如何提升JSON.stringify()的性能？

摘要：然后，生成的完整的字符串大致如下以上是一系列通用的键值转换方法就是的主体函数其他属性的拼接最后，将字符串传入构造函数来创建相应的函数。

在浏览器端或服务端，JSON.stringify()都是我们很常用的方法：

将 JSON object 存储到 localStorage 中；

POST 请求中的 JSON body；

处理响应体中的 JSON 形式的数据；

甚至某些条件下，我们还会用它来实现一个简单的深拷贝；

……

在一些性能敏感的场合下（例如服务端处理大量并发），或面对大量 stringify 的操作时，我们会希望它的性能更好，速度更快。这也催生了一些优化的 stringify 方案/库，下图是它们与原生方法的性能对比：

绿色部分时原生JSON.stringify()，可见性能相较这些库都要低很多。那么，在大幅的性能提升背后的技术原理是什么呢？

由于 JavaScript 是动态性很强的语言，所以对于一个 Object 类型的变量，其包含的键名、键值、键值类型最终只能在运行时确定。因此，执行JSON.stringify()时会有很多工作要做。在一无所知的情况下，我们想要大幅优化显然无能为力。

那么如果我们知道这个 Object 中的键名、键值信息呢 —— 也就是知道它的结构信息，这会有帮助么？

看个例子：

下面这个 Object，

const obj = {
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
};

我们对它应用JSON.stringify()，得到结果为

JSON.stringify(obj);
// {"name":"alienzhou","status":6,"working":true}

现在如果我们知道这个obj的结构是固定的：

键名不变

键值的类型一定

那么其实，我可以创建一个“定制化”的 stringify 方法

function myStringify(o) {
    return (
        "{"name":""
        + o.name
        + "","status":"
        + o.status
        + ","isWorking":"
        + o.working
        + "}"
    );
}

看看我们的myStringify方法的输出：

myStringify({
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
});
// {"name":"alienzhou","status":6,"isWorking":true}

myStringify({
    name: "mengshou",
    status: 3,
    working: false
});
// {"name":"mengshou","status":3,"isWorking":false}

可以得到正确的结果，但只用到了类型转换和字符串拼接，所以“定制化”方法可以让“stringify”更快。

总结来看，如何得到比 stringify 更快的 stringify 方法呢？

需要先确定对象的结构信息；

根据其结构信息，为该种结构的对象创建“定制化”的stringify方法，其内部实际是通过字符串拼接生成结果的；

最后，使用该“定制化”的方法来 stringify 对象即可。

这也是大多数 stringify 加速库的套路，转化为代码就是类似：

import faster from "some_library_faster_stringify";

// 1. 通过相应规则，定义你的对象结构
const theObjectScheme = {
    // ……
};

// 2. 根据结构，得到一个定制化的方法
const stringify = faster(theObjectScheme);

// 3. 调用方法，快速 stringify
const target = {
    // ……
};
stringify(target);

根据上面的分析，核心功能在于，根据其结构信息，为该类对象创建“定制化”的stringify方法，其内部实际是简单的属性访问与字符串拼接。

为了了解具体的实现方式，下面我以两个实现上略有差异的开源库为例来简单介绍一下。

下图是根据 fast-json-stringify 提供的 benchmark 结果，整理出来的性能对比。

可以看到，在大多数场景下具备2-5倍的性能提升。

fast-json-stringify 使用了 JSON Schema Validation 来定义（JSON）对象的数据格式。其 scheme 定义的结构本身也是 JSON 格式的，例如对象

{
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
}

对应的 scheme 就是：

{
    title: "Example Schema",
    type: "object",
    properties: {
        name: {
            type: "string"
        },
        status: {
            type: "integer"
        },
        working: {
            type: "boolean"
        }
    }
}

其 scheme 定义规则丰富，具体使用可以参考 Ajv 这个 JSON 校验库。

fast-json-stringify 会根据刚才定义的 scheme，拼接生成出实际的函数代码字符串，然后使用 Function 构造函数在运行时动态生成对应的 stringify 函数。

在代码生成上，首先它会注入预先定义好的各类工具方法，这一部分不同的 scheme 都是一样的：

var code = `
    "use strict"
  `

  code += `
    ${$asString.toString()}
    ${$asStringNullable.toString()}
    ${$asStringSmall.toString()}
    ${$asNumber.toString()}
    ${$asNumberNullable.toString()}
    ${$asIntegerNullable.toString()}
    ${$asNull.toString()}
    ${$asBoolean.toString()}
    ${$asBooleanNullable.toString()}
  `

其次，就会根据 scheme 定义的具体内容生成 stringify 函数的具体代码。而生成的方式也比较简单：通过遍历 scheme。

遍历 scheme 时，根据定义的类型，在对应代码处插入相应的工具函数用于键值转换。例如上面例子中name这个属性：

var accessor = key.indexOf("[") === 0 ? sanitizeKey(key) : `["${sanitizeKey(key)}"]`
switch (type) {
    case "null":
        code += `
            json += $asNull()
        `
        break
    case "string":
        code += nullable ? `json += obj${accessor} === null ? null : $asString(obj${accessor})` : `json += $asString(obj${accessor})`
        break
    case "integer":
        code += nullable ? `json += obj${accessor} === null ? null : $asInteger(obj${accessor})` : `json += $asInteger(obj${accessor})`
        break
    ……

上面代码中的code变量保存的就是最后生成的函数体的代码串。由于在 scheme 定义中，name为string类型，且不为空，所以会在code中添加如下一段代码字符串：

"json += $asString(obj["name"])"

由于还需要处理数组、及联对象等复杂情况，实际的代码省略了很多。

然后，生成的完整的code字符串大致如下：

function $asString(str) {
    // ……
}
function $asStringNullable(str) {
    // ……
}
function $asStringSmall(str) {
    // ……
}
function $asNumber(i) {
    // ……
}
function $asNumberNullable(i) {
    // ……
}
/* 以上是一系列通用的键值转换方法 */

/* $main 就是 stringify 的主体函数 */
function $main(input) {
    var obj = typeof input.toJSON === "function"
        ? input.toJSON()
        : input

    var json = "{"
    var addComma = false
    if (obj["name"] !== undefined) {
        if (addComma) {
            json += ","
        }
        addComma = true
        json += ""name":"
        json += $asString(obj["name"])
    }

    // …… 其他属性(status、working)的拼接

    json += "}"
    return json
}

return $main

最后，将code字符串传入 Function 构造函数来创建相应的 stringify 函数。

// dependencies 主要用于处理包含 anyOf 与 if 语法的情况
dependenciesName.push(code)
return (Function.apply(null, dependenciesName).apply(null, dependencies))

slow-json-stringify 虽然名字叫 "slow"，但其实是一个 "fast" 的 stringify 库（命名很调皮）。

The slowest stringifier in the known universe. Just kidding, it"s the fastest (:

它的实现比前面提到的 fast-json-stringify 更轻量级，思路也很巧妙。同时它在很多场景下效率会比 fast-json-stringify 更快。

slow-json-stringify 的 scheme 定义更自然与简单，主要就是将键值替换为类型描述。还是上面这个对象的例子，scheme 会变为

{
    name: "string",
    status: "number",
    working: "boolean"
}

确实非常直观。

不知道你注意到没有

// scheme
{
    name: "string",
    status: "number",
    working: "boolean"
}

// 目标对象
{
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
}

scheme 和原对象的结构是不是很像？

这种 scheme 的巧妙之处在于，这样定义之后，我们可以先把 scheme JSON.stringify一下，然后“扣去”所有类型值，最后等着我们的就是把实际的值直接填充到 scheme 对应的类型声明处。

具体如何操作呢？

首先，可以直接对 scheme 调用JSON.stringify()来生成基础模版，同时借用JSON.stringify()的第二个参数来作为遍历方法收集属性的访问路径：

let map = {};
const str = JSON.stringify(schema, (prop, value) => {
    const isArray = Array.isArray(value);
    if (typeof value !== "object" || isArray) {
        if (isArray) {
            const current = value[0];
            arrais.set(prop, current);
        }

        _validator(value);

        map[prop] = _deepPath(schema, prop);
        props += `"${prop}"|`;
    }
    return value;
});

此时，map 里收集所有属性的访问路径。同时生成的props可以拼接为匹配相应类型字符还的正则表达式，例如我们这个例子里的正则表达式为/name|status|working"(string|number|boolean|undef)"|[(.*?)]/。

然后，根据正则表达式来顺序匹配这些属性，替换掉属性类型的字符串，换成统一的占位字符串"__par__"，并基于"__par__"拆分字符串：

const queue = [];
const chunks = str
    .replace(regex, (type) => {
      switch (type) {
        case ""string"":
        case ""undefined"":
          return ""__par__"";
        case ""number"":
        case ""boolean"":
        case "["array-simple"]":
        case "[null]":
          return "__par__";
        default:
          const prop = type.match(/(?<=").+?(?=")/)[0];
          queue.push(prop);
          return type;
      }
    })
    .split("__par__");

这样你就会得到chunks和props两个数组。chunks里包含了被分割的 JSON 字符串。以例子来说，两个数组分别如下

// chunks
[
    "{"name":"",
    "","status":"",
    "","working":"",
    ""}"
]

// props
[
    "name",
    "status",
    "working"
]

最后，由于 map 中保存了属性名与访问路径的映射，因此可以根据 prop 访问到对象中某个属性的值，循环遍历数组，将其与对应的 chunks 拼接即可。

从代码量和实现方式来看，这个方案会更轻便与巧妙，同时也不需要通过 Function、eval 等方式动态生成或执行函数。

虽然不同库的实现有差异，但从整体思路上来说，实现高性能 stringify 的方式都是一样的：

开发者定义 Object 的 JSON scheme；

stringify 库根据 scheme 生成对应的模版方法，模版方法里会对属性与值进行字符串拼接（显然，属性访问与字符串拼接的效率要高多了）；

最后开发者调用返回的方法来 stringify Object 即可。

归根到底，它本质上是通过静态的结构信息将优化与分析前置了。

最后，还是想提一下

所有的 benchmark 只能作为一个参考，具体是否有性能提升、提升多少还是建议你在实际的业务中测试；

fast-json-stringify 中使用到了 Function 构造函数，因此建议不要将用户输入直接用作 scheme，以防一些安全问题。