深入浅出序列化之序列化框架(二)

在序列化技术中，除了java提供的序列化，还有很多其他的序列化技术。对于java而已，java序列化是由java语言自带的，使用比较方便简单。但是相对于优势，缺点也是很明显的，首先就是不支持跨语言扩展、性能相对不是很好、序列化以后产生的数据相对会比较大。

然后除了java自带的序列化，还有以下的一些序列化技术。

1.xml序列化框架

xml的好处在于可读性好，方便阅读还有调试。但是序列化以后，字节码文件比较大，而且效率不高，适用对性能要求不高，而且QPS较低的企业级内部之间的数据交换的场景，同时xml又具有语言无关性，所以还可以适用于异构系统之间的数据交换协议。比如webService，就是采用xml格式对数据进行序列化的。

代码实现如下:
导入依赖

  
        
            com.thoughtworks.xstream
            xstream
            1.4.10
        

实现序列化和反序列化的类

public class ZmlSerializer implements ISerializer {

    XStream xStream=new XStream(new DomDriver());

    @Override
    public  byte[] serializer(T obj) {
        return xStream.toXML(obj).getBytes();
    }

    @Override
    public  T deSerializer(byte[] data, Class clazz) {
        return (T) xStream.fromXML(new String(data));
    }
}

测试类:

public static void main(String[] args) {

        User user = new User("s",12);
        ISerializer xmlSerializer = (ISerializer) new ZmlSerializer();

        byte[] serializer = xmlSerializer.serializer(user);
        System.out.println(new String(serializer));
        User user1 = xmlSerializer.deSerializer(serializer, User.class);
        System.out.println(user1);
    }

image.png

2.JSON序列化框架

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，相对于XML 来说，JSON 的字节流更小，而且可读性也非常好。现在JSON数据格式在企业运用是最普遍的，就是将数据对象转换成json对象。

JSON 序列化常用的开源工具有很多

1. Jackson （https://github.com/FasterXML/jackson）
2. 阿里开源的FastJson （https://github.com/alibaba/fastjon）
3. Google 的GSON (https://github.com/google/gson)
   这几种json 序列化工具中，Jackson 与fastjson 要比GSON 的性能要好，但是Jackson、GSON 的稳定性要比Fastjson 好。而fastjson 的优势在于提供的api 非常容易使用。

3.Hessian 序列化框架

Hessian 是一个支持跨语言传输的二进制序列化协议，相对于Java 默认的序列化机制来说，Hessian 具有更好的性能和易用性，而且支持多种不同的语言实际上Dubbo 采用的就是Hessian 序列化来实现，只不过Dubbo 对Hessian 进行了重构，性能更高。

这是一种支持动态类型、跨语言、基于对象传输的网络协议。JAVA对象序列化的二进制流是可以被其他语言反序列化的。hessian协议具有如下特性：

1.自描述序列化类型，不依赖外部描述符或接口定义，用一个字节表示常用的基础类型，极大缩短二进制流。
2.跟语言无关，支持脚本语言
3.协议比较简单，比java原生的要高效很多。在hessian2.0进行升级后，新增了一个压缩编码，而序列化的二进制流是java序列化的50%，耗时是java序列化的30，而反序列化是其20%。

hessian序列化会把复杂对象所有熟悉存在一个map中，进行序列化。所以在父类、子类存在同名变量的情况下，hessian序列化时，先序列化子类，再序列化父类，因此序列化的结果会导致子类同名变量被父类的覆盖。

4.Protobuf 序列化框架(重点，一般接触比较少)

1.独立语言，独立平台。不同语言有不同的序列化方式。
2.Protobuf是一个基于表示层的协议，可以跟各种协议一起使用。
3.空间开销，性能，解析性能都要好。

缺点:
实现比较麻烦，有独立的编译器，要考虑学习的成本。

https://github.com/google/protobuf/releases 找到 protoc-3.5.1-win32.zip

看看怎么实现以及语法:

syntax="proto2";
package com.zxy.serial;
option java_package = "com.zxy.serial";
option java_outer_classname="UserProtos";
message User {
required string name=1;
required int32 age=2;
}

proto 的语法

1. 包名
2. option 选项
3. 消息模型(消息对象、字段（字段修饰符-required/optional/repeated）
   字段类型（基本数据类型、枚举、消息对象）、字段名、标识号）

生成实体类
在protoc.exe 安装目录下执行如下命令

.\protoc.exe --java_out=./ ./user.proto

运行查看结果
将生成以后的UserProto.java 拷贝到项目中

y

Protobuf 原理分析

核心原理： protobuf 使用varint（zigzag）作为编码方式， 使用T-LV
作为存储方式.

技术层面

1. 序列化空间开销，也就是序列化产生的结果大小，这个影响到传输的性能
2. 序列化过程中消耗的时长，序列化消耗时间过长影响到业务的响应时间
3. 序列化协议是否支持跨平台，跨语言。因为现在的架构更加灵活，如果存在异构系统通信需求，那么这个是必须要考虑的
4. 可扩展性/兼容性，在实际业务开发中，系统往往需要随着需求的快速迭代来实现快速更新，这就要求我们采用的序列化协议基于良好.的可扩展性/兼容性，比如在现有的序列化数据结构中新增一个业务字段，不会影响到现有的服务
5. 技术的流行程度，越流行的技术意味着使用的公司多，那么很多坑都已经淌过并且得到了解决，技术解决方案也相对成熟
6. 学习难度和易用性.

选型建议

1. 对性能要求不高的场景，可以采用基于XML 的SOAP 协议
2. 对性能和间接性有比较高要求的场景，那么Hessian、Protobuf、Thrift、
   Avro 都可以。
3. 基于前后端分离，或者独立的对外的api 服务，选用JSON 是比较好的，对于调试、可读性都很不错
4. Avro 设计理念偏于动态类型语言，那么这类的场景使用Avro 是可以的.