解析动态JSON数据时用什么比较好：JToken或者c#内置动态类型答案

【问题标题】：What is better to use when parsing dynamic JSON data: JToken or c# built in dynamic type解析动态JSON数据时用什么比较好：JToken或者c#内置动态类型
【发布时间】：2017-07-14 03:02:18
【问题描述】：

搜索互联网时找不到任何正确答案...

我从服务器收到了JSON 数据。它的格式每次都可能不同，所以我必须使用动态对象。目前在我们的项目中，我们正在使用来自Newtonsoft.JSON 库的JToken 类型，但是如果我们看看它的内部结构......恐怕它有很多不好的装箱/拆箱案例 - 我们应该使用尽可能少的内存，因为它是一个移动应用程序。

所以问题是：使用来自c# 本身的dynamic 类型会更好（是的，尽管也有装箱/拆箱）还是它们之间没有区别？它们在内存使用方面的表现如何？有没有人对它们进行过一些基准测试？

也许他们两个都有不错的选择？

提前致谢

【问题讨论】：

与 c# 的动态库相比，大多数在线回复更喜欢 Newtonsoft.JSON。虽然，这只能由设计者决定好坏。您是否尝试过进行任何测试以确定差异是否值得研究？
响应的可变性如何？它主要是通过一些可能的附加属性来固定的，还是完全可变的？
@vipersassassin 不幸的是，我认为我应该这样做。我想也许社区中的某个人已经做过或类似的事情
@dbc，它完全是动态的。如果它是静态类型，我会使用自定义类型:)
@Andrew 我已经阅读了一些与这个问题相关的项目，尽管它们似乎都没有特别回答你的问题。似乎两者在本质上被认为是相同的，并且完全由设计师来确定最适合他们的流程。

标签： c# json dynamic json.net

【解决方案1】：

所以似乎没有人做过与我的问题相关的事情，我已经进行了自己的测试，现在我不想分享我的结果。希望他们真的很有帮助。

起初我想说我对一些结果感到非常震惊和惊讶。

首先是我的测试机配置：

配备 2.40 GHz 英特尔酷睿 i5-6200 CPU 的 HP Probook 450 G3 笔记本电脑
8 GB 内存
256MB SSD Patriot Ignite M2，高达 560MB/s 读取和 320MB/s 写入 IO
希捷 1000 GB SATA 硬盘
Windows 10 专业版 x64 操作系统

测试非常简单：有一个 json 字符串，它的大小存储在一个 4.54 kB 的文件中。我运行 100 个测试，每个测试创建 1000 个指定类型的对象（动态/JToken/JContainer）。在每次测试期间，我都会计算分配这 1000 个对象的实际内存量以及将 json-string 解析为指定对象类型所需的时间。完成所有测试后，我计算每个测试集的平均已用内存量和平均时间。通过基于公式for 0 < i < n, S += SUM(i), a = S/n 的简单算法计算的平均计数器，其中S - 所有计数器的总和，n - 测试数量 (100)，a - 平均计数器。内存使用由Process 和GC 统计

现在最有趣的部分 (IMO) - 我的基准测试结果 :)

首先我使用Newtonsoft.JSON 内置方法JToken.Parse() 和JContainer.Parse() 运行测试。这两个集合都产生了与预期相同的结果（因为JContainer 是来自JToken 的嵌套类型）：

JToken/JContainer

平均内存使用：25.7 MB

平均解析时间：223 毫秒

很简单。现在我使用 JsonConver.Deserialize<T>(string json) 方法运行测试，将我的 json 数据反序列化为相同的 JToken/JContainer 类型，我有点惊讶

JsonConver.Deserialize(string json) 到 JToken/JContainer

平均内存使用量：22.0 MB

平均解析时间：223 毫秒

所以，就我个人而言，Parse() 方法为JToken/JContainer 生成的对象分配的内存比使用JsonConver.Deserialize<T>() 方法时要多，这有点令人惊讶。真是出乎意料。

这部分的最后一组测试是dynamic类型使用相同的JsonConver.Deserialize<T>(string json)方法：

JsonConver.Deserialize(string json) 转为动态

平均内存使用：22.1 MB

平均解析时间：224 毫秒

老实说，我期待一些不同的结果，但似乎 JToken 只是 dynamic 的包装，这就是为什么他们使用相同的内存量并花费相同的解析时间。

所有事情都可以是好的和足够的，但总是有一些“但是”的条件。我用于测试的 json 数据很小（当然，我们总是尝试通过网络发送尽可能少的数据）。我必须使用的真实对象实例具有更大的大小，并且为了对我的真实数据真正满意，我运行了另一个测试集。现在，大小为 270 kB 的真实对象（与第一组的 4.54 kB 相比）。结果真的让我很震惊。 JToken/JContainer 的Parse() 方法失败！！！我的 8 GB RAM 机器上出现内存不足异常！！！在我附近打开任务管理器后，我看到我的测试程序的内存超过 2 GB ！！！我以为这就是我的测试的结束，但我是个雄心勃勃的人，所以我继续。使用JsonConver.Deserialize<T>() 运行测试让我在这方面取得了更大的成功：

270kBs JsonConver.Deserialize()

平均内存使用：1.63 GB

平均解析时间：20 秒

是的，确实如此：将 1000 个对象解析为 JToken/JContainer 类型需要 1.63 GB 和 20 秒。使用dynamic 给了我相同的结果，所以我不会再次复制它们

如果我没有尝试使用对象解析测试我的 json，这些测试将不完整。所以我创建了一个类来描述我的 json 结构并使用JsonConver.Deserialize<T>() 方法：

JsonConver.Deserialize() 解析为 POCO 对象

平均内存使用：72 MB

平均解析时间：7.5。 s

1000 个 POCO 对象为 72 MB，而动态数据为 1.63 Gbs。

附言。而不是结论......当然，我们总是尝试使用对象来处理代码中的数据，但有时我们必须处理动态。现在您可以看到 C# 中的对象是多么高效。此外，我建议你永远不要使用JToken.Parse()，为自己节省一点内存。而 IMO，OOP 的引入是为了真正帮助开发人员并使我们的夜梦变得美好。它的工作！ :)

PPS。所有有兴趣查看我的测试解决方案的人-欢迎github :)

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