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幾百行代碼實現(xiàn)一個JSON解析器

前言

一次無意間看到有人提起 JSON 解析器，這類工具充斥著我們的日常開發(fā)，運用非常廣泛。

以前我也有思考過它是如何實現(xiàn)的，過程中一旦和編譯原理扯上關(guān)系就不由自主的勸退了；但經(jīng)過這段時間的實踐我發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)一個 JSON 解析器似乎也不困難，只是運用到了編譯原理前端的部分知識就完全足夠了。

得益于 JSON? 的輕量級，同時語法也很簡單，所以核心代碼大概只用了 800 行便實現(xiàn)了一個語法完善的 JSON 解析器。

首先還是來看看效果：

import "github.com/crossoverJie/gjson"
func TestJson(t *testing.T) {
 str := `{
   "glossary": {
       "title": "example glossary",
  "age":1,
  "long":99.99,
  "GlossDiv": {
           "title": "S",
   "GlossList": {
               "GlossEntry": {
                   "ID": "SGML",
     "SortAs": "SGML",
     "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language",
     "Acronym": "SGML",
     "Abbrev": "ISO 8879:1986",
     "GlossDef": {
                       "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.",
      "GlossSeeAlso": ["GML", "XML", true, null]
                   },
     "GlossSee": "markup"
               }
           }
       }
   }
}`
 decode, err := gjson.Decode(str)
 assert.Nil(t, err)
 fmt.Println(decode)
 v := decode.(map[string]interface{})
 glossary := v["glossary"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossary["title"], "example glossary")
 assert.Equal(t, glossary["age"], 1)
 assert.Equal(t, glossary["long"], 99.99)
 glossDiv := glossary["GlossDiv"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossDiv["title"], "S")
 glossList := glossDiv["GlossList"].(map[string]interface{})
 glossEntry := glossList["GlossEntry"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossEntry["ID"], "SGML")
 assert.Equal(t, glossEntry["SortAs"], "SGML")
 assert.Equal(t, glossEntry["GlossTerm"], "Standard Generalized Markup Language")
 assert.Equal(t, glossEntry["Acronym"], "SGML")
 assert.Equal(t, glossEntry["Abbrev"], "ISO 8879:1986")
 glossDef := glossEntry["GlossDef"].(map[string]interface{})
 assert.Equal(t, glossDef["para"], "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.")
 glossSeeAlso := glossDef["GlossSeeAlso"].(*[]interface{})
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[0], "GML")
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[1], "XML")
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[2], true)
 assert.Equal(t, (*glossSeeAlso)[3], "")
 assert.Equal(t, glossEntry["GlossSee"], "markup")
}

從這個用例中可以看到支持字符串、布爾值、浮點、整形、數(shù)組以及各種嵌套關(guān)系。

實現(xiàn)原理

這里簡要說明一下實現(xiàn)原理，本質(zhì)上就是兩步：

詞法解析：根據(jù)原始輸入的JSON? 字符串解析出 token，也就是類似于"{" "obj" "age" "1" "[" "]" 這樣的標識符，只是要給這類標識符分類。
根據(jù)生成的一組token? 集合，以流的方式進行讀取，最終可以生成圖中的樹狀結(jié)構(gòu)，也就是一個JSONObject 。
下面來重點看看這兩個步驟具體做了哪些事情。

詞法分析

BeginObject  {
String  "name"
SepColon  :
String  "cj"
SepComma  ,
String  "object"
SepColon  :
BeginObject  {
String  "age"
SepColon  :
Number  10
SepComma  ,
String  "sex"
SepColon  :
String  "girl"
EndObject  }
SepComma  ,
String  "list"
SepColon  :
BeginArray  [

其實詞法解析就是構(gòu)建一個有限自動機的過程（DFA)，目的是可以生成這樣的集合（token）,只是我們需要將這些 token進行分類以便后續(xù)做語法分析的時候進行處理。

比如 "{"? 這樣的左花括號就是一個 BeginObject? 代表一個對象聲明的開始，而 "}"? 則是 EndObject 代表一個對象的結(jié)束。

其中 "name"? 這樣的就被認為是 String? 字符串，以此類推 "["? 代表 BeginArray

這里我一共定義以下幾種 token 類型：

type Token string
const (
 Init        Token = "Init"
 BeginObject       = "BeginObject"
 EndObject         = "EndObject"
 BeginArray        = "BeginArray"
 EndArray          = "EndArray"
 Null              = "Null"
 Null1             = "Null1"
 Null2             = "Null2"
 Null3             = "Null3"
 Number            = "Number"
 Float             = "Float"
 BeginString       = "BeginString"
 EndString         = "EndString"
 String            = "String"
 True              = "True"
 True1             = "True1"
 True2             = "True2"
 True3             = "True3"
 False             = "False"
 False1            = "False1"
 False2            = "False2"
 False3            = "False3"
 False4            = "False4"
 // SepColon :
 SepColon = "SepColon"
 // SepComma ,
 SepComma = "SepComma"
 EndJson  = "EndJson"
)

其中可以看到 true/false/null 會有多個類型，這點先忽略，后續(xù)會解釋。

以這段 JSON? 為例：{"age":1}?，它的狀態(tài)扭轉(zhuǎn)如下圖：

總的來說就是依次遍歷字符串，然后更新一個全局狀態(tài)，根據(jù)該狀態(tài)的值進行不同的操作。

部分代碼如下：

感興趣的朋友可以跑跑單例 debug 一下就很容易理解：

https://github.com/crossoverJie/gjson/blob/main/token_test.go

以這段 JSON 為例：

func TestInitStatus(t *testing.T) {
 str := `{"name":"cj", "age":10}`
 tokenize, err := Tokenize(str)
 assert.Nil(t, err)
 for _, tokenType := range tokenize {
  fmt.Printf("%s  %s\n", tokenType.T, tokenType.Value)
 }
}

最終生成的 token 集合如下：

BeginObject  {
String  "name"
SepColon  :
String  "cj"
SepComma  ,
String  "age"
SepColon  :
Number  10
EndObject  }

提前檢查

由于 JSON 的語法簡單，一些規(guī)則甚至在詞法規(guī)則中就能校驗。

舉個例子：JSON? 中允許 null? 值，當我們字符串中存在 nu nul? 這類不匹配 null? 的值時，就可以提前拋出異常。

比如當檢測到第一個字符串為 n 時，那后續(xù)的必須為 ?u->l->l 不然就拋出異常。

浮點數(shù)同理，當一個數(shù)值中存在多個 . 點時，依然需要拋出異常。

這也是前文提到 true/false/null 這些類型需要有多個中間狀態(tài)的原因。

生成 JSONObject 樹

在討論生成 JSONObject 樹之前我們先來看這么一個問題，給定一個括號集合，判斷是否合法。

[<()>] 這樣是合法的。
[<()>) 而這樣是不合法的。

如何實現(xiàn)呢？其實也很簡單，只需要利用棧就能完成，如下圖所示：

利用棧的特性，依次遍歷數(shù)據(jù)，遇到是左邊的符號就入棧，當遇到是右符號時就與棧頂數(shù)據(jù)匹配，能匹配上就出棧。

當匹配不上時則說明格式錯誤，數(shù)據(jù)遍歷完畢后如果棧為空時說明數(shù)據(jù)合法。

其實仔細觀察 JSON 的語法也是類似的：

{
    "name": "cj",
    "object": {
        "age": 10,
        "sex": "girl"
    },
    "list": [
        {
            "1": "a"
        },
        {
            "2": "b"
        }
    ]
}

BeginObject:{? 與 EndObject:}? 一定是成對出現(xiàn)的，中間如論怎么嵌套也是成對的。而對于 "age":10 這樣的數(shù)據(jù)，: 冒號后也得有數(shù)據(jù)進行匹配，不然就是非法格式。

所以基于剛才的括號匹配原理，我們也能用類似的方法來解析 token 集合。

我們也需要創(chuàng)建一個棧，當遇到 BeginObject? 時就入棧一個 Map，當遇到一個 String 鍵時也將該值入棧。

當遇到 value? 時，就將出棧一個 key?,同時將數(shù)據(jù)寫入當前棧頂?shù)?nbsp;map 中。

當然在遍歷 token 的過程中也需要一個全局狀態(tài)，所以這里也是一個有限狀態(tài)機。

舉個例子：當我們遍歷到 Token? 類型為 String?，值為 "name"? 時，預期下一個 token 應當是 :冒號；

所以我們得將當前的 status 記錄為 StatusColon?，一旦后續(xù)解析到 token 為 SepColon? 時，就需要判斷當前的 status 是否為 StatusColon? ，如果不是則說明語法錯誤，就可以拋出異常。

同時值得注意的是這里的 status? 其實是一個集合，因為下一個狀態(tài)可能是多種情況。

{"e":[1,[2,3],{"d":{"f":"f"}}]}?比如當我們解析到一個 SepColon? 冒號時，后續(xù)的狀態(tài)可能是 value? 或 BeginObject {? 或 BeginArray [

因此這里就得把這三種情況都考慮到，其他的以此類推。

具體解析過程可以參考源碼：https://github.com/crossoverJie/gjson/blob/main/parse.go

雖然是借助一個棧結(jié)構(gòu)就能將 JSON? 解析完畢，不知道大家發(fā)現(xiàn)一個問題沒有：這樣非常容易遺漏規(guī)則，比如剛才提到的一個冒號后面就有三種情況，而一個 BeginArray? 后甚至有四種情況（StatusArrayValue, StatusBeginArray, StatusBeginObject, StatusEndArray）

這樣的代碼讀起來也不是很直觀，同時容易遺漏語法，只能出現(xiàn)問題再進行修復。

既然提到了問題那自然也有相應的解決方案，其實就是語法分析中常見的遞歸下降算法。

我們只需要根據(jù) ?JSON 的文法定義，遞歸的寫出算法即可，這樣代碼閱讀起來非常清晰，同時也不會遺漏規(guī)則。

完整的 JSON 語法查看這里：https://github.com/antlr/grammars-v4/blob/master/json/JSON.g4

我也預計將下個版本改為遞歸下降算法來實現(xiàn)。

總結(jié)

當目前為止其實只是實現(xiàn)了一個非?；A(chǔ)的 JSON? 解析，也沒有做性能優(yōu)化，和官方的 JSON 包對比性能差的不是一星半點。

cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
BenchmarkJsonDecode-12            372298             15506 ns/op             512 B/op         12 allocs/op
BenchmarkDecode-12                141482             43516 ns/op           30589 B/op        962 allocs/op
PASS

同時還有一些基礎(chǔ)功能沒有實現(xiàn)，比如將解析后的 JSONObject? 可以反射生成自定義的 Struct?，以及我最終想實現(xiàn)的支持 JSON 的四則運算：

gjson.Get("glossary.age+long*(a.b+a.c)")

源碼：https://github.com/crossoverJie/gjson

文章題目：幾百行代碼實現(xiàn)一個JSON解析器
鏈接地址：http://fisionsoft.com.cn/article/cdhecgs.html