高速なJSONパーサーをC++で自作して仕組みを理解する

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

Web開発やシステム間通信において、現在最も広く使われているデータ記述言語といえば、間違いなく JSON (JavaScript Object Notation) でしょう。世の中には RapidJSON や simdjson などの非常に優秀で高速なJSONパーサーが既に存在します。実務において自作のパーサーをプロダクションコードに投入する機会は少ないかもしれませんが、**「JSONパーサーを自作すること」**は、構文解析、メモリ管理、文字列処理、そしてパフォーマンスチューニングを学ぶ上で非常に優れた題材です。

本記事では、C++17/C++20のモダンな機能（std::string_view, std::variant, std::from_chars など）を駆使し、高速かつメモリ効率の高いJSONパーサーをゼロから構築する過程を詳細に解説します。

1. JSON仕様（RFC 8259）のおさらい

JSONの仕様は RFC 8259 で厳密に定義されています。パーサーを書くためには、まず仕様を正しく理解する必要があります。

JSONのデータ型は以下の6種類に限られます。

Object（オブジェクト）: 文字列のキーと値のペアの順序なし集合。{} で囲まれ、各ペアは , で区切られます。
Array（配列）: 値の順序付きリスト。[] で囲まれ、値は , で区切られます。
String（文字列）: ダブルクォート "" で囲まれたUnicode文字のシーケンス。バックスラッシュ \ によるエスケープを含みます。
Number（数値）: 整数または浮動小数点数。無限大（Infinity）や非数（NaN）は許容されていません。
Boolean（真偽値）: true または false。
Null: null。

仕様上、空白文字（Space, Horizontal Tab, Line Feed, Carriage Return）は、トークンの間の任意の場所に挿入可能であり、これらを無視しながら構文を解析する必要があります。

2. パーサーのアーキテクチャ

構文解析（Parsing）のプロセスは、一般的に**字句解析（Lexical Analysis）と構文解析（Syntactic Analysis）**の2つのフェーズに分かれます。

graph TD
A["Input JSON String"] --> B["Lexer (Tokenizer)"]
B --> C["Token Stream"]
C --> D["Parser (Recursive Descent)"]
D --> E["AST / DOM Tree (JsonValue)"]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

レキサー（Lexer / Tokenizer）: 入力された生の文字列（文字の配列）を先頭から読み込み、「意味のある最小単位（トークン）」に分割します。
パーサー（Parser）: レキサーから受け取ったトークンの列を読み込み、文法規則に従って木構造（DOMツリー：Document Object Model）を構築します。

今回の実装では、メモリ効率を高めるために、レキサーは文字列のコピーを行わず、元の入力文字列に対するポインタと長さ（std::string_view）を保持するように設計します。

3. AST (DOM) モデルの設計とモダンC++

C++でJSONの各種データ型を表現するために、C++17で導入された std::variant を活用します。std::variant は型安全な共用体（Union）であり、動的な型付けを持つJSONデータの表現に最適です。

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

// 前方宣言
class JsonValue;

// JSONのデータ型を定義
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::variantを用いて、いずれか1つの型を保持できるようにする
using JsonVariant = std::variant<
 JsonNull,
 JsonBool,
 JsonNumber,
 JsonString,
 JsonArray,
 JsonObject
>;

class JsonValue {
public:
 // デフォルトコンストラクタはNullで初期化
 JsonValue() : m_value(nullptr) {}

 // 各型からの暗黙の変換を許可するコンストラクタ
 template <typename T>
 JsonValue(T&& val) : m_value(std::forward<T>(val)) {}

 // 型判定のヘルパーメソッド
 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); }

 // 値取得のヘルパーメソッド
 template <typename T>
 const T& get() const {
 return std::get<T>(m_value);
 }

private:
 JsonVariant m_value;
};

上記のように設計することで、再帰的なデータ構造である JsonArray や JsonObject を簡潔かつ安全に表現できます（一部のC++標準ライブラリの実装では std::variant 内での不完全型の使用が制限されるため、スマートポインタを用いたヒープアロケーションが必要な場合もありますが、最新のコンパイラでは上記で動作することが多いです）。

4. レキサー（字句解析器）の実装

レキサーの役割は、文字列を読んでトークンに切り出すことです。まずはトークンの種類を定義します。

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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;
};

レキサーの内部状態遷移をMermaidで可視化すると、以下のようになります。

stateDiagram-v2
[*] --> Start : "Skip Whitespace"
Start --> ParseString : "Double Quote ('\"')"
Start --> ParseNumber : "Digit or Minus ('-')"
Start --> ParseKeyword : "Character ('t', 'f', 'n')"
Start --> ParseSymbol : "Punctuation ('{', '[', etc.)"
ParseString --> Start : "End Quote ('\"')"
ParseNumber --> Start : "Non-digit"
ParseKeyword --> Start : "Keyword Match"
ParseSymbol --> Start : "Single Char"

レキサーの実装本体は以下のようになります。空白をスキップしながら、現在の文字に応じて分岐（switch文またはif文）を行います。

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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(); // Skip initial quote
 size_t start = m_position;
 while (!isAtEnd() && peek() != '"') {
 // エスケープ文字（\" や \\ など）の処理は本来ここで厳密に行う
 if (peek() == '\\') {
 advance(); // エスケープのバックスラッシュをスキップ
 }
 advance();
 }

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

 std::string_view strVal = m_source.substr(start, m_position - start);
 advance(); // Skip closing quote
 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");
 }
};

ここでのポイントは、文字列（String）や数値（Number）の値を std::string_view として切り出している点です。これにより、レキサーの段階では一切の動的メモリ確保（ヒープアロケーション）やコピーが発生しません。これはパフォーマンスに直結する重要な設計です。

5. 構文解析器（パーサー）の実装：再帰的降下構文解析

レキサーが完成したら、次はいよいよパーサーです。JSONの文法はLL(1)文法であるため、「現在のトークンを1つ見るだけ」で次にどの関数を呼び出すべきかを決定できる**再帰的降下構文解析（Recursive Descent Parsing）**と非常に相性が良いです。

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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++17の std::from_chars を使用して高速にパース
 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() {
 // 本来はここでエスケープシーケンス（\n, \uXXXX など）のデコード処理を行い、
 // 実体の std::string を構築する。
 std::string str(m_currentToken.value);
 consumeToken();
 return JsonValue(str);
 }

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

 if (m_currentToken.type == TokenType::RBracket) {
 consumeToken(); // 空配列
 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(); // '{' を消費
 JsonObject object;

 if (m_currentToken.type == TokenType::RBrace) {
 consumeToken(); // 空オブジェクト
 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);
 }
};

再帰的降下パーサーは、コードの構造とJSONの文法（BNF）が1対1に対応するため、直感的で読みやすいコードになります。例えば parseObject では、キー（String） -> コロン（Colon） -> 値（Value）の順序で構文を解析しています。

6. パフォーマンス最適化のテクニック

単純なパーサーを実装しただけでは、実用的なライブラリに勝つことはできません。C++ならではの最適化テクニックをいくつか紹介します。

6.1. Zero-Copyアーキテクチャと `std::string_view`

パーサーのパフォーマンスボトルネックの大部分は「文字列のコピー」と「ヒープメモリの動的確保」にあります。 std::string を多様すると、部分文字列を作るたびにメモリアロケーションが発生します。これを防ぐために、レキサーでは徹底して std::string_view を使用しました。 std::string_view の構築時間は文字列の長さ $L$ に依存せず $O(1)$ で完了します。

6.2. 数値パースの最適化 (`std::from_chars`)

標準の std::stod や sscanf は、現在のロケール（Locale）設定に依存して動作するため、内部で排他制御用のロックを取得したり、ローカライゼーションのオーバーヘッドが発生したりします。 C++17で導入された std::from_chars は、ロケール非依存かつメモリコピーを伴わないため、数値のパースにおいて圧倒的なパフォーマンスを誇ります。時間計算量は桁数を $M$ としたとき $O(M)$ となります。

6.3. メモリアロケーションと `std::pmr` (Polymorphic Memory Resources)

ASTの構築時、std::vector や std::map のノード生成によって大量の小さなアロケーション（フラグメンテーション）が発生します。これを回避するために、C++17の std::pmr::monotonic_buffer_resource をカスタムアロケータとして採用することが有効です。事前に大きなメモリブロックを一度だけ確保し、そこからポインタを進めるだけでメモリを切り出すため、アロケーションコストがほぼゼロになります。

6.4. SIMDの活用 (Advanced)

simdjson などの最先端のパーサーでは、AVX2やNEONなどのSIMD命令を用いて、一度に32バイトや64バイトの文字列をスキャンします。これにより、空白のスキップやクォーテーションの探索を劇的に高速化しています。本記事の実装は文字単位のスキャンですが、更なる極みを目指す場合はブランチレス（分岐のない）プログラミングとSIMDが必須となります。

7. 計算量とアルゴリズムの評価

本パーサーのアルゴリズム的な複雑性を評価します。入力されるJSON文字列の全体の長さを $N$ バイトとします。

時間計算量 (Time Complexity): レキサーは各文字を定数回（通常は1回）だけ参照し、パーサーは各トークンに対して定数回の処理を行います。バックトラッキング（再読み込み）は一切発生しません。したがって、全体的な時間計算量は線形時間となります。

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

空間計算量 (Space Complexity): AST（DOMツリー）を構築するために確保されるメモリは、JSON文字列の要素数に比例します。最悪のケース（例：巨大なネスト配列 [[[[...]]]]）を考慮しても、必要なメモリ量は入力サイズ $N$ を超えない定数倍に収まります。

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

ただし、再帰的降下構文解析では、JSONのネストの深さ（Depth）に比例してコールスタックを消費します。深さ $D$ に対してスタックメモリ $O(D)$ が必要です。悪意のある無限ネストJSONを与えられると Stack Overflow を引き起こす危険性があるため、実用的なパーサーでは、再帰の深さに上限（例: 256や512など）を設けるか、再帰をループに展開する工夫が必要です。

8. まとめ

本記事では、C++を用いてゼロからJSONパーサーを自作する手順を解説しました。

レキサーによって文字列をトークンに分割し、std::string_view で無駄なコピーを抑える。
パーサーで再帰的降下構文解析を用いてトークンをAST（std::variant）に変換する。
パフォーマンスを意識して、std::from_chars やメモリ管理戦略を適用する。

言語の仕様を読み解き、それをコードに落とし込む経験は、プログラマーとしてのスキルを一段引き上げてくれます。この記事を足掛かりに、ぜひご自身の手で独自のパーサーやシリアライザー（JSON文字列の生成）を拡張し、さらなる最適化（カスタムアロケータの導入やSIMD化など）に挑戦してみてください。

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