http://www.csdn.net/article/2014-09-25/2821866
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【问底】静行：FastJSON实现详解
还记得电影《功夫》中火云邪神的一句话：天下功夫，无坚不破，唯快不破。在程序员的世界中，“快”一直是大家苦苦修炼，竞相追逐的终极目标之一，甚至到了“不择手段”、“锱铢必较”的地步。
一直使用json游离于各种编程语言和系统之间。一个偶然的机会碰到了Fastjson，被他的无依赖、易使用、应用广等特性深深吸引的同时，更被他出奇的“快”所震惊，在java界犹如一骑绝尘，旁人只能望其项背。很自然的一个想法涌上心头：FastJSON为何如此之快？于是定神来拔一拔其实现，一则膜拜大师的杰作，二则虚心偷技，三则方便来者学习。
本篇接下来的内容是基于FastJSON 1.1.40，着重讲述其序列化、反序列化实现，最后分析FastJSON为何如此“fast”的原因。
1. 序列化
所谓序列化，就是将java各种对象转化为json串。不多说，先上图。
序列化入口
平常我们经常用到的是JSON.toJSONString()这个静态方法来实现序列化。其实JSON是一个抽象类，该类实现了JSONAware（转为json串）和JSONStreamAware（将json串写入Appendable中）的接口，同时又是JSONArray（内部实现就是个List）和JSONObject（内部实现就是个Map）的父类。JSON.toJSONString()方法内部实现基本相同，为做某些特定配置，对外暴露的接口可能不同。该方法的实现实际托付给了JSONSerializer类。
序列化组合器
JSONSerializer类相当于一个序列化组合器，它将上层调用、序列化配置、具体类型序列化实现、序列化字符串拼接等功能组合在一起，方便外部统一调用。该类有几个重要的成员，SerializeConfig、SerializeWriter、各种Filter列表、DateFormat、SerialContext等，还有每次对各个具体对象序列化的ObjectSerializer（非JSONSerializer的成员变量）。下面就来挨个说明其各自功能。
1. SerializeConfig
SerializeConfig是全局唯一的，它继承自IdentityHashMap，IdentityHashMap是一个长度默认为1024的Hash桶，每个桶存放相同Hash的Entry（可看做链表节点，包含key、value、next指针、hash值）做成的单向链表，IdentityHashMap实现了HashMap的功能，但能避免HashMap并发时的死循环。
SerializeConfig的主要功能是配置并记录每种Java类型对应的序列化类（ObjectSerializer接口的实现类），比如Boolean.class使用BooleanCodec（看命名就知道该类将序列化和反序列化实现写到一起了）作为序列化实现类，float[].class使用FloatArraySerializer作为序列化实现类。这些序列化实现类，有的是FastJSON中默认实现的（比如Java基本类），有的是通过ASM框架生成的（比如用户自定义类），有的甚至是用户自定义的序列化类（比如Date类型框架默认实现是转为毫秒，应用需要转为秒）。当然，这就涉及到是使用ASM生成序列化类还是使用JavaBean的序列化类类序列化的问题，这里判断根据就是是否Android环境（环境变量"java.vm.name"为"dalvik"或"lemur"就是Android环境），但判断不仅这里一处，后续还有更具体的判断。
2. SerializeWriter
SerializeWriter继承自Java的Writer，其实就是个转为FastJSON而生的StringBuilder，完成高性能的字符串拼接。该类成员如下：
- char buf[]
- static ThreadLocal> bufLocal
- int features
<span>QuoteFieldNames | SkipTransientField | WriteEnumUsingToString | SortField</span>
表示含义为：双引号filedName and 忽略transientField and enum类型使用String写入 and 排序输出field。 支持的所有特征在SerializerFeature类中，用户可在调用时显示配置，也可通过JSONFiled或JSONType注入配置。
- Writer
举个例子吧，writeStringWithDoubleQuote()表示用字符串用双引号写入，看看如何拼接字符串的。
3. Filter列表
SerializeWriter中有很多Filter列表，可视为在生成json串的各阶段、各地方定制序列化，大致如下：
- BeforeFilter ：序列化时在最前面添加内容
- AfterFilter ：序列化时在最后面添加内容
- PropertyFilter ：根据PropertyName和PropertyValue来判断是否序列化
- ValueFilter ：修改Value
- NameFilter ：修改key
- PropertyPreFilter ：根据PropertyName判断是否序列化
4. DateFormat
指定日期格式。若不指定，FastJSON会自动识别如下日期格式：
- ISO-8601日期格式
- yyyy-MM-dd
- yyyy-MM-dd HH:mm:ss
- yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS
- 毫秒数值
- 毫秒字符串
- .Net Json日期格式
- new Date()
5. SerialContext
序列化上下文，在引用或循环引用中使用，该值会放入references的Hash桶（IdentityHashMap）缓存。
6. ObjectSerializer
ObjectSerializer只有一个接口方法，如下：
void write(JSONSerializer serializer,Objectobject,Object
fieldName,Type fieldType);
可见，将JSONSerializer传入了ObjectSerializer中，而JSONSerializer有SerializeWriter成员，在每个具体ObjectSerializer实现中，直接使用SerializeWriter拼接字符串即可；Object即是待序列化的对象；fieldName则主要用于组合类引用时设置序列化上下文；而fieldType主要是为了泛型处理。
JSONSerializer中通过public ObjectSerializer getObjectWriter(Class clazz)函数获取类对应的序列化类（即实现ObjectSerializer接口的类），大致逻辑如下：
整个过程是先获取已实现基础类对应的序列化类，再通过类加载器获取自定义的AutowiredObjectSerializer序列化类，最后获取通过createJavaBeanSerializer()创建的序列化类。通过该方法会获取两种序列化类，一种是直接的JavaBeanSerializer（根据类的get方法、public filed等JavaBean特征序列化），另一种是createASMSerializer（通过ASM框架生成的序列化字节码），优先使用第二种。选择JavaBeanSerializer的条件为：
- 该clazz为非public类
- 该clazz的类加载器在ASMClassLoader的外部，或者clazz就是 Serializable.class，或者clazz就是Object.class
- JSONType的注解指明不适用ASM
- createASMSerializer加载失败
结合前面的讨论，可以得出使用ASM的条件：非Android系统、非基础类、非自定义的AutowiredObjectSerializer、非以上所列的使用JavaBeanSerializer条件。
具体基础类的序列化方法、JavaBeanSerializer的序列化方法和ASM生成的序列化方法可以参见代码，这里就不做一一讲解了。
2. 反序列化
所谓反序列化，就是将json串转化为对应的java对象。还是先上图。
同样是JSON类作为反序列化入口，实现了parse()、parseObject()、parseArray()等将json串转换为java对象的静态方法。这些方法的实现，实际托付给了DefaultJSONParser类。
DefaultJSONParser类相当于序列化的JSONSerializer类，是个功能组合器，它将上层调用、反序列化配置、反序列化实现、词法解析等功能组合在一起，相当于设计模式中的外观模式，供外部统一调用。同样，我们来分析该类的几个重要成员，看看他是如何实现纷繁的反序列化功能的。
1. ParserConfig
同SerializeConfig，该类也是全局唯一的解析配置，其中的boolean asmEnable同样判断是否为Andriod环境。与SerializeConfig不同的是，配置类和对应反序列类的IdentityHashMap是该类的私有成员，构造函数的时候就将基础反序列化类加载进入IdentityHashMap中。
2. JSONLexer
JSONLexer是个接口类，定义了各种当前状态和操作接口。JSONLexerBase是对JSONLexer实现的抽象类，类似于序列化的SerializeWriter类，专门解析json字符串，并做了很多优化。实际使用的是JSONLexerBase的两个子类JSONScanner和JSONLexerBase，前者是对整个字符串的反序列化，后者是接Reader直接序列化。简析JSONLexerBase的某些成员：
- int token
由于json串具有一定格式，字符串会根据某些特定的字符来自解释所表示的意义，那么这些特定的字符或所处位置的字符在FastJSON中就叫一个token，比如"("，"{"，"["，","，":"，key，value等，这些都定义在JSONToken类中。
- char[] sbuf
解析器通过扫描输入字符串，将匹配得到的最细粒度的key、value会放到sbuf中。
- static ThreadLocal> SBUF_REF_LOCAL
上面sbuf的空间不释放，在下次需要的时候直接拿出来使用，从避免的内存的频繁分配和gc。
- features
反序列化特性的配置，同序列化的feature是通过int的位或来实现其特性开启还是关闭的。默认配置是： AutoCloseSource | UseBigDecimal | AllowUnQuotedFieldNames | AllowSingleQuotes | AllowArbitraryCommas | AllowArbitraryCommas | SortFeidFastMatch | IgnoreNotMatch ，表示检查json串的完整性 and 转换数值使用BigDecimal and 允许接受不使用引号的filedName and 允许接受使用单引号的key和value and 允许接受连续多个","的json串 and 使用排序后的field做快速匹配 and 忽略不匹配的key/value对。当然，这些参数也是可以通过其他途径配置的。
- hasSpecial
对转义符的处理，比如'\0'，'\'等。
词法解析器是基于预测的算法从左到右一次遍历的。由于json串具有自身的特点，比如为key的token后最有可能是":"，":"之后可能是value的token或为"{"的token或为"["的token等等，从而可以根据前一个token预判下一个token的可能，进而得知每个token的含义。分辨出各个token后，就可以获取具体值了，比如scanString获取key值，scanFieldString根据fieldName获取fieldValue，scanTrue获取java的true等等。其中，一般会对key进行缓存，放入SymbolTable（类似于IdentityHashMap）中，猜想这样做的目的是：应用解析的json串一般key就那么多，每次生成开销太多，干脆缓存着，用的就是就来取，还是空间换时间的技巧。
3. List< ExtraTypeProvider >和List< ExtraProcessor >
视为对其他类型的处理和其他自定义处理而留的口子，用户可以自己实现对应接口即可。
4. DateFormat
同序列化的DateFormat，不多说了。
5. ParseContext 和 List< ResolveTask >
ParseContext同序列化的SerialContext，为引用甚至循环引用做准备。
List< ResolveTask >当然就是处理这种多层次甚至多重引用记录的list了。
6. SymbolTable
上面提到的key缓存。
7. ObjectDeserializer
跟ObjectSerializer也是相似的。先根据fieldType获取已缓存的解析器，如果没有则根据fieldClass获取已缓存的解析器，否则根据注解的JSONType获取解析器，否则通过当前线程加载器加载的AutowiredObjectDeserializer查找解析器，否则判断是否为几种常用泛型（比如Collection、Map等），最后通过createJavaBeanDeserializer来创建对应的解析器。当然，这里又分为JavaBeanDeserializer和asmFactory.createJavaBeanDeserializer两种。使用asm的条件如下：
- 非Android系统
- 该类及其除Object之外的所有父类为是public的
- 泛型参数非空
- 非asmFactory加载器之外的加载器加载的类
- 非接口类
- 类的setter函数不大于200
- 类有默认构造函数
- 类不能含有仅有getter的filed
- 类不能含有非public的field
- 类不能含有非静态的成员类
- 类本身不是非静态的成员类
使用ASM生成的反序列化器具有较高的反序列化性能，比如对排序的json串可按顺序匹配解析，从而减少读取的token数，但如上要求也是蛮严格的。综上，FastJSON反序列化也支持基础反序列化器、JavaBeanDeserializer反序列化器和ASM构造的反序列化器，这里也不做一一讲解了。
3. Why So Fast
FastJSON真的很快，读后受益匪浅。个人总结了下快的原因（不一定完整）：
1. 专业的心做专业的事
不论是序列化还是反序列化，FastJSON针对每种类型都有与之对应的序列化和反序列化方法，就针对这种类型来做，优化性能自然更具针对性。自编符合json的SerializeWriter和JSONLexer，就连ASM框架也给简化掉了，只保留所需部分。不得不叹其用心良苦。
2. 无处不在的缓存
空间换时间的想法为程序员屡试不爽，而作者将该方法用到任何细微之处：类对应的序列化器/反序列化器全部存起来，方便取用；解析的key存起来，表面重复内存分配等等。
3. 不厌其烦的重复代码
我不知道是否作者故意为之，程序中出现了很多类似的代码，比如特殊字符处理、不同函数对相同token的处理等。这样虽对于程序员寻求规整相违背，不过二进制代码却很喜欢，无形之中减少了许多函数调用。
4. 不走寻常路
对于JavaBean，可以通过发射实现序列化和反序列化（FastJSON已有实现），但默认使用的是ASM框架生成对应字节码。为了性能，无所不用其极。
5. 一点点改变有很大的差别
排序对输出仅是一点小小的改变，丝毫不影响json的使用，但却被作者用在了解析的快速匹配上，而不用挨个拎出key。
6. 从规律中找性能
上面也讲到，FastJSON读取token基于预测的。json串自身的规律性被作者逮个正着，预测下一个将出现的token处理比迷迷糊糊拿到一个token再分情况处理更快捷。
结束语
不喜欢虎头蛇尾的结局。不过写到这里，除了承认自己对FastJSON代码某些地方还没看懂或理解有偏颇之外，不敢说太多了。
关于作者：阿里巴巴集团CDO数据开发平台高级工程师，2010年加入阿里巴巴，长期从事各存储系统（mysql、oracle、odps、hadoop、sqlserver、rds、drds、hbase、oceanbase、db2、ots、tair等）间实时和离线的数据同步工作，打造阿里巴巴云上云下的数据同步通道。