ObjectMapper，别再像个二货一样一直new了！

拼搏现实的明天。 2023-10-03 21:04 64阅读 0赞

自从国产之光fastjson频频暴雷，jackson json的使用是越来越广泛了。尤其是spring家族把它搞成了默认的JSON处理包，jackson的使用数量更是呈爆炸式发展。

很多同学发现，jackson并没有类似fastjson的`JSON.parseObjec`这样的，确实看起来很快的方法。要想解析json，你不得不new一个ObjectMapper，来处理真正的解析动作。

就像下面这样。

public String getCarString(Car car){
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        String str = objectMapper.writeValueAsString(car);
        return str;
    }
    
    复制代码

这种代码就在CV工程师手中遍地开了花。

神奇。

### 这代码有问题么？ ###

你要说它有问题，它确实能正确的执行。你要说它没问题，在追求性能的同学眼里，这肯定是一段十恶不赦的代码。

一般的工具类，都是单例的，同时是线程安全的。ObjectMapper也不例外，它也是线程安全的，你可以并发的执行它，不会产生任何问题。

这段代码，ObjectMapper在每次方法调用的时候，都会生成一个。那它除了造成一定的年轻代内存浪费之外，在执行时间上有没有什么硬伤呢？

new和不new，真的区别有那么大么？

有一次，xjjdog隐晦的指出某段被频繁调用的代码问题，被小伙伴怒吼着拿出证据。

证据？这得搬出Java中的基准测试工具JMH，才能一探究竟。

JMH(the Java Microbenchmark Harness) 就是这样一个能够做基准测试的工具。如果你通过我们一系列的工具，定位到了热点代码，要测试它的性能数据，评估改善情况，就可以交给JMH。它的测量精度非常高，最高可达到纳秒的级别。

`JMH`是一个jar包，它和单元测试框架`JUnit`非常的像，可以通过注解进行一些基础配置。这部分配置有很多是可以通过main方法的`OptionsBuilder`进行设置的。

![format_png][]

上图是一个典型的JMH程序执行的内容。通过开启多个进程，多个线程，首先执行预热，然后执行迭代，最后汇总所有的测试数据进行分析。在执行前后，还可以根据粒度处理一些前置和后置操作。

### JMH测试结果 ###

为了测试上面的场景，我们创造了下面的基准测试类。分为三个测试场景：

1.  直接在方法里new ObjectMapper
2.  在全局共享一个ObjectMapper
3.  使用ThreadLocal，每个线程一个ObjectMapper

这样的测试属于cpu密集型的。我的cpu有10核，直接就分配了10个线程的并发，cpu在测试期间跑的满满的。

@BenchmarkMode({Mode.Throughput})
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
    @State(Scope.Thread)
    @Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    @Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    @Fork(1)
    @Threads(10)
    public class ObjectMapperTest {
        String json = "{ \"color\" : \"Black\", \"type\" : \"BMW\" }";
    
        @State(Scope.Benchmark)
        public static class BenchmarkState {
            ObjectMapper GLOBAL_MAP = new ObjectMapper();
            ThreadLocal<ObjectMapper> GLOBAL_MAP_THREAD = new ThreadLocal<>();
        }
    
        @Benchmark
        public Map globalTest(BenchmarkState state) throws Exception{
            Map map = state.GLOBAL_MAP.readValue(json, Map.class);
            return map;
        }
    
    
        @Benchmark
        public Map globalTestThreadLocal(BenchmarkState state) throws Exception{
            if(null == state.GLOBAL_MAP_THREAD.get()){
                state.GLOBAL_MAP_THREAD.set(new ObjectMapper());
            }
            Map map = state.GLOBAL_MAP_THREAD.get().readValue(json, Map.class);
            return map;
        }
    
        @Benchmark
        public Map localTest() throws Exception{
            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            Map map = objectMapper.readValue(json, Map.class);
            return map;
        }
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Options opts = new OptionsBuilder()
                    .include(ObjectMapperTest.class.getSimpleName())
                    .resultFormat(ResultFormatType.CSV)
                    .build();
    
            new Runner(opts).run();
        }
    }
    
    复制代码

测试结果如下。

Benchmark                                Mode  Cnt         Score         Error  Units
    ObjectMapperTest.globalTest             thrpt    5  25125094.559 ± 1754308.010  ops/s
    ObjectMapperTest.globalTestThreadLocal  thrpt    5  31780573.549 ± 7779240.155  ops/s
    ObjectMapperTest.localTest              thrpt    5   2131394.345 ±  216974.682  ops/s
    
    复制代码

从测试结果可以看出，如果我们每次调用都new一个ObjectMapper，每秒可以执行200万次JSON解析；如果全局使用一个ObjectMapper，则每秒可以执行2000多万次，速度足足快了10倍。

如果使用ThreadLocal的方式，每个线程给它分配一个解析器，则性能会有少许上升，但也没有达到非常夸张的地步。

所以在项目中写代码的时候，我们只需要保证有一个全局的ObjectMapper就可以了。

当然，由于ObjectMapper有很多的特性需要配置，你可能会为不同的应用场景分配一个单独使用的ObjectMapper。总之，它的数量不需要太多，因为它是线程安全的。

### End ###

所以结论就比较清晰了，我们只需要在整个项目里使用一个ObjectMapper就可以了，没必要傻不拉几的每次都new一个，毕竟性能差了10倍。如果你的JSON有很多自定义的配置，使用全局的变量更能凸显它的优势。

不要觉得这样做没有必要，保持良好的编码习惯永远是好的。高性能的代码都是点点滴滴积累起来的。不积跬步,无以至千里。不积小流,无以成江海，说的就是这个道理。

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**小姐姐味道**

不羡鸳鸯不羡仙，一行代码调半天

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