背景和目的
本文介绍了几个常用的序列化和反序列化库，包括System.Text.Json、Newtonsoft.Json、 Protobuf-Net、MessagePack-Net，我们将对这些库进行性能测评
性能测试
测评电脑配置
准备工作
0、导入Nuget包
1、性能测试函数
IObservable<object> Measure(Action action, int times = 5)
{
return Enumerable.Range(1, times).Select(i =>
{
var sw = Stopwatch.StartNew();
long memory1 = GC.GetTotalMemory(true);
long allocate1 = GC.GetTotalAllocatedBytes(true);
{
action();
}
long allocate2 = GC.GetTotalAllocatedBytes(true);
long memory2 = GC.GetTotalMemory(true);
sw.Stop();
return new
{
次数 = i,
分配内存 = (allocate2 - allocate1).ToString("N0"),
内存提高 = (memory2 - memory1).ToString("N0"),
耗时 = sw.ElapsedMilliseconds,
};
}).ToObservable();
}
这个测量函数的它的作用
然后，对于每次操作，它创建并返回一个新的匿名对象，该对象包含以下属性：
2、生成随机数据的函数
IEnumerable<User> WriteData()
{
var data = new Bogus.Faker<User>()
.RuleFor(x => x.Id, x => x.IndexFaker + 1)
.RuleFor(x => x.Gender, x => x.Person.Gender)
.RuleFor(x => x.FirstName, (x, u) => x.Name.FirstName(u.Gender))
.RuleFor(x => x.LastName, (x, u) => x.Name.LastName(u.Gender))
.RuleFor(x => x.Email, (x, u) => x.Internet.Email(u.FirstName, u.LastName))
.RuleFor(x => x.BirthDate, x => x.Person.DateOfBirth)
.RuleFor(x => x.Company, x => x.Person.Company.Name)
.RuleFor(x => x.Phone, x => x.Person.Phone)
.RuleFor(x => x.Website, x => x.Person.Website)
.RuleFor(x => x.SSN, x => x.Person.Ssn())
.GenerateForever().Take(6_0000);
return data;
}
Bogus 是一个非常有用的 C# 库，它可以帮助你生成伪造的数据，或者说“假数据”。这在测试或开发阶段非常有用，你可以使用它来填充数据库，或者在没有实际用户数据的情况下测试应用程序。
3、数据实体类
[MessagePackObject, ProtoContract]
public class User
{
[Key(0), ProtoMember(1)]
public int Id { get; set; }
[Key(1), ProtoMember(2)]
public int Gender { get; set; }
[Key(2), ProtoMember(3)]
public string FirstName { get; set; }
[Key(3), ProtoMember(4)]
public string LastName { get; set; }
[Key(4), ProtoMember(5)]
public string Email { get; set; }
[Key(5), ProtoMember(6)]
public DateTime BirthDate { get; set; }
[Key(6), ProtoMember(7)]
public string Company { get; set; }
[Key(7), ProtoMember(8)]
public string Phone { get; set; }
[Key(8), ProtoMember(9)]
public string Website { get; set; }
[Key(9), ProtoMember(10)]
public string SSN { get; set; }
}
开始性能测试
1、System.Text.Json 性能测试
序列化测试代码
void TextJsonWrite()
{
var data = WriteData();
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test-data1.json");
using var file = File.Create(path);
System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(file,data);
})
.Dump();
}
测试结果
反序列化测试代码
void TextJsonRead()
{
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test-data1.json");
byte[] bytes = File.ReadAllBytes(path);
System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<List<User>>(bytes);
}).Dump();
}
测试结果
2、Newtonsoft.Json 性能测试
序列化测试代码
void JsonNetWrite()
{
var data = WriteData();
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test-data2.json");
var jsonData = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(data);
File.WriteAllText(path, jsonData);
})
.Dump();
}
测试结果
反序列化测试代码
void JsonNetRead()
{
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test-data2.json");
var jsonData = File.ReadAllText(path);
var data = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<List<User>>(jsonData);
})
.Dump();
}
测试结果
3、ProtobufNet 性能测试
序列化测试代码
void ProtobufNetWrite()
{
var data = WriteDataTwo();
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test-data3.bin");
using var file = File.Create(path);
Serializer.Serialize(file, data);
}).Dump();
}
测试结果
反序列化测试代码
void ProtobufNetRead()
{
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test-data3.bin");
using var file = File.OpenRead(path);
Serializer.Deserialize<List<UserProtobuf>>(file);
}
).Dump();
}
测试结果
4、MessagePack-Net 性能测试
序列化测试代码
void MessagePackNetWrite()
{
var data = WriteDataThreee();
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "UserMessagePackData.bin");
using var file = File.Create(path);
MessagePackSerializer.Serialize(file, data);
}).Dump();
}
测试结果
反序列化测试代码
void MessagePackNetRead()
{
Measure(() =>
{
string path = Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "UserMessagePackData.bin");
byte[] bytes = File.ReadAllBytes(path);
MessagePackSerializer.Deserialize<List<UserMessagePack>>(bytes);
}).Dump();
}
测试结果
结论
序列化性能测试结果
反序列化性能测试结果
注：
基于上述表格，我们可以得出以下结论：
内存分配：在内存分配方面，ProtobufNet 和 MessagePack-Net 显著优于 System.Text.Json 和 Newtonsoft.Json。它们的内存分配仅为 Newtonsoft.Json 的 0.01% 和 0.003%，这表明它们在处理大数据时的内存效率非常高。
耗时：在耗时方面，ProtobufNet 和 MessagePack-Net 也表现出超过其他两个库的性能。ProtobufNet 的耗时为 Newtonsoft.Json 的 3.6%，而 MessagePack-Net 的耗时仅为 2.1%。这意味着它们在处理大量数据时的速度非常快。
文件大小：在生成的文件大小方面，ProtobufNet 和 MessagePack-Net 的文件大小明显小于 System.Text.Json 和 Newtonsoft.Json。ProtobufNet 和 MessagePack-Net 的文件大小分别为 Newtonsoft.Json 文件大小的 53.9% 和 50.4%。这说明它们的序列化效率更高，能够生成更小的文件。
System.Text.Json vs Newtonsoft.Json：在比较这两个库时，System.Text.Json 在内存分配和耗时方面都稍微优于 Newtonsoft.Json，但差距不大。在文件大小方面，它们的表现相同。
综上所述，如果考虑内存分配、处理速度和文件大小，ProtobufNet 和 MessagePack-Net 的性能明显优于 System.Text.Json 和 Newtonsoft.Json。
5、总结
基于上面的数据，个人一些看法，虽然我们平常用的是Newtonsoft.Json,但了解一些其他一些比较好的库的使用可以扩展视野，本次测试的库虽然加入了写入文件这方面的因素，但对性能影响不是很大，本以为ProtobufNet已经是性能最好的了，但上面的测试结果，显然 MessagePack-Net 性能最好，还有一个意外发现，针对NetCore 6.0，新出的库System.Text.Json性能比Newtonsoft.Json好5%
作者 => 百宝门瞿佑明