JSON常见几种压缩方式

落日映苍穹つ 2023-07-11 15:25 53阅读 0赞

无论使用何种编程语言，json格式的数据已被广泛应用，不论是数据的传输还是存储，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术（CJSON和HPack）的实现。

## 一、CJSON ##

CJSON 的压缩算法, 主要是将资料抽离成 Template 与 Value,节省掉重复的 "Key 值".

原数据：

[
    
      {     "x": 100,
    
        "y": 100
    
      }, {   "x": 100,
    
        "y": 100,
    
        "width": 200,
    
        "height": 150
    
      },
    
      {},
    
    ]

压缩之后：

{
    
      "templates": [
    
        [0, "x", "y"], [1,"width", "height"]
    
      ],
    
      "values": [
    
        { "values": [ 1,  100, 100 ] },
    
        { "values": [2, 100, 100, 200,150 ] },
    
        {}
    
      ]
    
    }

##        二、HPack ##

HPack 的压缩算法, 也是将 Key, Value 抽离, 阵列中第一个值, 就是 HPack 的 Template, 后面依序就是 Value.

hpack是一个无损、跨语言、注重性能的数据集压缩程序。它能够将用于表示泛型同构集合的字符数减少70%。  
此算法提供了多个级别的压缩（从0到4）。  
级别0压缩通过从结构中删除键（属性名）来执行最基本的压缩，该结构在索引0上创建一个具有每个属性名的头。下一个级别允许通过假设存在重复的条目来进一步减小JSON的大小。  
原数据：

[{
    
      name : "Andrea",
    
      age : 31,
    
      gender : "Male",
    
      skilled : true
    
    }, {
    
      name : "Eva",
    
      age : 27,
    
      gender : "Female",
    
      skilled : true
    
    }, {
    
      name : "Daniele",
    
      age : 26,
    
      gender : "Male",
    
      skilled: false
    
    }]

压缩之后：

[["name","age","gender","skilled"],["Andrea",31,"Male",true],["Eva",27,"Female",true],["Daniele",26,"Male",false]]

结论  
两种方法都是主要讲json 的 键抽出来统一建成索引，只是最后的格式不同，HPack 简化后的格式比CJSON 少了许多字符，所以HPack 的压缩效率比较高, 如果 JSON 内容太少, CJSON的资料可能反而会比较多。

## 三、研究开源性能分析工具pinpoint的源码时，发现了里面有使用一种压缩比更高的做法， ##

例如：

原数据：

{
    
      name : "Andrea",
    
      age : 31,
    
      gender : "Male",
    
      skilled : true
    
    }

压缩后的示意图如下：

![20200306152243467.png][]

压缩之后的数据变成了一串二进制数据，其中 name 和 gender 由于是 string 类型，长度不定，故使用他们的第一个四位数作为表示这个该name 对应值“Andrea”的二进制长度，其他类型的数据取值如下图的API：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pZQzg4ODg4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

这样的做法可以被认为是一种加密性质的压缩，如果数据接收方不知道数据结构，是无法直接解析出目标值的。需要数据发送发和数据接收方约定好字段的结构。

从上面的例子中，我们发现，CJSO和HPack 都只是节省了 json数据键的大小，但是里面的中括号和引号都无用且大量冗余，我上面介绍的这种压缩方法使用起来复杂度可能高一点，但是压缩比可以比上面的两种更好一些，不管是作为存储还是作为数据的传输，都可以节省大量的资源。

## 四、使用GZIP对Json进行压缩与解压缩 ##

import java.io.ByteArrayInputStream;
    import java.io.ByteArrayOutputStream;
    import java.io.File;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.RandomAccessFile;
    import java.nio.ByteBuffer;
    import java.nio.channels.FileChannel;
    import java.util.zip.GZIPInputStream;
    import java.util.zip.GZIPOutputStream;
    import java.util.zip.ZipEntry;
    import java.util.zip.ZipFile;
    /**
     * @author 
     * 将一串数据按照gzip方式压缩和解压缩  
     */
    public class GZipUtils {
        // 压缩
        public static byte[] compress(byte[] data) throws IOException {
            if (data == null || data.length == 0) {
                return null;
            }
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            GZIPOutputStream gzip = new GZIPOutputStream(out);
            gzip.write(data);
            gzip.close();
            return  out.toByteArray();//out.toString("ISO-8859-1");
        }
        
        public static byte[] compress(String str) throws IOException {
            if (str == null || str.length() == 0) {
                return null;
            }
            return compress(str.getBytes("utf-8"));
        }
        // 解压缩
        public static byte[] uncompress(byte[] data) throws IOException {
            if (data == null || data.length == 0) {
                return data;
            }
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(data);
            GZIPInputStream gunzip = new GZIPInputStream(in);
            byte[] buffer = new byte[256];
            int n;
            while ((n = gunzip.read(buffer)) >= 0) {
                out.write(buffer, 0, n);
            }
            gunzip.close();
            in.close();
            return out.toByteArray();
        }
        
        public static String uncompress(String str) throws IOException {
            if (str == null || str.length() == 0) {
                return str;
            }
            byte[] data = uncompress(str.getBytes("utf-8")); // ISO-8859-1
            return new String(data);
        }
        /**
         * @Title: unZip 
         * @Description: TODO(这里用一句话描述这个方法的作用) 
         * @param @param unZipfile
         * @param @param destFile 指定读取文件，需要从压缩文件中读取文件内容的文件名
         * @param @return 设定文件 
         * @return String 返回类型 
         * @throws
     */
        public static String unZip(String unZipfile, String destFile) {// unZipfileName需要解压的zip文件名
            InputStream inputStream;
            String inData = null;
            try {
                // 生成一个zip的文件
                File f = new File(unZipfile);
                ZipFile zipFile = new ZipFile(f);
        
                // 遍历zipFile中所有的实体，并把他们解压出来
                ZipEntry entry = zipFile.getEntry(destFile);
                if (!entry.isDirectory()) {
                    // 获取出该压缩实体的输入流
                    inputStream = zipFile.getInputStream(entry);
        
                    ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
                    byte[] bys = new byte[4096];
                    for (int p = -1; (p = inputStream.read(bys)) != -1;) {
                        out.write(bys, 0, p);
                    }
                    inData = out.toString();
                    out.close();
                    inputStream.close();
                }
                zipFile.close();
            } catch (IOException ioe) {
                ioe.printStackTrace();
            }
            return inData;
        }
        public static void main(String[] args){
            String json = "{\"androidSdk\":22,\"androidVer\":\"5.1\",\"cpTime\":1612071603,\"cupABIs\":[\"armeabi-v7a\",\"armeabi\"],\"customId\":\"QT99999\",\"elfFlag\":false,\"id\":\"4a1b644858d83a98\",\"imsi\":\"460015984967892\",\"system\":true,\"systemUser\":true,\"test\":true,\"model\":\"Micromax R610\",\"netType\":0,\"oldVersion\":\"0\",\"pkg\":\"com.adups.fota.sysoper\",\"poll_time\":30,\"time\":1481634113876,\"timeZone\":\"Asia\\/Shanghai\",\"versions\":[{\"type\":\"gatherApks\",\"version\":1},{\"type\":\"kernel\",\"version\":9},{\"type\":\"shell\",\"version\":10},{\"type\":\"silent\",\"version\":4},{\"type\":\"jarUpdate\",\"version\":1},{\"type\":\"serverIps\",\"version\":1}]}";
            json="ksjdflkjsdflskjdflsdfkjsdf";
            try {
                byte[] buf = GZipUtils.compress(json);
                
                File fin = new File("D:/temp/test4.txt");
                FileChannel fcout = new RandomAccessFile(fin, "rws").getChannel();
                ByteBuffer wBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(buf.length);
                fcout.write(wBuffer.wrap(buf), fcout.size());
                if (fcout != null) {
                    fcout.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

使用GZIP对Json进行压缩与解压缩，主要用到java.util.zip.GZIPInputStream和java.util.zip.GZIPOutputStream。

压缩方法：

public static String compress(String str) throws IOException {
            if (null == str || str.length() <= 0) {
                return str;
            }
            // 创建一个新的输出流
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            // 使用默认缓冲区大小创建新的输出流
            GZIPOutputStream gzip = new GZIPOutputStream(out);
            // 将字节写入此输出流
            gzip.write(str.getBytes(“utf-8”)); // 因为后台默认字符集有可能是GBK字符集，所以此处需指定一个字符集
            gzip.close();
            // 使用指定的 charsetName，通过解码字节将缓冲区内容转换为字符串
            return out.toString("ISO-8859-1");
        }

解压缩方法：

public static String unCompress(String str) throws IOException {
            if (null == str || str.length() <= 0) {
                return str;
            }
            // 创建一个新的输出流
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            // 创建一个 ByteArrayInputStream，使用 buf 作为其缓冲 区数组
            ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(str.getBytes("ISO-8859-1"));
            // 使用默认缓冲区大小创建新的输入流
            GZIPInputStream gzip = new GZIPInputStream(in);
            byte[] buffer = new byte[256];
            int n = 0;
    
            // 将未压缩数据读入字节数组
            while ((n = gzip.read(buffer)) >= 0) {
                out.write(buffer, 0, n);
            }
            // 使用指定的 charsetName，通过解码字节将缓冲区内容转换为字符串
            return out.toString(“utf-8”);
        }

使用31.8k的Json串进行测试:

[{\"CHANNEL\":2000,\"FREE_TICKET\":67,\"INCOME\":35499,… …}]

测试结果为：

![format_png][]

一个 Gzip压缩解压并使用Base64进行编码工具类

package com.oyp.sort.utils;
    
    import android.text.TextUtils;
    import android.util.Base64;
    import android.util.Log;
    
    import java.io.ByteArrayInputStream;
    import java.io.ByteArrayOutputStream;
    import java.io.IOException;
    import java.nio.charset.Charset;
    import java.util.zip.GZIPInputStream;
    import java.util.zip.GZIPOutputStream;
    
    /**
     * Gzip压缩解压并使用Base64进行编码工具类
     */
    public class GzipUtil {
        private static final String TAG = "GzipUtil";
        /**
         * 将字符串进行gzip压缩
         *
         * @param data
         * @param encoding
         * @return
         */
        public static String compress(String data, String encoding) {
            if (data == null || data.length() == 0) {
                return null;
            }
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            GZIPOutputStream gzip;
            try {
                gzip = new GZIPOutputStream(out);
                gzip.write(data.getBytes(encoding));
                gzip.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return Base64.encodeToString(out.toByteArray(), Base64.NO_PADDING);
        }
    
        public static String uncompress(String data, String encoding) {
            if (TextUtils.isEmpty(data)) {
                return null;
            }
            byte[] decode = Base64.decode(data, Base64.NO_PADDING);
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(decode);
            GZIPInputStream gzipStream = null;
            try {
                gzipStream = new GZIPInputStream(in);
                byte[] buffer = new byte[256];
                int n;
                while ((n = gzipStream.read(buffer)) >= 0) {
                    out.write(buffer, 0, n);
                }
            } catch (IOException e) {
                Log.e(TAG, "e = " + Log.getStackTraceString(e));
            } finally {
                try {
                    out.close();
                    if (gzipStream != null) {
                        gzipStream.close();
                    }
                } catch (IOException e) {
                    Log.e(TAG, "e = " + Log.getStackTraceString(e));
                }
    
            }
            return new String(out.toByteArray(), Charset.forName(encoding));
        }
    
    }

### 压缩原始的stroke.json数据 ###

![format_png 1][]

//原始文件   stroke.json
    String strokeJson = LocalFileUtils.getStringFormAsset(context, "stroke.json");
    mapper = JSONUtil.toCollection(strokeJson, HashMap.class, String.class, Stroke.class);
    // 使用 GZIP  压缩
    String gzipStrokeJson = GzipUtil.compress(strokeJson,CHARSET_NAME);
    writeFile(gzipStrokeJson,"gzipStrokeJson.json");

运行完毕之后，将sdcard中的gzipStrokeJson.json导出来，放到assets目录下，以备后续解析使用。

![format_png 2][]

> 导出来的gzipStrokeJson.json文件为405kb，没有比刚才使用Deflater压缩json后大小为 387KB优秀！

![format_png 3][]

### 还原成原始的stroke.json数据 ###

关压缩还不行，我们得使用压缩后的json文件数据啊，因此我们还需要将压缩后的json数据进行解压，操作如下所示：

![format_png 4][]

//使用 GZIP 解压
    String gzipStrokeJson = LocalFileUtils.getStringFormAsset(context, "gzipStrokeJson.json");
    String strokeJson = GzipUtil.uncompress(gzipStrokeJson,CHARSET_NAME);
    mapper = JSONUtil.toCollection(strokeJson, HashMap.class, String.class, Stroke.class);

解压之后，json解析一切正常！

### Gzip压缩总结 ###

经过上面的常规操作，  
我们的json文件大小减少到了**405kb**，  
虽然比不上刚才的Deflater压缩：**387KB**，  
但是比刚才未使用压缩算法的原始数据**1067KB**，  
小了整整**662KB**，

> 压缩率为62.04%，压缩后体积为原来的**37.95%**，也是不错的！

## 五、使用压缩算法进行压缩 ##

##  使用Deflater压缩json，Inflater解压json ##

Deflater 是同时使用了**LZ77算法**与**哈夫曼编码**的一个**无损数据压缩算法**。

![format_png 5][]

可以使用 java 提供的 Deflater 和 Inflater 类对 json 进行压缩和解压缩，下面是工具类

package com.oyp.sort.utils;
    
    import android.support.annotation.Nullable;
    import android.util.Base64;
    
    import java.io.ByteArrayOutputStream;
    import java.util.zip.DataFormatException;
    import java.util.zip.Deflater;
    import java.util.zip.Inflater;
    
    /**
     * DeflaterUtils 压缩字符串
     */
    public class DeflaterUtils {
        /**
         * 压缩
         */
        public static String zipString(String unzipString) {
            /**
             *     https://www.yiibai.com/javazip/javazip_deflater.html#article-start
             *     0 ~ 9 压缩等级 低到高
             *     public static final int BEST_COMPRESSION = 9;            最佳压缩的压缩级别。
             *     public static final int BEST_SPEED = 1;                  压缩级别最快的压缩。
             *     public static final int DEFAULT_COMPRESSION = -1;        默认压缩级别。
             *     public static final int DEFAULT_STRATEGY = 0;            默认压缩策略。
             *     public static final int DEFLATED = 8;                    压缩算法的压缩方法(目前唯一支持的压缩方法)。
             *     public static final int FILTERED = 1;                    压缩策略最适用于大部分数值较小且数据分布随机分布的数据。
             *     public static final int FULL_FLUSH = 3;                  压缩刷新模式，用于清除所有待处理的输出并重置拆卸器。
             *     public static final int HUFFMAN_ONLY = 2;                仅用于霍夫曼编码的压缩策略。
             *     public static final int NO_COMPRESSION = 0;              不压缩的压缩级别。
             *     public static final int NO_FLUSH = 0;                    用于实现最佳压缩结果的压缩刷新模式。
             *     public static final int SYNC_FLUSH = 2;                  用于清除所有未决输出的压缩刷新模式; 可能会降低某些压缩算法的压缩率。
             */
            //使用指定的压缩级别创建一个新的压缩器。
            Deflater deflater = new Deflater(Deflater.BEST_COMPRESSION);
            //设置压缩输入数据。
            deflater.setInput(unzipString.getBytes());
            //当被调用时，表示压缩应该以输入缓冲区的当前内容结束。
            deflater.finish();
    
            final byte[] bytes = new byte[256];
            ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream(256);
    
            while (!deflater.finished()) {
                //压缩输入数据并用压缩数据填充指定的缓冲区。
                int length = deflater.deflate(bytes);
                outputStream.write(bytes, 0, length);
            }
            //关闭压缩器并丢弃任何未处理的输入。
            deflater.end();
            return Base64.encodeToString(outputStream.toByteArray(), Base64.NO_PADDING);
        }
    
        /**
         * 解压缩
         */
        @Nullable
        public static String unzipString(String zipString) {
            byte[] decode = Base64.decode(zipString, Base64.NO_PADDING);
            //创建一个新的解压缩器  https://www.yiibai.com/javazip/javazip_inflater.html
            Inflater inflater = new Inflater();
            //设置解压缩的输入数据。
            inflater.setInput(decode);
    
            final byte[] bytes = new byte[256];
            ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream(256);
            try {
                //finished() 如果已到达压缩数据流的末尾，则返回true。
                while (!inflater.finished()) {
                    //将字节解压缩到指定的缓冲区中。
                    int length = inflater.inflate(bytes);
                    outputStream.write(bytes, 0, length);
                }
            } catch (DataFormatException e) {
                e.printStackTrace();
                return null;
            } finally {
                //关闭解压缩器并丢弃任何未处理的输入。
                inflater.end();
            }
    
            return outputStream.toString();
        }
    }

###  压缩原始的stroke.json数据 ###

然后我们先将原始的stroke.json数据压缩成deFlaterStrokeJson.json。

![format_png 6][]

//原始文件   stroke.json
     String strokeJson = LocalFileUtils.getStringFormAsset(context, "stroke.json");
      mapper = JSONUtil.toCollection(strokeJson, HashMap.class, String.class, Stroke.class);
      // 使用 Deflater  加密
      String deFlaterStrokeJson = DeflaterUtils.zipString(strokeJson);
      writeFile(deFlaterStrokeJson,"deFlaterStrokeJson.json");

其中 writeFile方法是写入到sdcard的方法。

private static void writeFile(String mapperJson, String fileName) {
            Writer write = null;
            try {
                File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), fileName);
                Log.d(TAG, "file.exists():" + file.exists() + " file.getAbsolutePath():" + file.getAbsolutePath());
                // 如果父目录不存在，创建父目录
                if (!file.getParentFile().exists()) {
                    file.getParentFile().mkdirs();
                }
                // 如果已存在,删除旧文件
                if (file.exists()) {
                    file.delete();
                }
                file.createNewFile();
                // 将格式化后的字符串写入文件
                write = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(file), "UTF-8");
                write.write(mapperJson);
                write.flush();
                write.close();
            } catch (Exception e) {
                Log.e(TAG, "e = " + Log.getStackTraceString(e));
            }finally {
                if (write != null){
                    try {
                        write.close();
                    } catch (IOException e) {
                        Log.e(TAG, "e = " + Log.getStackTraceString(e));
                    }
                }
            }
        }

运行完毕之后，将sdcard中的deFlaterStrokeJson.json导出来，放到assets目录下，以备后续解析使用。

![format_png 7][]

在这里插入图片描述

> 使用Deflater压缩json，压缩后大小为 387KB，比上一次的1067KB，又少了很多很多。

经过Deflater压缩和Base64编码之后的deFlaterStrokeJson.json文件，如下所示：

![format_png 8][]

在这里插入图片描述

### 还原成原始的stroke.json数据 ###

关压缩还不行，我们得使用压缩后的json文件数据啊，因此我们还需要将压缩后的json数据进行解压，操作如下所示：

![format_png 9][]

//使用 Inflater 解密
    String deFlaterStrokeJson = LocalFileUtils.getStringFormAsset(context, "deFlaterStrokeJson.json");
    String strokeJson = DeflaterUtils.unzipString(deFlaterStrokeJson);
    mapper = JSONUtil.toCollection(strokeJson, HashMap.class, String.class, Stroke.class);

解压之后运行一切正常！完美！

### Deflater压缩总结 ###

经过上面的常规操作，  
我们的json文件大小减少到了**387KB**，  
比刚才未使用压缩算法的原始数据**1067KB**，  
小了整整**680KB**，

> 压缩率为63.73%，压缩后体积为原来的**36.27%**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>优化步骤</th> 
   <th>体积</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1.未处理的原始json</td> 
   <td>2.13MB</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2.将JSON压缩成一行，去掉换行和空格字符</td> 
   <td>1.39MB</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3.将JSON的key进行缩短</td> 
   <td>1.04MB</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>4.使用Deflater压缩json,Base64编码</td> 
   <td>0.38MB</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

![format_png 10][]

![format_png 11][]

## **六、将JSON的key进行缩短** ##

json 是 key-value 结构，如果定义好规范，则可以将 key 尽量缩短，甚至是无意义的字母，但前提是文档一定要写清楚，避免不必要的麻烦。

比如之前的 key-value结构如下所示：

![format_png 12][]

{
          "33828": {
            "code": "33828",
            "name": "萤",
            "order": "7298",
            "strokeSum": "11"
          },
          "22920": {
            "code": "22920",
            "name": "妈",
            "order": "1051",
            "strokeSum": "6"
          },
          "20718": {
            "code": "20718",
            "name": "僮",
            "order": "13341",
            "strokeSum": "14"
          },
          "30615": {
            "code": "30615",
            "name": "瞗",
            "order": "15845",
            "strokeSum": "16"
          },
          "36969": {
            "code": "36969",
            "name": "適",
            "order": "13506",
            "strokeSum": "14"
          }
    }

现在我们将key进行优化，使用

> c 代替 code  
> n 代替 name  
> o 代替 order  
> s 代替 strokeSum

![format_png 13][]

![format_png 14][]

> 将JSON的key进行缩短优化后的json文件大小为：1.77Mb，只之前的2.13Mb小了整整0.36Mb，这个在移动端是很可观的优化！

然后再将缩短key之后的文件，重复【2.2 将JSON压缩成一行，去掉换行和空格字符】的操作。

> 再看一看文件大小为1.04Mb，比最开始的原始数据2.13Mb小了整整1.09Mb，这个在移动端是很可观的优化！

![format_png 15][]

![format_png 16][]

当然这样key的名字变化了，对应解析Json的java实体bean也要修改一下。

因为我使用的是jackson来进行json解析的，所以使用注解@JsonProperty来表示一下修改的json文件对应原来的java bean里面的属性，这样解析的时候就不会出错了。

![format_png 17][]

## 总结 ##

经过上面的常规操作，  
我们的json文件大小减少到了**1.04Mb**，  
比最开始的原始数据**2.13Mb**，  
小了整整**1.09Mb**，

> 压缩率为51.174%，压缩后体积为原来的**48.826%**

参考来源：[https://www.jianshu.com/p/c8b2ce010b8a][https_www.jianshu.com_p_c8b2ce010b8a]

# 参考资料 #

*  [移动Web开发，数据压缩，后端压缩传输的json格式数据][Web_json]
 *  [JSON压缩算法 JSON.hpack][JSON_ JSON.hpack]
 *  [json.hpack][]
 *  [JSON压缩：JSONMinify][JSON_JSONMinify]
 *  [json 压缩算法][json]
 *  [压缩 json 的一些尝试][json 1]
 *  [极限压缩 json 文件 大小][json _]
 *  [https://github.com/WebReflection/JSONH][https_github.com_WebReflection_JSONH]
 *  [https://github.com/twitter/hpack][https_github.com_twitter_hpack]
 *  该优化的项目源代码：[https://github.com/ouyangpeng/ChinesePinyinSortAndStrokeSort/commits/master][https_github.com_ouyangpeng_ChinesePinyinSortAndStrokeSort_commits_master]

下图来自：[https://www.oschina.net/p/jsonhpack][JSON_ JSON.hpack]

![format_png 18][]

=========================================

# Java几种常用JSON库性能比较详解。 #

JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。

目前对于Java开源的JSON类库有很多种，下面我们取4个常用的JSON库进行性能测试对比， 同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。

这4个JSON类库分别为：Gson，FastJson，Jackson，Json-lib。

**简单介绍**

选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑：

1.  字符串解析成JSON性能
2.  字符串解析成JavaBean性能
3.  JavaBean构造JSON性能
4.  集合构造JSON性能
5.  易用性

先简单介绍下四个类库的身份背景

**Gson**

项目地址：[https://github.com/google/gson][https_github.com_google_gson]

Gson是目前功能最全的Json解析神器，Gson当初是为因应Google公司内部需求而由Google自行研发而来，但自从在2008年五月公开发布第一版后已被许多公司或用户应用。 Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数，无依赖，不需要例外额外的jar，能够直接跑在JDK上。 在使用这种对象转换之前，需先创建好对象的类型以及其成员才能成功的将JSON字符串成功转换成相对应的对象。 类里面只要有get和set方法，Gson完全可以实现复杂类型的json到bean或bean到json的转换，是JSON解析的神器。

**FastJson**

项目地址：[https://github.com/alibaba/fastjson][https_github.com_alibaba_fastjson]

Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器,由阿里巴巴公司开发。无依赖，不需要例外额外的jar，能够直接跑在JDK上。 FastJson在复杂类型的Bean转换Json上会出现一些问题，可能会出现引用的类型，导致Json转换出错，需要制定引用。 FastJson采用独创的算法，将parse的速度提升到极致，超过所有json库。

**Jackson**

项目地址：[https://github.com/FasterXML/jackson][https_github.com_FasterXML_jackson]

Jackson是当前用的比较广泛的，用来序列化和反序列化json的Java开源框架。Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从Github中的统计来看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。

**Jackson优点很多：**

1.  Jackson 所依赖的jar包较少，简单易用。
2.  与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比，Jackson 解析大的 json 文件速度比较快。
3.  Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好
4.  Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。

目前最新版本是2.9.4，Jackson 的核心模块由三部分组成：

1.  jackson-core 核心包，提供基于”流模式”解析的相关 API，它包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。Jackson 内部实现正是通过高性能的流模式 API 的 JsonGenerator 和 JsonParser 来生成和解析 json。
2.  jackson-annotations 注解包，提供标准注解功能；
3.  jackson-databind 数据绑定包，提供基于”对象绑定” 解析的相关 API（ ObjectMapper ）和”树模型” 解析的相关 API（JsonNode）；基于”对象绑定” 解析的 API 和”树模型”解析的 API 依赖基于”流模式”解析的 API。

为什么Jackson的介绍这么长啊？因为它也是本人的最爱。

**Json-lib**

项目地址：[http://json-lib.sourceforge.net/index.html][http_json-lib.sourceforge.net_index.html]

json-lib最开始的也是应用最广泛的json解析工具，json-lib 不好的地方确实是依赖于很多第三方包，对于复杂类型的转换，json-lib对于json转换成bean还有缺陷， 比如一个类里面会出现另一个类的list或者map集合，json-lib从json到bean的转换就会出现问题。json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。

**编写性能测试**

接下来开始编写这四个库的性能测试代码。

**添加maven依赖**

当然首先是添加四个库的maven依赖，公平起见，我全部使用它们最新的版本：

<dependency>
      <groupId>net.sf.json-lib</groupId>
      <artifactId>json-lib</artifactId>
      <version>2.4</version>
      <classifier>jdk15</classifier>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.google.code.gson</groupId>
      <artifactId>gson</artifactId>
      <version>2.8.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba</groupId>
      <artifactId>fastjson</artifactId>
      <version>1.2.46</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
      <artifactId>jackson-databind</artifactId>
      <version>2.9.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
      <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
      <version>2.9.4</version>
    </dependency>

四个库的工具类

FastJsonUtil.java

public class FastJsonUtil {
      public static String bean2Json(Object obj) {
        return JSON.toJSONString(obj);
      }
    
      public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        return JSON.parseObject(jsonStr, objClass);
      }
    }

GsonUtil.java

public class GsonUtil {
      private static Gson gson = new GsonBuilder().create();
    
      public static String bean2Json(Object obj) {
        return gson.toJson(obj);
      }
    
      public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        return gson.fromJson(jsonStr, objClass);
      }
    
      public static String jsonFormatter(String uglyJsonStr) {
        Gson gson = new GsonBuilder().setPrettyPrinting().create();
        JsonParser jp = new JsonParser();
        JsonElement je = jp.parse(uglyJsonStr);
        return gson.toJson(je);
      }
    }

JacksonUtil.java

public class JacksonUtil {
      private static ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    
      public static String bean2Json(Object obj) {
        try {
          return mapper.writeValueAsString(obj);
        } catch (JsonProcessingException e) {
          e.printStackTrace();
          return null;
        }
      }
    
      public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        try {
          return mapper.readValue(jsonStr, objClass);
        } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
          return null;
        }
      }
    }

JsonLibUtil.java

public class JsonLibUtil {
    
      public static String bean2Json(Object obj) {
        JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(obj);
        return jsonObject.toString();
      }
    
      @SuppressWarnings("unchecked")
      public static <T> T json2Bean(String jsonStr, Class<T> objClass) {
        return (T) JSONObject.toBean(JSONObject.fromObject(jsonStr), objClass);
      }
    }

**准备Model类**

这里我写一个简单的Person类，同时属性有Date、List、Map和自定义的类FullName，最大程度模拟真实场景。

public class Person {
      private String name;
      private FullName fullName;
      private int age;
      private Date birthday;
      private List<String> hobbies;
      private Map<String, String> clothes;
      private List<Person> friends;
    
      // getter/setter省略
    
      @Override
      public String toString() {
        StringBuilder str = new StringBuilder("Person [name=" + name + ", fullName=" + fullName + ", age="
            + age + ", birthday=" + birthday + ", hobbies=" + hobbies
            + ", clothes=" + clothes + "]\n");
        if (friends != null) {
          str.append("Friends:\n");
          for (Person f : friends) {
            str.append("\t").append(f);
          }
        }
        return str.toString();
      }
    
    }

public class FullName {
      private String firstName;
      private String middleName;
      private String lastName;
    
      public FullName() {
      }
    
      public FullName(String firstName, String middleName, String lastName) {
        this.firstName = firstName;
        this.middleName = middleName;
        this.lastName = lastName;
      }
    
      // 省略getter和setter
    
      @Override
      public String toString() {
        return "[firstName=" + firstName + ", middleName="
            + middleName + ", lastName=" + lastName + "]";
      }
    }

JSON序列化性能基准测试

@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
    @State(Scope.Benchmark)
    public class JsonSerializeBenchmark {
      /**
       * 序列化次数参数
       */
      @Param({"1000", "10000", "100000"})
      private int count;
    
      private Person p;
    
      public static void main(String[] args) throws Exception {
        Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(JsonSerializeBenchmark.class.getSimpleName())
            .forks(1)
            .warmupIterations(0)
            .build();
        Collection<RunResult> results = new Runner(opt).run();
        ResultExporter.exportResult("JSON序列化性能", results, "count", "秒");
      }
    
      @Benchmark
      public void JsonLib() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          JsonLibUtil.bean2Json(p);
        }
      }
    
      @Benchmark
      public void Gson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          GsonUtil.bean2Json(p);
        }
      }
    
      @Benchmark
      public void FastJson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          FastJsonUtil.bean2Json(p);
        }
      }
    
      @Benchmark
      public void Jackson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          JacksonUtil.bean2Json(p);
        }
      }
    
      @Setup
      public void prepare() {
        List<Person> friends=new ArrayList<Person>();
        friends.add(createAPerson("小明",null));
        friends.add(createAPerson("Tony",null));
        friends.add(createAPerson("陈小二",null));
        p=createAPerson("邵同学",friends);
      }
    
      @TearDown
      public void shutdown() {
      }
    
      private Person createAPerson(String name,List<Person> friends) {
        Person newPerson=new Person();
        newPerson.setName(name);
        newPerson.setFullName(new FullName("zjj_first", "zjj_middle", "zjj_last"));
        newPerson.setAge(24);
        List<String> hobbies=new ArrayList<String>();
        hobbies.add("篮球");
        hobbies.add("游泳");
        hobbies.add("coding");
        newPerson.setHobbies(hobbies);
        Map<String,String> clothes=new HashMap<String, String>();
        clothes.put("coat", "Nike");
        clothes.put("trousers", "adidas");
        clothes.put("shoes", "安踏");
        newPerson.setClothes(clothes);
        newPerson.setFriends(friends);
        return newPerson;
      }
    }

说明一下，上面的代码中

ResultExporter.exportResult("JSON序列化性能", results, "count", "秒");

这个是我自己编写的将性能测试报告数据填充至Echarts图，然后导出png图片的方法，具体代码我就不贴了，参考我的github源码。

执行后的结果图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pZQzg4ODg4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

从上面的测试结果可以看出，序列化次数比较小的时候，Gson性能最好，当不断增加的时候到了100000，Gson明细弱于Jackson和FastJson， 这时候FastJson性能是真的牛，另外还可以看到不管数量少还是多，Jackson一直表现优异。

JSON反序列化性能基准测试

@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
    @State(Scope.Benchmark)
    public class JsonDeserializeBenchmark {
      /**
       * 反序列化次数参数
       */
      @Param({"1000", "10000", "100000"})
      private int count;
    
      private String jsonStr;
    
      public static void main(String[] args) throws Exception {
        Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(JsonDeserializeBenchmark.class.getSimpleName())
            .forks(1)
            .warmupIterations(0)
            .build();
        Collection<RunResult> results = new Runner(opt).run();
        ResultExporter.exportResult("JSON反序列化性能", results, "count", "秒");
      }
    
      @Benchmark
      public void JsonLib() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          JsonLibUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
      }
    
      @Benchmark
      public void Gson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          GsonUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
      }
    
      @Benchmark
      public void FastJson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          FastJsonUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
      }
    
      @Benchmark
      public void Jackson() {
        for (int i = 0; i < count; i++) {
          JacksonUtil.json2Bean(jsonStr, Person.class);
        }
      }
    
      @Setup
      public void prepare() {
        jsonStr="{\"name\":\"邵同学\",\"fullName\":{\"firstName\":\"zjj_first\",\"middleName\":\"zjj_middle\",\"lastName\":\"zjj_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":[{\"name\":\"小明\",\"fullName\":{\"firstName\":\"xxx_first\",\"middleName\":\"xxx_middle\",\"lastName\":\"xxx_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null},{\"name\":\"Tony\",\"fullName\":{\"firstName\":\"xxx_first\",\"middleName\":\"xxx_middle\",\"lastName\":\"xxx_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null},{\"name\":\"陈小二\",\"fullName\":{\"firstName\":\"xxx_first\",\"middleName\":\"xxx_middle\",\"lastName\":\"xxx_last\"},\"age\":24,\"birthday\":null,\"hobbies\":[\"篮球\",\"游泳\",\"coding\"],\"clothes\":{\"shoes\":\"安踏\",\"trousers\":\"adidas\",\"coat\":\"Nike\"},\"friends\":null}]}";
      }
    
      @TearDown
      public void shutdown() {
      }
    }

执行后的结果图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pZQzg4ODg4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

从上面的测试结果可以看出，反序列化的时候，Gson、Jackson和FastJson区别不大

[20200306152243467.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200306152243467.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pZQzg4ODg4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200306152351874.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pZQzg4ODg4,size_16,color_FFFFFF,t_70
[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8yNzUzMzk0LTU3ZWJlNTVlMjVjYTM3ZmIucG5nP2ltYWdlTW9ncjIvYXV0by1vcmllbnQvc3RyaXB8aW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvMzAxL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWE0ZTAwZjg2ZTQ4MWZhZDk_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 2]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWZmZTU4MzliNmM5NTc5OTA_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMTkzL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 3]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWI5YzVjNjgwODJhNmRlY2U_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 4]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWEwNWVmMTc2MmNjNWViNzI_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 5]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWM0ZTlhOTQ1YzQ1M2MyYmM?x-oss-process=image/format,png
[format_png 6]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTdlOTEzZGI4OWUwYzU4ZDU_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 7]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWNiMDE1MDQyZTYyNzJhODI_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 8]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTdmZWU2YzMyNjEyOWI0ZTA_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 9]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTBjZDE3OTI3ZjIwZjJmOGM_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 10]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTY1YWFmYzU3ZjQyY2IzMzMucG5nP2ltYWdlTW9ncjIvYXV0by1vcmllbnQvc3RyaXB8aW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvODYwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 11]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWVjOTBiY2YyOTIyZDNhZTI_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 12]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWQ3ZDlhYTE3NDEyNDMyMWY_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMTYwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 13]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTc5N2JhMzVmYWVjNjA1YzA_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 14]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLWM1MTk3ZDlmNjNkZGM2MmM_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 15]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTY2MDNlODk1ZjFkMWU3MmU_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 16]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTEwYWNiYjQ2ZDE4ZDJlYzY_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 17]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xODA3ODMyLTg4MGI3ZGZlM2RjNzhkZjI_aW1hZ2VNb2dyMi9hdXRvLW9yaWVudC9zdHJpcHxpbWFnZVZpZXcyLzIvdy8xMjAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[https_www.jianshu.com_p_c8b2ce010b8a]: https://www.jianshu.com/p/c8b2ce010b8a
[Web_json]: https://blog.csdn.net/calreykhal/article/details/32314783
[JSON_ JSON.hpack]: https://www.oschina.net/p/jsonhpack
[json.hpack]: https://github.com/kentaromiura/json.hpack
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[json]: https://blog.csdn.net/qq646350979/article/details/79841556
[json 1]: https://www.jianshu.com/p/64452abf0f71
[json _]: https://www.jianshu.com/p/c2917a48cca4
[https_github.com_WebReflection_JSONH]: https://github.com/WebReflection/JSONH
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