序列化协议详解

序列化协议详解

Tip

序列化是 RPC 性能的关键因素。选择合适的序列化方式可以大幅提升系统性能。

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序列化概述

什么是序列化？

对象（内存）     ── 序列化 ──>     字节数组（磁盘/网络）
字节数组（磁盘/网络）── 反序列化 ──>  对象（内存）

序列化在 RPC 中的位置

Client                       Server
  │                            │
  │  序列化 Request            │
  │ ─────────────────────────> │
  │                            │ 反序列化 Request
  │                            │ ──────┐
  │                            │        │
  │                            │ 执行业务
  │                            │        │
  │                            │ <─────┘
  │                            │ 序列化 Response
  │ <───────────────────────── │
  │  反序列化 Response         │

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常见序列化协议

1. Java 原生序列化

// 序列化
User user = new User(1, "张三");
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("user.txt"));
out.writeObject(user);

// 反序列化
ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(new FileInputStream("user.txt"));
User user = (User) in.readObject();

缺点：

• 性能差（反射机制）
• 安全问题（可执行任意类）
• 跨语言困难
• 序列化后体积大

2. Hessian

// 序列化
Hessian2Output out = new Hessian2Output(byteArrayOutputStream);
out.writeObject(user);

// 反序列化
Hessian2Input in = new Hessian2Input(new ByteArrayInputStream(bytes));
User user = (User) in.readObject();

优点：

• 性能好（自定义序列化）
• 跨语言支持
• 序列化体积小

缺点：

• 不支持循环引用
• 部分类型支持有限

3. Kryo

// 序列化
Kryo kryo = new Kryo();
Output output = new Output(new FileOutputStream("user.txt"));
kryo.writeObject(output, user);

// 反序列化
Input input = new Input(new FileInputStream("user.txt"));
User user = kryo.readObject(input, User.class);

优点：

• 序列化速度极快
• 序列化体积小
• 支持循环引用

缺点：

• 跨语言支持差
• 线程不安全（需要 ThreadLocal）

4. Protobuf

// 定义 proto 文件
message User {
  int32 id = 1;
  string name = 2;
  string email = 3;
}

// 生成 Java 代码
// protoc --java_out=. user.proto

// 序列化
UserProto.User user = UserProto.User.newBuilder()
    .setId(1)
    .setName("张三")
    .setEmail("zhangsan@example.com")
    .build();
byte[] bytes = user.toByteArray();

// 反序列化
UserProto.User user = UserProto.User.parseFrom(bytes);

优点：

• 序列化/反序列化速度极快
• 序列化体积最小
• 跨语言支持好
• 向后兼容性好

缺点：

• 需要预先定义 IDL 文件
• 学习成本高

5. JSON

// 序列化
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = mapper.writeValueAsString(user);

// 反序列化
User user = mapper.readValue(json, User.class);

优点：

• 可读性好
• 跨语言天然支持
• HTTP 友好

缺点：

• 序列化体积大
• 序列化/反序列化速度慢
• 不支持循环引用

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性能对比

序列化方式	序列化速度	反序列化速度	体积	跨语言
Java 原生	1x	1x	1x	❌
Hessian	3x	3x	0.5x	✅
Kryo	10x	10x	0.3x	❌
Protobuf	15x	15x	0.2x	✅
JSON	2x	2x	2x	✅

注：以上为大致对比，实际性能受数据结构和 JVM 影响

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序列化选型建议

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      序列化选型决策树                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

是否需要跨语言？
    │
    ├─ 是 ──> 是否对性能要求极高？
    │           │
    │           ├─ 是 ──> Protobuf
    │           │
    │           └─ 否 ──> JSON
    │
    └─ 否 ──> 是否对性能要求极高？
                │
                ├─ 是 ──> Kryo / Protobuf
                │
                └─ 否 ──> Java 原生 / Hessian

场景推荐

场景	推荐序列化
内部服务调用（高性能）	Kryo
跨语言高性能调用	Protobuf
对外 API	JSON
内部 Java 服务	Hessian / Kryo
大数据量传输	Protobuf

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面试高频问题

Q1: 为什么 Java 原生序列化不推荐使用？

参考答案：

1. 性能差：使用反射机制，开销大
2. 安全问题：可以反序列化任意类，存在安全漏洞
3. 序列化体积大：包含大量元数据
4. 跨语言困难：其他语言难以解析

Q2: Kryo 序列化有什么优缺点？

参考答案：

• 优点：序列化速度快，体积小，支持循环引用
• 缺点：跨语言支持差，线程不安全（需使用 ThreadLocal）

Q3: Protobuf 为什么性能高？

参考答案：

1. 采用二进制格式，存储紧凑
2. 编码/解码只需要简单的位移操作
3. 预先定义 IDL，不需要额外的类型信息
4. 支持向前/向后兼容（Tag-Wire 格式）