JSON 速度较慢。这里有 4 个更快的替代方案

修改 2：底部有很多很有见地的评论，在选择其他方案之前，也请先阅读一下！
修改 1：从评论中新增了关于“优化 JSON 性能”的见解

您的用户希望即时访问信息、获得快速交互和无缝体验。JSON（JavaScript 对象表示法的缩写）一直是 Web 开发中数据交换的忠实伙伴，但它是否会降低您的应用程序速度？让我们深入探索 JSON 的世界，探索其潜在的瓶颈，并发现更快的替代方案和优化技术，让您的应用程序像猎豹一样快速奔跑。

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什么是 JSON？为何需要关注？

在我们开始 JSON 优化之旅之前，让我们先了解一下什么是 JSON 以及它为什么重要。

JSON 是应用程序中数据粘合的粘合剂。它是服务器和客户端之间进行数据通信的语言，也是数据库和配置文件中数据存储的格式。本质上，JSON 在现代 Web 开发中扮演着关键角色。

理解 JSON 及其细微差别不仅是任何 Web 开发者的一项基本技能，而且对于优化应用程序也至关重要。随着我们深入研究这篇博客，您将发现 JSON 在性能方面为何是一把双刃剑，以及这些知识如何对您的开发之旅产生重大影响。

JSON 的流行以及人们使用它的原因

JSON 在 Web 开发领域的受欢迎程度不容小觑。它之所以成为数据交换的事实标准，有以下几个令人信服的原因：

1. 人性化易读格式：JSON 采用直观的文本结构，方便开发人员和非开发人员阅读和理解。这种人性化易读的格式增强了协作能力，并简化了调试。

   // Inefficient
   {
     "customer_name_with_spaces": "John Doe"
   }

   // Efficient
   {
     "customerName": "John Doe"
   }

1. 与语言无关：JSON 不依赖于任何特定的编程语言。它是一种通用数据格式，几乎所有现代编程语言都可以解析和生成，因此具有高度的通用性。

2. 数据结构一致性：JSON 使用键值对、数组和嵌套对象来强制数据采用一致的结构。这种一致性使其在各种编程场景中都具有可预测性且易于使用。

   // Inefficient
   {
     "order": {
       "items": {
         "item1": "Product A",
         "item2": "Product B"
       }
     }
   }

   // Efficient
   {
     "orderItems": ["Product A", "Product B"]
   }

1. 浏览器支持：Web 浏览器原生支持 JSON，允许 Web 应用程序与服务器无缝通信。这种原生支持极大地促进了 JSON 在 Web 开发中的普及。

2. JSON API：许多 Web 服务和 API 默认提供 JSON 格式的数据。这进一步巩固了 JSON 作为 Web 开发中数据交换首选的地位。

3. JSON Schema：开发人员可以使用 JSON Schema 来定义和验证 JSON 数据的结构，为他们的应用程序增加额外的清晰度和可靠性。

鉴于这些优势，全球各地的开发人员都依赖 JSON 来满足数据交换需求也就不足为奇了。然而，随着我们深入探讨本博客，我们将揭示 JSON 可能面临的性能挑战以及如何有效地应对这些挑战。

对速度的需求

用户期望即时访问信息、快速交互以及在 Web 和移动应用之间实现无缝体验。这种对速度的需求源于以下几个因素：

用户期望

用户已经习惯了数字交互中闪电般的响应速度。他们不想等待网页加载或应用程序响应。即使是几秒钟的延迟也会导致沮丧和放弃。

竞争优势

速度是重要的竞争优势。相比反应迟缓的应用程序，响应速度快的应用程序更能吸引和留住用户。

搜索引擎排名

像谷歌这样的搜索引擎会将页面速度作为排名因素。加载速度更快的网站往往在搜索结果中排名更高，从而带来更高的曝光度和流量。

转化率

电子商务网站尤其深知速度对转化率的影响。网站速度越快，转化率就越高，最终收入也就越高。

移动性能

随着移动设备的普及，对速度的需求也愈发迫切。移动用户的带宽和处理能力通常有限，因此快速的应用性能至关重要。

JSON 会减慢我们的应用程序速度吗？

现在，让我们讨论一下核心问题：JSON 是否会减慢我们的应用程序速度？

如前所述，JSON 是一种非常流行的数据交换格式。它灵活、易用且受到广泛支持。然而，这种广泛的采用并不意味着它不会面临性能挑战。

在某些情况下，JSON 可能会成为降低应用程序速度的罪魁祸首。解析 JSON 数据的过程（尤其是在处理大型或复杂结构时）可能会耗费宝贵的几毫秒时间。此外，低效的序列化和反序列化可能会影响应用程序的整体性能。

解析开销

当 JSON 数据到达你的应用程序时，它必须经过解析过程才能转换为可用的数据结构。解析过程可能相对较慢，尤其是在处理大量或深度嵌套的 JSON 数据时。

// JavaScript example using JSON.parse for parsing
const jsonData = '{"key": "value"}';
const parsedData = JSON.parse(jsonData);

序列化和反序列化

JSON 要求数据在从客户端发送到服务器时进行序列化（将对象编码为字符串），并在接收时进行反序列化（将字符串转换回可用的对象）。这些步骤可能会增加开销并影响应用程序的整体速度。

// Node.js example using JSON.stringify for serialization
const data = { key: 'value' };
const jsonString = JSON.stringify(data);

字符串操作

JSON 是基于文本的，严重依赖于字符串操作，例如连接和解析等操作。与处理二进制数据相比，字符串处理速度可能较慢。

缺乏数据类型

JSON 的数据类型有限（例如字符串、数字、布尔值）。复杂的数据结构可能需要效率较低的表示，从而导致内存占用增加、处理速度变慢。

{
  "quantity": 1.0
}

冗长

JSON 的可读性设计可能会导致数据过于冗长。冗余的键和重复的结构会增加负载大小，从而延长数据传输时间。

// Inefficient
{
  "product1": {
    "name": "Product A",
    "price": 10
  },
  "product2": {
    "name": "Product A",
    "price": 10
  }
}

无二进制支持

JSON 缺乏对二进制数据的原生支持。处理二进制数据时，开发人员通常需要将其编码并解码为文本，效率较低。

深层嵌套

在某些情况下，JSON 数据可能嵌套很深，需要递归解析和遍历。这种计算复杂性会降低应用程序的速度，尤其是在没有优化的情况下。

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JSON 的替代方案

虽然 JSON 是一种用途广泛的数据交换格式，但其在某些情况下的性能限制促使人们探索更快的替代方案。让我们深入研究其中一些替代方案，并了解何时以及为何选择它们：

协议缓冲区

协议缓冲区（Protocol Buffers，也称为 protobuf）是 Google 开发的一种二进制序列化格式。它在速度和效率方面非常出色。以下是您可以考虑使用协议缓冲区的原因：

1. 二进制编码：协议缓冲区使用二进制编码，与 JSON 的基于文本的编码相比，它更紧凑，编码和解码速度更快。

2. 高效的数据结构：协议缓冲区允许您定义具有精确类型的高效数据结构，从而实现更快的序列化和反序列化。

3. 模式演变：协议缓冲区支持模式演变，这意味着您可以更新数据结构而不会破坏向后兼容性。

syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
}

消息包

MessagePack 是另一种专为提高效率和速度而设计的二进制序列化格式。以下是您可以考虑使用 MessagePack 的原因：

1. 紧凑性：MessagePack 生成高度紧凑的数据表示，从而减少数据传输大小。

2. 二进制数据：MessagePack 为二进制数据提供原生支持，使其成为涉及二进制信息的场景的理想选择。

3. 速度：MessagePack 的二进制特性允许快速编码和解码。

// JavaScript example using MessagePack for serialization
const msgpack = require('msgpack-lite');
const data = { key: 'value' };
const packedData = msgpack.encode(data);

BSON（二进制 JSON）

BSON，通常发音为“bee-son”或“bi-son”，是一种主要用于 MongoDB 等数据库的二进制序列化格式。以下是您可以考虑使用 BSON 的原因：

1. 类似 JSON 的结构：BSON 维护类似 JSON 的结构并添加二进制数据类型，在效率和可读性之间取得平衡。

2. 二进制数据支持：BSON 为二进制数据类型提供本机支持，这有利于处理图像或多媒体等数据。

3. 数据库集成：BSON 与 MongoDB 等数据库无缝集成，使其成为此类环境的自然选择。

{
  "_id": ObjectId("60c06fe9479e1a1280e6bfa7"),
  "name": "John Doe",
  "age": 30
}

阿芙罗

Avro 是 Apache Hadoop 项目内部开发的数据序列化框架。它注重模式兼容性和性能。以下是您可以考虑使用 Avro 的原因：

1. 模式兼容性：Avro 优先考虑模式兼容性，允许您在不破坏兼容性的情况下改进数据结构。

2. 二进制数据：Avro 使用紧凑的二进制编码格式进行数据传输，从而产生更小的有效载荷。

3. 语言中立：Avro 支持多种编程语言，使其适用于多样化的应用生态系统。

{
  "type": "record",
  "name": "Person",
  "fields": [
    { "name": "name", "type": "string" },
    { "name": "age", "type": "int" }
  ]
}

JSON 及其替代方案的选择取决于您的具体用例和需求。如果模式兼容性至关重要，Avro 可能是您的最佳选择。如果您追求紧凑性和效率，MessagePack 和 Protocol Buffers 是强有力的竞争者。处理二进制数据时，MessagePack 和 BSON 可以满足您的需求。每种格式都有其优缺点，因此请选择符合您项目需求的格式。

优化 JSON 性能

但是，如果您不顾 JSON 可能存在的运行障碍，坚持使用它，该怎么办呢？如何让 JSON 运行得更快、更高效？好消息是，有一些实用的策略和优化方法可以帮助您实现这一目标。让我们通过代码示例和最佳实践来探索这些策略。

1.最小化数据大小

a.使用简短、描述性的键：选择简洁但有意义的键名以减少 JSON 对象的大小。

   // Inefficient
   {
     "customer_name_with_spaces": "John Doe"
   }

   // Efficient
   {
     "customerName": "John Doe"
   }

b.尽可能缩写：在不影响清晰度的情况下，考虑使用键或值的缩写。

   // Inefficient
   {
     "transaction_type": "purchase"
   }

   // Efficient
   {
     "txnType": "purchase"
   }

2. 合理使用数组

a.最小化嵌套：避免深度嵌套数组，因为它们会增加解析和遍历 JSON 的复杂性。

   // Inefficient
   {
     "order": {
       "items": {
         "item1": "Product A",
         "item2": "Product B"
       }
     }
   }

   // Efficient
   {
     "orderItems": ["Product A", "Product B"]
   }

3. 优化数字表示

a.尽可能使用整数：如果一个值可以表示为整数，则使用它而不是浮点数。

   // Inefficient
   {
     "quantity": 1.0
   }

   // Efficient
   {
     "quantity": 1
   }

4. 消除冗余

a.避免重复数据：通过引用共享值消除冗余数据。

   // Inefficient
   {
     "product1": {
       "name": "Product A",
       "price": 10
     },
     "product2": {
       "name": "Product A",
       "price": 10
     }
   }

   // Efficient
   {
     "products": [
       {
         "name": "Product A",
         "price": 10
       },
       {
         "name": "Product B",
         "price": 15
       }
     ]
   }

5.使用压缩

a.应用压缩算法：如果适用，请使用 Gzip 或 Brotli 等压缩算法来减少传输过程中 JSON 有效负载的大小。

   // Node.js example using zlib for Gzip compression
   const zlib = require('zlib');

   const jsonData = {
     // Your JSON data here
   };

   zlib.gzip(JSON.stringify(jsonData), (err, compressedData) => {
     if (!err) {
       // Send compressedData over the network
     }
   });

根据 Samuel 的评论，我添加了一条编辑。

塞缪尔·劳斯 • 23年11月1日

这是一个有趣的笔记和选项集合。感谢这篇文章！

您能提供一些链接吗，尤其是“实际优化”部分的链接？我很想了解更多关于这些不同公司和不同情况的经验。

在“优化 JSON 性能”部分中，示例建议在 JavaScript 中使用压缩来提升性能。通常应避免使用压缩，而应在连接级别使用 HTTP 压缩。HTTP 支持相同的 zlib、gzip 和 brotli 压缩选项，但实现效率可能更高。

虽然协议缓冲区和其他二进制选项无疑提供了 JSON 所不具备的性能和功能，但我认为它低估了 HTTP 压缩和 HTTP/2 的重要性。

十年前，我在电商行业工作时，做过一些小型的 JSON 结构优化工作，旨在降低传输大小和遍历成本。虽然使用列式数据（数组对象）相对于通常的“集合”（对象数组）仍然有一些优势，但如果重复使用，一些已发现的问题（例如冗长的键）基本上可以通过压缩来消除。

HTTP/2 还降低了请求的开销成本，使得以更小的片段请求 JSON（或任何格式）并将它们累积在客户端以提高响应能力变得更加高效。

虽然存在一些小的格式问题，并且缺乏资料，但它提供了大量信息和建议。

As Samuel rightly observes, the adoption of HTTP/2 has brought significant advancements, particularly in optimizing data interchange formats like JSON. HTTP/2's multiplexing capabilities efficiently manage multiple requests over a single connection, enhancing responsiveness and reducing overhead.

In practical terms, a comprehensive optimization strategy may involve both embracing HTTP/2 and utilizing compression techniques per your use-case, recognizing that each approach addresses specific aspects of network efficiency and performance. HTTP/2 excels in network-level optimization, while compression strategies enhance application-level efficiency, and the synergy between them can lead to substantial gains in data handling speed and resource utilization.

6. 使用服务器端缓存

a.缓存 JSON 响应：实现服务器端缓存，以有效地存储和提供 JSON 响应，减少重复数据处理的需要。

7. 分析和优化

a.分析性能：使用分析工具来识别 JSON 处理代码中的瓶颈，然后优化这些部分。

请记住，您实施的具体优化应符合应用程序的要求和限制。

现实世界的优化：实践中加速 JSON

既然您已经探索了 JSON 优化的理论层面，现在是时候深入研究那些在使用 JSON 时遇到性能瓶颈并成功克服这些瓶颈的实际应用程序和项目了。这些示例提供了宝贵的见解，让我们了解如何在充分利用 JSON 的多功能性的同时，提高速度和响应能力。

1. LinkedIn 的 Protocol Buffers 集成

挑战：LinkedIn 与 JSON 冗长性和网络带宽占用的斗争

全球最大的职业社交平台 LinkedIn 面临着一项艰巨的挑战。他们依赖 JSON 进行微服务通信，导致代码冗长，增加了网络带宽占用，最终导致延迟增加。在分秒必争的数字世界中，这是一个亟待解决的挑战。

解决方案：协议缓冲区的强大功能

LinkedIn 采用了协议缓冲区（Protocol Buffers，通常简称为 protobuf），这是 Google 开发的一种二进制序列化格式。协议缓冲区的主要优势在于其效率、紧凑性和速度，使其序列化和反序列化速度明显快于 JSON。

影响：减少延迟高达 60%

采用 Protocol Buffers 显著降低了延迟，报告显示延迟提升高达 60%。这项优化显著提升了 LinkedIn 服务的速度和响应能力，为全球数百万用户带来了更流畅的体验。

2. Uber 的 H3 地理索引

挑战：Uber 地理空间数据的 JSON 难题

网约车巨头 Uber 的运营严重依赖地理空间数据。JSON 曾是地理空间数据的默认表示方式，但事实证明，解析大型数据集的 JSON 是一个瓶颈，会降低其算法的速度。

解决方案：引入 H3 地理索引

Uber 推出了H3 Geo-Index，这是一种用于地理空间数据的高效六边形网格系统。通过从 JSON 迁移到这一创新解决方案，他们成功显著降低了 JSON 解析开销。

影响：加速地理空间运营

此次优化显著加速了地理空间操作，提升了Uber叫车服务和地图系统的效率。用户体验到了更快的响应时间和更可靠的服务。

3. Slack 的消息格式优化

挑战：Slack 与实时消息渲染的斗争

Slack 是一个团队消息平台，需要在实时聊天中传输和渲染大量 JSON 格式的消息。然而，这导致了性能瓶颈和消息渲染缓慢。

解决方案：精简 JSON 结构

Slack 优化了 JSON 结构，以减少不必要的数据。他们开始在每条消息中只包含必要的信息，从而缩减了负载大小。

影响：更快的消息呈现和增强的聊天性能

此次优化显著提升了消息渲染速度。Slack 用户享受到了更灵敏、更高效的聊天体验，尤其是在繁忙的群聊中。

4. Auth0 的 Protocol Buffers 实现

挑战：Auth0 的身份验证和授权数据性能

Auth0 是一个著名的身份和访问管理平台，它在处理身份验证和授权数据时面临着 JSON 的性能挑战。这些数据需要在不影响安全性的情况下高效处理。

解决方案：采用协议缓冲区进行数据序列化

Auth0也转向了协议缓冲区 (Protocol Buffers) ，利用其高效的数据序列化和反序列化功能。这一转变显著提高了数据处理速度，使身份验证过程更快，并提升了整体性能。

影响：增强身份验证和授权

协议缓冲区的采用增强了身份验证和授权流程，确保 Auth0 的服务提供一流的性能，同时保持最高的安全标准。

这些真实案例凸显了优化在克服 JSON 相关速度下降方面所发挥的强大作用。这些案例中所采用的策略证明了 JSON 及其他格式在满足现代数字环境需求方面的适应性和多功能性。

请继续关注结论部分，我们将在其中总结关键要点并为您提供在自己的项目中优化 JSON 性能的路线图。

结束语

JSON 是功能多样且不可或缺的数据交换工具。其易于理解的结构和跨语言的适应性使其成为当代应用程序的基石。然而，正如我们在本指南中所探讨的那样，JSON 的广泛使用并不意味着它能够免受性能挑战。

我们在增强 JSON 性能的过程中获得的关键结论显而易见：

• 1. 性能至上：在当今的数字时代，速度和响应能力至关重要。用户要求应用程序能够以闪电般的速度运行，即使是轻微的延迟也可能导致用户不满并错失良机。
• 1. 大小至关重要：数据负载的大小直接影响网络带宽使用率和响应时间。减小数据大小通常是优化 JSON 性能的第一步。
• 1. 探索替代格式：当效率和速度至关重要时，探索替代数据序列化格式（如协议缓冲区、MessagePack、BSON 或 Avro）是有益的。
• 1. 现实世界的例子：从现实世界的案例中学习，组织有效地解决了与 JSON 相关的减速问题，表明优化工作可以显著提高应用程序性能。

与此类似，我和其他热爱开源的开发者在 Slack 上运营一个以开发者为中心的社区。我们在这里讨论各种主题，包括实现、集成、一些爆料、奇葩聊天、线上聚会，为开源做贡献，以及一切有助于开发者保持理智的事情 ;) 毕竟，知识过量也可能带来危险。

我诚邀您加入我们的免费社区（我保证没有广告，而且我打算一直保持这种状态），参与讨论，分享您的精彩经验和专业知识。您可以填写这张表格，几天后您的 Slack 邀请函就会发送到您的邮箱。我们拥有来自一些优秀公司（Atlassian、Gong、Scaler）的优秀员工，您一定不想错过与他们互动的机会。邀请表格

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