你好，我是戴铭。

在 iOS 开发中，我们都会碰到这样的问题：不同团队开发的库需要进行数据通信，而通信数据规范通常很难确定。今天，我们就来聊聊如何高效地解决这个问题吧。

同一个编程语言之间的数据通信非常简单，因为数据的规范都是相同的，所以输入和输出不需要做任何转换。但是，在不同编程语言之间进行数据通信，就会比较麻烦了。比如，一种语言按照自身的标准规范输出了一份数据，另一门语言接收到时需要依据自身编程语言标准进行数据对齐。

对齐一门语言的数据或许你还能够接受，但是如果对接的语言多了，你就需要写很多份能够与之对应的数据对齐转换代码。编写和维护的成本可想而知，那么目前有没有一种通用，而且各个编程语言都能支持的数据格式呢？

答案是有的。这个数据格式，就是我今天要跟你聊的 JSON。

接下来，在今天这篇文章中，我会先和你聊聊什么是 JSON；然后，再和你说说 JSON 的使用场景，以及 iOS 里是如何解析 JSON 的；最后，再和你分析如何提高 JSON 的解析性能。

什么是 JSON？

JSON，是 JavaScript Object Notation 的缩写。其实，JSON 最初是被设计为 JavaScript 语言的一个子集，但最终因为和编程语言无关，所以成为了一种开放标准的常见数据格式。

虽然 JSON 源于 JavaScript，但到目前很多编程语言都有了 JSON 解析的库，包括 C、C++、Java、Perl、Python 等等。除此之外，还有很多编程语言内置了 JSON 生成和解析的方法，比如 PHP 在 5.2 版本开始内置了 json_encode() 方法，可以将 PHP 里的 Array 直接转化成 JSON。转换代码如下：

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$arr = array(array(7,11,21));

echo json_encode($arr)."<br>";

 $dic = array('name1' => 'val1', 'name2' => 'val2');

echo json_encode($dic)

输出结果如下：

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[[7,11,21]]

{"name1":"val1","name2":"val2"}

如上所示，生成了两个 JSON 对象，第一个解析完后就是一个二维数组，第二个解析完后就是一个字典。有了编程语言内置方法解析和生成 JSON 的支持，JSON 成为了理想的数据交换格式。

通过上面生成的 JSON 可以看出，JSON 这种文本数据交换格式易读，且结构简单。

JSON 基于两种结构：

  • 名字 / 值对集合：这种结构在其他编程语言里被实现为对象、字典、Hash 表、结构体或者关联数组。
  • 有序值列表：这种结构在其他编程语言里被实现为数组、向量、列表或序列。

各种编程语言都以某种形式支持着这两种结构。比如，PHP 的 Array 既支持名字 / 值对集合又支持有序值列表；在 Swift 里键值集合就是字典，有序值列表就是数组。名字 / 值对集合在 JSON 和 JavaScript 里都被称为对象。JSON 语法图以及说明，你可以在 JSON 官网查看。在这里，我只列出了几个用的比较多的语法图。


如上面语法图所示，对象是以左大括号开头和右大括号结尾，名字后面跟冒号，名字 / 值对用逗号分隔。比如：

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{"name1":"val1","name2":"val2"}

有序值列表在 JSON 和 JavaScript 里都叫数组，其语法图如下：


可以看出数组是以左中括号开头，以右中括号结尾，值以逗号分隔。数组代码如下所示：

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[[7,11,21]]

语法图中值的语法图如下：


可以看出，值可以是字符串、数字、对象、数组、布尔值 ture、布尔值 false、空值。根据这个语法，JSON 可以通过实现对象和数组的嵌套来描述更为复杂的数据结构。

JSON 是没有注释的，水平制表符、换行符、回车符都会被当做空格。字符串由双引号括起来，里面可以使零到多个 Unicode 字符序列，使用反斜杠来进行转义。

JSON 的使用场景

JSON 的数据结构和任何一门编程语言的语法结构比起来都要简单得多，但它能干的事情却一点儿也不少，甚至可以完整地描述出一门编程语言的代码逻辑。比如，下面的这段 JavaScript 代码：

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if (hour < 18) {

  greeting = "Good day";

}

这段 JavaScript 代码的逻辑是，当 hour 变量小于 18 时，greeting 设置为 Good day 字符串，根据 JavaScript 的语法规则，完整逻辑的语法树结构可以通过 JSON 描述出来。对应的 JSON，如下：

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{

  "type": "Program",

  "body": [

    {

      "type": "IfStatement",

      "test": {

        "type": "BinaryExpression",

        "left": {

          "type": "Identifier",

          "name": "hour"

        },

        "operator": "<",

        "right": {

          "type": "Literal",

          "value": 18,

          "raw": "18"

        }

      },

      "consequent": {

        "type": "BlockStatement",

        "body": [

          {

            "type": "ExpressionStatement",

            "expression": {

              "type": "AssignmentExpression",

              "operator": "=",

              "left": {

                "type": "Identifier",

                "name": "greeting"

              },

              "right": {

                "type": "Literal",

                "value": "Good day",

                "raw": "\"Good day\""

              }

            }

          }

        ]

      },

      "alternate": null

    }

  ],

  "sourceType": "module"

}

从上面的 JSON 代码可以看出，每个语法树节点都是一个 JSON 对象，同级节点使用的是 JSON 数组。JavaScript 语法规则标准可以在Ecma 网站上找到。

比如下面这段 JavaScript 代码：

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button.onclick = function() {

    var name = realname('Tom');

    if(name.length >= 5) {

        show();

    }

}

上面这段 JavaScript 代码对应的语法树如下图所示：


JavaScript 编程语言的语法树能够使用 JSON 来描述，其他编程语言同样也可以，比如 Objective-C 或 Swift，都能够生成自己的语法树结构，转成 JSON 后能够在运行期被动态地识别。因此，App 的业务逻辑动态化就不仅限于使用 JavaScript 这一门语言来编写，而是可以选择使用其他你熟悉的语言。

JSON 不仅可以描述业务数据使得业务数据能够动态更新，还可以用来描述业务逻辑，以实现业务逻辑的动态化，除此之外还可以用来描述页面布局。比如，我以前就做过这么一件事儿：解析一个 H5 页面编辑器生成的 JSON，将 JSON 对应生成 iOS 原生界面布局代码。我当时是用 Swift 语言来编写这个项目的，完整代码在这里。

在这个项目中，对 JSON 的解析使用的是系统自带的 JSONDecoder 的 decode 方法，具体代码如下：

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let jsonData = jsonString.data(using: .utf8)!

let decoder = JSONDecoder()

let jsonModel = try! decoder.decode(H5Editor.self, from: jsonData)

上面代码中的，H5Editor 是一个结构体，能够记录 JSON 解析后的字典和数组。H5Editor 结构体完整定义，请点击这里的链接。

那么，JSONDecoder 的 decode 方法到底是怎么解析 JSON 的呢？在我看来，了解这一过程的最好方式，就是直接看看它在 Swift 源码里是怎么实现的。

JSONDecoder 如何解析 JSON？

JSONDecoder 的代码，你可以在 Swift 的官方 GitHub 上查看。

接下来，我先跟你说下解析 JSON 的入口，JSONDecoder 的 decode 方法。下面是 decode 方法的定义代码：

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open func decode<T : Decodable>(_ type: T.Type, from data: Data) throws -> T {

    let topLevel: Any

    do {

       topLevel = try JSONSerialization.jsonObject(with: data)

    } catch {

        throw DecodingError.dataCorrupted(DecodingError.Context(codingPath: [], debugDescription: "The given data was not valid JSON.", underlyingError: error))

    }

    // JSONDecoder 的初始化

    let decoder = __JSONDecoder(referencing: topLevel, options: self.options)

    // 从顶层开始解析 JSON

    guard let value = try decoder.unbox(topLevel, as: type) else {

        throw DecodingError.valueNotFound(type, DecodingError.Context(codingPath: [], debugDescription: "The given data did not contain a top-level value."))

    }

     return value

}

接下来，我们通过上面的代码一起来看看 decode 方法是如何解析 JSON 的。

上面 decode 方法入参 T.type 的 T 是一个泛型，具体到解析 H5 页面编辑器生成的 JSON 的例子，就是 H5Editor 结构体；入参 data 就是 JSON 字符串转成的 Data 数据。

decode 方法在解析完后会将解析到的数据保存到传入的结构体中，然后返回。在 decode 方法里可以看到，对于传入的 Data 数据会首先通过 JSONSerialization 方法转化成 topLevel 原生对象，然后 topLevel 原生对象通过 JSONDecoder 初始化成一个 JSONDecoder 对象，最后使用 JSONDecoder 的 unbox 方法将数据和传入的结构体对应上，并保存在结构体里进行返回。

可以看出，目前 JSONSerialization 已经能够很好地解析 JSON，JSONDecoder 将其包装以后，通过 unbox 方法使得 JSON 解析后能很方便地匹配 JSON 数据结构和 Swift 原生结构体。

试想一下，如果要将 JSON 应用到更大的场景时，比如对编程语言的描述或者界面布局的描述，其生成的 JSON 文件可能会很大，并且对这种大 JSON 文件解析性能的要求也会更高。那么，有比 JSONSerialization 性能更好的解析 JSON 的方法吗？

提高 JSON 解析性能

2019 年 2 月，Geoff Langdale 和 Daniel Lemire 发布了 simdjson。simdjson 是一款他们研究了很久的快速 JSON 解析器，号称每秒可解析千兆字节 JSON 文件。simdjson 和其他 JSON 解析器对比如下图所示：


可以看出，只有 simdjson 能够达到每秒千兆字节级别，并且远远高于其他 JSON 解析器。那么，simdjson 是怎么做到的呢？接下来，我通过 simdjson 解析 JSON 的两个阶段来跟你说明下这个问题。

**第一个阶段，**使用 simdjson 去发现需要 JSON 里重要的字符集，比如大括号、中括号、逗号、冒号等，还有类似 true、false、null、数字这样的原子字符集。第一个阶段是没有分支处理的，这个阶段与词法分析非常类似。

**第二个阶段，**simdjson 也没有做分支处理，而是采用的堆栈结构，嵌套关系使用 goto 的方式进行导航。simdjson 通过索引可以处理所有输入的 JSON 内容而无需使用分支，这都归功于聪明的条件移动操作，使得遍历过程变得高效了很多。

通过 simdjson 解析 JSON 的两个阶段可以看出，simdjson 的主要思路是尽可能地以最高效的方式将 JSON 这种可读性高的数据格式转换为计算机能更快理解的数据格式。

为了达到快速解析的目的，simdjson 在第一个阶段一次性使用了 64 字节输入进行大规模的数据操作，检查字符和字符类时以及当获得掩码应用变换时以 64 位进行位操作。这种方式，对于大的 JSON 数据解析性能提升是非常明显的。

如果你想更详细地了解这两个阶段的解析思路，可以查看这篇论文“Parsing Gigabytes of JSON per Second”。其实，simdjson 就是对这篇论文的实现，你可以在GitHub上查看具体的实现代码。在我看来，一边看论文，一边看对应的代码实现，不失为一种高效的学习方式。

而如果你想要在工程中使用 simdjson 的话，直接使用它提供的一个简单接口即可。具体的使用代码如下：

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#include "simdjson/jsonparser.h"

 /...

 const char * filename = ... // JSON 文件

std::string_view p = get_corpus(filename);

ParsedJson pj = build_parsed_json(p); // 解析方法

// you no longer need p at this point, can do aligned_free((void*)p.data())

if( ! pj.isValid() ) {

    // 出错处理

}

aligned_free((void*)p.data());

小结

在今天这篇文章中，我和你分享了什么是 JSON，JSON 的使用场景，以及 simdjson 这个开源 JSON 解析库。simdjson 能够极大地提高 JSON 解析性能，你也可以非常方便地把它用到自己的工程中。

当需要对现有方案进行优化时，有的人会利用自己扎实的计算机基础知识找出更优秀的解决方案，而有的人只能等待更优秀的解决方案的出现。simdjson 的作者明显就属于前者，而我们也要不断充实自己的基础知识，努力成为这其中的一员。

课后小作业

对于 JSON 的解析库，我今天只和你分析了系统自带的 JSONSerialization 和 simdjson。那么，我想请你说说你目前使用的 JSON 解析库是什么，以及它是如何解析 JSON 的，性能又如何呢？

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