背景
起因是公司原先用的是阿裡開源的FastJSON，大家用的也比較順手，但是在出現了兩次嚴重的漏洞後，公司決定放棄FastJSON，使用其他序列化/反序列化工具。考慮大家常用的無非就是FastJSON、Jackson和Gson這三種，是以上司讓我調研一下到底是使用Gson還是Jackson。
關于漏洞這裡我多說一句，建議大家還真得把這個事情當一個事情。我之前就被漏洞坑了一把，在一台linux伺服器上部署了6.5版本的confluence，後來阿裡雲也發緊急通知了，告知趕緊更新，然而我并沒有當一回事，過了沒兩天我就中招了，這台機器被挖礦了，什麼都幹不了，隻能是初始化系統，好一頓折騰～
秉持着嚴謹且負責的精神，這個事情還是要好好做一下子的～
測試結果預告
FastJSON、Gson、Jackson序列化性能比較.png
FastJSON、Gson、Jackson反序列化性能比較.png
前置準備工作
為了營造一個相對準确、互不影響的測試環境，我們需要有以下限制(要求)：
同一台機器，即我的mac：
MacBook Pro (16-inch, 2019) 處理器 2.3 GHz 八核Intel Core i9 記憶體16 GB 2667 MHz DDR4硬碟 1T
JVM相關參數配置：
#JDK版本jdk1.8.0_151#運作參數-Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC
- 三種JSON引擎版本:
com.fasterxml.jackson.core.jackson:2.11.1com.google.code.gson:2.8.6com.alibaba.fastjson:1.2.72
序列化與反序列化
搞事情之前，我們先來複習一下什麼是序列化與反序列化：
序列化：把Java對象轉換為位元組序列的過程。
反序列化：把位元組序列恢複為Java對象的過程。
對象的序列化主要有兩種用途：
持久化對象：把對象的位元組序列永久地儲存到硬碟上，通常存放在一個檔案中；
網絡傳輸對象：在網絡上傳送對象的位元組序列。
代碼測試
建立一個對象，包含Boolean、Integer、Long、Double、Date、String、ArrayList、HashMap等資料類型，構造方法即初始化好對象，友善後面使用：
package com.performance.json.bean;import com.performance.json.DataBuilder;import lombok.Data;import java.io.Serializable;import java.util.Date;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Random;/** * 資料對象 * @author java架構設計 * @date 2020/7/17 5:19 下午 **/@Datapublic class DataBean implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 6453520211539229613L; private Boolean aBoolean; private Integer integer; private Long aLong; private Double aDouble; private Date date; private String string; private List list; private Map objectMap; public DataBean() { Random random = new Random(); this.aBoolean = random.nextBoolean(); this.integer = random.nextInt(); this.aLong = random.nextLong(); this.aDouble = random.nextDouble(); this.date = new Date(); this.string = DataBuilder.randomString(); this.list = DataBuilder.randomList(); this.objectMap = DataBuilder.randomMap(); }}
其中randomString()、randomList()、randomMap()方法如下：
package com.performance.json;import java.util.*;/** * 資料構造器 * * @author java架構設計 * @date 2020/7/17 5:30 下午 **/public class DataBuilder { private static final String[] chars = new String[] { "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x", "y", "z", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z" }; private static final Random random = new Random(); /** * 生成100以内随機長度的字元串 * @return String */ public static String randomString(){ int len = random.nextInt(100); StringBuilder sb = new StringBuilder(len); for (int i = 0; i < len; i++) { sb.append(chars[random.nextInt(62)]); } return sb.toString(); } /** * 生成100以内的字元串集合 * @return List */ public static List randomList() { int len = random.nextInt(100); ArrayList list = new ArrayList<>(len); for (int i = 0; i < len; i++) { list.add(randomString()); } return list; }/** * 生成100以内的Map * @return Map */ public static Map randomMap() { int len = random.nextInt(100); Map map = new HashMap<>(len); for (int i = 0; i < len; i++) { switch (i % 6) { case 0: map.put("key" + i, random.nextBoolean()); break; case 1: map.put("key" + i, random.nextInt()); break; case 2: map.put("key" + i, random.nextLong()); break; case 3: map.put("key" + i, random.nextDouble()); break; case 4: map.put("key" + i, new Date()); break; case 5: map.put("key" + i, randomString()); break; default: break; } } return map; }}
序列化測試代碼：
測試對象數分别為1、100、1000、10000、100000個，對象都是預先生成好，然後再依次執行三種JSON引擎執行序列化操作，輸出結果：
#1個對象FastJSON耗時：84msGson耗時：13msJackson耗時：51ms#10個對象FastJSON耗時：87msGson耗時：21msJackson耗時：54ms#100個對象FastJSON耗時：110msGson耗時：43msJackson耗時：69ms#1000個對象FastJSON耗時：138msGson耗時：114msJackson耗時：98ms#10000個對象FastJSON耗時：290msGson耗時：467msJackson耗時：230ms#10000個對象FastJSON耗時：1657msGson耗時：3340msJackson耗時：1456ms
生成條形圖：
FastJSON、Gson、Jackson序列化性能比較.png
從上圖來分析，可以知道的是，在資料量較少(1、10、100)的時候，Gson的性能最優，且優勢較明顯，當對象數量在1000的時候，Jackson的性能開始上來了，是以在對象數量在1～1000的時候，性能比拼：Gson>Jackson>FastJSON。
但是當數量達到10000、100000級别的時候，Gson的性能下降的比較厲害，而FastJson和Jackson依舊保持着它們的快，性能比較：Jackson>FastJSON>Gson。
反序列化測試代碼：
public static void main(String[] args) { testDeSerialize(1);// testDeSerialize(10);// testDeSerialize(100);// testDeSerialize(1000);// testDeSerialize(10000);// testDeSerialize(100000);}
測試對象數分别為1、100、1000、10000、100000個，對象都是預先序列化好，然後再依次執行三種JSON引擎執行反序列化操作，輸出結果：
#1次FastJSON耗時：20msGson耗時：5msJackson耗時：28ms#10次FastJSON耗時：29msGson耗時：15msJackson耗時：34ms#100次FastJSON耗時：48msGson耗時：46msJackson耗時：51ms#1000次FastJSON耗時：131msGson耗時：214msJackson耗時：146ms#10000次FastJSON耗時：652msGson耗時：893msJackson耗時：720ms#100000次FastJSON耗時：5985msGson耗時：7357msJackson耗時：5232ms
生成條形圖：
FastJSON、Gson、Jackson反序列化性能比較.png
反序列化性能測試，
在對象數量為1、10、100的時候，Gson的性能最好，Jackson次之，性能排序為：Gson>Jackson>FastJson；
在對象數量為1000、10000的時候，Gson的性能下降比較明顯，這個量級下性能排序為：FastJson>Jackson>Gson。
在對象數量為10w的時候，Jackson反超FastJson，性能排序為：Jackson>FastJson>Gson。
總結
當資料量較小的時候(1～100)，建議使用 Gson；當資料量較大的時候，建議使用Jackson；在大資料量的時候，雖然FastJson優勢上來了，但是因為有漏洞，不得不放棄。
在做這個性能測試之前，也是在網上查找了一下大家是怎麼做這個性能測試的，有的很複雜，有的卻也簡單，最終我還是選擇了一種簡單的測試方式，在盡可能的規避其他因素的影響，比如：提前生成好資料、三種引擎測試的樣本資料一緻、1～10w次的次數測試的時候都是重新運作main方法，盡量避免虛拟機的影響。
最終得出的性能測試結果與網上參考文章的測試結果一緻。
如果您覺得上述測試過程有問題，歡迎在評論區指正～