objectmapper和jsonobject,objectmapper 对象转json
00-1010前言：这段代码有问题吗？JMH测试结果结束
00-1010自从国内fastjson频频打雷之后，杰克逊json的使用越来越广泛。尤其是spring家族已经把它作为默认的JSON处理包，jackson的使用次数正在爆炸。
很多同学发现jackson没有fastjson的JSON.parseObjec这样的方法，真的看起来很快。要解析json，您必须创建一个ObjectMapper来处理真正的解析操作。
就像下面这样。
public String getCarString(Car Car){ object mapper object mapper=new object mapper()；string str=object mapper . writevalueasstring(car)；返回字符串；}这种代码在CV工程师手里遍地开花。
太神奇了。
00-1010你要说有毛病，真的能正确执行。要说没事，在追求成绩的同学眼里肯定是十恶不赦的代码。
通用工具类是单例的和线程安全的。ObjectMapper也不例外。它还是线程安全的，您可以毫无问题地并发执行它。
这段代码ObjectMapper将在每次调用方法时生成一个。除了造成后辈一定的内存浪费之外，执行时间有没有瑕疵？
新与不新真有那么大区别吗？
有一次，xjjdog隐晦地指出了一个被频繁调用的代码问题，他的朋友们怒吼着拿出了证据。
证据？我们必须跳出Java中的基准工具JMH来寻找答案。
JMH(Java Micro Benchmark hark ness)就是这样一个可以进行基准测试的工具。如果您通过我们的一系列工具找到了热代码，如果您想测试其性能数据并评估改进，您可以将它交给JMH。其测量精度非常高，可达纳秒级。
JMH是一个jar包，它非常类似于JUnit，一个单元测试框架，并且可以针对一些基本配置进行注释。其中许多配置可以由main方法的OptionsBuilder设置。
上图显示了一个典型的JMH程序的内容。通过启动多个进程和线程，先预热，再迭代，最后汇总所有测试数据进行分析。在执行前后，还可以按照粒度进行一些前后操作的处理。
00-1010为了测试上述场景，我们创建了以下基准测试类。分为三个测试场景：
在直接方法中，新的ObjectMapper使用ThreadLocal全局共享一个ObjectMapper，每个线程都有一个ObjectMapper。
这种测试是cpu密集型的。我的cpu有10个核心，直接分配了10个线程的并发。测试期间，cpu满负荷运行。
@BenchmarkMode({Mode。throughput })@ output time unit(time unit。秒)@State(范围。Thread)@Warmup(迭代次数=5，时间=1，时间单位=时间单位。秒)@Measurement(迭代次数=5，时间=1，时间单位=时间单位)。秒)@ Fork(1)@ Threads(10)public class ObjectMapperTest { String JSON= { color : Black ， type : BMW }@State(范围。Benchmark)公共静态类benchmark state { object mapper GLOBAL _ MAP=new object mapper()；ThreadLocalObjectMapper GLOBAL _ MAP _ THREAD=new THREAD local()；} @基准公共地图globalTest(BenchmarkState state)抛出异常{ Map map=state。GLOBAL_MAP.readValue(json，map . class)；返回地图；} @基准公开地图globalTestThreadLocal(Benc
hmarkState 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(); }}测试结果如下。
Benchmark Mode Cnt Score Error UnitsObjectMapperTest.globalTest thrpt 5 25125094.559 ± 1754308.010 ops/sObjectMapperTest.globalTestThreadLocal thrpt 5 31780573.549 ± 7779240.155 ops/sObjectMapperTest.localTest thrpt 5 2131394.345 ± 216974.682 ops/s
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。
以上就是使用ObjectMapper解析json不用一直new了的详细内容，更多关于ObjectMapper解析json的资料请关注盛行IT其它相关文章！
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