本文介绍了如何优化go语言中json扁平化库的性能。该库用于在事件过滤引擎中匹配事件有效负载和过滤器。最初的实现使用递归深度优先搜索（dfs），导致高内存和cpu消耗，尤其是在处理大型有效负载时。
问题背景:
车队最初使用MongoDB作为主要数据存储，但随着数据复杂性的增加，迁移到PostgreSQL成为更优的选择。 然而，这引入了在Go中实现MongoDB原生查询功能的需求，因为没有现成的库可用。 事件过滤引擎需要将事件有效负载扁平化，然后与预先扁平化的过滤器进行比较。
初始实现的缺陷:
最初的递归DFS实现存在以下问题：
堆内存分配: 递归调用导致大量堆栈空间消耗，并进一步加剧了堆内存分配。新的键字符串串联: 重复使用fmt.Sprintf进行键字符串拼接，效率低下。结果映射复制: 递归返回时，结果映射会多次复制。结果映射调整大小: 由于未预先分配足够的空间，结果映射需要多次调整大小，这是一个代价高昂的操作。
优化方案:
为了解决这些问题，作者改用迭代方法，使用自定义堆栈来跟踪JSON映射条目。 这避免了递归调用带来的堆内存分配和结果映射复制问题。 此外，使用字符串构建器高效地生成键，并通过countKeys函数预先计算结果映射所需的大小，从而避免了多次调整大小。
性能提升:
新的迭代实现将CPU时间和内存分配的性能提升了近70%。
结论:
最初的递归实现虽然适用于小型有效负载，但在处理大型JSON数据时效率低下。 通过采用迭代方法并进行相应的优化，显著提高了扁平化库的性能，解决了生产环境中的瓶颈问题。 (注：图片略模糊，建议参考原文链接查看清晰版本。)
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