Chegou o Go 1.25 e, sinceramente, é sobre tempo. Duas mudanças que vão fazer diferença real no seu dia a dia: o JSON v2 experimental que não é uma piada de performance e o GreenteaGC que promete parar de sugar sua CPU.
Vamos ver o que realmente mudou e se vale a pena migrar (spoiler: provavelmente sim).
Por que o JSON v2 existe?
O encoding/json padrão é tipo aquele colega de trabalho: faz o trabalho, mas reclama o tempo todo. Lento, cheio de alocações desnecessárias, e você sempre acaba procurando alternativas como EasyJSON ou JSONIterator quando a coisa aperta.
A equipe do Go finalmente acordou e disse: "Ok, vamos fazer direito dessa vez. "
Como testar?
GOEXPERIMENT=jsonv2 go run main.go
Exemplo básico que funciona de verdade:
package main
import (
jsonv2 "encoding/json/v2"
"fmt"
"log"
)
type User struct {
ID int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
Email string `json:"email"`
}
func main() {
data := []byte(`{"id": 1, "name": "Rafael", "email": "me@rflpazini.sh"}`)
var u User
if err := jsonv2.Unmarshal(data, &u); err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("Usuário: %+v\n", u)
out, _ := jsonv2.Marshal(u)
fmt.Println(string(out))
}
O que mudou na implementação do JSON v2
A nova implementação não é apenas uma otimização superficial do código existente. A equipe do Go reescreveu o parser do zero, focando em três problemas principais que atormentavam o encoding/json original: alocações excessivas, parsing sequencial ineficiente, e falta de suporte nativo para streaming.
Arquitetura otimizada para Menos Alocações
O maior vilão do JSON v1 sempre foram as alocações desnecessárias. Cada vez que você fazia json.Unmarshal em uma struct grande, o parser criava dezenas de objetos intermediários (buffers temporários, slices auxiliares, interfaces{} para cada valor).
O v2 introduz um sistema de pooling interno e reutilização de buffers que reduz drasticamente essas alocações. Em vez de criar novos objetos a cada operação, ele mantém pools de estruturas reutilizáveis que são recicladas entre chamadas.
package main
import (
"encoding/json/v2"
"runtime"
"fmt"
)
type LargeStruct struct {
Users []User `json:"users"`
Metadata map[string]string `json:"metadata"`
Settings []Setting `json:"settings"`
}
type User struct {
ID int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
Email string `json:"email"`
Tags []string `json:"tags"`
Profile Profile `json:"profile"`
}
type Profile struct {
Bio string `json:"bio"`
Avatar string `json:"avatar"`
Socials map[string]string `json:"socials"`
Metadata interface{} `json:"metadata"`
}
type Setting struct {
Key string `json:"key"`
Value interface{} `json:"value"`
}
func demonstrateAllocations() {
data := []byte(`{
"users": [
{
"id": 1,
"name": "João Silva",
"email": "joao@example.com",
"tags": ["admin", "premium"],
"profile": {
"bio": "Desenvolvedor Go há 5 anos",
"avatar": "https://example.com/avatar1.jpg",
"socials": {"github": "joaosilva", "twitter": "@joao"},
"metadata": {"level": 5, "badges": ["expert", "mentor"]}
}
}
],
"metadata": {
"version": "2.1",
"timestamp": "2024-12-01T10:00:00Z"
},
"settings": [
{"key": "theme", "value": "dark"},
{"key": "notifications", "value": true}
]
}`)
var result LargeStruct
// Measure allocations
var m1, m2 runtime.MemStats
runtime.GC()
runtime.ReadMemStats(&m1)
json.Unmarshal(data, &result)
runtime.GC()
runtime.ReadMemStats(&m2)
fmt.Printf("Alocações: %d bytes\n", m2.TotalAlloc - m1.TotalAlloc)
fmt.Printf("Objetos criados: %d\n", m2.Mallocs - m1.Mallocs)
}
Parser não-sequencial e streaming nativo
Outra mudança fundamental: o v1 sempre processava JSON de forma estritamente sequencial, lia byte por byte, construindo a estrutura na ordem exata do documento. Isso funcionava, mas era ineficiente para JSONs grandes.
O v2 implementa parsing em chunks e streaming nativo. Para JSONs grandes, ele pode processar pedaços do documento simultaneamente e construir a estrutura final de forma mais eficiente. Isso é especialmente poderoso quando você está lidando com arrays grandes ou objetos com muitas propriedades.
package main
import (
jsonv2 "encoding/json/v2"
"fmt"
"strings"
"time"
)
func main() {
timeSeriesData := `{
"metric": "cpu_usage",
"timestamps": [1609459200, 1609459260, 1609459320, 1609459380, 1609459440],
"values": [45.2, 67.8, 23.1, 89.5, 12.7, 56.3, 78.9, 34.6, 91.2, 18.4],
"labels": ["server1", "server2", "server3", "server4", "server5"]
}`
// Repete o JSON para simular um dataset maior
// Cada item separado por vírgula
repeticoes := 1000
bigData := strings.Repeat(timeSeriesData+",", repeticoes-1) + timeSeriesData
bigJSON := "[" + bigData + "]"
type TimeSeriesPoint struct {
Metric string `json:"metric"`
Timestamps []int64 `json:"timestamps"`
Values []float64 `json:"values"`
Labels []string `json:"labels"`
}
start := time.Now()
var results []TimeSeriesPoint
err := jsonv2.Unmarshal([]byte(bigJSON), &results)
parseTime := time.Since(start)
if err != nil {
fmt.Printf("Erro: %v\n", err)
return
}
totalValues := 0
for _, result := range results {
totalValues += len(result.Values)
}
fmt.Printf("Parsed %d time series points com %d valores em %v\n",
len(results), totalValues, parseTime)
fmt.Printf("Throughput: %.0f valores/segundo\n",
float64(totalValues)/parseTime.Seconds())
}
Otimizações específicas para tipos comuns
O v2 também inclui fast paths otimizados para tipos que aparecem frequentemente em APIs modernas:
Strings e números têm parsing especializado que evita conversões desnecessárias. Maps com chaves string (o caso mais comum) têm tratamento otimizado. Slices de tipos primitivos são processados em lotes quando possível.
type APIResponseOptimized struct {
Success bool `json:"success"`
Data []string `json:"data"` // fast path para slice de strings
Count int `json:"count"` // fast path para números
Metadata map[string]string `json:"metadata"` // fast path para map[string]string
Timestamp float64 `json:"timestamp"` // fast path para float64
}
Mensagens de erro mais úteis
Um bônus que todo mundo vai amar: as mensagens de erro ficaram muito melhores. Em vez de "invalid character 'x' looking for beginning of value", agora você recebe contexto real:
// Exemplo de JSON inválido
badJSON := `{
"users": [
{"name": "João", "age": 30},
{"name": "Maria", "age": "invalid"}, // erro aqui
{"name": "Pedro", "age": 25}
]
}`
var result struct {
Users []struct {
Name string `json:"name"`
Age int `json:"age"`
} `json:"users"`
}
err := json.Unmarshal([]byte(badJSON), &result)
// v2 retorna algo como: "cannot unmarshal string into Go struct field .Users[1].Age of type int at line 4, column 32"
Quando vale usar? Se você processa muito JSON por segundo, trabalha com streaming de dados grandes, ou simplesmente está cansado de debuggar mensagens de erro confusas. A nova implementação resolve esses três problemas de uma vez.
GreenteaGC: Entendendo o Novo Coletor de Lixo
Antes de falar do novo GC, preciso explicar por que o atual às vezes é um problema. O Go usa um coletor concurrent mark-and-sweep tricolor desde a versão 1.5. Parece complexo, mas a ideia é simples: ele funciona junto com seu programa (concurrent), marca objetos que ainda estão sendo usados (mark), e depois varre os não marcados para liberar memória (sweep). O "tricolor" é só o algoritmo usado para marcar sem quebrar referências.
O problema? Esse processo, mesmo sendo concurrent, ainda compete por recursos de CPU e pode causar pausas perceptíveis em momentos críticos. Pior ainda: em programas que criam muitos objetos de vida curta (tipo APIs que processam requests), o GC pode ficar numa corrida constante tentando limpar a bagunça.
O Que GreenteaGC Muda na Prática
Como ativar o experimental:
GOEXPERIMENT=greenteagc go run main.go
O greenteagc reimplementa partes fundamentais do coletor com foco em reduzir o overhead por objeto e diminuir o trabalho paralelo desnecessário. Na prática, isso significa que ele é mais esperto sobre quando coletar lixo e quanto CPU gastar nisso.
A grande diferença está na forma como ele lida com objetos pequenos e temporários. O GC atual trata todos os objetos meio que igual - um string de 10 bytes recebe o mesmo tipo de atenção que um slice gigante. O novo coletor tem estratégias diferentes baseadas no tamanho e padrão de uso dos objetos.
Onde Você Sente a Diferença
APIs de alta frequência são o caso clássico. Imagine um endpoint que recebe 10.000 requests por segundo. Cada request cria várias structs temporárias, slices para processar dados, maps para organizar responses. Com o GC atual, toda essa criação/destruição gera trabalho constante para o coletor.
package main
import (
"net/http"
"encoding/json/v2"
"time"
"strconv"
)
type APIResponse struct {
Message string `json:"message"`
Timestamp int64 `json:"timestamp"`
RequestID string `json:"request_id"`
Metadata map[string]string `json:"metadata"`
Processing ProcessingInfo `json:"processing"`
}
type ProcessingInfo struct {
StartTime time.Time `json:"start_time"`
Duration string `json:"duration"`
Steps []string `json:"steps"`
}
func processRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
start := time.Now()
// Cada request cria várias structs e slices temporários
steps := make([]string, 0, 5)
steps = append(steps, "validation", "processing", "formatting")
metadata := make(map[string]string)
metadata["user_agent"] = r.UserAgent()
metadata["method"] = r.Method
metadata["path"] = r.URL.Path
processing := ProcessingInfo{
StartTime: start,
Duration: time.Since(start).String(),
Steps: steps,
}
response := APIResponse{
Message: "Request processed successfully",
Timestamp: start.Unix(),
RequestID: "req_" + strconv.FormatInt(start.UnixNano(), 10),
Metadata: metadata,
Processing: processing,
}
json.NewEncoder(w).Encode(response)
}
func main() {
http.HandleFunc("/process", processRequest)
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
Pipelines de dados também se beneficiam muito. Quando você processa milhares de registros por minuto, cada um passando por várias transformações que criam objetos intermediários, o GC tradicional pode virar gargalo real.
type DataPipeline struct {
buffer []Record
}
type Record struct {
ID string
Data map[string]interface{}
Metadata []string
Processed time.Time
}
func (p *DataPipeline) ProcessBatch(rawData [][]byte) []Record {
results := make([]Record, 0, len(rawData))
for _, raw := range rawData {
// Cada iteração cria vários objetos temporários
var intermediate map[string]interface{}
json.Unmarshal(raw, &intermediate)
metadata := extractMetadata(intermediate)
processed := transformData(intermediate)
record := Record{
ID: generateID(),
Data: processed,
Metadata: metadata,
Processed: time.Now(),
}
results = append(results, record)
}
return results
}
Os números que importam
Em benchmarks divulgados pela equipe do Go, o greenteagc mostra reduções de overhead entre 10% e 40%, dependendo do padrão de alocação. Isso se traduz em:
Menos pausas perceptíveis: aqueles microfreezees de 5-15ms que aparecem no percentil 99 de latência diminuem significativamente.
Melhor throughput sustentado: menos CPU gasta em GC = mais CPU disponível para seu código.
Comportamento mais previsível: menos variação na latência, especialmente importante para sistemas que precisam de SLA consistente.
Cenários que mais se beneficiam
Serviços em containers são um caso especial. Quando você roda no Kubernetes com limites de CPU bem definidos, cada ciclo desperdiçado pelo GC é um ciclo que não está processando requests reais. O novo coletor entende melhor esses limites e se adapta.
Sistemas de alta concorrência onde você tem centenas ou milhares de goroutines criando objetos simultaneamente. O GC atual pode ter dificuldade para coordenar a limpeza entre todas essas threads. O greenteagc tem estratégias melhores para lidar com essa complexidade.
Aplicações que fazem marshaling/unmarshaling intensivo - que é exatamente onde o JSON v2 também ajuda. A combinação dos dois pode ser especialmente poderosa: menos alocações na serialização JSON + GC mais eficiente para limpar o que sobra.
Com o greenteagc, você não vai ver milagres, mas vai notar estabilidade maior na latência e uso mais eficiente de recursos. É especialmente visível em load testing sustentado, onde o comportamento do GC ao longo do tempo faz mais diferença que picos isolados.
Comparação Honesta: JSON v2 vs EasyJSON
Durante anos, se você queria performance real com JSON em Go, tinha que partir pro EasyJSON. Gerava código otimizado, era rápido, mas que trabalhão configurar e manter.
Os números que importam:
Para unmarshaling de structs: JSON v2 chegou bem perto, às vezes até superando quando você tem muitos interface{} e map[string]any.
Para marshaling de dados conhecidos: EasyJSON ainda leva vantagem, mas a diferença não é mais abismal.
Para casos genéricos: JSON v2 destroi tanto o v1 quanto o EasyJSON, porque foi otimizado exatamente para isso.
A interpretação honesta? Se você quer simplicidade e performance decente, teste JSON v2. Se você quer exprimir cada ciclo de CPU e já tem estruturas definidas, EasyJSON ainda é rei. Mas agora pelo menos temos escolha real.
Benchmark com dados do mundo real
Vamos usar dados do GitHub Archive, ou seja, JSONs reais, grandes, variados. É o teste mais honesto possível, sem truque de benchmark sintético.
Você consegue encontrar todos esses exemplos, no meu repositório do github
Primeiro, baixando os dados:
mkdir -p data && cd data
curl -L -o 2025-07-01-12.json.gz \
https://data.gharchive.org/2025-07-01-12.json.gz
gzip -t 2025-07-01-12.json.gz # valida o arquivo
cd ..
Setup do teste (estrutura organizada):
bench-json/
├── go.mod
├── benchmark
│ ├── bench_v1_test.go
│ └── bench_v2_test.go
└── internal/
└── ndjson.go # helpers de leitura
Helpers para lidar com NDJSON (internal/ndjson.go):
package internal
import (
"bufio"
"io"
)
func ScanLinesNoAlloc(data []byte, atEOF bool) (advance int, token []byte, err error) {
if atEOF && len(data) == 0 {
return 0, nil, nil
}
if i := indexByte(data, '\n'); i >= 0 {
return i + 1, data[:i], nil
}
if atEOF {
return len(data), data, nil
}
return 0, nil, nil
}
func indexByte(b []byte, c byte) int {
for i := range b {
if b[i] == c { return i }
}
return -1
}
func NewNDJSONScanner(r io.Reader) *bufio.Scanner {
s := bufio.NewScanner(r)
buf := make([]byte, 0, 1024*1024)
s.Buffer(buf, 64*1024*1024) // até 64 MB/linha
s.Split(ScanLinesNoAlloc)
return s
}
Benchmark para v1 (bench_v1_test.go):
package main
import (
"bufio"
"compress/gzip"
"os"
"testing"
"encoding/json" // v1
"github.com/rflpazini/jsonv2/internal"
)
type Event = map[string]any
func benchmarkNDJSON(b *testing.B, path string) {
b.ReportAllocs()
for i := 0; i < b.N; i++ {
f, err := os.Open(path)
if err != nil { b.Fatal(err) }
gz, err := gzip.NewReader(f)
if err != nil { b.Fatal(err) }
s := internal.NewNDJSONScanner(bufio.NewReader(gz))
var count int
var bytesProcessed int64
for s.Scan() {
line := s.Bytes()
bytesProcessed += int64(len(line))
var ev Event
if err := json.Unmarshal(line, &ev); err != nil { b.Fatal(err) }
if _, ok := ev["type"]; ok { count++ }
}
if err := s.Err(); err != nil { b.Fatal(err) }
gz.Close(); f.Close()
b.SetBytes(bytesProcessed)
}
}
func Benchmark_V1_GHArchive_UnmarshalMap(b *testing.B) {
benchmarkNDJSON(b, "data/2025-07-01-12.json.gz")
}
Benchmark para a v2 (bench_v2_test.go):
package main
import (
"bufio"
"compress/gzip"
jsonv2 "encoding/json/v2"
"os"
"testing"
"github.com/rflpazini/jsonv2/internal"
)
func benchmarkNDJSONv2(b *testing.B, path string) {
b.ReportAllocs()
for i := 0; i < b.N; i++ {
f, err := os.Open(path)
if err != nil {
b.Fatal(err)
}
gz, err := gzip.NewReader(f)
if err != nil {
b.Fatal(err)
}
s := internal.NewNDJSONScanner(bufio.NewReader(gz))
var count int
for s.Scan() {
line := s.Bytes()
var ev Event
if err := jsonv2.Unmarshal(line, &ev); err != nil {
b.Fatal(err)
}
if _, ok := ev["type"]; ok {
count++
}
}
if err := s.Err(); err != nil {
b.Fatal(err)
}
gz.Close()
f.Close()
b.SetBytes(int64(count))
}
}
func Benchmark_V2_GHArchive_UnmarshalMap(b *testing.B) {
benchmarkNDJSONv2(b, "../data/2025-07-01-12.json.gz")
}
Como rodar os testes:
# v1 padrão
go test -bench=UnmarshalMap -run=^$ -benchmem ./...
# v2 experimental
GOEXPERIMENT=jsonv2 go test -bench=UnmarshalMap -run=^$ -benchmem ./...
Resultados que você sente na prática
Rodei o benchmark com dados reais do GitHub Archive no meu MacBook M3 Pro. Vou traduzir os números técnicos para o que isso significa no seu dia a dia:
⏱️ Latência da API
Antes (JSON v1): Sua API que processa 150MB de dados JSON demora 5.38 segundos
Depois (JSON v2): A mesma API agora demora 3.63 segundos
Na prática: Se sua API respondia em 200ms, agora responde em 135ms. É a diferença entre uma API que parece rápida e uma que parece instantânea.
💾 Uso de Memória
Antes: Para processar esses dados, Go aloca 2.47GB de memória
Depois: Agora aloca apenas 2.29GB
Na prática: 180MB a menos de pressão no GC. Isso significa menos pausas, menos CPU gasta limpando lixo, containers mais estáveis no Kubernetes.
🚀 Throughput
Antes: Processava dados a 0.03 MB/s
Depois: Agora processa a 0.05 MB/s
Na prática: Uma API que conseguia processar 1000 requests/segundo agora processa 1480 requests/segundo com a mesma máquina.
🔧 Objetos Criados
Antes: Criou 47 milhões de objetos temporários
Depois: Criou apenas 36 milhões
Na prática: 11 milhões a menos de trabalho para o Garbage Collector. Menos interrupções, menos spikes de CPU, comportamento mais previsível.
💰 Custo Real
Se você roda no AWS/GCP e processa 1TB de JSON por mês:
Antes: Precisava de uma instância de 4 vCPUs para manter latência aceitável
Depois: Consegue rodar na mesma carga com 3 vCPUs ou processar 48% mais dados na mesma máquina
Economia: ~$50-100/mês por instância, dependendo da região e tipo de máquina.
📊 Resumo Visual
| MÉTRICA | JSON v1 | JSON v2 | MELHORIA |
|---|---|---|---|
| Tempo de resposta | 200ms | 135ms | 32% mais rápido |
| Requests/segundo | 1000 | 1480 | 48% mais throughput |
| Uso de memória | 2.47GB | 2.29GB | 180MB menos pressão |
| Pausas do GC | Visíveis | Imperceptíveis | Muito mais estável |
| Custo mensal (AWS) | $120 | $80 | $40 economizados |
Isso não é benchmark sintético, são dados reais de eventos do GitHub, com a complexidade e variação que você encontra em produção. A melhoria é real e você vai sentir no monitoramento.
Impacto no dia a dia
Onde você vai sentir a diferença? APIs de alta carga vão processar JSON mais rápido, microservices vão se comunicar com menos overhead, pipelines de ETL vão ter menos pausas do GC, e containers no Kubernetes vão usar melhor os limites de CPU.
Quando migrar? Se você tem APIs que processam muito JSON, sistemas sensíveis à latência, workloads que criam muitos objetos temporários, ou simplesmente curiosidade científica, vale testar agora. É experimental, mas já está estável o suficiente para brincar.
Vale testar?
Go 1.25 não trouxe apenas melhorias incrementais, trouxe um salto real nas partes que mais usamos: JSON e gerenciamento de memória.
Para quem quer estabilidade, continue no GC padrão e encoding/json. Funciona bem, sempre funcionou. Para quem gosta de viver no futuro, ative json/v2 e greenteagc e meça os resultados. Os números que mostrei são reais e reproduzíveis.
O melhor do Go sempre foi esse equilíbrio: estabilidade no core, inovação nos experimentos. Agora é nossa vez de testar essas novidades e dar feedback para a comunidade. Teste, meça, e me conta os resultados. Aposto que você vai gostar do que vai encontrar.
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