一、研究背景與目的

在現代Java應用開發中，JSON數據格式的解析性能直接影響系統響應速度與吞吐量。當處理高并發請求或大規模數據轉換時，解析工具的選擇尤為關鍵。本文通過JMH（Java Microbenchmark Harness）基準測試框架，對當前主流的5種JSON解析工具——FastJson2、FastJson、Jackson、Gson、Hutool-JSON進行系統性性能測試，覆蓋小、中、大三種數據規模的序列化與反序列化場景，為工程實踐中的工具選型提供數據支撐。

二、測試方法論與環境配置

2.1 基準測試框架JMH的技術特性

傳統性能測試（如基于System.currentTimeMillis()的時間差計算）存在顯著缺陷，包括：

• 時間精度不足（毫秒級 vs JMH的納秒級）

• JIT編譯優化導致結果不穩定

• 系統負載（CPU、內存、I/O）干擾測試準確性

• JVM預熱階段未被充分考慮

JMH作為OpenJDK官方維護的基準測試工具，通過以下機制確保結果可靠性：

• 自動處理JVM預熱、垃圾回收等干擾因素

• 支持多線程、多進程并發測試

• 提供吞吐量（Throughput）、延遲（AverageTime）等多維度指標

2.2 測試工具版本控制

工具名稱	測試版本	Maven依賴坐標
FastJson2	2.0.52	com.alibaba.fastjson2:fastjson2:2.0.52
FastJson	1.2.83	com.alibaba:fastjson:1.2.83
Jackson	2.17.2	com.fasterxml.jackson.core:jackson-core:2.17.2 com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.17.2
Gson	2.11.0	com.google.code.gson:gson:2.11.0
Hutool-JSON	5.8.23	cn.hutool:hutool-json:5.8.23

2.3 硬件與軟件環境配置

• 硬件環境：MacBook Pro（M2芯片，16GB內存，macOS Ventura 13.5.1）

• JDK版本：Azul Zulu 17.0.8（aarch64架構）

• 開發工具：IntelliJ IDEA 2024.2 Ultimate Edition

三、測試用例設計與數據模型

3.1 測試數據分級定義

3.1.1 小JSON數據模型

@Data
public?class?User?{private?Long?id;private?String?name;private?String?trueName;private?Integer?age;private?String?sex;private?Date?createTime;
}

場景說明：用戶詳情接口返回的單條實體數據，代表日常開發中的小型JSON場景。

3.1.2 中JSON數據模型

private?List<User>?users;@Setup
public?void?setup()?{users?=?new?ArrayList<>();IntStream.range(1,?20).forEach(x?->?{User?user?=?new?User();//?初始化20條用戶數據user.setId(1L);user.setName(RandomUtil.randomString(100));//?...?其他字段賦值users.add(user);});
}

場景說明：分頁查詢返回的列表數據（20條記錄），代表中等規模JSON場景。

3.1.3 大JSON數據模型

@Data
public?class?Article?{private?Long?id;private?String?author;private?Long?tenantId;private?String?title;private?String?subTitle;private?String?htmlContent;?//?富文本HTML內容，約100KBprivate?Date?publishTime;
}@Setup
public?void?setup()?throws?IOException?{article.setHtmlContent(new?String(Files.readAllBytes(Paths.get("article.html"))));
}

場景說明：博客系統文章詳情頁的富文本數據，代表大型JSON場景。

四、序列化性能測試結果與分析

4.1 小JSON序列化性能（單位：ops/s）

工具名稱	測試得分	百分制評分
FastJson2	13,653,527.046	100
FastJson	8,502,829.931	62.3
Jackson	5,779,830.068	42.3
Gson	1,217,934.274	8.9
Hutool-JSON	437,293.524	3.2

關鍵結論：

• FastJson2性能優勢顯著，吞吐量達1365萬次/秒，較FastJson提升60.6%

• Hutool-JSON性能墊底，僅為FastJson2的3.2%，不建議在性能敏感場景使用

4.2 中JSON序列化性能（單位：ops/s）

工具名稱	測試得分	百分制評分
FastJson2	236,910.655	100
Jackson	212,457.203	89.7
FastJson	173,386.528	73.2
Gson	50,937.391	21.5
Hutool-JSON	10,928.165	4.6

關鍵結論：

• Jackson首次超越FastJson，以89.7%的得分逼近FastJson2

• 數據規模增大后，Hutool-JSON性能劣勢進一步放大，吞吐量僅1萬次/秒

4.3 大JSON序列化性能（單位：ops/s）

工具名稱	測試得分	百分制評分
Jackson	13,398.324	100
FastJson2	9,650.211	72.0
Gson	5,835.649	43.6
FastJson	4,791.032	35.8
Hutool-JSON	1,035.357	7.7

關鍵結論：

• Jackson在大文本場景中表現突出，吞吐量達1.34萬次/秒，較FastJson2提升38.8%

• FastJson2性能較中小規模場景下降63.6%，反映其在大文本處理上的優化空間

五、反序列化性能測試結果與分析

5.1 小JSON反序列化性能（單位：ops/s）

工具名稱	測試得分	較自身序列化變化	百分制評分
FastJson2	11,654,586.191	-14.6%	100
FastJson	5,980,216.867	-29.7%	51.3
Gson	2,415,733.238	+452.4%	20.7
Jackson	3,194,855.332	+162.3%	27.4
Hutool-JSON	855,421.710	-85.2%	7.3

關鍵結論：

• Gson反序列化性能較自身序列化提升4.5倍，展現出差異化優勢

• FastJson2仍保持絕對領先，但反序列化性能較序列化下降14.6%

5.2 中JSON反序列化性能（單位：ops/s）

工具名稱	測試得分	較自身序列化變化	百分制評分
FastJson2	691,572.756	+191.9%	100
FastJson	495,493.338	+185.8%	71.6
Gson	174,852.543	+243.3%	25.3
Jackson	216,731.673	-2.0%	31.3
Hutool-JSON	37,997.839	-25.4%	5.5

關鍵結論：

• FastJson2反序列化性能較自身序列化提升近2倍，體現其架構優化優勢

• Jackson反序列化性能不升反降，可能與其樹狀解析模型有關

5.3 大JSON反序列化性能（單位：ops/s）

工具名稱	測試得分	較自身序列化變化	百分制評分
FastJson	9,002.889	+87.9%	100
FastJson2	8,555.106	-11.3%	95.0
Gson	6,141.212	+5.2%	68.2
Jackson	4,614.815	-65.6%	51.3
Hutool-JSON	1,252.990	+20.9%	13.9

關鍵結論：

• FastJson在大文本反序列化中逆襲FastJson2，吞吐量提升87.9%

• Jackson性能大幅下降65.6%，反映其在復雜文本解析時的性能瓶頸

六、綜合性能排行榜與選型建議

6.1 綜合評分體系（6項指標加權求和）

工具名稱	小JSON序列化	中JSON序列化	大JSON序列化	小JSON反序列化	中JSON反序列化	大JSON反序列化	總分	百分制
FastJson2	100	100	72.0	100	100	95.0	567	100
FastJson	62.3	73.2	35.8	51.3	71.6	100	394.2	69.5
Jackson	42.3	89.7	100	27.4	31.3	51.3	342	60.3
Gson	8.9	21.5	43.6	20.7	25.3	68.2	188.2	33.2
Hutool-JSON	3.2	4.6	7.7	7.3	5.5	13.9	42.2	7.4

6.2 工程實踐選型指南

6.2.1 高性能場景（推薦FastJson2）

• 適用場景：高并發接口、實時數據處理、金融交易系統

• 優勢：6項指標中5項排名第一，綜合性能領先FastJson 43.8%

• 注意事項：需關注官方版本更新（當前2.0.52已修復多數安全漏洞）

6.2.2 穩定性場景（推薦Jackson）

• 適用場景：企業級應用、微服務架構、Spring Boot生態項目

• 優勢：大JSON序列化性能第一，與Spring框架深度集成

• 最佳實踐：配合ObjectMapper自定義序列化規則，優化復雜對象解析

6.2.3 安全敏感場景（謹慎使用FastJson）

• 風險提示：FastJson 1.x版本存在歷史安全漏洞（CVE-2017-18349等）

• 替代方案：優先選擇Jackson或Gson，配合白名單機制增強安全性

6.2.4 輕量級場景（謹慎評估Hutool-JSON）

• 適用范圍：小型工具類項目、非性能敏感的輔助模塊

• 限制條件：綜合性能僅為FastJson2的7.4%，不建議核心鏈路使用

七、測試局限性與未來工作

1. 測試場景局限性：

   • 未覆蓋極端格式（如嵌套超過100層的JSON）

   • 未測試跨平臺性能差異（如Windows與Linux環境）

2. 未來優化方向：

   • 增加JSONiter、Moshi等工具對比

   • 引入GC日志分析，評估不同工具的內存開銷

   • 測試異步解析模式下的性能表現

作者注：本文測試結果基于特定環境與版本，實際工程選型需結合業務場景、安全要求與團隊技術棧綜合評估。性能數據可作為參考，但不應作為唯一決策依據。