最近，我需要解析 Chrome 網(wǎng)絡(luò)瀏覽器在其開發(fā)工具中記錄事件時(shí)生成的 JSON，并從中獲取一些計(jì)時(shí)數(shù)據(jù)。Chrome 可以在很短的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生相當(dāng)大的數(shù)據(jù)量，所以我最初構(gòu)建的 Ruby 解析器非常慢。由于我正在學(xué)習(xí) Go，因此我決定同時(shí)使用 Go 和 JavaScript/Node 編寫腳本并進(jìn)行比較。JSON 文件的最簡(jiǎn)單形式就是我在這個(gè) Gist 中所擁有的。它包含一個(gè)表示為獲取頁(yè)面而發(fā)送的請(qǐng)求的事件，以及表示響應(yīng)的事件。通常情況下，有一個(gè)巨大的額外數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選的量。這是它自己的問(wèn)題，但不是我在這個(gè)問(wèn)題中擔(dān)心的問(wèn)題。我寫的 JavaScript 腳本在這里，我寫的 Go 程序在這里。這是我用 Go 寫的第一個(gè)有用的東西，所以我敢肯定它很糟糕。然而，有一兩件事我注意到的是它的很多不是JavaScript慢在解析較大的JSON文件。在 Go 中使用 119Mb JSON 文件的時(shí)間：$ time ./parse data.json= 22 Requests  Min Time:      0.77  Max Time:      0.77  Average Time:  0.77./gm data.json  4.54s user 0.16s system 99% cpu 4.705 total在 JavaScript/Node 中使用 119Mb JSON 文件的時(shí)間：$ time node parse.js data.json= 22 Requests  Min Time: 0.77  Max Time: 0.77  Avg Time: 0.77node jm.js data.json  1.73s user 0.24s system 100% cpu 1.959 total（本例中的最小/最大/平均時(shí)間都相同，因?yàn)槲覐?fù)制了 JSON 對(duì)象以獲得非常大的數(shù)據(jù)集，但這無(wú)關(guān)緊要。）我很好奇是否只是 JavaScript/Node 在解析 JSON 時(shí)速度更快（我猜這不會(huì)特別令人驚訝），或者我在 Go 程序中做錯(cuò)了什么。我也很好奇我在 Go 程序中做錯(cuò)了什么，因?yàn)槲掖_信它有很多錯(cuò)誤。請(qǐng)注意，雖然這兩個(gè)腳本不僅僅是解析，但在 Go 中肯定會(huì) json.Unmarshal()在程序中增加大量時(shí)間。