今天就跟大家聊聊有关如何解析Fastjson与Jackson性能问题，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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话说在前面，本篇并不会去比较fastjson与Jackson在正常业务场景下的json解析性能，侧重点是比较两者在解析大json字符串上的性能。可以给出的结论是，jackson在解析大json场景下性能是秒杀fastjson的，不急，我们有图有真相。  

我对大Json的定义是，超过1m大小的json字符串可以算是大json了。可能大家平时都没有遇到超过1m大小的json字符串，最多也就几百kb级别的，而这个级别json，fastjson与jackson解析性能比较可以参考网上的一些分析文章。

我遇到的大Json解析场景，来自第三方接口的调用。最大的有64m的json字符串，这是输出到文本文件后以文件的大小计算的。有些第三方接口没有分页的功能，我遇到一次一个接口调用返回几百万条数据的，也是从那次开始，发现fastjson的弊端。

之前测试过一次，64m的json用fastjson解析花了一个多小时,，这种场景下，fastjson不再fast。而今天我再测试一次一个只有2000条记录的json字符串解析，分别用fastjson与jackson解析，比较两者的性能。

从测试代码中可以看出，这是一个调用第三方接口，拿到响应body之后，再分别使用fastjson与jackson测试解析耗时的例子。

方法输出：

可以看到，jackson解析耗时只需要318毫秒，而fastjson却要641459毫秒，这差的不是一星半点，整整2017倍。而且json字符串越长，性能差异越大，大家可以亲自去测试一下，模拟一个超过1m大小的字符串，分别使用fastjson与jackson测试。

Fastjson其实也给出了针对这种大json解析场景的解决方案，stream api，但并不能解决大部分的业务场景。感兴趣可以去研究下。

你可能想通过缩短Json字符串解决这个问题，确实也是，谁会这么无聊，设置响应如此大数据量的接口，简直就是数据库拷贝。这确实可以通过接口支持分页解决，但你没办法让别人去改变这种设计，接口是别人家的，人家改不改是别人家的事情，我们能做的只有自己去优化。

看完上述内容，你们对如何解析Fastjson与Jackson性能问题有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

当前题目：如何解析Fastjson与Jackson性能问题
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