前言

之前在写 gscript 时我就在想有没有利用编译原理实现一个更实际工具？毕竟真写一个语言的难度不低，并且也很难真的应用起来。

一次无意间看到有人提起 JSON 解析器，这类工具充斥着我们的日常开发，运用非常广泛。

以前我也有思考过它是如何实现的，过程中一旦和编译原理扯上关系就不由自主的劝退了；但经过这段时间的实践我发现实现一个 JSON 解析器似乎也不困难，只是运用到了编译原理前端的部分知识就完全足够了。

得益于 JSON 的轻量级，同时语法也很简单，所以核心代码大概只用了 800 行便实现了一个语法完善的 JSON 解析器。

首先还是来看看效果：

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")
}

从这个用例中可以看到支持字符串、布尔值、浮点、整形、数组以及各种嵌套关系。

实现原理

这里简要说明一下实现原理，本质上就是两步：

1. 词法解析：根据原始输入的 JSON 字符串解析出 token，也就是类似于 "{" "obj" "age" "1" "[" "]" 这样的标识符，只是要给这类标识符分类。
2. 根据生成的一组 token 集合，以流的方式进行读取，最终可以生成图中的树状结构，也就是一个 JSONObject 。

下面来重点看看这两个步骤具体做了哪些事情。

词法分析

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  [

其实词法解析就是构建一个有限自动机的过程（DFA)，目的是可以生成这样的集合（token）,只是我们需要将这些 token进行分类以便后续做语法分析的时候进行处理。

比如 "{" 这样的左花括号就是一个 BeginObject 代表一个对象声明的开始，而 "}" 则是 EndObject 代表一个对象的结束。

其中 "name" 这样的就被认为是 String 字符串，以此类推 "[" 代表 BeginArray

这里我一共定义以下几种 token 类型：

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 会有多个类型，这点先忽略，后续会解释。

以这段 JSON 为例：{"age":1}，它的状态扭转如下图：

总的来说就是依次遍历字符串，然后更新一个全局状态，根据该状态的值进行不同的操作。

部分代码如下：

感兴趣的朋友可以跑跑单例 debug 一下就很容易理解：

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

以这段 JSON 为例：

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)
 }
}

最终生成的 token 集合如下：

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

提前检查

由于 JSON 的语法简单，一些规则甚至在词法规则中就能校验。

举个例子：JSON 中允许 null 值，当我们字符串中存在 nu nul 这类不匹配 null 的值时，就可以提前抛出异常。比如当检测到第一个字符串为 n 时，那后续的必须为 u->l->l 不然就抛出异常。

浮点数同理，当一个数值中存在多个 . 点时，依然需要抛出异常。

这也是前文提到 true/false/null 这些类型需要有多个中间状态的原因。

生成 JSONObject 树

在讨论生成 JSONObject 树之前我们先来看这么一个问题，给定一个括号集合，判断是否合法。

• [<()>] 这样是合法的。
• [<()>) 而这样是不合法的。

如何实现呢？其实也很简单，只需要利用栈就能完成，如下图所示：利用栈的特性，依次遍历数据，遇到是左边的符号就入栈，当遇到是右符号时就与栈顶数据匹配，能匹配上就出栈。

当匹配不上时则说明格式错误，数据遍历完毕后如果栈为空时说明数据合法。

其实仔细观察 JSON 的语法也是类似的：

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

BeginObject:{ 与 EndObject:} 一定是成对出现的，中间如论怎么嵌套也是成对的。而对于 "age":10 这样的数据，: 冒号后也得有数据进行匹配，不然就是非法格式。

所以基于刚才的括号匹配原理，我们也能用类似的方法来解析 token 集合。

我们也需要创建一个栈，当遇到 BeginObject 时就入栈一个 Map，当遇到一个 String 键时也将该值入栈。

当遇到 value 时，就将出栈一个 key,同时将数据写入当前栈顶的 map 中。

当然在遍历 token 的过程中也需要一个全局状态，所以这里也是一个有限状态机。

举个例子：当我们遍历到 Token 类型为 String，值为 "name" 时，预期下一个 token 应当是 :冒号；

所以我们得将当前的 status 记录为 StatusColon，一旦后续解析到 token 为 SepColon 时，就需要判断当前的 status 是否为 StatusColon ，如果不是则说明语法错误，就可以抛出异常。

同时值得注意的是这里的 status 其实是一个集合，因为下一个状态可能是多种情况。

{"e":[1,[2,3],{"d":{"f":"f"}}]}比如当我们解析到一个 SepColon 冒号时，后续的状态可能是 value 或 BeginObject { 或 BeginArray [

因此这里就得把这三种情况都考虑到，其他的以此类推。

具体解析过程可以参考源码：https://github.com/crossoverJie/gjson/blob/main/parse.go

虽然是借助一个栈结构就能将 JSON 解析完毕，不知道大家发现一个问题没有：这样非常容易遗漏规则，比如刚才提到的一个冒号后面就有三种情况，而一个 BeginArray 后甚至有四种情况（StatusArrayValue, StatusBeginArray, StatusBeginObject, StatusEndArray）

这样的代码读起来也不是很直观，同时容易遗漏语法，只能出现问题再进行修复。

既然提到了问题那自然也有相应的解决方案，其实就是语法分析中常见的递归下降算法。

我们只需要根据 JSON 的文法定义，递归的写出算法即可，这样代码阅读起来非常清晰，同时也不会遗漏规则。

完整的 JSON 语法查看这里：https://github.com/antlr/grammars-v4/blob/master/json/JSON.g4

我也预计将下个版本改为递归下降算法来实现。

总结

当目前为止其实只是实现了一个非常基础的 JSON 解析，也没有做性能优化，和官方的 JSON 包对比性能差的不是一星半点。

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

同时还有一些基础功能没有实现，比如将解析后的 JSONObject 可以反射生成自定义的 Struct，以及我最终想实现的支持 JSON 的四则运算：

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

目前我貌似没有发现有类似的库实现了这个功能，后面真的完成后应该会很有意思，感兴趣的朋友请持续关注。

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