哪个xml序列化库是面向性能的?

时间:2011-05-07 01:58:56

标签: java xml performance serialization

如果性能是决定因素,那么Java的最佳XML序列化库是什么?

显着的应用点

  • 基于Rest的API。
  • Tomcat Servlet容器
  • 需要Java对象到XML序列化
  • 无需反序列化或重型绑定库。
  • 需要开源库。

当前业绩编号

  • 使用StringBuffer生成的XML附加“<”,“>”等等。
    • 平均响应时间= 15毫秒。
    • 容易出现格式错误的XML和xml编码错误。
  • 使用XStream序列化生成的XML。
    • 平均响应时间= 200毫秒。
    • 易于维护和注释。

我遇到的其他库如JiBx,JaxB,Castor或Simple似乎是绑定框架,似乎有很大的维护开销。

是否还有其他高性能的XML序列化替代品,或者我应该继续使用使用woodstox Stax实现的XMLStreamWriter API实现toXml()(它似乎有报告称为此目的中稳定的开源库中最快)?

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我非常怀疑XStream需要200毫秒,除非你发送一个非常大的对象。你确定你的VM已经预热了吗?

我不会使用StringBuffer作为其线程安全,并且每次调用时都会锁定。请改用StringBuilder。

以下测试打印

Took 56 us on average to serialise a Person

你串行化的时间要长4000倍。要么您的测试没有预热,要么您正在发送大量数据。如果是后者,我建议以二进制格式发送数据。


// based on the example in the two-minute tutorial.
public class XStreamTest {
    public static class Person {
        private String firstname;
        private String lastname;
        private PhoneNumber phone;
        private PhoneNumber fax;

        public Person(String firstname, String lastname, PhoneNumber phone, PhoneNumber fax) {
            this.firstname = firstname;
            this.lastname = lastname;
            this.phone = phone;
            this.fax = fax;
        }
    }

    public static class PhoneNumber {
        private int code;
        private String number;

        public PhoneNumber(int code, String number) {
            this.code = code;
            this.number = number;
        }
    }

    public static void main(String... args) {
        XStream xstream = new XStream();
        xstream.alias("person", Person.class);
        xstream.alias("phonenumber", PhoneNumber.class);

        Person joe = new Person("Joe", "Walnes", new PhoneNumber(123, "1234-456"), new PhoneNumber(123, "9999-999"));

        final int warmup = 10000;
        final int runs = 20000;

        long start = 0;
        for (int i = -warmup; i < runs; i++) {
            if(i == 0) start = System.nanoTime();
            String xml = xstream.toXML(joe);
        }
        long time = System.nanoTime() - start;
        System.out.printf("Took %,d us on average to serialise a Person%n", time / runs / 1000);
    }
}

答案 1 :(得分:1)