fastjson发布1.1.1版本

之前的一个版本是1.1.0，1.1.0采用asm和SortFastMatch算法提高性能，由于过于着急展示其优越的性能，没有进行严格测试就发布了。

1.1.1相对于1.1.0，这是一个比较稳定的版本了，行测试覆盖率重新提升到90%以上，build verify testcase 983个。

这个版本进一步完善了asm和SortFieldFastMatch算法，进一步提升了性能，同时补充了大量的testcase，提升了稳定性，我向你推荐使用这个版本，使用这个版本你将会得到令人惊奇的性能。

1.1.1版本的asm来源自objectweb的asm项目，根据fastjson的需要做裁剪，确保引入asm的同时不引起包大小的过渡变大。

为了更好使用sort field martch优化算法提升parser的性能，fastjson序列化的时候，缺省把SerializerFeature.SortField特性打开了。反序列化的时候也缺省把SortFeidFastMatch的选项打开了。这样，如果你用fastjson序列化的文本，输出的结果是按照fieldName排序输出的，parser时也能利用这个顺序进行优化读取。这种情况下，parser能够获得非常好的性能。

我使用github.com/eishay/jvm-serializers/提供的程序做测试，性能数据如下：

	序列化时间	反序列化时间	大小	压缩后大小
java序列化	8546	43199	889	541
hessian	6643	10043	501	313
protobuf	3008	1694	239	149
thrift	3182	1951	349	197
avro	3575	2095	221	133
json-lib	45734	149741	485	263
jackson	3245	2986	503	271
fastjson	2292	1499	468	251

测试跑的脚本是：

./run -chart -include=`cat serializers.txt | tr "\\n" ","`  data/media.1.cks

从上面的数据来看，fastjson的性能已经超越protobuf、thrift、avro这些二进制协议了。一个文本协议的性能超越二进制协议是很难的，我很高兴向大家宣布我做到了！！

鉴于fastjson优越的性能表现，我建议做如下事情；
1、替换其他所有的json库，java世界里没有其他的json库能够和fastjson可相比了。
2、使用fastjson的序列化和反序列化替换java serialize，java serialize不单性能慢，而且体制大。
3、使用fastjson替换hessian，json协议不必hessian体积大，而且fastjson性能优越，数倍于hessian
4、把fastjson用于memached缓存对象数据。

h3. How to get it?
If you're Maven user, just use our maven repository(http://code.alibabatech.com/mvn/releases/) with folloging dependency

<dependency>
     <groupId>com.alibaba</groupId>
     <artifactId>fastjson</artifactId>
     <version>1.1.1</version>
</dependency>

h3. Downlaods
Source : http://code.alibabatech.com/mvn/releases/com/alibaba/fastjson/1.1.1/fastjson-1.1.1.jar
Binary :http://code.alibabatech.com/mvn/releases/com/alibaba/fastjson/1.1.1/fastjson-1.1.1-sources.jar
Subversion :

http://code.alibabatech.com/svn/fastjson/

nice job！
建议温少到infoq英文上发一篇，推介下fastjson。

现在用到json的地方都是用fashjson了。希望不会出现什么问题。

1.0~1.0.6的版本一直是很稳定的。

1.1.0是着急展示性能巨大提升才导致了一个bug，是List<Object>类型字段序列化的bug。

吸取了1.1.0的教训，我补充了200多个test case来保证1.1.1版本的质量，行测试覆盖率重新提升到90%以上。我很重视质量问题，我是希望能够给大家带来一个高质量的json库！

序列化方面没准会用到，是否方便单独改造出来

目前没有发布裁剪版本的计划，你是什么需求？很在乎jar包的大小么？

比较起来,性能和jackson差不多,功能也差不多,加油.
在里面看了文档,发现了我以前一个同事的名字在测试用例中,激动了一下,又发现旺旺和QQ中,那个同事早已不见了踪影,难道已被他删掉了我?

呵呵，希望能够同步测试fastjson各个版本的，用于产品版本之间性能比较，便于查看软件升级对性能的影响。

最近做的一个东西需要JSON快速序列化和保存
不知道是否能达到良好的处理性能
有时间尝试一下

如果你跑这个testcase：
http://code.alibabatech.com/svn/fastjson/trunk/src/test/java/com/alibaba/json/test/benchmark/BenchmarkTest.java

通过打开参数-server -XX:+PrintCompilation，将会看到这些内容：



这三个是动态生成的parser类，针对MediaContent、Media、Image三个类动态生成优化过后的parser，并且都被jit编译优化了。

你看这个类：
http://code.alibabatech.com/svn/fastjson/trunk/src/test/java/data/media/ImageDeserializer.java

Fastjson_ASM_Image_39的代码和这个类似的，ASMDeserializerFactory就是参考这种方式去动态生成parser的。

如果你对objectweb的asm了解，你可以直接看这个：
http://code.alibabatech.com/svn/fastjson/trunk/src/main/java/com/alibaba/fastjson/parser/deserializer/ASMDeserializerFactory.java

private char[] size_   = "\"size\":".toCharArray();
private char[] uri_    = "\"uri\":".toCharArray();
private char[] titile_ = "\"title\":".toCharArray();
private char[] width_  = "\"width\":".toCharArray();
private char[] height_ = "\"height\":".toCharArray();

public <T> T deserialze(DefaultExtJSONParser parser, Type clazz) {
    final JSONScanner lexer = (JSONScanner) parser.getLexer();

    int height;
    Size size;
    String title;
    String uri;
    int width;
    

    int mark = lexer.getBufferPosition();
    char mark_ch = lexer.getCurrent();
    int mark_token = lexer.token();

    {
        height = lexer.scanFieldInt(height_);
        if (lexer.matchStat == JSONScanner.NOT_MATCH) {
            // 退出快速模式, 进入常规模式
            lexer.reset(mark, mark_ch, mark_token);
            return super.deserialze(parser, clazz);
        }
    }
    {
        String value = lexer.scanFieldString(size_);
        if (lexer.matchStat == JSONScanner.NOT_MATCH) {
            // 退出快速模式, 进入常规模式
            lexer.reset(mark, mark_ch, mark_token);
            return super.deserialze(parser, clazz);
        }
        size = Size.valueOf(value);
    }
    {
        title = lexer.scanFieldString(titile_);
        if (lexer.matchStat == JSONScanner.NOT_MATCH) {
            // 退出快速模式, 进入常规模式
            lexer.reset(mark, mark_ch, mark_token);
            return super.deserialze(parser, clazz);
        }
    }
    {
        uri = lexer.scanFieldString(uri_);
        if (lexer.matchStat == JSONScanner.NOT_MATCH) {
            // 退出快速模式, 进入常规模式
            lexer.reset(mark, mark_ch, mark_token);
            return super.deserialze(parser, clazz);
        }
    }
    {
        width = lexer.scanFieldInt(width_);
        if (lexer.matchStat == JSONScanner.NOT_MATCH) {
            // 退出快速模式, 进入常规模式
            lexer.reset(mark, mark_ch, mark_token);
            return super.deserialze(parser, clazz);
        }
    }


    if (lexer.matchStat != JSONScanner.END) {
        // 退出快速模式, 进入常规模式
        lexer.reset(mark, mark_ch, mark_token);
        return super.deserialze(parser, clazz);
    }

    Image image = new Image();
    image.setSize(size);
    image.setUri(uri);
    image.setTitle(title);
    image.setWidth(width);
    image.setHeight(height);

    return (T) image;
}