为什么需要优化？
当处理大量 JSON 数据时，性能差异会非常明显。选择合适的库和优化策略可以显著提升效率。
📦
数据量大
MB 级别的 JSON 文件
⚡
频繁操作
高并发场景
🎯
实时性要求
低延迟需求
优化策略
1 选择高性能库
Python
- • ujson - 超快 JSON 解析
- • orjson - 最快的库
Java
- • Jackson - 性能稳定
- • Gson - 简单易用
2 流式解析大文件
对于超大 JSON 文件，使用流式解析避免一次性加载到内存：
# Python 使用 ijson
import ijson
for object in ijson.items(open('large.json'), 'users.item'):
process(object) # 逐个处理3 压缩数据
使用 gzip 压缩可以减少 60-80% 的传输大小：
💡 在 HTTP 请求中使用 Accept-Encoding: gzip
4 减少不必要的数据
- • 使用短键名（生产环境）
- • 移除 null 值
- • 只传输需要的字段