mirror of
https://github.com/superseriousbusiness/gotosocial
synced 2024-12-20 09:43:26 +00:00
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# Sonic
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[English](README.md) | 中文
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一个速度奇快的 JSON 序列化/反序列化库,由 JIT (即时编译)和 SIMD (单指令流多数据流)加速。
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## 依赖
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- Go 1.15~1.20
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- Linux/MacOS/Windows
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- Amd64 架构
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## 特色
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- 运行时对象绑定,无需代码生成
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- 完备的 JSON 操作 API
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- 快,更快,还要更快!
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## 基准测试
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对于**所有大小**的 json 和**所有使用场景**, **Sonic 表现均为最佳**。
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- [中型](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/decoder/testdata_test.go#L19) (13kB, 300+ 键, 6 层)
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```powershell
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goversion: 1.17.1
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goos: darwin
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goarch: amd64
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cpu: Intel(R) Core(TM) i9-9880H CPU @ 2.30GHz
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BenchmarkEncoder_Generic_Sonic-16 32393 ns/op 402.40 MB/s 11965 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Generic_Sonic_Fast-16 21668 ns/op 601.57 MB/s 10940 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Generic_JsonIter-16 42168 ns/op 309.12 MB/s 14345 B/op 115 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Generic_GoJson-16 65189 ns/op 199.96 MB/s 23261 B/op 16 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Generic_StdLib-16 106322 ns/op 122.60 MB/s 49136 B/op 789 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Binding_Sonic-16 6269 ns/op 2079.26 MB/s 14173 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Binding_Sonic_Fast-16 5281 ns/op 2468.16 MB/s 12322 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Binding_JsonIter-16 20056 ns/op 649.93 MB/s 9488 B/op 2 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Binding_GoJson-16 8311 ns/op 1568.32 MB/s 9481 B/op 1 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Binding_StdLib-16 16448 ns/op 792.52 MB/s 9479 B/op 1 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_Sonic-16 6681 ns/op 1950.93 MB/s 12738 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_Sonic_Fast-16 4179 ns/op 3118.99 MB/s 10757 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_JsonIter-16 9861 ns/op 1321.84 MB/s 14362 B/op 115 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_GoJson-16 18850 ns/op 691.52 MB/s 23278 B/op 16 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_StdLib-16 45902 ns/op 283.97 MB/s 49174 B/op 789 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_Sonic-16 1480 ns/op 8810.09 MB/s 13049 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_Sonic_Fast-16 1209 ns/op 10785.23 MB/s 11546 B/op 4 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_JsonIter-16 6170 ns/op 2112.58 MB/s 9504 B/op 2 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_GoJson-16 3321 ns/op 3925.52 MB/s 9496 B/op 1 allocs/op
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BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_StdLib-16 3739 ns/op 3486.49 MB/s 9480 B/op 1 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Generic_Sonic-16 66812 ns/op 195.10 MB/s 57602 B/op 723 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Generic_Sonic_Fast-16 54523 ns/op 239.07 MB/s 49786 B/op 313 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Generic_StdLib-16 124260 ns/op 104.90 MB/s 50869 B/op 772 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Generic_JsonIter-16 91274 ns/op 142.81 MB/s 55782 B/op 1068 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Generic_GoJson-16 88569 ns/op 147.17 MB/s 66367 B/op 973 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Binding_Sonic-16 32557 ns/op 400.38 MB/s 28302 B/op 137 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Binding_Sonic_Fast-16 28649 ns/op 455.00 MB/s 24999 B/op 34 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Binding_StdLib-16 111437 ns/op 116.97 MB/s 10576 B/op 208 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Binding_JsonIter-16 35090 ns/op 371.48 MB/s 14673 B/op 385 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Binding_GoJson-16 28738 ns/op 453.59 MB/s 22039 B/op 49 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_Sonic-16 12321 ns/op 1057.91 MB/s 57233 B/op 723 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_Sonic_Fast-16 10644 ns/op 1224.64 MB/s 49362 B/op 313 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_StdLib-16 57587 ns/op 226.35 MB/s 50874 B/op 772 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_JsonIter-16 38666 ns/op 337.12 MB/s 55789 B/op 1068 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_GoJson-16 30259 ns/op 430.79 MB/s 66370 B/op 974 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_Sonic-16 5965 ns/op 2185.28 MB/s 27747 B/op 137 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_Sonic_Fast-16 5170 ns/op 2521.31 MB/s 24715 B/op 34 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_StdLib-16 27582 ns/op 472.58 MB/s 10576 B/op 208 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_JsonIter-16 13571 ns/op 960.51 MB/s 14685 B/op 385 allocs/op
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BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_GoJson-16 10031 ns/op 1299.51 MB/s 22111 B/op 49 allocs/op
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BenchmarkGetOne_Sonic-16 3276 ns/op 3975.78 MB/s 24 B/op 1 allocs/op
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BenchmarkGetOne_Gjson-16 9431 ns/op 1380.81 MB/s 0 B/op 0 allocs/op
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BenchmarkGetOne_Jsoniter-16 51178 ns/op 254.46 MB/s 27936 B/op 647 allocs/op
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BenchmarkGetOne_Parallel_Sonic-16 216.7 ns/op 60098.95 MB/s 24 B/op 1 allocs/op
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BenchmarkGetOne_Parallel_Gjson-16 1076 ns/op 12098.62 MB/s 0 B/op 0 allocs/op
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BenchmarkGetOne_Parallel_Jsoniter-16 17741 ns/op 734.06 MB/s 27945 B/op 647 allocs/op
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BenchmarkSetOne_Sonic-16 9571 ns/op 1360.61 MB/s 1584 B/op 17 allocs/op
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BenchmarkSetOne_Sjson-16 36456 ns/op 357.22 MB/s 52180 B/op 9 allocs/op
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BenchmarkSetOne_Jsoniter-16 79475 ns/op 163.86 MB/s 45862 B/op 964 allocs/op
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BenchmarkSetOne_Parallel_Sonic-16 850.9 ns/op 15305.31 MB/s 1584 B/op 17 allocs/op
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BenchmarkSetOne_Parallel_Sjson-16 18194 ns/op 715.77 MB/s 52247 B/op 9 allocs/op
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BenchmarkSetOne_Parallel_Jsoniter-16 33560 ns/op 388.05 MB/s 45892 B/op 964 allocs/op
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```
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- [小型](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testdata/small.go) (400B, 11 个键, 3 层)
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![small benchmarks](./docs/imgs/bench-small.png)
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- [大型](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testdata/twitter.json) (635kB, 10000+ 个键, 6 层)
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![large benchmarks](./docs/imgs/bench-large.png)
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要查看基准测试代码,请参阅 [bench.sh](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/bench.sh) 。
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## 工作原理
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请参阅 [INTRODUCTION_ZH_CN.md](./docs/INTRODUCTION_ZH_CN.md).
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## 使用方式
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### 序列化/反序列化
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默认的行为基本上与 `encoding/json` 相一致,除了 HTML 转义形式(参见 [Escape HTML](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/README.md#escape-html)) 和 `SortKeys` 功能(参见 [Sort Keys](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/README.md#sort-keys))**没有**遵循 [RFC8259](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8259) 。
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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var data YourSchema
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// Marshal
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output, err := sonic.Marshal(&data)
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// Unmarshal
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err := sonic.Unmarshal(output, &data)
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```
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### 流式输入输出
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Sonic 支持解码 `io.Reader` 中输入的 json,或将对象编码为 json 后输出至 `io.Writer`,以处理多个值并减少内存消耗。
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- 编码器
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```go
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var o1 = map[string]interface{}{
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"a": "b",
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}
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var o2 = 1
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var w = bytes.NewBuffer(nil)
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var enc = sonic.ConfigDefault.NewEncoder(w)
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enc.Encode(o1)
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enc.Encode(o2)
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fmt.Println(w.String())
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// Output:
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// {"a":"b"}
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// 1
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```
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- 解码器
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```go
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var o = map[string]interface{}{}
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var r = strings.NewReader(`{"a":"b"}{"1":"2"}`)
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var dec = sonic.ConfigDefault.NewDecoder(r)
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dec.Decode(&o)
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dec.Decode(&o)
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fmt.Printf("%+v", o)
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// Output:
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// map[1:2 a:b]
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```
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|
### 使用 `Number` / `int64`
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic/decoder"
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var input = `1`
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var data interface{}
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// default float64
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dc := decoder.NewDecoder(input)
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dc.Decode(&data) // data == float64(1)
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// use json.Number
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dc = decoder.NewDecoder(input)
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dc.UseNumber()
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dc.Decode(&data) // data == json.Number("1")
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// use int64
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dc = decoder.NewDecoder(input)
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dc.UseInt64()
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dc.Decode(&data) // data == int64(1)
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root, err := sonic.GetFromString(input)
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// Get json.Number
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jn := root.Number()
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jm := root.InterfaceUseNumber().(json.Number) // jn == jm
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// Get float64
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fn := root.Float64()
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fm := root.Interface().(float64) // jn == jm
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```
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### 对键排序
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考虑到排序带来的性能损失(约 10% ), sonic 默认不会启用这个功能。如果你的组件依赖这个行为(如 [zstd](https://github.com/facebook/zstd)) ,可以仿照下面的例子:
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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import "github.com/bytedance/sonic/encoder"
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// Binding map only
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m := map[string]interface{}{}
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v, err := encoder.Encode(m, encoder.SortMapKeys)
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// Or ast.Node.SortKeys() before marshal
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var root := sonic.Get(JSON)
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err := root.SortKeys()
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```
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### HTML 转义
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考虑到性能损失(约15%), sonic 默认不会启用这个功能。你可以使用 `encoder.EscapeHTML` 选项来开启(与 `encoding/json.HTMLEscape` 行为一致)。
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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v := map[string]string{"&&":"<>"}
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ret, err := Encode(v, EscapeHTML) // ret == `{"\u0026\u0026":{"X":"\u003c\u003e"}}`
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```
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### 紧凑格式
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Sonic 默认将基本类型( `struct` , `map` 等)编码为紧凑格式的 JSON ,除非使用 `json.RawMessage` or `json.Marshaler` 进行编码: sonic 确保输出的 JSON 合法,但出于性能考虑,**不会**加工成紧凑格式。我们提供选项 `encoder.CompactMarshaler` 来添加此过程,
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### 打印错误
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如果输入的 JSON 存在无效的语法,sonic 将返回 `decoder.SyntaxError`,该错误支持错误位置的美化输出。
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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|
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"
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var data interface{}
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err := sonic.UnmarshalString("[[[}]]", &data)
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if err != nil {
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/* One line by default */
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println(e.Error()) // "Syntax error at index 3: invalid char\n\n\t[[[}]]\n\t...^..\n"
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/* Pretty print */
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|
if e, ok := err.(decoder.SyntaxError); ok {
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|
/*Syntax error at index 3: invalid char
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|
[[[}]]
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|
...^..
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|
*/
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|
print(e.Description())
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|||
|
} else if me, ok := err.(*decoder.MismatchTypeError); ok {
|
|||
|
// decoder.MismatchTypeError is new to Sonic v1.6.0
|
|||
|
print(me.Description())
|
|||
|
}
|
|||
|
}
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|
```
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#### 类型不匹配 [Sonic v1.6.0]
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如果给定键中存在**类型不匹配**的值, sonic 会抛出 `decoder.MismatchTypeError` (如果有多个,只会报告最后一个),但仍会跳过错误的值并解码下一个 JSON 。
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```go
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|
import "github.com/bytedance/sonic"
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|
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"
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var data = struct{
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|
A int
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|
B int
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}{}
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err := UnmarshalString(`{"A":"1","B":1}`, &data)
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|
println(err.Error()) // Mismatch type int with value string "at index 5: mismatched type with value\n\n\t{\"A\":\"1\",\"B\":1}\n\t.....^.........\n"
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|
fmt.Printf("%+v", data) // {A:0 B:1}
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```
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### `Ast.Node`
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Sonic/ast.Node 是完全独立的 JSON 抽象语法树库。它实现了序列化和反序列化,并提供了获取和修改通用数据的鲁棒的 API。
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#### 查找/索引
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通过给定的路径搜索 JSON 片段,路径必须为非负整数,字符串或 `nil` 。
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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input := []byte(`{"key1":[{},{"key2":{"key3":[1,2,3]}}]}`)
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// no path, returns entire json
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|
root, err := sonic.Get(input)
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raw := root.Raw() // == string(input)
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// multiple paths
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root, err := sonic.Get(input, "key1", 1, "key2")
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sub := root.Get("key3").Index(2).Int64() // == 3
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```
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|
**注意**:由于 `Index()` 使用偏移量来定位数据,比使用扫描的 `Get()` 要快的多,建议尽可能的使用 `Index` 。 Sonic 也提供了另一个 API, `IndexOrGet()` ,以偏移量为基础并且也确保键的匹配。
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#### 修改
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使用 ` Set()` / `Unset()` 修改 json 的内容
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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// Set
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exist, err := root.Set("key4", NewBool(true)) // exist == false
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alias1 := root.Get("key4")
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println(alias1.Valid()) // true
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alias2 := root.Index(1)
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println(alias1 == alias2) // true
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// Unset
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exist, err := root.UnsetByIndex(1) // exist == true
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|
println(root.Get("key4").Check()) // "value not exist"
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```
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|
#### 序列化
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|
要将 `ast.Node` 编码为 json ,使用 `MarshalJson()` 或者 `json.Marshal()` (必须传递指向节点的指针)
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```go
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import (
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"encoding/json"
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|
"github.com/bytedance/sonic"
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|
)
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|
buf, err := root.MarshalJson()
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println(string(buf)) // {"key1":[{},{"key2":{"key3":[1,2,3]}}]}
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|
exp, err := json.Marshal(&root) // WARN: use pointer
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|
println(string(buf) == string(exp)) // true
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```
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#### APIs
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- 合法性检查: `Check()`, `Error()`, `Valid()`, `Exist()`
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- 索引: `Index()`, `Get()`, `IndexPair()`, `IndexOrGet()`, `GetByPath()`
|
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- 转换至 go 内置类型: `Int64()`, `Float64()`, `String()`, `Number()`, `Bool()`, `Map[UseNumber|UseNode]()`, `Array[UseNumber|UseNode]()`, `Interface[UseNumber|UseNode]()`
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- go 类型打包: `NewRaw()`, `NewNumber()`, `NewNull()`, `NewBool()`, `NewString()`, `NewObject()`, `NewArray()`
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- 迭代: `Values()`, `Properties()`, `ForEach()`, `SortKeys()`
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- 修改: `Set()`, `SetByIndex()`, `Add()`
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## 兼容性
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由于开发高性能代码的困难性, Sonic **不**保证对所有环境的支持。对于在不同环境中使用 Sonic 构建应用程序的开发者,我们有以下建议:
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- 在 **Mac M1** 上开发:确保在您的计算机上安装了 Rosetta 2,并在构建时设置 `GOARCH=amd64` 。 Rosetta 2 可以自动将 x86 二进制文件转换为 arm64 二进制文件,并在 Mac M1 上运行 x86 应用程序。
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- 在 **Linux arm64** 上开发:您可以安装 qemu 并使用 `qemu-x86_64 -cpu max` 命令来将 x86 二进制文件转换为 arm64 二进制文件。qemu可以实现与Mac M1上的Rosetta 2类似的转换效果。
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对于希望在不使用 qemu 下使用 sonic 的开发者,或者希望处理 JSON 时与 `encoding/JSON` 严格保持一致的开发者,我们在 `sonic.API` 中提供了一些兼容性 API
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- `ConfigDefault`: 在支持 sonic 的环境下 sonic 的默认配置(`EscapeHTML=false`,`SortKeys=false`等)。行为与具有相应配置的 `encoding/json` 一致,一些选项,如 `SortKeys=false` 将无效。
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- `ConfigStd`: 在支持 sonic 的环境下与标准库兼容的配置(`EscapeHTML=true`,`SortKeys=true`等)。行为与 `encoding/json` 一致。
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- `ConfigFastest`: 在支持 sonic 的环境下运行最快的配置(`NoQuoteTextMarshaler=true`)。行为与具有相应配置的 `encoding/json` 一致,某些选项将无效。
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## 注意事项
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### 预热
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由于 Sonic 使用 [golang-asm](https://github.com/twitchyliquid64/golang-asm) 作为 JIT 汇编器,这个库并不适用于运行时编译,第一次运行一个大型模式可能会导致请求超时甚至进程内存溢出。为了更好地稳定性,我们建议在运行大型模式或在内存有限的应用中,在使用 `Marshal()/Unmarshal()` 前运行 `Pretouch()`。
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```go
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import (
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"reflect"
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"github.com/bytedance/sonic"
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"github.com/bytedance/sonic/option"
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)
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func init() {
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var v HugeStruct
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// For most large types (nesting depth <= option.DefaultMaxInlineDepth)
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err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v))
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// with more CompileOption...
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err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v),
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// If the type is too deep nesting (nesting depth > option.DefaultMaxInlineDepth),
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// you can set compile recursive loops in Pretouch for better stability in JIT.
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option.WithCompileRecursiveDepth(loop),
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// For a large nested struct, try to set a smaller depth to reduce compiling time.
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option.WithCompileMaxInlineDepth(depth),
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)
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}
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```
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### 拷贝字符串
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当解码 **没有转义字符的字符串**时, sonic 会从原始的 JSON 缓冲区内引用而不是复制到新的一个缓冲区中。这对 CPU 的性能方面很有帮助,但是可能因此在解码后对象仍在使用的时候将整个 JSON 缓冲区保留在内存中。实践中我们发现,通过引用 JSON 缓冲区引入的额外内存通常是解码后对象的 20% 至 80% ,一旦应用长期保留这些对象(如缓存以备重用),服务器所使用的内存可能会增加。我们提供了选项 `decoder.CopyString()` 供用户选择,不引用 JSON 缓冲区。这可能在一定程度上降低 CPU 性能。
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### 传递字符串还是字节数组?
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为了和 `encoding/json` 保持一致,我们提供了传递 `[]byte` 作为参数的 API ,但考虑到安全性,字符串到字节的复制是同时进行的,这在原始 JSON 非常大时可能会导致性能损失。因此,你可以使用 `UnmarshalString()` 和 `GetFromString()` 来传递字符串,只要你的原始数据是字符串,或**零拷贝类型转换**对于你的字节数组是安全的。我们也提供了 `MarshalString()` 的 API ,以便对编码的 JSON 字节数组进行**零拷贝类型转换**,因为 sonic 输出的字节始终是重复并且唯一的,所以这样是安全的。
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### 加速 `encoding.TextMarshaler`
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为了保证数据安全性, `sonic.Encoder` 默认会对来自 `encoding.TextMarshaler` 接口的字符串进行引用和转义,如果大部分数据都是这种形式那可能会导致很大的性能损失。我们提供了 `encoder.NoQuoteTextMarshaler` 选项来跳过这些操作,但你**必须**保证他们的输出字符串依照 [RFC8259](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8259) 进行了转义和引用。
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### 泛型的性能优化
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在 **完全解析**的场景下, `Unmarshal()` 表现得比 `Get()`+`Node.Interface()` 更好。但是如果你只有特定 JSON 的部分模式,你可以将 `Get()` 和 `Unmarshal()` 结合使用:
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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node, err := sonic.GetFromString(_TwitterJson, "statuses", 3, "user")
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var user User // your partial schema...
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err = sonic.UnmarshalString(node.Raw(), &user)
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```
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甚至如果你没有任何模式,可以用 `ast.Node` 代替 `map` 或 `interface` 作为泛型的容器:
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```go
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import "github.com/bytedance/sonic"
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root, err := sonic.GetFromString(_TwitterJson)
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user := root.GetByPath("statuses", 3, "user") // === root.Get("status").Index(3).Get("user")
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err = user.Check()
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// err = user.LoadAll() // only call this when you want to use 'user' concurrently...
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go someFunc(user)
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```
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为什么?因为 `ast.Node` 使用 `array` 来存储其子节点:
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- 在插入(反序列化)和扫描(序列化)数据时,`Array` 的性能比 `Map` **好得多**;
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- **哈希**(`map[x]`)的效率不如**索引**(`array[x]`)高效,而 `ast.Node` 可以在数组和对象上使用索引;
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- 使用 `Interface()` / `Map()` 意味着 sonic 必须解析所有的底层值,而 `ast.Node` 可以**按需解析**它们。
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**注意**:由于 `ast.Node` 的惰性加载设计,其**不能**直接保证并发安全性,但你可以调用 `Node.Load()` / `Node.LoadAll()` 来实现并发安全。尽管可能会带来性能损失,但仍比转换成 `map` 或 `interface{}` 更为高效。
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## 社区
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Sonic 是 [CloudWeGo](https://www.cloudwego.io/) 下的一个子项目。我们致力于构建云原生生态系统。
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