FASTJSON性能优化

##序列化

• IdentityHashMap缓存各种序列化处理类，包括各种基本对象、集合对象、第三方对象、自定义对象，方便序列化处理类的快速查找、避免JavaBeanSerializer的反复创建。

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使用ThreadLocal来存储序列化过程中不断append的字符串，减少内存分配和gc，从而提高性能。

用类StringBuilder方式进行字符串操作，配合ThreadLocal实现线程安全的StringBuilder。

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缺省启用sort field输出，为deserialize优化做准备。 具体为什么开启了排序的输出能够提升对象还原（反序列化）的效率，请查阅下面反序列化的“快速匹配”。

使用asm高效反射，fastjson-asm基于objectweb asm 3.3.1改造，只保留必要的部分，不到2000行代码。[具体代码](https://github.com/alibaba/fastjson/tree/master/src/main/java/com/alibaba/fastjson/asm) ##反序列化

1. IdentityHashMap缓存各种反序列化处理类，包括基本对象、集合对象、第三方对象、自定义对象，方便反序列化类的快速查找、避免JavaBeanDeserializer的反复创建。代码与序列化的处理类缓存相似，具体请参考：https://github.com/alibaba/fastjson/blob/master/src/main/java/com/alibaba/fastjson/parser/ParserConfig.java

读取token基于预测。在反序列化一个json字符串时，下一个字符一般情况下是可以预估的。比如字符}之后最有可能出现的是“,”、“]”、“}”或者结束符，有计划、有预测地判断token将能提升不少性能。于是Fastjson在实现的时候写了这样一个函数：


代码

快速匹配.在Fastjson反序列化过程中，有一个非常有用的效率改进方法是有序json的快速匹配。所谓有序json就是json字符串中的key是按照字符排序好了的。上面已经说过，Fastjson的序列化默认是按照key的顺序进行的，因此做反序列化时候，Fastjson采用一种优化算法，就是假设key/value的内容是有序的，读取的时候只需要做key的匹配，而不需要把key从输入中读取出来。通过这个优化，使得Fastjson在处理json文本的时候，少读取超过50%的token，这个是一个十分关键的优化算法。基于这个算法，使用asm实现，性能提升十分明显，超过300％的性能提升。

{"id":123,"name":"testJson","salary":11}

在上面例子看，虚线标注的三个部分是key，如果key_id、key_name、key_salary这三个key是顺序的，就可以做优化处理，这三个key不需要被读取出来，只需要比较就可以了。


这种算法分两种模式，一种是快速模式，一种是常规模式。快速模式是假定key是顺序的，能快速处理，如果发现不能够快速处理，则退回常规模式。保证性能的同时，不会影响功能。在这个例子中，常规模式需要处理13个token，快速模式只需要处理6个token。实现代码片段如下：


代码

symbolTable算法缓存关键字，避免创建新的字符串对象。试想一下，假设一个json字符串中，有成千上万个同样的json对象的数组，那么在转换过程中，如果不对这些json对象中的key做缓存，将会存在成千上万个同样的字符串对象（值相同），显然这样会浪费极大的内存和性能。于是Fastjson写了一个SymbolTable类来缓存这些临时字符串符号变量。


代码