Go语言JSON解析届顶流：Sonic

Sonic 是字节跳动开源的一款 Go 语言 JSON 解析库，按照官方的说法：

• Sonic 是一个速度奇快的 JSON 序列化/反序列化库，由 JIT （即时编译）和 SIMD （单指令流多数据流）加速。
• 对于所有大小的 json 和所有使用场景， Sonic 表现均为最佳。

自 2021 年 7 月份发布以来，Sonic 已被抖音、今日头条等业务采用，累计为字节跳动节省了数十万 CPU 核（省了好多钱啊～）。

下面我们来看 Sonic 相比其他 JSON 解析库优势有多大，以及常见的使用举例。

Sonic 研发背景

• Go 本身自带标准 JSON 库：encoding/json，另外还有很多优秀的第三方库，比如：Json-iterator、Easyjson、Gjson、Sjson 等，其中 Json-iterator 最受欢迎（12.3+k Star）。
• 字节根据样本 JSON 的 key 数量和深度分为三个量级：
• 小（small）：400B，11 key，深度 3层；
• 中（medium）：110KB，300+ key，深度 4 层（实际业务数据，其中有大量的嵌套 JSON string)；
• 大（large）：550KB，10000+ key，深度 6 层。

测试结果如下：结果显示：目前这些 JSON 库均无法在各场景下都保持最优性能，即使是当前使用最广泛的第三方库 Json-iterator，在泛型编解码、大数据量级场景下的性能也满足不了字节的需求。

JSON 库的基准编解码性能固然重要，但是对不同场景的最优匹配更关键 —— 于是字节走上了自研 JSON 库的道路。

Sonic 性能测试

以下是字节根据上面的不同场景进行的测试结果：

可以看到 Sonic 在大部分场景下都有明显的优势：

• 平均编码性能较 Json-iterator 提升 240%，平均解码性能较 Json-iterator 提升 110%；
• 单 key 修改能力较 Sjson 提升 75%。
• 在生产环境中，Sonic 中也验证了良好的收益，服务高峰期占用核数减少将近 ⅓：

通过上面的测试比较结果，我们很难不想去使用 Sonic 去优化我们的业务，为我们自己的系统提效添砖加瓦～

Sonic 常见使用场景

解析为 map 类型

使用 Sonic 将 JSON 数据解析为 map 类型的方法：

• 只需要调用 Sonic 的 Unmarshal 函数，并将 JSON 数据和一个空的 map 作为参数传递即可。

例如：

package main

import (
 "github.com/bytedance/sonic"
 "fmt"
)

func main() {
    var jsonStr = `{"name": "Harper", "age": 18}`
    var data map[string]any
    
    err := sonic.Unmarshal([]byte(jsonStr), &data)
    if err != nil {
        fmt.Println("解析失败：", err)
    }
    
    fmt.Println(data["name"], data["age"])
}

解析为结构体类型

使用 Sonic 将 JSON 数据解析为结构体类型的方法：

• 只需要定义一个结构体，用于存储解析结果，并将 JSON 数据和结构体作为参数传递给 Unmarshal 函数即可。

例如：

package main

import (
 "github.com/bytedance/sonic"
 "fmt"
)

func main() {
    type Person struct {
        Name string `json:"name"`
        Age int `json:"age"`
    }

    var jsonStr = `{"name": "Harper", "age": 20}`
    var person Person

    err := sonic.Unmarshal([]byte(jsonStr), &person)
    if err != nil {
        fmt.Println("解析失败：", err)
    }

    fmt.Println(person.Name, person.Age)
}

解析嵌套 JSON 数据

Sonic 可以解析嵌套的 JSON 数据，其实跟上面的「解析为结构体类型」原因一样，例如：

package main

import (
 "github.com/bytedance/sonic"
 "fmt"
)

func main() {
    var jsonStr = `{"name": "Harper", "age": 30, "address": {"city": "HaiDian Beijing", "country": "China"}}`

    type Address struct {
        City string `json:"city"`
        Country string `json:"country"`
    }

    type Person struct {
        Name string `json:"name"`
        Age int `json:"age"`
        Address Address `json:"address"`
    }

    var person Person
    err := sonic.Unmarshal([]byte(jsonStr), &person)
    if err != nil {
        fmt.Println("解析失败：", err)
    }
    
    fmt.Println(person.Name, person.Age, person.Address.City, person.Address.Country)
}

解析数组类型

Sonic 还可以解析数组类型的 JSON 数据，例如：

package main

import (
 "github.com/bytedance/sonic"
 "fmt"
)

func main() {
    var jsonStr = `[{"name": "Harper", "age": 33}, {"name": "Bella", "age": 34}]`

    type Person struct {
        Name string `json:"name"`
        Age int `json:"age"`
    }

    var persons []Person
    err := sonic.Unmarshal([]byte(jsonStr), &persons)
    if err != nil {
        fmt.Println("解析失败：", err)
    }
    
    for _, person := range persons {
        fmt.Println(person.Name, person.Age)
    }
}

小结

Sonic 是一款高性能的 JSON 解析库，它提供了丰富的 JSON 解析 API，包括解析为 map、结构体、嵌套 JSON 数据和数组类型等，涵盖了我们工作中几乎所有的应用场景。

特别是对于大数据解析的场景，如果我们系统遇到了 JSON 数据解析的瓶颈，不妨试试 Sonic，看看效果，毕竟替换很方便，跟 Json-iterator 类似，平替成本很低。

【参考资料】

• https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/README_ZH_CN.md
• https://xie.infoq.cn/article/d144592e5aec0179cafc5cf1b

（全文完）