摘要：然后，生成的完整的字符串大致如下以上是一系列通用的鍵值轉換方法就是的主體函數其他屬性的拼接最后，將字符串傳入構造函數來創建相應的函數。

在瀏覽器端或服務端，JSON.stringify()都是我們很常用的方法：

將 JSON object 存儲到 localStorage 中；

POST 請求中的 JSON body；

處理響應體中的 JSON 形式的數據；

甚至某些條件下，我們還會用它來實現一個簡單的深拷貝；

……

在一些性能敏感的場合下（例如服務端處理大量并發），或面對大量 stringify 的操作時，我們會希望它的性能更好，速度更快。這也催生了一些優化的 stringify 方案/庫，下圖是它們與原生方法的性能對比：

綠色部分時原生JSON.stringify()，可見性能相較這些庫都要低很多。那么，在大幅的性能提升背后的技術原理是什么呢？

由于 JavaScript 是動態性很強的語言，所以對于一個 Object 類型的變量，其包含的鍵名、鍵值、鍵值類型最終只能在運行時確定。因此，執行JSON.stringify()時會有很多工作要做。在一無所知的情況下，我們想要大幅優化顯然無能為力。

那么如果我們知道這個 Object 中的鍵名、鍵值信息呢 —— 也就是知道它的結構信息，這會有幫助么？

看個例子：

下面這個 Object，

const obj = {
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
};

我們對它應用JSON.stringify()，得到結果為

JSON.stringify(obj);
// {"name":"alienzhou","status":6,"working":true}

現在如果我們知道這個obj的結構是固定的：

鍵名不變

鍵值的類型一定

那么其實，我可以創建一個“定制化”的 stringify 方法

function myStringify(o) {
    return (
        "{"name":""
        + o.name
        + "","status":"
        + o.status
        + ","isWorking":"
        + o.working
        + "}"
    );
}

看看我們的myStringify方法的輸出：

myStringify({
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
});
// {"name":"alienzhou","status":6,"isWorking":true}

myStringify({
    name: "mengshou",
    status: 3,
    working: false
});
// {"name":"mengshou","status":3,"isWorking":false}

可以得到正確的結果，但只用到了類型轉換和字符串拼接，所以“定制化”方法可以讓“stringify”更快。

總結來看，如何得到比 stringify 更快的 stringify 方法呢？

需要先確定對象的結構信息；

根據其結構信息，為該種結構的對象創建“定制化”的stringify方法，其內部實際是通過字符串拼接生成結果的；

最后，使用該“定制化”的方法來 stringify 對象即可。

這也是大多數 stringify 加速庫的套路，轉化為代碼就是類似：

import faster from "some_library_faster_stringify";

// 1. 通過相應規則，定義你的對象結構
const theObjectScheme = {
    // ……
};

// 2. 根據結構，得到一個定制化的方法
const stringify = faster(theObjectScheme);

// 3. 調用方法，快速 stringify
const target = {
    // ……
};
stringify(target);

根據上面的分析，核心功能在于，根據其結構信息，為該類對象創建“定制化”的stringify方法，其內部實際是簡單的屬性訪問與字符串拼接。

為了了解具體的實現方式，下面我以兩個實現上略有差異的開源庫為例來簡單介紹一下。

下圖是根據 fast-json-stringify 提供的 benchmark 結果，整理出來的性能對比。

可以看到，在大多數場景下具備2-5倍的性能提升。

fast-json-stringify 使用了 JSON Schema Validation 來定義（JSON）對象的數據格式。其 scheme 定義的結構本身也是 JSON 格式的，例如對象

{
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
}

對應的 scheme 就是：

{
    title: "Example Schema",
    type: "object",
    properties: {
        name: {
            type: "string"
        },
        status: {
            type: "integer"
        },
        working: {
            type: "boolean"
        }
    }
}

其 scheme 定義規則豐富，具體使用可以參考 Ajv 這個 JSON 校驗庫。

fast-json-stringify 會根據剛才定義的 scheme，拼接生成出實際的函數代碼字符串，然后使用 Function 構造函數在運行時動態生成對應的 stringify 函數。

在代碼生成上，首先它會注入預先定義好的各類工具方法，這一部分不同的 scheme 都是一樣的：

var code = `
    "use strict"
  `

  code += `
    ${$asString.toString()}
    ${$asStringNullable.toString()}
    ${$asStringSmall.toString()}
    ${$asNumber.toString()}
    ${$asNumberNullable.toString()}
    ${$asIntegerNullable.toString()}
    ${$asNull.toString()}
    ${$asBoolean.toString()}
    ${$asBooleanNullable.toString()}
  `

其次，就會根據 scheme 定義的具體內容生成 stringify 函數的具體代碼。而生成的方式也比較簡單：通過遍歷 scheme。

遍歷 scheme 時，根據定義的類型，在對應代碼處插入相應的工具函數用于鍵值轉換。例如上面例子中name這個屬性：

var accessor = key.indexOf("[") === 0 ? sanitizeKey(key) : `["${sanitizeKey(key)}"]`
switch (type) {
    case "null":
        code += `
            json += $asNull()
        `
        break
    case "string":
        code += nullable ? `json += obj${accessor} === null ? null : $asString(obj${accessor})` : `json += $asString(obj${accessor})`
        break
    case "integer":
        code += nullable ? `json += obj${accessor} === null ? null : $asInteger(obj${accessor})` : `json += $asInteger(obj${accessor})`
        break
    ……

上面代碼中的code變量保存的就是最后生成的函數體的代碼串。由于在 scheme 定義中，name為string類型，且不為空，所以會在code中添加如下一段代碼字符串：

"json += $asString(obj["name"])"

由于還需要處理數組、及聯對象等復雜情況，實際的代碼省略了很多。

然后，生成的完整的code字符串大致如下：

function $asString(str) {
    // ……
}
function $asStringNullable(str) {
    // ……
}
function $asStringSmall(str) {
    // ……
}
function $asNumber(i) {
    // ……
}
function $asNumberNullable(i) {
    // ……
}
/* 以上是一系列通用的鍵值轉換方法 */

/* $main 就是 stringify 的主體函數 */
function $main(input) {
    var obj = typeof input.toJSON === "function"
        ? input.toJSON()
        : input

    var json = "{"
    var addComma = false
    if (obj["name"] !== undefined) {
        if (addComma) {
            json += ","
        }
        addComma = true
        json += ""name":"
        json += $asString(obj["name"])
    }

    // …… 其他屬性(status、working)的拼接

    json += "}"
    return json
}

return $main

最后，將code字符串傳入 Function 構造函數來創建相應的 stringify 函數。

// dependencies 主要用于處理包含 anyOf 與 if 語法的情況
dependenciesName.push(code)
return (Function.apply(null, dependenciesName).apply(null, dependencies))

slow-json-stringify 雖然名字叫 "slow"，但其實是一個 "fast" 的 stringify 庫（命名很調皮）。

The slowest stringifier in the known universe. Just kidding, it"s the fastest (:

它的實現比前面提到的 fast-json-stringify 更輕量級，思路也很巧妙。同時它在很多場景下效率會比 fast-json-stringify 更快。

slow-json-stringify 的 scheme 定義更自然與簡單，主要就是將鍵值替換為類型描述。還是上面這個對象的例子，scheme 會變為

{
    name: "string",
    status: "number",
    working: "boolean"
}

確實非常直觀。

不知道你注意到沒有

// scheme
{
    name: "string",
    status: "number",
    working: "boolean"
}

// 目標對象
{
    name: "alienzhou",
    status: 6,
    working: true
}

scheme 和原對象的結構是不是很像？

這種 scheme 的巧妙之處在于，這樣定義之后，我們可以先把 scheme JSON.stringify一下，然后“扣去”所有類型值，最后等著我們的就是把實際的值直接填充到 scheme 對應的類型聲明處。

具體如何操作呢？

首先，可以直接對 scheme 調用JSON.stringify()來生成基礎模版，同時借用JSON.stringify()的第二個參數來作為遍歷方法收集屬性的訪問路徑：

let map = {};
const str = JSON.stringify(schema, (prop, value) => {
    const isArray = Array.isArray(value);
    if (typeof value !== "object" || isArray) {
        if (isArray) {
            const current = value[0];
            arrais.set(prop, current);
        }

        _validator(value);

        map[prop] = _deepPath(schema, prop);
        props += `"${prop}"|`;
    }
    return value;
});

此時，map 里收集所有屬性的訪問路徑。同時生成的props可以拼接為匹配相應類型字符還的正則表達式，例如我們這個例子里的正則表達式為/name|status|working"(string|number|boolean|undef)"|[(.*?)]/。

然后，根據正則表達式來順序匹配這些屬性，替換掉屬性類型的字符串，換成統一的占位字符串"__par__"，并基于"__par__"拆分字符串：

const queue = [];
const chunks = str
    .replace(regex, (type) => {
      switch (type) {
        case ""string"":
        case ""undefined"":
          return ""__par__"";
        case ""number"":
        case ""boolean"":
        case "["array-simple"]":
        case "[null]":
          return "__par__";
        default:
          const prop = type.match(/(?<=").+?(?=")/)[0];
          queue.push(prop);
          return type;
      }
    })
    .split("__par__");

這樣你就會得到chunks和props兩個數組。chunks里包含了被分割的 JSON 字符串。以例子來說，兩個數組分別如下

// chunks
[
    "{"name":"",
    "","status":"",
    "","working":"",
    ""}"
]

// props
[
    "name",
    "status",
    "working"
]

最后，由于 map 中保存了屬性名與訪問路徑的映射，因此可以根據 prop 訪問到對象中某個屬性的值，循環遍歷數組，將其與對應的 chunks 拼接即可。

從代碼量和實現方式來看，這個方案會更輕便與巧妙，同時也不需要通過 Function、eval 等方式動態生成或執行函數。

雖然不同庫的實現有差異，但從整體思路上來說，實現高性能 stringify 的方式都是一樣的：

開發者定義 Object 的 JSON scheme；

stringify 庫根據 scheme 生成對應的模版方法，模版方法里會對屬性與值進行字符串拼接（顯然，屬性訪問與字符串拼接的效率要高多了）；

最后開發者調用返回的方法來 stringify Object 即可。

歸根到底，它本質上是通過靜態的結構信息將優化與分析前置了。

最后，還是想提一下

所有的 benchmark 只能作為一個參考，具體是否有性能提升、提升多少還是建議你在實際的業務中測試；

fast-json-stringify 中使用到了 Function 構造函數，因此建議不要將用戶輸入直接用作 scheme，以防一些安全問題。