我有一个JSON数据，它可以有这样的结构，

[
    {
        "action": 4,
        "key1": {
            "key1": "key1",
            "key2": "key1",
            "key3": "key3",
            "key4": ["key4"],
            "key5": [
                {
                    "key5": "key5"
                }
            ]
        }
    },
    {
        "action": 2,
        "key2": [
            3,
            {
                "key121": "key1",
                "key21": "key1",
                "key33": "key3",
                "key4": ["key4"],
                "key5": [
                    {
                        "key5": "key5"
                    }
                ]
            },
            {
                "key121": "key1",
                "key2133": "key1",
                "key33333": "key3",
                "key41": ["key4"],
                "key521": [
                    {
                        "key531": "key5"
                    }
                ]
            }
        ],
        "key3": "key3",
        // .... more and more here
    }
// .... more and more here
]

大小可以超过1 MB。
数据只是一个例子，表明结构可以是非常动态的。我需要一些方法来编码/解码这种数据。流程如下

• encode -> store在Redis中
• 从Redis读取->解码

我需要的第二部分read from Redis -> decode的最佳性能的方式。因此，如果它的大小更小，它将减少从Redis获取的时间，然后我需要一种有效的方法来解码编码数据以获得JSON。
我已经厌倦了

JSON.stringify/JSON.parse-工作，但我需要更好的性能avsc（https://www.npmjs.com/package/avsc）-它很好，但在我的情况下，因为我有一个非常动态的结构，我有很多问题，例如，在数组中有不同的record类型（据我所知，avsc不支持）等。
*msgpack-lite-不比JSON.stringify/JSON.parse更有效
*cbor-x-并不比JSON.stringify/JSON.parse更有效
*flatbuffers-https://www.npmjs.com/package/flatbuffers-基于模式-不适用于此情况
*schemapack-https://www.npmjs.com/package/schemapack对于简单对象来说还不错，但是已经7岁了
*protobufjs- https://www.npmjs.com/package/protobufjs - schema-based。

该过程将在负载下工作（每小时超过1500万次），因此性能是关键特征。
我的JSON.stringify/JSON.parse的基准测试结果来自10 k次迭代

1. JSON解析
   总计20 ms
   平均迭代0.0016619213000001163ms
2. JSON字符串化
   总计18 ms
   平均迭代0.0013616301999999764ms
   我承认，关键的性能将在decode部分。因此，如果decode占用的时间较少，则encode过程可能需要时间。
   一些基准代码示例

const data = require('./data.json');

class time {
    startTime = 0;

    init() {
        this.startTime = process.hrtime();
    }

    capture() {
        const end = process.hrtime(this.startTime);
        this.startTime = process.hrtime();
        return end[0] + end[1] / 1000000;
    }
}

const results = [];

const mainNow = Date.now();

const t = new time();

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
    t.init();
    const stringified = JSON.stringify(data);
    JSON.parse(stringified);
    results.push(t.capture());
}

console.log('results', results);
console.log('total', Date.now() - mainNow);
console.log('avg', results.reduce((acc, curr) => acc + curr, 0) / results.length);