ObjectMapper，别再像个二货一样一直new了！

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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;
}

这种代码就在 CV 工程师手中遍地开了花，神奇！！！

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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，我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。

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。

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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：

• 直接在方法里 new ObjectMapper
• 在全局共享一个 ObjectMapper
• 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();
    }
}

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

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。

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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