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奈学:一起了解几种序列化协议

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古月木易
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发布于: 2020 年 08 月 05 日

序列化(编码)是将对象序列化为二进制形式(字节数组),主要用于网络传输、数据持久化等;而反序列化(解码)则是将从网络、磁盘等读取的字节数组还原成原始对象,主要用于网络传输对象的解码,以便完成远程调用。



影响序列化性能的关键因素:序列化后的码流大小(网络带宽的占用)、序列化的性能(CPU资源占用);是否支持跨语言(异构系统的对接和开发语言切换)。



Java默认提供的序列化:无法跨语言、序列化后的码流太大、序列化的性能差



XML,优点:人机可读性好,可指定元素或特性的名称。缺点:序列化数据只包含数据本身以及类的结构,不包括类型标识和程序集信息;只能序列化公共属性和字段;不能序列化方法;文件庞大,文件格式复杂,传输占带宽。适用场景:当做配置文件存储数据,实时数据转换。



JSON,是一种轻量级的数据交换格式,优点:兼容性高、数据格式比较简单,易于读写、序列化后数据较小,可扩展性好,兼容性好、与XML相比,其协议比较简单,解析速度比较快。缺点:数据的描述性比XML差、不适合性能要求为ms级别的情况、额外空间开销比较大。适用场景(可替代XML):跨防火墙访问、可调式性要求高、基于Web browser的Ajax请求、传输数据量相对小,实时性要求相对低(例如秒级别)的服务。



Fastjson,采用一种“假定有序快速匹配”的算法。优点:接口简单易用、目前java语言中最快的json库。缺点:过于注重快,而偏离了“标准”及功能性、代码质量不高,文档不全。适用场景:协议交互、Web输出、Android客户端



Thrift,不仅是序列化协议,还是一个RPC框架。优点:序列化后的体积小, 速度快、支持多种语言和丰富的数据类型、对于数据字段的增删具有较强的兼容性、支持二进制压缩编码。缺点:使用者较少、跨防火墙访问时,不安全、不具有可读性,调试代码时相对困难、不能与其他传输层协议共同使用(例如HTTP)、无法支持向持久层直接读写数据,即不适合做数据持久化序列化协议。适用场景:分布式系统的RPC解决方案



Avro,Hadoop的一个子项目,解决了JSON的冗长和没有IDL的问题。优点:支持丰富的数据类型、简单的动态语言结合功能、具有自我描述属性、提高了数据解析速度、快速可压缩的二进制数据形式、可以实现远程过程调用RPC、支持跨编程语言实现。缺点:对于习惯于静态类型语言的用户不直观。适用场景:在Hadoop中做Hive、Pig和MapReduce的持久化数据格式。



Protobuf,将数据结构以.proto文件进行描述,通过代码生成工具可以生成对应数据结构的POJO对象和Protobuf相关的方法和属性。优点:序列化后码流小,性能高、结构化数据存储格式(XML JSON等)、通过标识字段的顺序,可以实现协议的前向兼容、结构化的文档更容易管理和维护。缺点:需要依赖于工具生成代码、支持的语言相对较少,官方只支持Java 、C++ 、python。适用场景:对性能要求高的RPC调用、具有良好的跨防火墙的访问属性、适合应用层对象的持久化



其它



protostuff 基于protobuf协议,但不需要配置proto文件,直接导包即可Jboss marshaling 可以直接序列化java类, 无须实java.io.Serializable接口Message pack 一个高效的二进制序列化格式Hessian 采用二进制协议的轻量级remoting onhttp工具kryo 基于protobuf协议,只支持java语言,需要注册(Registration),然后序列化(Output),反序列化(Input)



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