面试题：Go语言中JSON序列化与反序列化的性能优化

Question

在高并发场景下，Go语言的JSON序列化与反序列化可能会成为性能瓶颈。请阐述一些提升JSON序列化与反序列化性能的策略，例如如何避免不必要的内存分配，如何利用sync.Pool进行对象复用，以及怎样选择合适的JSON库来提高性能，并给出具体代码示例。

Answer 1

避免不必要的内存分配

1. 提前预分配切片和映射：在序列化或反序列化之前，根据数据量提前分配足够的内存空间，避免在操作过程中动态分配内存。

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
)

func main() {
    // 预分配切片
    var data []map[string]interface{}
    data = make([]map[string]interface{}, 100)
    for i := 0; i < 100; i++ {
        data[i] = make(map[string]interface{})
        data[i]["key"] = i
    }

    jsonData, err := json.Marshal(data)
    if err != nil {
        fmt.Println("Marshal error:", err)
        return
    }
    fmt.Println(string(jsonData))
}

2. 减少中间变量：直接在目标对象上进行操作，而不是创建多个中间对象。

利用sync.Pool进行对象复用

1. 定义对象池：sync.Pool 可以用来缓存临时对象，减少内存分配。

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "sync"
)

var bufPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return &json.EncoderBuffer{}
    },
}

func main() {
    data := map[string]interface{}{"key": "value"}
    buf := bufPool.Get().(*json.EncoderBuffer)
    defer bufPool.Put(buf)

    jsonData, err := json.Marshal(data)
    if err != nil {
        fmt.Println("Marshal error:", err)
        return
    }
    fmt.Println(string(jsonData))
}

2. 复用编码器和解码器：对于编码器 json.Encoder 和解码器 json.Decoder 也可以使用 sync.Pool 进行复用。

选择合适的JSON库

1. 标准库 encoding/json：Go 标准库中的 encoding/json 性能已经比较不错，但在高并发场景下仍有提升空间。
2. json-iterator/go：这是一个高性能的JSON库，兼容标准库接口，性能比标准库更好。

package main

import (
    jsoniter "github.com/json-iterator/go"
    "fmt"
)

func main() {
    var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary
    data := map[string]interface{}{"key": "value"}
    jsonData, err := json.Marshal(data)
    if err != nil {
        fmt.Println("Marshal error:", err)
        return
    }
    fmt.Println(string(jsonData))
}

3. fastjson：该库专为高性能JSON解析设计，在反序列化大JSON数据时性能优势明显。但它的接口与标准库不完全兼容，使用时需要注意。