一、研究背景与目的

在现代Java应用开发中，JSON数据格式的解析性能直接影响系统响应速度与吞吐量。当处理高并发请求或大规模数据转换时，解析工具的选择尤为关键。本文通过JMH（Java Microbenchmark Harness）基准测试框架，对当前主流的5种JSON解析工具——FastJson2、FastJson、Jackson、Gson、Hutool-JSON进行系统性性能测试，覆盖小、中、大三种数据规模的序列化与反序列化场景，为工程实践中的工具选型提供数据支撑。

二、测试方法论与环境配置

2.1 基准测试框架JMH的技术特性

传统性能测试（如基于System.currentTimeMillis()的时间差计算）存在显著缺陷，包括：

• 时间精度不足（毫秒级 vs JMH的纳秒级）

• JIT编译优化导致结果不稳定

• 系统负载（CPU、内存、I/O）干扰测试准确性

• JVM预热阶段未被充分考虑

JMH作为OpenJDK官方维护的基准测试工具，通过以下机制确保结果可靠性：

• 自动处理JVM预热、垃圾回收等干扰因素

• 支持多线程、多进程并发测试

• 提供吞吐量（Throughput）、延迟（AverageTime）等多维度指标

2.2 测试工具版本控制

工具名称	测试版本	Maven依赖坐标
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 硬件与软件环境配置

• 硬件环境：MacBook Pro（M2芯片，16GB内存，macOS Ventura 13.5.1）

• JDK版本：Azul Zulu 17.0.8（aarch64架构）

• 开发工具：IntelliJ IDEA 2024.2 Ultimate Edition

三、测试用例设计与数据模型

3.1 测试数据分级定义

3.1.1 小JSON数据模型

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

场景说明：用户详情接口返回的单条实体数据，代表日常开发中的小型JSON场景。

3.1.2 中JSON数据模型

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条用户数据user.setId(1L);user.setName(RandomUtil.randomString(100));// ... 其他字段赋值users.add(user);});
}

场景说明：分页查询返回的列表数据（20条记录），代表中等规模JSON场景。

3.1.3 大JSON数据模型

@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内容，约100KBprivate Date publishTime;
}@Setup
public void setup() throws IOException {article.setHtmlContent(new String(Files.readAllBytes(Paths.get("article.html"))));
}

场景说明：博客系统文章详情页的富文本数据，代表大型JSON场景。

四、序列化性能测试结果与分析

4.1 小JSON序列化性能（单位：ops/s）

工具名称	测试得分	百分制评分
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

关键结论：

• FastJson2性能优势显著，吞吐量达1365万次/秒，较FastJson提升60.6%

• Hutool-JSON性能垫底，仅为FastJson2的3.2%，不建议在性能敏感场景使用

4.2 中JSON序列化性能（单位：ops/s）

工具名称	测试得分	百分制评分
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

关键结论：

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

• 数据规模增大后，Hutool-JSON性能劣势进一步放大，吞吐量仅1万次/秒

4.3 大JSON序列化性能（单位：ops/s）

工具名称	测试得分	百分制评分
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

关键结论：

• Jackson在大文本场景中表现突出，吞吐量达1.34万次/秒，较FastJson2提升38.8%

• FastJson2性能较中小规模场景下降63.6%，反映其在大文本处理上的优化空间

五、反序列化性能测试结果与分析

5.1 小JSON反序列化性能（单位：ops/s）

工具名称	测试得分	较自身序列化变化	百分制评分
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

关键结论：

• Gson反序列化性能较自身序列化提升4.5倍，展现出差异化优势

• FastJson2仍保持绝对领先，但反序列化性能较序列化下降14.6%

5.2 中JSON反序列化性能（单位：ops/s）

工具名称	测试得分	较自身序列化变化	百分制评分
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

关键结论：

• FastJson2反序列化性能较自身序列化提升近2倍，体现其架构优化优势

• Jackson反序列化性能不升反降，可能与其树状解析模型有关

5.3 大JSON反序列化性能（单位：ops/s）

工具名称	测试得分	较自身序列化变化	百分制评分
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

关键结论：

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

• Jackson性能大幅下降65.6%，反映其在复杂文本解析时的性能瓶颈

六、综合性能排行榜与选型建议

6.1 综合评分体系（6项指标加权求和）

工具名称	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	总分	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 工程实践选型指南

6.2.1 高性能场景（推荐FastJson2）

• 适用场景：高并发接口、实时数据处理、金融交易系统

• 优势：6项指标中5项排名第一，综合性能领先FastJson 43.8%

• 注意事项：需关注官方版本更新（当前2.0.52已修复多数安全漏洞）

6.2.2 稳定性场景（推荐Jackson）

• 适用场景：企业级应用、微服务架构、Spring Boot生态项目

• 优势：大JSON序列化性能第一，与Spring框架深度集成

• 最佳实践：配合ObjectMapper自定义序列化规则，优化复杂对象解析

6.2.3 安全敏感场景（谨慎使用FastJson）

• 风险提示：FastJson 1.x版本存在历史安全漏洞（CVE-2017-18349等）

• 替代方案：优先选择Jackson或Gson，配合白名单机制增强安全性

6.2.4 轻量级场景（谨慎评估Hutool-JSON）

• 适用范围：小型工具类项目、非性能敏感的辅助模块

• 限制条件：综合性能仅为FastJson2的7.4%，不建议核心链路使用

七、测试局限性与未来工作

1. 测试场景局限性：

   • 未覆盖极端格式（如嵌套超过100层的JSON）

   • 未测试跨平台性能差异（如Windows与Linux环境）

2. 未来优化方向：

   • 增加JSONiter、Moshi等工具对比

   • 引入GC日志分析，评估不同工具的内存开销

   • 测试异步解析模式下的性能表现

作者注：本文测试结果基于特定环境与版本，实际工程选型需结合业务场景、安全要求与团队技术栈综合评估。性能数据可作为参考，但不应作为唯一决策依据。