dorm/vendor/github.com/bytedance/sonic/README_ZH_CN.md

# Sonic

[English](README.md) | 中文

一个速度奇快的 JSON 序列化/反序列化库，由 JIT （即时编译）和 SIMD （单指令流多数据流）加速。

## 依赖

- Go 1.16~1.22
- Linux / MacOS / Windows（需要 Go1.17 以上）
- Amd64 架构

## 接口

详见 [go.dev](https://pkg.go.dev/github.com/bytedance/sonic)

## 特色

- 运行时对象绑定，无需代码生成
- 完备的 JSON 操作 API
- 快，更快，还要更快！

## 基准测试

对于**所有大小**的 json 和**所有使用场景**， **Sonic 表现均为最佳**。

- [中型](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/decoder/testdata_test.go#L19) (13kB, 300+ 键, 6 层)

```powershell
goversion: 1.17.1
goos: darwin
goarch: amd64
cpu: Intel(R) Core(TM) i9-9880H CPU @ 2.30GHz
BenchmarkEncoder_Generic_Sonic-16                      32393 ns/op         402.40 MB/s       11965 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_Sonic_Fast-16                 21668 ns/op         601.57 MB/s       10940 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_JsonIter-16                   42168 ns/op         309.12 MB/s       14345 B/op        115 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_GoJson-16                     65189 ns/op         199.96 MB/s       23261 B/op         16 allocs/op
BenchmarkEncoder_Generic_StdLib-16                    106322 ns/op         122.60 MB/s       49136 B/op        789 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_Sonic-16                       6269 ns/op        2079.26 MB/s       14173 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_Sonic_Fast-16                  5281 ns/op        2468.16 MB/s       12322 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_JsonIter-16                   20056 ns/op         649.93 MB/s        9488 B/op          2 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_GoJson-16                      8311 ns/op        1568.32 MB/s        9481 B/op          1 allocs/op
BenchmarkEncoder_Binding_StdLib-16                     16448 ns/op         792.52 MB/s        9479 B/op          1 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_Sonic-16              6681 ns/op        1950.93 MB/s       12738 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_Sonic_Fast-16         4179 ns/op        3118.99 MB/s       10757 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_JsonIter-16           9861 ns/op        1321.84 MB/s       14362 B/op        115 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_GoJson-16            18850 ns/op         691.52 MB/s       23278 B/op         16 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Generic_StdLib-16            45902 ns/op         283.97 MB/s       49174 B/op        789 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_Sonic-16              1480 ns/op        8810.09 MB/s       13049 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_Sonic_Fast-16         1209 ns/op        10785.23 MB/s      11546 B/op          4 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_JsonIter-16           6170 ns/op        2112.58 MB/s        9504 B/op          2 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_GoJson-16             3321 ns/op        3925.52 MB/s        9496 B/op          1 allocs/op
BenchmarkEncoder_Parallel_Binding_StdLib-16             3739 ns/op        3486.49 MB/s        9480 B/op          1 allocs/op

BenchmarkDecoder_Generic_Sonic-16                      66812 ns/op         195.10 MB/s       57602 B/op        723 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_Sonic_Fast-16                 54523 ns/op         239.07 MB/s       49786 B/op        313 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_StdLib-16                    124260 ns/op         104.90 MB/s       50869 B/op        772 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_JsonIter-16                   91274 ns/op         142.81 MB/s       55782 B/op       1068 allocs/op
BenchmarkDecoder_Generic_GoJson-16                     88569 ns/op         147.17 MB/s       66367 B/op        973 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_Sonic-16                      32557 ns/op         400.38 MB/s       28302 B/op        137 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_Sonic_Fast-16                 28649 ns/op         455.00 MB/s       24999 B/op         34 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_StdLib-16                    111437 ns/op         116.97 MB/s       10576 B/op        208 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_JsonIter-16                   35090 ns/op         371.48 MB/s       14673 B/op        385 allocs/op
BenchmarkDecoder_Binding_GoJson-16                     28738 ns/op         453.59 MB/s       22039 B/op         49 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_Sonic-16             12321 ns/op        1057.91 MB/s       57233 B/op        723 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_Sonic_Fast-16        10644 ns/op        1224.64 MB/s       49362 B/op        313 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_StdLib-16            57587 ns/op         226.35 MB/s       50874 B/op        772 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_JsonIter-16          38666 ns/op         337.12 MB/s       55789 B/op       1068 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Generic_GoJson-16            30259 ns/op         430.79 MB/s       66370 B/op        974 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_Sonic-16              5965 ns/op        2185.28 MB/s       27747 B/op        137 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_Sonic_Fast-16         5170 ns/op        2521.31 MB/s       24715 B/op         34 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_StdLib-16            27582 ns/op         472.58 MB/s       10576 B/op        208 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_JsonIter-16          13571 ns/op         960.51 MB/s       14685 B/op        385 allocs/op
BenchmarkDecoder_Parallel_Binding_GoJson-16            10031 ns/op        1299.51 MB/s       22111 B/op         49 allocs/op

BenchmarkGetOne_Sonic-16                                3276 ns/op        3975.78 MB/s          24 B/op          1 allocs/op
BenchmarkGetOne_Gjson-16                                9431 ns/op        1380.81 MB/s           0 B/op          0 allocs/op
BenchmarkGetOne_Jsoniter-16                            51178 ns/op         254.46 MB/s       27936 B/op        647 allocs/op
BenchmarkGetOne_Parallel_Sonic-16                      216.7 ns/op       60098.95 MB/s          24 B/op          1 allocs/op
BenchmarkGetOne_Parallel_Gjson-16                       1076 ns/op        12098.62 MB/s          0 B/op          0 allocs/op
BenchmarkGetOne_Parallel_Jsoniter-16                   17741 ns/op         734.06 MB/s       27945 B/op        647 allocs/op
BenchmarkSetOne_Sonic-16                               9571 ns/op         1360.61 MB/s        1584 B/op         17 allocs/op
BenchmarkSetOne_Sjson-16                               36456 ns/op         357.22 MB/s       52180 B/op          9 allocs/op
BenchmarkSetOne_Jsoniter-16                            79475 ns/op         163.86 MB/s       45862 B/op        964 allocs/op
BenchmarkSetOne_Parallel_Sonic-16                      850.9 ns/op       15305.31 MB/s        1584 B/op         17 allocs/op
BenchmarkSetOne_Parallel_Sjson-16                      18194 ns/op         715.77 MB/s       52247 B/op          9 allocs/op
BenchmarkSetOne_Parallel_Jsoniter-16                   33560 ns/op         388.05 MB/s       45892 B/op        964 allocs/op
BenchmarkLoadNode/LoadAll()-16                         11384 ns/op        1143.93 MB/s        6307 B/op         25 allocs/op
BenchmarkLoadNode_Parallel/LoadAll()-16                 5493 ns/op        2370.68 MB/s        7145 B/op         25 allocs/op
BenchmarkLoadNode/Interface()-16                       17722 ns/op         734.85 MB/s       13323 B/op         88 allocs/op
BenchmarkLoadNode_Parallel/Interface()-16              10330 ns/op        1260.70 MB/s       15178 B/op         88 allocs/op
```

- [小型](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testdata/small.go) (400B, 11 个键, 3 层)
![small benchmarks](./docs/imgs/bench-small.png)
- [大型](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testdata/twitter.json) (635kB, 10000+ 个键, 6 层)
![large benchmarks](./docs/imgs/bench-large.png)

要查看基准测试代码，请参阅 [bench.sh](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/scripts/bench.sh) 。

## 工作原理

请参阅 [INTRODUCTION_ZH_CN.md](./docs/INTRODUCTION_ZH_CN.md).

## 使用方式

### 序列化/反序列化

默认的行为基本上与 `encoding/json` 相一致，除了 HTML 转义形式（参见 [Escape HTML](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/README.md#escape-html)) 和 `SortKeys` 功能（参见 [Sort Keys](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/README.md#sort-keys)）**没有**遵循 [RFC8259](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8259) 。

 ```go
import "github.com/bytedance/sonic"

var data YourSchema
// Marshal
output, err := sonic.Marshal(&data)
// Unmarshal
err := sonic.Unmarshal(output, &data)
 ```

### 流式输入输出

Sonic 支持解码 `io.Reader` 中输入的 json，或将对象编码为 json 后输出至 `io.Writer`，以处理多个值并减少内存消耗。

- 编码器

```go
var o1 = map[string]interface{}{
    "a": "b",
}
var o2 = 1
var w = bytes.NewBuffer(nil)
var enc = sonic.ConfigDefault.NewEncoder(w)
enc.Encode(o1)
enc.Encode(o2)
fmt.Println(w.String())
// Output:
// {"a":"b"}
// 1
```

- 解码器

```go
var o =  map[string]interface{}{}
var r = strings.NewReader(`{"a":"b"}{"1":"2"}`)
var dec = sonic.ConfigDefault.NewDecoder(r)
dec.Decode(&o)
dec.Decode(&o)
fmt.Printf("%+v", o)
// Output:
// map[1:2 a:b]
```

### 使用 `Number` / `int64`

```go
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"

var input = `1`
var data interface{}

// default float64
dc := decoder.NewDecoder(input)
dc.Decode(&data) // data == float64(1)
// use json.Number
dc = decoder.NewDecoder(input)
dc.UseNumber()
dc.Decode(&data) // data == json.Number("1")
// use int64
dc = decoder.NewDecoder(input)
dc.UseInt64()
dc.Decode(&data) // data == int64(1)

root, err := sonic.GetFromString(input)
// Get json.Number
jn := root.Number()
jm := root.InterfaceUseNumber().(json.Number) // jn == jm
// Get float64
fn := root.Float64()
fm := root.Interface().(float64) // jn == jm
 ```

### 对键排序

考虑到排序带来的性能损失（约 10% ）， sonic 默认不会启用这个功能。如果你的组件依赖这个行为（如 [zstd](https://github.com/facebook/zstd)) ，可以仿照下面的例子：

```go
import "github.com/bytedance/sonic"
import "github.com/bytedance/sonic/encoder"

// Binding map only
m := map[string]interface{}{}
v, err := encoder.Encode(m, encoder.SortMapKeys)

// Or ast.Node.SortKeys() before marshal
var root := sonic.Get(JSON)
err := root.SortKeys()
```

### HTML 转义

考虑到性能损失（约15%）， sonic 默认不会启用这个功能。你可以使用 `encoder.EscapeHTML` 选项来开启（与 `encoding/json.HTMLEscape` 行为一致）。

```go
import "github.com/bytedance/sonic"

v := map[string]string{"&&":"<>"}
ret, err := Encode(v, EscapeHTML) // ret == `{"\u0026\u0026":{"X":"\u003c\u003e"}}`
```

### 紧凑格式

Sonic 默认将基本类型（ `struct` ， `map` 等）编码为紧凑格式的 JSON ，除非使用 `json.RawMessage` or `json.Marshaler` 进行编码： sonic 确保输出的 JSON 合法，但出于性能考虑，**不会**加工成紧凑格式。我们提供选项 `encoder.CompactMarshaler` 来添加此过程，

### 打印错误

如果输入的 JSON 存在无效的语法，sonic 将返回 `decoder.SyntaxError`，该错误支持错误位置的美化输出。

```go
import "github.com/bytedance/sonic"
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"

var data interface{}
err := sonic.UnmarshalString("[[[}]]", &data)
if err != nil {
    /* One line by default */
    println(e.Error()) // "Syntax error at index 3: invalid char\n\n\t[[[}]]\n\t...^..\n"
    /* Pretty print */
    if e, ok := err.(decoder.SyntaxError); ok {
        /*Syntax error at index 3: invalid char

            [[[}]]
            ...^..
        */
        print(e.Description())
    } else if me, ok := err.(*decoder.MismatchTypeError); ok {
        // decoder.MismatchTypeError is new to Sonic v1.6.0
        print(me.Description())
    }
}
```

#### 类型不匹配 [Sonic v1.6.0]

如果给定键中存在**类型不匹配**的值， sonic 会抛出 `decoder.MismatchTypeError` （如果有多个，只会报告最后一个），但仍会跳过错误的值并解码下一个 JSON 。

```go
import "github.com/bytedance/sonic"
import "github.com/bytedance/sonic/decoder"

var data = struct{
    A int
    B int
}{}
err := UnmarshalString(`{"A":"1","B":1}`, &data)
println(err.Error())    // Mismatch type int with value string "at index 5: mismatched type with value\n\n\t{\"A\":\"1\",\"B\":1}\n\t.....^.........\n"
fmt.Printf("%+v", data) // {A:0 B:1}
```

### `Ast.Node`

Sonic/ast.Node 是完全独立的 JSON 抽象语法树库。它实现了序列化和反序列化，并提供了获取和修改通用数据的鲁棒的 API。

#### 查找/索引

通过给定的路径搜索 JSON 片段，路径必须为非负整数，字符串或 `nil` 。

```go
import "github.com/bytedance/sonic"

input := []byte(`{"key1":[{},{"key2":{"key3":[1,2,3]}}]}`)

// no path, returns entire json
root, err := sonic.Get(input)
raw := root.Raw() // == string(input)

// multiple paths
root, err := sonic.Get(input, "key1", 1, "key2")
sub := root.Get("key3").Index(2).Int64() // == 3
```

**注意**：由于 `Index()` 使用偏移量来定位数据，比使用扫描的 `Get()` 要快的多，建议尽可能的使用 `Index` 。 Sonic 也提供了另一个 API， `IndexOrGet()` ，以偏移量为基础并且也确保键的匹配。

#### 修改

使用 `Set()` / `Unset()` 修改 json 的内容

```go
import "github.com/bytedance/sonic"

// Set
exist, err := root.Set("key4", NewBool(true)) // exist == false
alias1 := root.Get("key4")
println(alias1.Valid()) // true
alias2 := root.Index(1)
println(alias1 == alias2) // true

// Unset
exist, err := root.UnsetByIndex(1) // exist == true
println(root.Get("key4").Check()) // "value not exist"
```

#### 序列化

要将 `ast.Node` 编码为 json ，使用 `MarshalJson()` 或者 `json.Marshal()` （必须传递指向节点的指针）

```go
import (
    "encoding/json"
    "github.com/bytedance/sonic"
)

buf, err := root.MarshalJson()
println(string(buf))                // {"key1":[{},{"key2":{"key3":[1,2,3]}}]}
exp, err := json.Marshal(&root)     // WARN: use pointer
println(string(buf) == string(exp)) // true
```

#### APIs

- 合法性检查： `Check()`, `Error()`, `Valid()`, `Exist()`
- 索引： `Index()`, `Get()`, `IndexPair()`, `IndexOrGet()`, `GetByPath()`
- 转换至 go 内置类型： `Int64()`, `Float64()`, `String()`, `Number()`, `Bool()`, `Map[UseNumber|UseNode]()`, `Array[UseNumber|UseNode]()`, `Interface[UseNumber|UseNode]()`
- go 类型打包： `NewRaw()`, `NewNumber()`, `NewNull()`, `NewBool()`, `NewString()`, `NewObject()`, `NewArray()`
- 迭代： `Values()`, `Properties()`, `ForEach()`, `SortKeys()`
- 修改： `Set()`, `SetByIndex()`, `Add()`

### `Ast.Visitor`

Sonic 提供了一个高级的 API 用于直接全量解析 JSON 到非标准容器里 (既不是 `struct` 也不是 `map[string]interface{}`) 且不需要借助任何中间表示 (`ast.Node` 或 `interface{}`)。举个例子，你可能定义了下述的类型，它们看起来像 `interface{}`，但实际上并不是：

```go
type UserNode interface {}

// the following types implement the UserNode interface.
type (
    UserNull    struct{}
    UserBool    struct{ Value bool }
    UserInt64   struct{ Value int64 }
    UserFloat64 struct{ Value float64 }
    UserString  struct{ Value string }
    UserObject  struct{ Value map[string]UserNode }
    UserArray   struct{ Value []UserNode }
)
```

Sonic 提供了下述的 API 来返回 **“对 JSON AST 的前序遍历”**。`ast.Visitor` 是一个 SAX 风格的接口，这在某些 C++ 的 JSON 解析库中被使用到。你需要自己实现一个 `ast.Visitor`，将它传递给 `ast.Preorder()` 方法。在你的实现中你可以使用自定义的类型来表示 JSON 的值。在你的 `ast.Visitor` 中，可能需要有一个 O(n) 空间复杂度的容器（比如说栈）来记录 object / array 的层级。

```go
func Preorder(str string, visitor Visitor, opts *VisitorOptions) error

type Visitor interface {
    OnNull() error
    OnBool(v bool) error
    OnString(v string) error
    OnInt64(v int64, n json.Number) error
    OnFloat64(v float64, n json.Number) error
    OnObjectBegin(capacity int) error
    OnObjectKey(key string) error
    OnObjectEnd() error
    OnArrayBegin(capacity int) error
    OnArrayEnd() error
}
```

详细用法参看 [ast/visitor.go](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/ast/visitor.go)，我们还为 `UserNode` 实现了一个示例 `ast.Visitor`，你可以在 [ast/visitor_test.go](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/ast/visitor_test.go) 中找到它。

## 兼容性

由于开发高性能代码的困难性， Sonic **不**保证对所有环境的支持。对于在不同环境中使用 Sonic 构建应用程序的开发者，我们有以下建议：

- 在 **Mac M1** 上开发：确保在您的计算机上安装了 Rosetta 2，并在构建时设置 `GOARCH=amd64` 。 Rosetta 2 可以自动将 x86 二进制文件转换为 arm64 二进制文件，并在 Mac M1 上运行 x86 应用程序。
- 在 **Linux arm64** 上开发：您可以安装 qemu 并使用 `qemu-x86_64 -cpu max` 命令来将 x86 二进制文件转换为 arm64 二进制文件。qemu可以实现与Mac M1上的Rosetta 2类似的转换效果。

对于希望在不使用 qemu 下使用 sonic 的开发者，或者希望处理 JSON 时与 `encoding/JSON` 严格保持一致的开发者，我们在 `sonic.API` 中提供了一些兼容性 API

- `ConfigDefault`: 在支持 sonic 的环境下 sonic 的默认配置（`EscapeHTML=false`，`SortKeys=false`等）。行为与具有相应配置的 `encoding/json` 一致，一些选项，如 `SortKeys=false` 将无效。
- `ConfigStd`: 在支持 sonic 的环境下与标准库兼容的配置（`EscapeHTML=true`，`SortKeys=true`等）。行为与 `encoding/json` 一致。
- `ConfigFastest`: 在支持 sonic 的环境下运行最快的配置（`NoQuoteTextMarshaler=true`）。行为与具有相应配置的 `encoding/json` 一致，某些选项将无效。

## 注意事项

### 预热

由于 Sonic 使用 [golang-asm](https://github.com/twitchyliquid64/golang-asm) 作为 JIT 汇编器，这个库并不适用于运行时编译，第一次运行一个大型模式可能会导致请求超时甚至进程内存溢出。为了更好地稳定性，我们建议在运行大型模式或在内存有限的应用中，在使用 `Marshal()/Unmarshal()` 前运行 `Pretouch()`。

```go
import (
    "reflect"
    "github.com/bytedance/sonic"
    "github.com/bytedance/sonic/option"
)

func init() {
    var v HugeStruct

    // For most large types (nesting depth <= option.DefaultMaxInlineDepth)
    err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v))

    // with more CompileOption...
    err := sonic.Pretouch(reflect.TypeOf(v),
        // If the type is too deep nesting (nesting depth > option.DefaultMaxInlineDepth),
        // you can set compile recursive loops in Pretouch for better stability in JIT.
        option.WithCompileRecursiveDepth(loop),
        // For a large nested struct, try to set a smaller depth to reduce compiling time.
        option.WithCompileMaxInlineDepth(depth),
    )
}
```

### 拷贝字符串

当解码 **没有转义字符的字符串**时， sonic 会从原始的 JSON 缓冲区内引用而不是复制到新的一个缓冲区中。这对 CPU 的性能方面很有帮助，但是可能因此在解码后对象仍在使用的时候将整个 JSON 缓冲区保留在内存中。实践中我们发现，通过引用 JSON 缓冲区引入的额外内存通常是解码后对象的 20% 至 80% ，一旦应用长期保留这些对象（如缓存以备重用），服务器所使用的内存可能会增加。我们提供了选项 `decoder.CopyString()` 供用户选择，不引用 JSON 缓冲区。这可能在一定程度上降低 CPU 性能。

### 传递字符串还是字节数组？

为了和 `encoding/json` 保持一致，我们提供了传递 `[]byte` 作为参数的 API ，但考虑到安全性，字符串到字节的复制是同时进行的，这在原始 JSON 非常大时可能会导致性能损失。因此，你可以使用 `UnmarshalString()` 和 `GetFromString()` 来传递字符串，只要你的原始数据是字符串，或**零拷贝类型转换**对于你的字节数组是安全的。我们也提供了 `MarshalString()` 的 API ，以便对编码的 JSON 字节数组进行**零拷贝类型转换**，因为 sonic 输出的字节始终是重复并且唯一的，所以这样是安全的。

### 加速 `encoding.TextMarshaler`

为了保证数据安全性， `sonic.Encoder` 默认会对来自 `encoding.TextMarshaler` 接口的字符串进行引用和转义，如果大部分数据都是这种形式那可能会导致很大的性能损失。我们提供了 `encoder.NoQuoteTextMarshaler` 选项来跳过这些操作，但你**必须**保证他们的输出字符串依照 [RFC8259](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8259) 进行了转义和引用。

### 泛型的性能优化

在 **完全解析**的场景下， `Unmarshal()` 表现得比 `Get()`+`Node.Interface()` 更好。但是如果你只有特定 JSON 的部分模式，你可以将 `Get()` 和 `Unmarshal()` 结合使用：

```go
import "github.com/bytedance/sonic"

node, err := sonic.GetFromString(_TwitterJson, "statuses", 3, "user")
var user User // your partial schema...
err = sonic.UnmarshalString(node.Raw(), &user)
```

甚至如果你没有任何模式，可以用 `ast.Node` 代替 `map` 或 `interface` 作为泛型的容器：

```go
import "github.com/bytedance/sonic"

root, err := sonic.GetFromString(_TwitterJson)
user := root.GetByPath("statuses", 3, "user")  // === root.Get("status").Index(3).Get("user")
err = user.Check()

// err = user.LoadAll() // only call this when you want to use 'user' concurrently...
go someFunc(user)
```

为什么？因为 `ast.Node` 使用 `array` 来存储其子节点：

- 在插入（反序列化）和扫描（序列化）数据时，`Array` 的性能比 `Map` **好得多**；
- **哈希**（`map[x]`）的效率不如**索引**（`array[x]`）高效，而 `ast.Node` 可以在数组和对象上使用索引；
- 使用 `Interface()` / `Map()` 意味着 sonic 必须解析所有的底层值，而 `ast.Node` 可以**按需解析**它们。

**注意**：由于 `ast.Node` 的惰性加载设计，其**不能**直接保证并发安全性，但你可以调用 `Node.Load()` / `Node.LoadAll()` 来实现并发安全。尽管可能会带来性能损失，但仍比转换成 `map` 或 `interface{}` 更为高效。

### 使用 `ast.Node` 还是 `ast.Visitor`？

对于泛型数据的解析，`ast.Node` 在大多数场景上应该能够满足你的需求。

然而，`ast.Node` 是一种针对部分解析 JSON 而设计的泛型容器，它包含一些特殊设计，比如惰性加载，如果你希望像 `Unmarshal()` 那样直接解析整个 JSON，这些设计可能并不合适。尽管 `ast.Node` 相较于 `map` 或 `interface{}` 来说是更好的一种泛型容器，但它毕竟也是一种中间表示，如果你的最终类型是自定义的，你还得在解析完成后将上述类型转化成你自定义的类型。

在上述场景中，如果想要有更极致的性能，`ast.Visitor` 会是更好的选择。它采用和 `Unmarshal()` 类似的形式解析 JSON，并且你可以直接使用你的最终类型去表示 JSON AST，而不需要经过额外的任何中间表示。

但是，`ast.Visitor` 并不是一个很易用的 API。你可能需要写大量的代码去实现自己的 `ast.Visitor`，并且需要在解析过程中仔细维护树的层级。如果你决定要使用这个 API，请先仔细阅读 [ast/visitor.go](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/ast/visitor.go) 中的注释。

## 社区

Sonic 是 [CloudWeGo](https://www.cloudwego.io/) 下的一个子项目。我们致力于构建云原生生态系统。