JSON比PHP的序列化格式更简单、更快，除非:

你正在存储深度嵌套数组: json_decode(): "如果JSON编码的数据大于127个元素，此函数将返回false。" 您存储的对象需要被反序列化为正确的类 您正在与不支持json_decode的旧PHP版本进行交互

Y刚刚测试了serialized和json的encode和decode，加上它将把字符串存储的大小。

JSON encoded in 0.067085981369 seconds. Size (1277772)
PHP serialized in 0.12110209465 seconds. Size (1955548)
JSON decode in 0.22470498085 seconds
PHP serialized in 0.211947917938 seconds
json_encode() was roughly 80.52% faster than serialize()
unserialize() was roughly 6.02% faster than json_decode()
JSON string was roughly 53.04% smaller than Serialized string

我们可以得出结论，JSON编码更快，结果字符串更小，但unserialize解码字符串更快。

看看这里的结果(很抱歉把PHP代码放在JS代码框中):

http://jsfiddle.net/newms87/h3b0a0ha/embedded/result/

结果:serialize()和unserialize()在PHP 5.4中对于不同大小的数组都要快得多。

我在真实世界的数据上做了一个测试脚本，比较json_encode vs serialize和json_decode vs unserialize。测试是在一个生产中的电子商务网站的缓存系统上运行的。它只是获取缓存中已经存在的数据，并测试编码/解码(或序列化/反序列化)所有数据的时间，然后我将其放入一个易于查看的表中。

我在PHP 5.4共享托管服务器上运行了这个程序。

结果是非常结论性的，对于这些大到小的数据集，序列化和非序列化是明显的赢家。特别是对于我的用例，json_decode和unserialize对于缓存系统是最重要的。在这里，Unserialize几乎是一个无处不在的赢家。它的速度通常是json_decode的2到4倍(有时是6或7倍)。

有趣的是，@peter-bailey的结果有所不同。

下面是用于生成结果的PHP代码:

<?php

ini_set('display_errors', 1);
error_reporting(E_ALL);

function _count_depth($array)
{
    $count     = 0;
    $max_depth = 0;
    foreach ($array as $a) {
        if (is_array($a)) {
            list($cnt, $depth) = _count_depth($a);
            $count += $cnt;
            $max_depth = max($max_depth, $depth);
        } else {
            $count++;
        }
    }

    return array(
        $count,
        $max_depth + 1,
    );
}

function run_test($file)
{
    $memory     = memory_get_usage();
    $test_array = unserialize(file_get_contents($file));
    $memory     = round((memory_get_usage() - $memory) / 1024, 2);

    if (empty($test_array) || !is_array($test_array)) {
        return;
    }

    list($count, $depth) = _count_depth($test_array);

    //JSON encode test
    $start            = microtime(true);
    $json_encoded     = json_encode($test_array);
    $json_encode_time = microtime(true) - $start;

    //JSON decode test
    $start = microtime(true);
    json_decode($json_encoded);
    $json_decode_time = microtime(true) - $start;

    //serialize test
    $start          = microtime(true);
    $serialized     = serialize($test_array);
    $serialize_time = microtime(true) - $start;

    //unserialize test
    $start = microtime(true);
    unserialize($serialized);
    $unserialize_time = microtime(true) - $start;

    return array(
        'Name'                   => basename($file),
        'json_encode() Time (s)' => $json_encode_time,
        'json_decode() Time (s)' => $json_decode_time,
        'serialize() Time (s)'   => $serialize_time,
        'unserialize() Time (s)' => $unserialize_time,
        'Elements'               => $count,
        'Memory (KB)'            => $memory,
        'Max Depth'              => $depth,
        'json_encode() Win'      => ($json_encode_time > 0 && $json_encode_time < $serialize_time) ? number_format(($serialize_time / $json_encode_time - 1) * 100, 2) : '',
        'serialize() Win'        => ($serialize_time > 0 && $serialize_time < $json_encode_time) ? number_format(($json_encode_time / $serialize_time - 1) * 100, 2) : '',
        'json_decode() Win'      => ($json_decode_time > 0 && $json_decode_time < $serialize_time) ? number_format(($serialize_time / $json_decode_time - 1) * 100, 2) : '',
        'unserialize() Win'      => ($unserialize_time > 0 && $unserialize_time < $json_decode_time) ? number_format(($json_decode_time / $unserialize_time - 1) * 100, 2) : '',
    );
}

$files = glob(dirname(__FILE__) . '/system/cache/*');

$data = array();

foreach ($files as $file) {
    if (is_file($file)) {
        $result = run_test($file);

        if ($result) {
            $data[] = $result;
        }
    }
}

uasort($data, function ($a, $b) {
    return $a['Memory (KB)'] < $b['Memory (KB)'];
});

$fields = array_keys($data[0]);
?>

<table>
    <thead>
    <tr>
        <?php foreach ($fields as $f) { ?>
            <td style="text-align: center; border:1px solid black;padding: 4px 8px;font-weight:bold;font-size:1.1em"><?= $f; ?></td>
        <?php } ?>
    </tr>
    </thead>

    <tbody>
    <?php foreach ($data as $d) { ?>
        <tr>
            <?php foreach ($d as $key => $value) { ?>
                <?php $is_win = strpos($key, 'Win'); ?>
                <?php $color = ($is_win && $value) ? 'color: green;font-weight:bold;' : ''; ?>
                <td style="text-align: center; vertical-align: middle; padding: 3px 6px; border: 1px solid gray; <?= $color; ?>"><?= $value . (($is_win && $value) ? '%' : ''); ?></td>
            <?php } ?>
        </tr>
    <?php } ?>
    </tbody>
</table>

真是个不错的话题，在看了几个答案后，我想分享我在这个问题上的实验。

我有一个用例，几乎每次与数据库对话时都需要查询一些“巨大的”表(不要问为什么，只是一个事实)。数据库缓存系统是不合适的，因为它不会缓存不同的请求，所以我想到了php缓存系统。

我尝试了apcu，但它不符合需求，内存在这种情况下不够可靠。下一步是通过序列化将缓存到文件中。

表有14355个条目，有18列，这些是我的测试和读取序列化缓存的统计:

JSON:

正如大家所说，json_encode/json_decode的主要不便之处在于它将所有内容转换为StdClass实例(或对象)。如果你需要循环它，你可能会把它转换成一个数组，是的，这会增加转换时间

平均时间:780.2 ms;内存使用:41.5MB;缓存文件大小:3.8MB

Msgpack

@hutch提到了msgpack。漂亮的网站。让我们试一试，好吗?

平均时间:497 ms;内存使用:32MB;缓存文件大小:2.8MB

这样好多了，但需要一个新的扩展;编译有时害怕的人…

IgBinary

@GingerDog提到了igbinary。注意，我设置了igbinary.compact_strings= off，因为我更关心读取性能而不是文件大小。

平均时间:411.4 ms;内存使用:36.75MB;缓存文件大小:3.3MB

比味精包装好。不过，这个也需要编译。

系列化/非系列化

平均时间:477.2 ms;内存使用:36.25MB;缓存文件大小:5.9MB

比JSON更好的性能，数组越大，json_decode就越慢，但你已经知道了。

这些外部扩展缩小了文件大小，在纸上看起来很棒。数字不会说谎。如果您得到的结果与使用标准PHP函数得到的结果几乎相同，那么编译扩展还有什么意义呢?

我们还可以推断出，根据你的需求，你会选择与别人不同的东西:

IgBinary真的很好，比MsgPack执行得更好 Msgpack更擅长压缩数据(注意，我没有尝试igbinary 紧凑。字符串选项)。 不想编译?使用标准。

就是这样，另一个序列化方法的比较，帮助您选择一个!

*使用PHPUnit 3.7.31测试，php 5.5.10 -仅使用标准硬盘和旧双核CPU解码- 10个相同用例测试的平均数字，您的统计数据可能不同

我对测试进行了扩展，以包括反序列化性能。这是我得到的数字。

Serialize

JSON encoded in 2.5738489627838 seconds
PHP serialized in 5.2861361503601 seconds
Serialize: json_encode() was roughly 105.38% faster than serialize()


Unserialize

JSON decode in 10.915472984314 seconds
PHP unserialized in 7.6223039627075 seconds
Unserialize: unserialize() was roughly 43.20% faster than json_decode() 

因此json似乎编码更快，但解码较慢。因此，这可能取决于您的应用程序以及您希望最大限度地实现什么。

仅供参考——如果您想将数据序列化为易于阅读和理解的JSON，但具有更多的压缩和更高的性能，您应该检查messagpack。