在分析完编码过程中的一些优化后，我们分析下解码过程中的优化。
1，类型到解码函数的映射，由map改成slice，这个优化和编码一样通过typeptr来获取解码函数。
2，通过一个特殊的字符NUL来判断字符串的结尾：为了解码，你必须遍历input buffer里面的字符串，但是判断字符串是否到了结尾的过程很慢：
buf : []byte 里面保存了传递给解码器的字符串序列。
cursor : int64 保存了当前解码的位置。
代码语言：javascript复制buflen := len(buf)
for ; cursor < buflen; cursor { // compare cursor and buflen at all times, it is so slow.
switch buf[cursor] {
case ' ', 'n', 'r', 't':
}
}一直比较当前位置和buflen的过程非常低效。因此通过在字符串结尾加一个特殊的字符NUL ( 00)，就可以在检查其它字符的同时检查结尾字符，不必要去做比较操作。
代码语言：javascript复制for {
switch buf[cursor] {
case ' ', 'n', 'r', 't':
case ' 00':
return nil
}
cursor
}4，使用边界检查消除：go-json是通过指针操作，来实现热点的字符获取和边界检查消除。
5，使用位图来检查结构体的某些字段是否存在：减少结构体解码过程中，寻找字段的耗时。因为在解码过程中字段名的匹配过程很耗时。为了加速这个过程json-iterator/go，针对字段数小于等于10的场景做了如下优化：通过定义hash值和结构体，然后用switch case匹配hash值的过程来加速。因为switch case 的过程比map速度快。但是它有hash值冲突的风险。gojay 使用自己编写的switch case来加速，代替map。go-json采用了一个新的方法bitmap field optimization。每个字符能代表的值的范围可以是[256]byte。如果结构体的字段数目少于8，可以使用int8来代表每个field的状态。具体如下：
代码语言：javascript复制Base ( 8bit ): 00000000
Key "a": 00000001 ( assign key "a" to the first bit )
Key "b": 00000010 ( assign key "b" to the second bit )
Key "c": 00000100 ( assign key "c" to the third bit )整个位图的宽度是256，长度是字段名字的最长值。如果字符串的每一个字符都命中了位图，说明它可能是结构体的字段。有个问题，如果字符串是字段的前缀，它也可能命中位图。
下面我们看下如何使用它：
代码语言：javascript复制package main
import (
json "github.com/goccy/go-json"
"fmt"
"reflect"
)
type T struct {
X int
U *U
}
type U struct {
T *T
}
func main() {
/*
type T struct {
X int
U *U
}
type U struct {
T *T
}
// undefined: U
*/
b, err := json.Marshal(&T{
X: 1,
U: &U{
T: &T{
X: 2,
},
},
})
fmt.Println(string(b), err) // {"X":1,"U":{"T":{"X":2,"U":null}}}
c := T{}
fmt.Println(json.Unmarshal(b, &c), c)
fmt.Println(reflect.TypeOf(b))
c1, err := json.MarshalNoEscape(c)
fmt.Println(string(c1), err)
}完全兼容标准库的api
代码语言：javascript复制% go run ./json/go-json/main.go
{"X":1,"U":{"T":{"X":2,"U":null}}} <nil>
<nil> {1 0xc000012160}
[]uint8
{"X":1,"U":{"T":{"X":2,"U":null}}} <nil>
