C++로 고속 JSON 파서를 직접 만들며 원리 이해하기

Sat, 12 Sep 2026 11:00:00 +0900

웹 개발이나 시스템 간 통신에서 현재 가장 널리 사용되는 데이터 기술 언어라고 하면 단연코 **JSON (JavaScript Object Notation)**일 것입니다. 세상에는 RapidJSON이나 simdjson 같은 매우 우수하고 빠른 JSON 파서가 이미 존재합니다. 실무에서 직접 만든 파서를 프로덕션 코드에 투입할 기회는 적을지 모르지만, **“JSON 파서를 직접 만들어 보는 것”**은 구문 분석, 메모리 관리, 문자열 처리, 그리고 성능 튜닝을 배우는 데 있어 매우 훌륭한 주제입니다.

본 기사에서는 C++17/C++20의 모던 기능(std::string_view, std::variant, std::from_chars 등)을 십분 활용하여, 빠르고 메모리 효율이 높은 JSON 파서를 처음부터 구축하는 과정을 상세히 해설합니다.

1. JSON 사양(RFC 8259) 복습

JSON의 사양은 RFC 8259에 엄밀하게 정의되어 있습니다. 파서를 작성하기 위해서는 먼저 사양을 올바르게 이해할 필요가 있습니다.

JSON의 데이터 타입은 다음 6가지로 제한됩니다.

Object (객체): 문자열 키와 값 쌍의 순서 없는 집합. {}로 둘러싸이며, 각 쌍은 ,로 구분됩니다.
Array (배열): 값의 순서가 있는 목록. []로 둘러싸이며, 값은 ,로 구분됩니다.
String (문자열): 큰따옴표 ""로 둘러싸인 유니코드 문자 시퀀스. 백슬래시 \에 의한 이스케이프를 포함합니다.
Number (숫자): 정수 또는 부동소수점 수. 무한대(Infinity)나 비수(NaN)는 허용되지 않습니다.
Boolean (진릿값): true 또는 false.
Null: null.

사양상 공백 문자(Space, Horizontal Tab, Line Feed, Carriage Return)는 토큰 사이의 임의의 위치에 삽입될 수 있으며, 이들을 무시하면서 구문을 분석해야 합니다.

2. 파서의 아키텍처

구문 분석(Parsing) 과정은 일반적으로 **어휘 분석(Lexical Analysis)**과 **구문 분석(Syntactic Analysis)**이라는 두 가지 단계로 나뉩니다.

graph TD
A["입력 JSON 문자열"] --> B["렉서 (토크나이저)"]
B --> C["토큰 스트림"]
C --> D["파서 (재귀적 하향)"]
D --> E["AST / DOM 트리 (JsonValue)"]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

렉서(Lexer / Tokenizer): 입력된 원시 문자열(문자 배열)을 처음부터 읽어 들여 “의미 있는 최소 단위(토큰)“로 분할합니다.
파서(Parser): 렉서로부터 받은 토큰 열을 읽어 들여, 문법 규칙에 따라 트리 구조(DOM 트리: Document Object Model)를 구축합니다.

이번 구현에서는 메모리 효율을 높이기 위해, 렉서는 문자열을 복사하지 않고 원본 입력 문자열에 대한 포인터와 길이(std::string_view)를 유지하도록 설계합니다.

3. AST (DOM) 모델의 설계와 모던 C++

C++에서 JSON의 각종 데이터 타입을 표현하기 위해, C++17에 도입된 std::variant를 활용합니다. std::variant는 타입 안전한 공용체(Union)이며, 동적 타이핑을 갖는 JSON 데이터 표현에 최적입니다.

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#include <string>
#include <vector>
#include <map>
#include <variant>
#include <memory>
#include <string_view>

// 전방 선언
class JsonValue;

// JSON 데이터 타입 정의
using JsonNull = std::nullptr_t;
using JsonBool = bool;
using JsonNumber = double;
using JsonString = std::string;
using JsonArray = std::vector<JsonValue>;
using JsonObject = std::map<std::string, JsonValue>;

// std::variant를 사용하여 어느 하나라도 유지할 수 있도록 함
using JsonVariant = std::variant<
 JsonNull,
 JsonBool,
 JsonNumber,
 JsonString,
 JsonArray,
 JsonObject
>;

class JsonValue {
public:
 // 기본 생성자는 Null로 초기화
 JsonValue() : m_value(nullptr) {}

 // 각 타입으로부터의 암시적 변환을 허용하는 생성자
 template <typename T>
 JsonValue(T&& val) : m_value(std::forward<T>(val)) {}

 // 타입 판별 헬퍼 메서드
 bool isNull() const { return std::holds_alternative<JsonNull>(m_value); }
 bool isBool() const { return std::holds_alternative<JsonBool>(m_value); }
 bool isNumber() const { return std::holds_alternative<JsonNumber>(m_value); }
 bool isString() const { return std::holds_alternative<JsonString>(m_value); }
 bool isArray() const { return std::holds_alternative<JsonArray>(m_value); }
 bool isObject() const { return std::holds_alternative<JsonObject>(m_value); }

 // 값 가져오기 헬퍼 메서드
 template <typename T>
 const T& get() const {
 return std::get<T>(m_value);
 }

private:
 JsonVariant m_value;
};

위와 같이 설계함으로써, 재귀적인 데이터 구조인 JsonArray나 JsonObject를 간결하고 안전하게 표현할 수 있습니다(일부 C++ 표준 라이브러리 구현에서는 std::variant 내에서 불완전한 타입의 사용이 제한될 수 있어 스마트 포인터를 이용한 힙 할당이 필요한 경우도 있지만, 최신 컴파일러에서는 위 코드로 동작하는 경우가 많습니다).

4. 렉서(어휘 분석기)의 구현

렉서의 역할은 문자열을 읽어 토큰으로 잘라내는 것입니다. 먼저 토큰의 종류를 정의합니다.

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enum class TokenType {
 Null,
 True,
 False,
 Number,
 String,
 LBrace, // {
 RBrace, // }
 LBracket, // [
 RBracket, // ]
 Colon, // :
 Comma, // ,
 EndOfFile // EOF
};

struct Token {
 TokenType type;
 std::string_view value;
};

렉서의 내부 상태 전이를 Mermaid로 시각화하면 다음과 같습니다.

stateDiagram-v2
[*] --> Start : "공백 스킵"
Start --> ParseString : "큰따옴표 ('\"')"
Start --> ParseNumber : "숫자 또는 마이너스 ('-')"
Start --> ParseKeyword : "문자 ('t', 'f', 'n')"
Start --> ParseSymbol : "기호 ('{', '[', 등)"
ParseString --> Start : "닫는 따옴표 ('\"')"
ParseNumber --> Start : "숫자가 아닌 문자"
ParseKeyword --> Start : "키워드 일치"
ParseSymbol --> Start : "단일 문자"

렉서의 구현 본체는 다음과 같습니다. 공백을 스킵하면서 현재 문자에 따라 분기(switch 문 또는 if 문)를 수행합니다.

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class Lexer {
public:
 explicit Lexer(std::string_view source) : m_source(source), m_position(0) {}

 Token nextToken() {
 skipWhitespace();

 if (isAtEnd()) {
 return { TokenType::EndOfFile, "" };
 }

 char c = peek();

 switch (c) {
 case '{': advance(); return { TokenType::LBrace, "{" };
 case '}': advance(); return { TokenType::RBrace, "}" };
 case '[': advance(); return { TokenType::LBracket, "[" };
 case ']': advance(); return { TokenType::RBracket, "]" };
 case ':': advance(); return { TokenType::Colon, ":" };
 case ',': advance(); return { TokenType::Comma, "," };
 case '"': return lexString();
 default:
 if (c == '-' || std::isdigit(c)) {
 return lexNumber();
 } else if (std::isalpha(c)) {
 return lexKeyword();
 }
 throw std::runtime_error("Unexpected character");
 }
 }

private:
 std::string_view m_source;
 size_t m_position;

 bool isAtEnd() const { return m_position >= m_source.length(); }
 char peek() const { return m_source[m_position]; }
 void advance() { m_position++; }

 void skipWhitespace() {
 while (!isAtEnd()) {
 char c = peek();
 if (c == ' ' || c == '\t' || c == '\n' || c == '\r') {
 advance();
 } else {
 break;
 }
 }
 }

 Token lexString() {
 advance(); // 초기 따옴표 스킵
 size_t start = m_position;
 while (!isAtEnd() && peek() != '"') {
 // 이스케이프 문자(\" 나 \\ 등)의 처리는 본래 여기서 엄밀하게 수행함
 if (peek() == '\\') {
 advance(); // 이스케이프 백슬래시 스킵
 }
 advance();
 }

 if (isAtEnd()) throw std::runtime_error("Unterminated string");

 std::string_view strVal = m_source.substr(start, m_position - start);
 advance(); // 닫는 따옴표 스킵
 return { TokenType::String, strVal };
 }

 Token lexNumber() {
 size_t start = m_position;
 while (!isAtEnd() && (std::isdigit(peek()) || peek() == '.' || peek() == 'e' || peek() == 'E' || peek() == '+' || peek() == '-')) {
 advance();
 }
 return { TokenType::Number, m_source.substr(start, m_position - start) };
 }

 Token lexKeyword() {
 size_t start = m_position;
 while (!isAtEnd() && std::isalpha(peek())) {
 advance();
 }
 std::string_view word = m_source.substr(start, m_position - start);

 if (word == "true") return { TokenType::True, word };
 if (word == "false") return { TokenType::False, word };
 if (word == "null") return { TokenType::Null, word };

 throw std::runtime_error("Unknown keyword");
 }
};

여기서 포인트는 문자열(String)이나 숫자(Number)의 값을 std::string_view로 잘라내고 있다는 점입니다. 이를 통해 렉서 단계에서는 어떠한 동적 메모리 할당(힙 할당)이나 복사도 발생하지 않습니다. 이는 성능과 직결되는 중요한 설계입니다.

5. 구문 분석기(파서)의 구현: 재귀적 하향 구문 분석

렉서가 완성되면 다음은 드디어 파서입니다. JSON의 문법은 LL(1) 문법이기 때문에 “현재 토큰을 1개 보는 것"만으로 다음에 어떤 함수를 호출해야 할지 결정할 수 있는 **재귀적 하향 구문 분석(Recursive Descent Parsing)**과 매우 궁합이 잘 맞습니다.

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class Parser {
public:
 explicit Parser(std::string_view source) : m_lexer(source) {
 m_currentToken = m_lexer.nextToken();
 }

 JsonValue parse() {
 JsonValue result = parseValue();
 if (m_currentToken.type != TokenType::EndOfFile) {
 throw std::runtime_error("Extra tokens after root element");
 }
 return result;
 }

private:
 Lexer m_lexer;
 Token m_currentToken;

 void consumeToken() {
 m_currentToken = m_lexer.nextToken();
 }

 void expectAndConsume(TokenType expectedType) {
 if (m_currentToken.type != expectedType) {
 throw std::runtime_error("Unexpected token");
 }
 consumeToken();
 }

 JsonValue parseValue() {
 switch (m_currentToken.type) {
 case TokenType::Null:
 consumeToken();
 return JsonValue(nullptr);
 case TokenType::True:
 consumeToken();
 return JsonValue(true);
 case TokenType::False:
 consumeToken();
 return JsonValue(false);
 case TokenType::Number:
 return parseNumber();
 case TokenType::String:
 return parseString();
 case TokenType::LBrace:
 return parseObject();
 case TokenType::LBracket:
 return parseArray();
 default:
 throw std::runtime_error("Invalid value");
 }
 }

 JsonValue parseNumber() {
 std::string_view numStr = m_currentToken.value;
 consumeToken();

 double value = 0.0;
 // C++17의 std::from_chars를 사용하여 고속으로 파싱
 auto [ptr, ec] = std::from_chars(numStr.data(), numStr.data() + numStr.size(), value);
 if (ec != std::errc()) {
 throw std::runtime_error("Invalid number format");
 }
 return JsonValue(value);
 }

 JsonValue parseString() {
 // 본래는 여기서 이스케이프 시퀀스(\n, \uXXXX 등)의 디코딩 처리를 수행하고,
 // 실제 std::string을 생성함.
 std::string str(m_currentToken.value);
 consumeToken();
 return JsonValue(str);
 }

 JsonValue parseArray() {
 consumeToken(); // '[' 소비
 JsonArray array;

 if (m_currentToken.type == TokenType::RBracket) {
 consumeToken(); // 빈 배열
 return JsonValue(array);
 }

 while (true) {
 array.push_back(parseValue());
 if (m_currentToken.type == TokenType::Comma) {
 consumeToken();
 } else if (m_currentToken.type == TokenType::RBracket) {
 consumeToken();
 break;
 } else {
 throw std::runtime_error("Expected ',' or ']' in array");
 }
 }
 return JsonValue(array);
 }

 JsonValue parseObject() {
 consumeToken(); // '{' 소비
 JsonObject object;

 if (m_currentToken.type == TokenType::RBrace) {
 consumeToken(); // 빈 객체
 return JsonValue(object);
 }

 while (true) {
 if (m_currentToken.type != TokenType::String) {
 throw std::runtime_error("Expected string key in object");
 }

 std::string key(m_currentToken.value);
 consumeToken();

 expectAndConsume(TokenType::Colon);

 JsonValue value = parseValue();
 object[key] = value;

 if (m_currentToken.type == TokenType::Comma) {
 consumeToken();
 } else if (m_currentToken.type == TokenType::RBrace) {
 consumeToken();
 break;
 } else {
 throw std::runtime_error("Expected ',' or '}' in object");
 }
 }
 return JsonValue(object);
 }
};

재귀적 하향 파서는 코드 구조와 JSON의 문법(BNF)이 1대1로 대응하기 때문에 직관적이고 읽기 쉬운 코드가 됩니다. 예를 들어 parseObject에서는 키(String) -> 콜론(Colon) -> 값(Value) 순서로 구문을 분석하고 있습니다.

6. 성능 최적화 기법

단순한 파서를 구현한 것만으로는 실용적인 라이브러리를 이길 수 없습니다. C++ 특유의 최적화 기법을 몇 가지 소개합니다.

6.1. 제로 카피(Zero-Copy) 아키텍처와 `std::string_view`

파서 성능 병목의 대부분은 “문자열 복사"와 “힙 메모리 동적 할당"에 있습니다. std::string을 다용하면 부분 문자열을 만들 때마다 메모리 할당이 발생합니다. 이를 방지하기 위해 렉서에서는 철저하게 std::string_view를 사용했습니다. std::string_view의 구축 시간은 문자열 길이 $L$에 의존하지 않고 $O(1)$로 완료됩니다.

6.2. 숫자 파싱 최적화 (`std::from_chars`)

표준의 std::stod나 sscanf는 현재 로케일(Locale) 설정에 의존하여 동작하기 때문에 내부에서 상호 배제를 위한 락(lock)을 획득하거나 지역화 오버헤드가 발생합니다. C++17에 도입된 std::from_chars는 로케일에 독립적이고 메모리 복사가 수반되지 않으므로 숫자 파싱에서 압도적인 성능을 자랑합니다. 시간 복잡도는 자릿수를 $M$이라 할 때 $O(M)$이 됩니다.

6.3. 메모리 할당과 `std::pmr` (Polymorphic Memory Resources)

AST 구축 시, std::vector나 std::map의 노드 생성에 의해 대량의 작은 할당(단편화)이 발생합니다. 이를 회피하기 위해 C++17의 std::pmr::monotonic_buffer_resource를 커스텀 할당자로 채택하는 것이 효과적입니다. 사전에 큰 메모리 블록을 한 번만 확보하고, 거기서부터 포인터만 전진시켜 메모리를 잘라내기 때문에 할당 비용이 거의 제로가 됩니다.

6.4. SIMD 활용 (Advanced)

simdjson 같은 최첨단 파서에서는 AVX2나 NEON 같은 SIMD 명령을 사용하여 한 번에 32바이트나 64바이트의 문자열을 스캔합니다. 이를 통해 공백 스킵이나 따옴표 탐색을 극적으로 고속화하고 있습니다. 본 기사의 구현은 문자 단위의 스캔이지만, 더 높은 경지를 목표로 한다면 브랜치리스(분기 없는) 프로그래밍과 SIMD가 필수가 됩니다.

7. 계산 복잡도와 알고리즘 평가

본 파서의 알고리즘적 복잡성을 평가합니다. 입력되는 JSON 문자열의 전체 길이를 $N$ 바이트라고 합시다.

시간 복잡도 (Time Complexity): 렉서는 각 문자를 상수 번(일반적으로 1번)만 참조하고, 파서는 각 토큰에 대해 상수 번의 처리를 수행합니다. 백트래킹(다시 읽기)은 일절 발생하지 않습니다. 따라서 전체적인 시간 복잡도는 선형 시간이 됩니다.

$$ T(N) = O(N) $$

공간 복잡도 (Space Complexity): AST(DOM 트리)를 구축하기 위해 확보되는 메모리는 JSON 문자열의 요소 수에 비례합니다. 최악의 경우(예: 거대한 중첩 배열 [[[[...]]]])를 고려해도 필요한 메모리 양은 입력 크기 $N$을 넘지 않는 상수 배 안에 수렴합니다.

$$ Space(N) \le C \times N \implies O(N) $$

단, 재귀적 하향 구문 분석에서는 JSON의 중첩 깊이(Depth)에 비례하여 콜 스택을 소비합니다. 깊이 $D$에 대해 스택 메모리 $O(D)$가 필요합니다. 악의적인 무한 중첩 JSON이 주어지면 Stack Overflow를 일으킬 위험성이 있으므로, 실용적인 파서에서는 재귀 깊이에 상한(예: 256이나 512 등)을 두거나 재귀를 루프로 전개하는 연구가 필요합니다.

8. 요약

본 기사에서는 C++를 사용하여 처음부터 JSON 파서를 직접 만드는 절차를 해설했습니다.

렉서를 통해 문자열을 토큰으로 분할하고, std::string_view로 불필요한 복사를 억제한다.
파서에서 재귀적 하향 구문 분석을 사용하여 토큰을 AST(std::variant)로 변환한다.
성능을 의식하여 std::from_chars나 메모리 관리 전략을 적용한다.

언어의 사양을 읽고 이해하며, 그것을 코드로 녹여내는 경험은 프로그래머로서의 기술을 한 단계 끌어올려 줍니다. 이 기사를 발판 삼아, 꼭 여러분의 손으로 독자적인 파서나 시리얼라이저(JSON 문자열 생성)를 확장하고, 더욱 발전된 최적화(커스텀 할당자 도입이나 SIMD화 등)에 도전해 보시기 바랍니다.

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