聚合国内IT技术精华文章,分享IT技术精华,帮助IT从业人士成长

Jackson ObjectMapper,别再像个二货一样一直new了!

2023-07-18 11:48 浏览: 1443043 次 我要评论(0 条) 字号:

以下文章来源于小姐姐味道 ,作者小姐姐养的狗

小姐姐味道 .

不羡鸳鸯不羡仙,一行代码调半天

「 关注“石杉的架构笔记”,大厂架构经验倾囊相授 


文章来源:【公众号:小姐姐味道】



前言


自从国产之光fastjson频频暴雷,jackson json的使用是越来越广泛了。尤其是spring家族把它搞成了默认的JSON处理包,jackson的使用数量更是呈爆炸式发展。

很多同学发现,jackson并没有类似fastjson的JSON.parseObjec这样的,确实看起来很快的方法。要想解析json,你不得不new一个ObjectMapper,来处理真正的解析动作。

就像下面这样。

public String getCarString(Car car){
    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    String str = objectMapper.writeValueAsString(car);
    return str;
}

这种代码就在CV工程师手中遍地开了花。

神奇。


这代码有问题么?





你要说它有问题,它确实能正确的执行。你要说它没问题,在追求性能的同学眼里,这肯定是一段十恶不赦的代码。

一般的工具类,都是单例的,同时是线程安全的。ObjectMapper也不例外,它也是线程安全的,你可以并发的执行它,不会产生任何问题。

这段代码,ObjectMapper在每次方法调用的时候,都会生成一个。那它除了造成一定的年轻代内存浪费之外,在执行时间上有没有什么硬伤呢?

new和不new,真的区别有那么大么?

有一次,xjjdog隐晦的指出某段被频繁调用的代码问题,被小伙伴怒吼着拿出证据。

证据?这得搬出Java中的基准测试工具JMH,才能一探究竟。

JMH(the Java Microbenchmark Harness) 就是这样一个能够做基准测试的工具。如果你通过我们一系列的工具,定位到了热点代码,要测试它的性能数据,评估改善情况,就可以交给JMH。它的测量精度非常高,最高可达到纳秒的级别。

JMH是一个jar包,它和单元测试框架JUnit非常的像,可以通过注解进行一些基础配置。这部分配置有很多是可以通过main方法的OptionsBuilder进行设置的。

上图是一个典型的JMH程序执行的内容。通过开启多个进程,多个线程,首先执行预热,然后执行迭代,最后汇总所有的测试数据进行分析。在执行前后,还可以根据粒度处理一些前置和后置操作。


JMH测试结果





为了测试上面的场景,我们创造了下面的基准测试类。分为三个测试场景:

  1. 直接在方法里new ObjectMapper
  2. 在全局共享一个ObjectMapper
  3. 使用ThreadLocal,每个线程一个ObjectMapper

这样的测试属于cpu密集型的。我的cpu有10核,直接就分配了10个线程的并发,cpu在测试期间跑的满满的。

@BenchmarkMode({Mode.Throughput})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Thread)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@Threads(10)
public class ObjectMapperTest {
    String json = "{ "color" : "Black", "type" : "BMW" }";

    @State(Scope.Benchmark)
    public static class BenchmarkState {
        ObjectMapper GLOBAL_MAP = new ObjectMapper();
        ThreadLocal<ObjectMapper> GLOBAL_MAP_THREAD = new ThreadLocal<>();
    }

    @Benchmark
    public Map globalTest(BenchmarkState state) throws Exception{
        Map map = state.GLOBAL_MAP.readValue(json, Map.class);
        return map;
    }


    @Benchmark
    public Map globalTestThreadLocal(BenchmarkState state) throws Exception{
        if(null == state.GLOBAL_MAP_THREAD.get()){
            state.GLOBAL_MAP_THREAD.set(new ObjectMapper());
        }
        Map map = state.GLOBAL_MAP_THREAD.get().readValue(json, Map.class);
        return map;
    }

    @Benchmark
    public Map localTest() throws Exception{
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        Map map = objectMapper.readValue(json, Map.class);
        return map;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Options opts = new OptionsBuilder()
                .include(ObjectMapperTest.class.getSimpleName())
                .resultFormat(ResultFormatType.CSV)
                .build()
;

        new Runner(opts).run();
    }
}

测试结果如下。

Benchmark                                Mode  Cnt         Score         Error  Units
ObjectMapperTest.globalTest             thrpt    5  25125094.559 ± 1754308.010  ops/s
ObjectMapperTest.globalTestThreadLocal  thrpt    5  31780573.549 ± 7779240.155  ops/s
ObjectMapperTest.localTest              thrpt    5   2131394.345 ±  216974.682  ops/s

从测试结果可以看出,如果我们每次调用都new一个ObjectMapper,每秒可以执行200万次JSON解析;如果全局使用一个ObjectMapper,则每秒可以执行2000多万次,速度足足快了10倍。

如果使用ThreadLocal的方式,每个线程给它分配一个解析器,则性能会有少许上升,但也没有达到非常夸张的地步。

所以在项目中写代码的时候,我们只需要保证有一个全局的ObjectMapper就可以了。

当然,由于ObjectMapper有很多的特性需要配置,你可能会为不同的应用场景分配一个单独使用的ObjectMapper。总之,它的数量不需要太多,因为它是线程安全的。


End





所以结论就比较清晰了,我们只需要在整个项目里使用一个ObjectMapper就可以了,没必要傻不拉几的每次都new一个,毕竟性能差了10倍。如果你的JSON有很多自定义的配置,使用全局的变量更能凸显它的优势。

不要觉得这样做没有必要,保持良好的编码习惯永远是好的。高性能的代码都是点点滴滴积累起来的。不积跬步,无以至千里。不积小流,无以成江海,说的就是这个道理。

欢迎扫码加入儒猿技术交流群,每天晚上20:00都有Java面试、Redis、MySQL、RocketMQ、SpringCloudAlibaba、Java架构等技术答疑分享,更能跟小伙伴们一起交流技术


另外推荐儒猿课堂的9.9元系列课程给您,欢迎加入一起学习~


互联网Java工程师面试突击课
(9.9元专享)

SpringCloudAlibaba零基础入门到项目实战
9.9元专享)

亿级流量下的电商详情页系统实战项目
9.9元专享)

Kafka消息中间件内核源码精讲
9.9元专享)

12个实战案例带你玩转Java并发编程
9.9元专享)

Elasticsearch零基础入门到精通
9.9元专享)

基于Java手写分布式中间件系统实战
9.9元专享)

基于ShardingSphere的分库分表实战课
9.9元专享)




网友评论已有0条评论, 我也要评论

发表评论

*

* (保密)

Ctrl+Enter 快捷回复