最近，我需要解析 Chrome 網絡瀏覽器在其開發工具中記錄事件時生成的 JSON，并從中獲取一些計時數據。Chrome 可以在很短的時間內產生相當大的數據量，所以我最初構建的 Ruby 解析器非常慢。由于我正在學習 Go，因此我決定同時使用 Go 和 JavaScript/Node 編寫腳本并進行比較。JSON 文件的最簡單形式就是我在這個 Gist 中所擁有的。它包含一個表示為獲取頁面而發送的請求的事件，以及表示響應的事件。通常情況下，有一個巨大的額外數據中進行篩選的量。這是它自己的問題，但不是我在這個問題中擔心的問題。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/平均時間都相同，因為我復制了 JSON 對象以獲得非常大的數據集，但這無關緊要。）我很好奇是否只是 JavaScript/Node 在解析 JSON 時速度更快（我猜這不會特別令人驚訝），或者我在 Go 程序中做錯了什么。我也很好奇我在 Go 程序中做錯了什么，因為我確信它有很多錯誤。請注意，雖然這兩個腳本不僅僅是解析，但在 Go 中肯定會 json.Unmarshal()在程序中增加大量時間。