使用C++從零開始實作高速JSON解析器以理解其原理

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

在網頁開發與系統間通訊中，目前最廣泛使用的資料描述語言，毫無疑問就是 JSON (JavaScript Object Notation)。雖然世上已經存在如 RapidJSON 或 simdjson 等非常優秀且高速的 JSON 解析器，在實務上將自製的解析器投入正式產品環境的機會或許不多，但**「自製 JSON 解析器」**卻是在學習語法分析、記憶體管理、字串處理以及效能調校上，非常出色的題材。

本文將詳細解說如何充分利用 C++17/C++20 的現代化功能（如 std::string_view、std::variant、std::from_chars 等），從零開始建構一個高速且記憶體效率極高的 JSON 解析器。

1. JSON 規範（RFC 8259）複習

JSON 的規範在 RFC 8259 中有嚴格的定義。為了撰寫解析器，首先必須正確理解其規範。

JSON 的資料型別僅限於以下 6 種：

Object（物件）：字串鍵與值對應的無序集合。由 {} 包圍，各個鍵值對以 , 分隔。
Array（陣列）：值的有序列表。由 [] 包圍，值以 , 分隔。
String（字串）：由雙引號 "" 包圍的 Unicode 字元序列。包含反斜線 \ 的跳脫字元。
Number（數值）：整數或浮點數。不允許無限大（Infinity）或非數值（NaN）。
Boolean（布林值）：true 或 false。
Null：null。

在規範上，空白字元（Space, Horizontal Tab, Line Feed, Carriage Return）可以插入到標記（Token）之間的任何位置，我們必須在忽略這些字元的同時進行語法分析。

2. 解析器的架構

語法分析（Parsing）的過程，通常分為**詞法分析（Lexical Analysis）與語法分析（Syntactic Analysis）**兩個階段。

graph TD
A["輸入的 JSON 字串"] --> B["詞法分析器 (Lexer/Tokenizer)"]
B --> C["標記流 (Token Stream)"]
C --> D["解析器 (遞迴下降解析器)"]
D --> E["AST / DOM 樹 (JsonValue)"]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

詞法分析器（Lexer / Tokenizer）：從頭讀取輸入的原始字串（字元陣列），將其分割成「具備意義的最小單位（標記/Token）」。
解析器（Parser）：讀取從詞法分析器接收到的標記序列，依照文法規則建構出樹狀結構（DOM 樹：文件物件模型）。

在本次的實作中，為了提升記憶體效率，詞法分析器不會複製字串，而是設計成只保留對原始輸入字串的指標與長度（std::string_view）。

3. AST (DOM) 模型的設計與現代 C++

為了在 C++ 中表示 JSON 的各種資料型別，我們將活用 C++17 引入的 std::variant。std::variant 是一種型別安全的聯合體（Union），非常適合用來表示具有動態型別特性的 JSON 資料。

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

// 前向宣告
class JsonValue;

// 定義 JSON 的資料型別
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>;

// 使用 std::variant，使其能夠保留其中一種型別
using JsonVariant = std::variant<
 JsonNull,
 JsonBool,
 JsonNumber,
 JsonString,
 JsonArray,
 JsonObject
>;

class JsonValue {
public:
 // 預設建構子初始化為 Null
 JsonValue() : m_value(nullptr) {}

 // 允許從各型別隱式轉換的建構子
 template <typename T>
 JsonValue(T&& val) : m_value(std::forward<T>(val)) {}

 // 型別判斷的輔助方法
 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); }

 // 取值的輔助方法
 template <typename T>
 const T& get() const {
 return std::get<T>(m_value);
 }

private:
 JsonVariant m_value;
};

透過上述的設計，就能簡潔且安全地表達出遞迴式的資料結構 JsonArray 與 JsonObject（雖然在某些 C++ 標準函式庫的實作中，會限制在 std::variant 內使用不完整型別，這時可能需要使用智慧指標進行 Heap 配置，但在最新版的編譯器中，上述寫法大多能正常運作）。

4. 詞法分析器 (Lexer) 的實作

詞法分析器的角色是讀取字串並將其切割成標記（Token）。首先我們要定義標記的種類。

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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;
};

將詞法分析器的內部狀態轉換以 Mermaid 視覺化的話，會如下所示：

stateDiagram-v2
[*] --> Start : "跳過空白 (Skip Whitespace)"
Start --> ParseString : "雙引號 ('\"')"
Start --> ParseNumber : "數字或負號 ('-')"
Start --> ParseKeyword : "字元 ('t', 'f', 'n')"
Start --> ParseSymbol : "標點符號 ('{', '[', 等)"
ParseString --> Start : "結束引號 ('\"')"
ParseNumber --> Start : "非數字"
ParseKeyword --> Start : "關鍵字匹配"
ParseSymbol --> Start : "單一字元"

詞法分析器的實作本體如下。它會一邊跳過空白字元，一邊根據當前的字元進行分支（switch 敘述或 if 敘述）。

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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(); // 跳過開頭的引號
 size_t start = m_position;
 while (!isAtEnd() && peek() != '"') {
 // 本來應該在這裡嚴格處理跳脫字元（如 \" 或 \\ 等）
 if (peek() == '\\') {
 advance(); // 跳過跳脫字元的反斜線
 }
 advance();
 }

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

 std::string_view strVal = m_source.substr(start, m_position - start);
 advance(); // 跳過結尾的引號
 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");
 }
};

這裡的重點是，字串（String）或數值（Number）的值被擷取為 std::string_view。這表示在詞法分析器的階段，完全不會發生任何動態記憶體配置（Heap Allocation）或複製。這是與效能直接相關的重要設計。

5. 解析器（Parser）的實作：遞迴下降語法分析

詞法分析器完成後，接著就是解析器了。由於 JSON 的文法是 LL(1) 文法，因此與**遞迴下降語法分析（Recursive Descent Parsing）**非常契合。這種分析法只要「看著目前的單一標記」，就能決定接下來應該呼叫哪個函式。

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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;
 // 使用 C++17 的 std::from_chars 進行高速解析
 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() {
 // 本來應該在這裡進行跳脫序列（\n, \uXXXX 等）的解碼處理，
 // 並建構實際的 std::string。
 std::string str(m_currentToken.value);
 consumeToken();
 return JsonValue(str);
 }

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

 if (m_currentToken.type == TokenType::RBracket) {
 consumeToken(); // 空陣列
 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(); // 消耗 '{'
 JsonObject object;

 if (m_currentToken.type == TokenType::RBrace) {
 consumeToken(); // 空物件
 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);
 }
};

遞迴下降解析器因為程式碼結構與 JSON 的文法（BNF）呈現一對一的對應關係，因此會變成直覺且易讀的程式碼。例如在 parseObject 中，語法解析是依照鍵（String） -> 冒號（Colon） -> 值（Value）的順序進行的。

6. 效能最佳化技巧

僅實作一個單純的解析器，是無法勝過實用等級的函式庫的。在此介紹幾個 C++ 特有的最佳化技巧。

6.1. 零複製 (Zero-Copy) 架構與 `std::string_view`

解析器效能瓶頸的絕大部份，在於「字串複製」與「Heap 記憶體的動態配置」。若大量使用 std::string，每次建立子字串時都會發生記憶體配置。為防止這種情況，我們在詞法分析器中徹底使用了 std::string_view。 std::string_view 的建構時間不取決於字串的長度 $L$，能在 $O(1)$ 內完成。

6.2. 數值解析的最佳化 (`std::from_chars`)

標準函式庫的 std::stod 或 sscanf，會依賴於當前的語系（Locale）設定來運作，因此會在內部取得互斥鎖（Lock），或是產生在地化的額外負擔。 C++17 引入的 std::from_chars，由於不依賴語系設定，也不伴隨記憶體複製，因此在解析數值時具備壓倒性的效能。若將位數設為 $M$，時間複雜度為 $O(M)$。

6.3. 記憶體配置與 `std::pmr` (Polymorphic Memory Resources)

建構 AST 時，會因為 std::vector 或 std::map 的節點生成，產生大量小型的記憶體配置（記憶體碎片化）。為了迴避這個問題，採用 C++17 的 std::pmr::monotonic_buffer_resource 作為自訂配置器（Custom Allocator）會非常有效。因為它只會事先配置一次大型的記憶體區塊，之後只需移動指標來切割記憶體，讓記憶體配置成本降至幾乎為零。

6.4. 活用 SIMD (進階)

在 simdjson 等最先進的解析器中，會使用 AVX2 或 NEON 等 SIMD 指令，一次掃描 32 位元組或 64 位元組的字串。這能讓跳過空白或是尋找引號的速度大幅飆升。本文的實作是採字元單位的掃描，但若是想追求極限，無分支（Branchless）程式設計與 SIMD 是不可或缺的。

7. 複雜度與演算法評估

接著來評估本解析器演算法層面的複雜度。假設輸入的 JSON 字串總長度為 $N$ 位元組。

時間複雜度 (Time Complexity): 詞法分析器對每個字元只會參照常數次（通常是 1 次），而解析器對每個標記也只會進行常數次的處理。完全不會發生回溯（Backtracking/重新讀取）。因此，整體的時間複雜度為線性時間。

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

空間複雜度 (Space Complexity): 為了建構 AST（DOM 樹）所配置的記憶體，與 JSON 字串的元素數量成正比。即使考慮最壞的情況（例如：巨大的巢狀陣列 [[[[...]]]]），所需的記憶體量也會收斂在不超過輸入大小 $N$ 的常數倍以內。

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

不過，在遞迴下降語法分析中，會消耗與 JSON 巢狀深度（Depth）成正比的呼叫堆疊（Call Stack）。對應深度 $D$，需要 $O(D)$ 的堆疊記憶體。如果被餵給惡意的無限巢狀 JSON，會有引發堆疊溢位（Stack Overflow）的危險。因此，在實用的解析器中，必須對遞迴深度設定上限（例如：256 或 512 等），或是將遞迴展開成迴圈。

8. 總結

本文解說了如何使用 C++ 從零開始自製 JSON 解析器的步驟。

透過詞法分析器將字串分割成標記，並使用 std::string_view 來抑制不必要的複製。
在解析器中使用遞迴下降語法分析，將標記轉換為 AST（std::variant）。
意識到效能，並應用 std::from_chars 與記憶體管理策略。

閱讀並理解語言規範，再將其落實為程式碼的經驗，能讓作為程式設計師的技能更上一層樓。請以這篇文章為墊腳石，務必嘗試親手擴充出自己專屬的解析器或序列化器（生成 JSON 字串），並挑戰進一步的最佳化（如導入自訂配置器或 SIMD 化等）。

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