称在 Java 语言里， JSON 可以和那些二进制的编解码格式性能不相上下 [1]！

这太让人惊讶了！虽然你可能会说，咱们能不用苹果和梨来做比较了么，两个东西根本用途完全不一样，用 Protobuf 是冲着跨语言无歧义的 IDL 的去的，才不仅仅是因为性能！这个我同意，但是仍然有那么多人盲目相信 Protobuf 一定会快很多，因此我觉得还是有必要通过本文彻底终结一下这个关于速度的传说。

DSL-JSON 的博客里只给了他们的测试结论，但是没有给出任何原因，以及优化的细节。这很难让人信服数据是真实的。你要说 JSON 比二进制格式更快，真的是很反直觉的事情。稍微琢磨一下这个问题，就可以列出好几个 Protobuf 应该更快的理由：

• 更容容易绑定值到对象的字段上。JSON 的字段是用字符串指定的，相比之下字符串比对应该比基于数字的字段 tag 更耗时。

• JSON 是文本的格式，整数和浮点数应该更占空间而且更费时。

• Protobuf 在正文前有一个大小或者长度的标记，而 JSON 必须全文扫描无法跳过不需要的字段。

但是仅凭这几点是不是就可以盖棺定论了呢？未必，也有相反的观点：

• 如果字段大部分是字符串，占到决定性因素的因素可能是字符串拷贝的速度，而不是解析的速度。在这个评测 [2] 中，我们看到不少库的性能是非常接近的。这是因为测试数据中大部分是由字符串构成的。

• 影响解析速度的决定性因素是分支的数量。因为分支的存在，解析仍然是一个本质上串行的过程。虽然 Protobuf 里没有 [] 或者 {}，但是仍然有类似的分支代码的存在。如果没有这些分支的存在，解析不过就是一个 memcpy 的操作而已。只有 Parabix 这样的技术才有革命性的意义，而 Protobuf 相比 JSON 只是改良而非革命。

• 也许 Protobuf 是一个理论上更快的格式，但是实现它的库并不一定就更快。这取决于优化做得好不好，如果有不必要的内存分配或者重复读取，实际的速度未必就快。

有多个 benchmark 都把 DSL-JSON 列到前三名里，有时甚至比其他的二进制编码更快。经过我仔细分析，原因出在了这些 benchmark 对于测试数据的构成选择上。因为构造测试数据很麻烦，所以一般评测只会对相同的测试数据，去测不同的库的实现。这样就使得结果是严重倾向于某种类型输入的。比如 [3]选择的测试数据的结构是这样的

点击图片可以放大浏览

无论怎么去构造 small/medium/large 的输入，benchmark 仍然是存在特定倾向性的。而且这种倾向性是不明确的。比如 medium 的输入，到底说明了什么？medium 对于不同的人来说，可能意味着完全不同的东西。所以，在这里我想改变一下游戏的规则。不去选择一个所谓的最现实的配比，而是构造一些极端的情况。这样，我们可以一目了然的知道，JSON 的强项和弱点都是什么。通过把这些缺陷放大出来，我们也就可以对最坏的情况有一个清晰的预期。具体在你的场景下性能差距是怎样的一个区间内，也可以大概预估出来。

好了，废话不多说了。JMH 撸起来。benchmark 的对象有以下几个：

• Jackson：Java 程序里用的最多的 JSON 解析器。benchmark 中开启了 AfterBurner 的加速特性。

• DSL-JSON：世界上最快的 Java JSON 实现

• Jsoniter： 我抄袭 DSL-JSON 写的实现。特别申明：我是 Jsoniter 的作者。这里提到的所有关于Jsoniter 的评测数据都不应该被盲目相信。大部分的性能优化技巧是从 DSL-JSON 中直接抄来的。

• Fastjson：在中国很流行的 JSON 解析器

• Protobuf：在 RPC （远程方法调用）里非常流行的二进制编解码格式

• Thrift：另外一个很流行的 RPC 编解码格式。这里 benchmark 的是 TCompactProtocol

Decode Integer

先从一个简单的场景入手。毫无疑问，Protobuf 非常擅长于处理整数

从结果上看，似乎优势非常明显。但是因为只有 1 个整数字段，所以可能整数解析的成本没有占到大头。所以，我们把测试调整对象调整为 10 个整数字段。再比比看

点击图片可以放大浏览

这下优势就非常明显了。毫无疑问，Protobuf 解析整数的速度是非常快的，能够达到 Jackson 的 8 倍。

DSL-JSON 比 Jackson 快很多，它的优化代码在这里

点击图片可以放大浏览

整数是直接从输入的字节里计算出来的，公式是 value = (value << 3) + (value << 1) + ind; 相比读出字符串，然后调用 Integer.valueOf ，这个实现只遍历了一遍输入，同时也避免了内存分配。

在这个基础上做了循环展开

点击图片可以放大浏览

Encode Integer

编码方面情况如何呢？和编码一样的测试数据，测试结果如下：

不知道为啥，Thrift 的序列化特别慢。而且别的 benchmark 里 Thrift 的序列化都是算慢的。我猜测应该是实现里有不够优化的地方吧，格式应该没问题。整数编码方面，Protobuf 是 Jackson 的 3 倍。但是和 DSL-JSON 比起来，好像没有快很多。

这是因为 DSL-JSON 使用了自己的优化方式，和 JDK 的官方实现不一样

点击图片可以放大浏览

这段代码的意思是比较令人费解的。不知道哪里就做了数字到字符串的转换了。过程是这样的，假设输入了19823，会被分解为 19 和 823 两部分。然后有一个 `DIGITS` 的查找表，根据这个表把 19 翻译为 "19"，把 823 翻译为 "823"。其中 "823" 并不是三个byte分开来存的，而是把 bit 放到了一个integer里，然后在 writeBuf 的时候通过位移把对应的三个byte解开的

点击图片可以放大浏览

这个实现比 JDK 自带的 Integer.toString 更快。因为查找表预先计算好了，节省了运行时的计算成本。

Decode Double

解析 JSON 的 Double 就更慢了。

Protobuf 解析 double 是 Jackson 的 13 倍。毫无疑问，JSON 真的不适合存浮点数。

DSL-Json 中对 Double 也是做了特别优化的

点击图片可以放大浏览

浮点数被去掉了点，存成了 long 类型，然后再除以对应的 10 的倍数。如果输入是 3.1415，则会变成 31415/10000。

Encode Double

把 double 编码为文本格式就更困难了。

解码 double 的时候，Protobuf 是 Jackson 的 13 倍。如果你愿意牺牲精度的话，可以选择只保留 6 位小数。在这个取舍下，可以好一些，但是 Protobuf 仍然是 的两倍。

保留 6 位小数的代码是这样写的。把 double 的处理变成了长整数的处理。

点击图片可以放大浏览

到目前来看，我们可以说 JSON 不是为数字设计的。如果你使用的是 Jackson，切换到 Protobuf 的话可以把数字的处理速度提高 10 倍。然而 DSL-Json 做的优化可以把这个性能差距大幅缩小，解码在 3x ~ 4x 之间，编码在 1.3x ~ 2x 之间（前提是牺牲 double 的编码精度）。

因为 JSON 处理 double 非常慢。所以 提供了一种把 double 的 IEEE 754 的二进制表示（64个bit）用 编码之后保存的方案。如果希望提高速度，但是又要保持精度，可以使用 FloatSupport.enableEncodersAndDecoders();

点击图片可以放大浏览

对于 0.123456789 就变成了 "OWNfmt03P78"

Decode Object

我们已经看到了 JSON 在处理数字方面的笨拙丑态了。在处理对象绑定方面，是不是也一样不堪？前面的 benchmark 结果那么差和按字段做绑定是不是有关系？毕竟我们有 10 个字段要处理那。这就来看看在处理字段方面的效率问题。

为了让比较起来公平一些，我们使用很短的 ascii 编码的字符串作为字段的值。这样字符串拷贝的成本大家都差不到哪里去。所以性能上要有差距，必然是和按字段绑定值有关系。

如果只有一个字段，Protobuf 是 Jackson 的 2.5 倍。但是比 DSL-JSON 要慢。

我们再把同样的实验重复几次，分别对应 5 个字段，10个字段的情况。

在有 5 个字段的情况下，Protobuf 仅仅是 Jackson 的 1.3x 倍。如果你认为 JSON 对象绑定很慢，而且会决定 JSON 解析的整体性能。对不起，你错了。

把字段数量加到了 10 个之后，Protobuf 仅仅是 Jackson 的 1.22 倍了。看到这里，你应该懂了吧。

Protobuf 在处理字段绑定的时候，用的是 switch case：

点击图片可以放大浏览

这个实现比 Hashmap 来说，仅仅是稍微略快而已。DSL-JSON 的实现是先 hash，然后也是类似的分发的方式：

点击图片可以放大浏览

使用的 hash 算法是 FNV-1a。

是 hash 就会碰撞，所以用起来需要小心。如果输入很有可能包含未知的字段，则需要放弃速度选择匹配之后再查一下字段是不是严格相等的。有一个解码模式

DYNAMIC_MODE_AND_MATCH_FIELD_STRICTLY，它可以产生下面这样的严格匹配的代码：

点击图片可以放大浏览

即便是严格匹配，速度上也是有保证的。DSL-JSON 也有选项，可以在 hash 匹配之后额外加一次字符串 equals 检查。

关于对象绑定来说，只要字段名不长，基于数字的 tag 分发并不会比 JSON 具有明显优势，即便是相比最慢的 Jackson 来说也是如此。

Encode Object

废话不多说了，直接比较一下三种字段数量情况下，编码的速度

只有 1 个字段

有 5 个字段

有 10 个字段

对象编码方面，Protobuf 是 Jackson 的 1.7 倍。但是速度其实比 DSL-Json 还要慢。

优化对象编码的方式是，一次性尽可能多的把控制类的字节写出去。

点击图片可以放大浏览

可以看到我们把 "field1": 作为一个整体写出去了。如果我们知道字段是非空的，则可以进一步的把字符串的双引号也一起合并写出去。

点击图片可以放大浏览

从对象的编解码的 benchmark 结果可以看出，Protobuf 在这个方面仅仅比 Jackson 略微强一些，而比 DSL-Json 要慢。

Decode Integer List

Protobuf 对于整数列表有特别的支持，可以打包存储

设置 [packed=true]

对于整数列表的解码，Protobuf 是 Jackson 的 3 倍。然而比 DSL-Json 的优势并不明显。

在 里，解码的循环被展开了：

点击图片可以放大浏览

对于成员比较少的情况，这样搞可以避免数组的扩容带来的内存拷贝。

Encode Integer List

Protobuf 在编码数组的时候应该有优势，不用写那么多逗号出来嘛。

Protobuf 在编码整数列表的时候，仅仅是 Jackson 的 1.35 倍。虽然 Protobuf 在处理对象的整数字段的时候优势明显，但是在处理整数的列表时却不是如此。在这个方面，DSL-Json 没有特殊的优化，性能的提高纯粹只是因为单个数字的编码速度提高了。

Decode Object List

列表经常用做对象的容器。测试这种两种容器组合嵌套的场景，也很有代表意义。

Protobuf 处理对象列表是 Jackson 的 1.3 倍。但是不及 DSL-JSON。

Encode Object List

Protobuf 处理对象列表的编码速度是 Jackson 的 2 倍。但是 DSL-JSON 仍然比 Protobuf 更快。似乎 Protobuf 在处理列表的编码解码方面优势不明显。

Decode Double Array

Java 的数组有点特殊，double[]是比 List<Double>更高效的。使用 double 数组来代表时间点上的值或者坐标是非常常见的做法。然而，Protobuf 的 Java 库没有提供 double[]的支持，repeated 总是使用 List<Double>。我们可以预期 JSON 库在这里有一定的优势。

Protobuf 在处理 double 数组方面，Jackson 与之的差距被缩小为 5 倍。Protobuf 与 DSL-JSON 相比，优势已经不明显了。所以如果你有很多的 double 数值需要处理，这些数值必须是在对象的字段上，才会引起性能的巨大差别，对于数组里的 double，优势差距被缩小。

在 里，处理数组的循环也是被展开的。

点击图片可以放大浏览

这避免了数组扩容的开销。

Encode Double Array

再来看看 double 数组的编码

Protobuf 可以飞快地对 double 数组进行编码，是 Jackson 的 15 倍。在牺牲精度的情况下，Protobuf 只是 的 2.3 倍。所以，再次证明了，JSON 处理 double 非常慢。如果用 编码 double，则可以保持精度，速度和牺牲精度时一样。

Decode String

JSON 字符串包含了转义字符的支持。Protobuf 解码字符串仅仅是一个内存拷贝。理应更快才对。被测试的字符串长度是 160 个字节的 ascii。

Protobuf 解码长字符串是 Jackson 的 1.85 倍。然而，DSL-Json 比 Protobuf 更快。这就有点奇怪了，JSON 的处理负担更重，为什么会更快呢？

先尝试捷径

DSL-JSON 给 ascii 实现了一个捷径：

点击图片可以放大浏览

这个捷径里规避了处理转义字符和utf8字符串的成本。

JVM 的动态编译做了特殊优化

在 JDK9 之前，java.lang.String 都是基于 `char[]` 的。而输入都是 byte[]并且是 utf-8 编码的。所以这使得，我们不能直接用 memcpy 的方式来处理字符串的解码问题。

但是在 JDK9 里，java.lang.String 已经改成了基于`byte[]`的了。从 JDK9 的源代码里可以看出：

点击图片可以放大浏览

使用这个虽然被废弃，但是还没有被删除的构造函数，我们可以使用 Arrays.copyOfRange 来直接构造 java.lang.String 了。然而，在测试之后，发现这个实现方式并没有比 DSL-JSON 的实现更快。

似乎 JVM 的 Hotspot 动态编译时对这段循环的代码做了模式匹配，识别出了更高效的实现方式。即便是在 JDK9 使用 +UseCompactStrings 的前提下，理论上来说本应该更慢的 byte[] => char[] => byte[] 并没有使得这段代码变慢，DSL-JSON 的实现还是最快的。

如果输入大部分是字符串，这个优化就变得至关重要了。Java 里的解析艺术，还不如说是字节拷贝的艺术。JVM 的 java.lang.String 设计实在是太愚蠢了。在现代一点的语言中，比如 Go，字符串都是基于 utf-8 byte[]的。

Encode String

类似的问题，因为需要把 char[] 转换为 byte[]，所以没法直接内存拷贝。

Protobuf 在编码长字符串时，比 Jackson 略微快一点点。一切都归咎于 char[]。

跳过数据结构

JSON 是一个没有 header 的格式。因为没有 header，JSON 需要扫描每个字节才可以定位到所需的字段上。中间可能要扫过很多不需要处理的字段。

消息用 PbTestWriteObject 来编码，然后用 PbTestReadObject 来解码。field1 和 field2 的内容应该被跳过。

Protobuf 在跳过数据结构方面，是 Jackson 的 5 倍。但是如果跳过长的字符串，JSON 的成本是和字符串长度线性相关的，而 Protobuf 则是一个常量操作。

总结

最后，我们把所有的战果汇总到一起。

编解码数字的时候，JSON 仍然是非常慢的。把这个差距从 10 倍缩小到了 3 倍多一些。

JSON 最差的情况是下面几种：

• 跳过非常长的字符串：和字符串长度线性相关。

• 解码 double 字段：Protobuf 优势明显，是 的 3.27 倍，是 Jackson 的 13.75 倍。

• 编码 double 字段：如果不能接受只保留 6 位小数，Protobuf 是 Jackson 的 12.71 倍。如果接受精度损失，Protobuf 是 的 1.96 倍。

• 解码整数：Protobuf 是 的 2.64 倍，是 Jackson 的 8.51 倍。

如果你的生产环境中的 JSON 没有那么多的 double 字段，都是字符串占大头，那么基本上来说替换成 Protobuf 也就是仅仅比 提高一点点，肯定在 2 倍之内。如果不幸的话，没准 Protobuf 还要更慢一点。

原文：https://www.cnblogs.com/yibutian/p/9481065.html