孟斌
sonic是一个由字节跳动开发并开源的 JSON 解析库，由 JIT （即时编译）和 SIMD （单指令流多数据流）来加速序列化/反序列化。
特色
- 运行时对象绑定，无需代码生成
- 完备的JSON操作API
- 快、更快，还要快
设计实现
- 针对编解码动态汇编的函数调用开销，使用 JIT 技术在运行时组装与模式对应的字节码（汇编指令），最终将其以 Golang 函数的形式缓存在堆外内存上。
- 针对大数据和小数据共存的实际场景，使用预处理判断（字符串大小、浮点数精度等）将 SIMD 与标量指令相结合，从而实现对实际情况的最佳适应。
- 对于 Golang 语言编译优化的不足，决定使用 C/Clang 编写和编译核心计算函数，并且开发了一套 asm2asm 工具，将经过充分优化的 x86 汇编代码转换为 Plan9 格式，最终加载到 Golang 运行时中。
- 考虑到解析和跳过解析之间的速度差异很大， 惰性加载机制当然也在 AST 解析器中使用了，但以一种更具适应性和高效性的方式来降低多键查询的开销。
在细节上，进行了一些进一步的优化：
- 由于 Golang 中的原生汇编函数不能被内联，其成本甚至超过了 C 编译器的优化所带来的改善。所以在 JIT 中重新实现了一组轻量级的函数调用：
- 全局函数表+静态偏移量，用于调用指令
- 使用寄存器传递参数
Sync.Map一开始被用来缓存编解码器，但是对于准静态（读远多于写），元素较少（通常不足几十个）的场景，它的性能并不理想，所以使用开放寻址哈希和 RCU 技术重新实现了一个高性能且并发安全的缓存。
Benchmarks
sonic Benchmark结果在这里。
对于所有大小的json和所有使用场景， Sonic表现均为最佳。
使用
以下是一个使用 Sonic 进行 JSON 解析的简单示例：
package main
import (
"fmt"
"github.com/bytedance/sonic"
)
func main() {
data := []byte(`{"name":"John", "age":30, "city":"New York"}`)
var result map[string]interface{}
err := sonic.Unmarshal(data, &result)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println(result)
}
在这个示例中，我们首先定义了一个 JSON 字符串，然后使用sonic.Unmarshal函数将其解析为一个map[string]interface{}类型的变量。
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