序列化和反序列化
为何需要有序列化呢？
- 一方面是为了存储在磁盘中，
- 另一方面为了网络远程传输的内容。
Java实现序列化的方式
二进制格式 + 指定语言层级
JavaBuiltIn（java原生）、JavaManual（根据成员变量类型，手工写）、FstSerliazation、Kryo
二进制格式 + 跨语言层级
Protobuf(Google)、Thrift(Facebook)、 AvroGeneric、Hessian
JSON 格式化
Jackson、Gson、FastJSON等
类JSON格式化：
CKS （textual JSON-like format）、BSON（JSON-like format with extended datatypes）、JacksonBson、MongoDB
XML文件格式化
XmlXStream等
序列化的分类
序列化工具大致就可以分为以上几类，简单概括就分为二进制binary和文本格式（json、xml）两大类。
在速度的对比上一般有如下规律：
- binary > textual
- language-specific > language-unspecific
而textual中，由json相比xml冗余度更低因此速度上更胜一筹，而json又比bson这类textual serialization技术上更成熟，框架的选择上更丰富和优秀。
下面重点介绍下Kryo、fast-serialiation、fastjson、protocol-buffer
Java原生序列化(青铜级别)
-
Java本身提供的序列化工具基本上能胜任大多数场景下的序列化任务，关于其序列化机制。
-
需要类实现了Serializable或Externalizable接口，否则会抛出异常，然后使用ObjectOutputStream与ObjectInputStream将对象写入写出。
-
Java自带的序列化工具在序列化过程中需要不仅需要将对象的完整的class name记录下来，还需要把该类的定义也都记录下，包括所有其他引用的类，这会是一笔很大的开销，尤其是仅仅序列化单个对象的时候。
-
正因为java序列化机制会把所有meta-data记录下来，因此当修改了类的所在的包名后，反序列化则会报错。
//对象转成字节码
ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream outputStream = new
ObjectOutputStream(byteArrayOutputStream);
outputStream.writeObject(VoUtil.getUser());
byte []bytes = byteArrayOutputStream.toByteArray();
outputStream.close();
//字节码转换成对象
ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(bytes);
ObjectInputStream inputStream = new ObjectInputStream(byteArrayInputStream);
Model result = （Model) inputStream.readObject();
inputStream.close();
Kryo序列化框架（星耀级别）
-
kryo根据上述Java原生序列化机制的一些问题，对了很多优化工作，而且提供了很多serializer，甚至封装了Unsafe类型的序列化方式，更多关于Unsafe类型的序列化方式。
-
kryo，是一个快速序列化/反序列化工具，效率比java高出一个级别，序列化出来的结果，是其自定义的、独有的一种格式，体积更小，一般只用来进行序列化和反序列化，而不用于在多个系统、甚至多种语言间进行数据交换（目前 kryo 也只有 java 实现），目前已经有多家大公司使用，相对比较稳定。
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>kryo</artifactId>
<version>4.0.0</version>
</dependency>
KryoUtils序列化和反序列化操作
Kryo有三组读写对象的方法
kryo.writeClassAndObject(output, object);
Object object = kryo.readClassAndObject(input);
kryo.writeObjectOrNull(output, someObject);
SomeClass someObject = kryo.readObjectOrNull(input, SomeClass.class);
kryo.writeObject(output, someObject);
SomeClass someObject = kryo.readObject(input, SomeClass.class);
序列化和反序列化操作工具类KryoUtils
Kryo 和 KryoRegister
Kryo的运行速度是java Serializable 的20倍左右 Kryo的文件大小是java Serializable的一半左右
Kryo有两种模式:
一种是先注册(regist)，再写对象，即writeObject函数，实际上如果不先注册，在写对象时也会注册，并为class分配一个id。
注意，跨进程，则必须两端都按同样的模式，否则会出错，因为必须要明确类对应的唯一id。
另一种是写类名及对象，即writeClassAndObject函数。
writeClassAndObject函数是先写入一个约定的数字，再写入类ID（第一次要先写-1，再写类ID + 类名），写入引用关系，最后才写真正的数据。
Kryo的操作模式
static Kryo kryo = new Kryo();
public static byte[] serialize(Object obj) {
byte[] buffer = new byte[2048];
Output output = new Output(buffer);
kryo.writeClassAndObject(output, obj);
byte[] bs = output.toBytes();
output.close();
return bs;
}
public static Object deserialize(byte[] src) {
Input input = new Input(src);
Object obj = kryo.readClassAndObject(input);
input.close();
return obj;
}
Kryo的Register操作模式
static Kryo kryo = null;
static{
kryo = new Kryo();
kryo.setReferences(false);
kryo.setRegistrationRequired(false);
kryo.setInstantiatorStrategy(new StdInstantiatorStrategy());
}
public static byte[] serialize(Object obj) {
kryo.register(obj.getClass());
byte[] buffer = new byte[2048];
Output output = new Output(buffer);
kryo.writeObject(output, obj);
byte[] bs = output.toBytes();
output.close();
return bs;
}
public static Object deserialize(byte[] src, Class<?> clazz) {
kryo.register(clazz);
Input input = new Input(src);
Object obj = kryo.readObject(input, clazz);
input.close();
return obj;
}
推荐：https://blog.csdn.net/fanjunjaden/article/details/72823866
借鉴网上的一个很不错的工具类！
public class KryoUtils {
/**
* （池化Kryo实例）使用ThreadLocal
*/
private static final ThreadLocal<Kryo> kryos = new ThreadLocal<Kryo>() {
@Override
protected Kryo initialValue() {
Kryo kryo = new Kryo();
//支持对象循环引用（否则会栈溢出）
kryo.setReferences(true);
// 不强制要求注册类（注册行为无法保证多个 JVM 内同一个类的注册编号相同；
// 而且业务系统中大量的 Class 也难以一一注册）
kryo.setRegistrationRequired(false);
//Fix the NPE bug when deserializing Collections.
kryo.setInstantiatorStrategy(new StdInstantiatorStrategy());
return kryo;
}
};
/**
* （池化Kryo实例）使用KryoPool
*/
private static KryoFactory factory = new KryoFactory() {
public Kryo create () {
Kryo kryo = new Kryo();
return kryo;
}
};
private static KryoPool pool = new KryoPool.Builder(factory).softReferences().build();
/**
* 使用ThreadLocal创建Kryo
* 把java对象序列化成byte[];
* @param obj java对象
* @return
*/
public static <T> byte[] serializeObject(T obj) {
ByteArrayOutputStream os=null;
Output output=null;
if(null != obj){
Kryo kryo = kryos.get();
try {
os = new ByteArrayOutputStream();
output = new Output(os);
kryo.writeObject(output, obj);
close(output);
return os.toByteArray();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
close(os);
}
}
return null;
}
/**
* 使用ThreadLocal创建Kryo
* 把byte[]反序列化成指定的java对象
* @param bytes
* @param t 指定的java对象
* @param <T>
* @return 指定的java对象
*/
public static <T> T unSerializeObject(byte[] bytes,Class<T> t) {
ByteArrayInputStream is=null;
Input input=null;
if(null != bytes && bytes.length>0 && null!=t){
try {
Kryo kryo = kryos.get();
is = new ByteArrayInputStream(bytes);
input = new Input(is);
return kryo.readObject(input,t);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
close(is);
close(input);
}
}
return null;
}
/**
* 使用ThreadLocal创建Kryo
* 把List序列化成byte[];
* @param list java对象
* @return
*/
public static <T> byte[] serializeList(List<T> list ) {
ByteArrayOutputStream os=null;
Output output=null;
byte[] bytes = null;
if(null != list && list.size()>0){
Kryo kryo = kryos.get();
try {
os = new ByteArrayOutputStream();
output = new Output(os);
kryo.writeObject(output,list);
close(output);
bytes = os.toByteArray();
return bytes;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
close(os);
}
}
return null;
}
/**
* 使用ThreadLocal创建Kryo
* 把byte[]反序列化成指定的List<T>
* @param bytes byte数组
* @param <T>
* @return 指定java对象的List
*/
public static <T> List<T> unSerializeList(byte[] bytes) {
ByteArrayInputStream is=null;
Input input=null;
if(null !=bytes && bytes.length>0){
try {
Kryo kryo = kryos.get();
is = new ByteArrayInputStream(bytes);
input = new Input(is);
List<T> list = kryo.readObject(input,ArrayList.class);
return list;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
close(is);
close(input);
}
}
return null;
}
/**
* 使用ThreadLocal创建Kryo
* 把java对象转序列化存储在文件中;
* @param obj java对象
* @return
*/
public static <T> boolean serializeFile(T obj,String path) {
if(null != obj){
Output output=null;
try {
Kryo kryo = kryos.get();
output = new Output(new FileOutputStream(path));
kryo.writeObject(output, obj);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
close(output);
}
}
return false;
}
/**
* 使用ThreadLocal创建Kryo
* 把序列化的文件反序列化成指定的java对象
* @param path 文件路径
* @param t 指定的java对象
* @param <T>
* @return 指定的java对象
*/
public static <T> T unSerializeFile(String path,Class<T> t) {
if(null != path && null !=t ){
Input input=null;
try {
Kryo kryo = kryos.get();
input = new Input(new FileInputStream(path));
return kryo.readObject(input,t);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
close(input);
}
}
return null;
}
/**
* 使用KryoPool SoftReferences创建Kryo
* 把java对象序列化成byte[] ;
* @param obj java对象
* @return
*/
public static <T> byte[] serializePoolSoftReferences (T obj) {
if(null!=obj){
Kryo kryo =pool.borrow();
ByteArrayOutputStream os=null;
Output output=null;
try {
os = new ByteArrayOutputStream();
output = new Output(os);
kryo.writeObject(output, obj);
close(output);
byte [] bytes = os.toByteArray();
return bytes;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
pool.release(kryo);
close(os);
}
}
return null;
}
/**
* 使用KryoPool SoftReferences创建Kryo
* 把byte[]反序列化成指定的java对象
* @param bytes
* @return
*/
public static <T> T unSerializePoolSoftReferences(byte[] bytes,Class<T> t) {
if(null !=bytes && bytes.length>0 && null!=t){
Kryo kryo =pool.borrow();
ByteArrayInputStream is=null;
Output output=null;
try {
is = new ByteArrayInputStream(bytes);
Input input= new Input(is);
return kryo.readObject(input, t);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
pool.release(kryo);
close(is);
close(output);
}
}
return null;
}
/**
* 使用KryoPool SoftReferences创建Kryo
* 把java对象序列化成byte[] ;
* @param obj java对象
* @return
*/
public static <T> byte[] serializePoolCallback (final T obj) {
if(null != obj){
try {
return pool.run(new KryoCallback<byte[]>() {
public byte[] execute(Kryo kryo) {
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
Output output = new Output(os);
kryo.writeObject(output,obj);
output.close();
try {
os.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return os.toByteArray();
}
});
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return null;
}
/**
* 使用KryoPool SoftReferences创建Kryo
* 把byte[]反序列化成指定的java对象
* @param bytes
* @return
*/
public static <T> T unSerializePoolCallback(final byte[] bytes, final Class<T> t) {
if(null != bytes && bytes.length>0 && null != t){
try {
return pool.run(new KryoCallback<T>() {
public T execute(Kryo kryo) {
ByteArrayInputStream is = new ByteArrayInputStream(bytes);
Input input = new Input(is);
T result =kryo.readObject(input,t);
input.close();
try {
is.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
});
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return null;
}
/**
* 关闭io流对象
*
* @param closeable
*/
public static void close(Closeable closeable) {
if (closeable != null) {
try {
closeable.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
参考官方文档：https://github.com/EsotericSoftware/kryo
FST序列化机制（钻石级别）
-
FST（Fast-serialization-Tool），与kryo类似是apache组织的一个开源项目，完全兼容JDK序列化协议的系列化框架，序列化速度大概是JDK的4-10倍，体积更小，大小是JDK大小1/3左右，重新实现的 Java 快速对象序列化的开发包。
-
相对来说是一个很新的序列化工具，速度于kryo有一些差距，在生产环境上的场景上测试，效果几乎于kryo一致，都能瞬间反序列化出内容并渲染。
Java 快速序列化库 FST 已经发布了 2.0 版本，该版本的包名已经更改，无法平滑升级。另外官方建议为了稳定性考虑还是使用最新的 1.58 版本为好
Maven配置
<dependency>
<groupId>de.ruedigermoeller</groupId>
<artifactId>fst</artifactId>
<version>1.58</version>
</dependency>
案例代码
static FSTConfiguration configuration = FSTConfiguration
.createDefaultConfiguration();
public static byte[] serialize(Object obj){
return configuration.asByteArray((Serializable)obj);
}
public static Object deserialize(byte[] sec){
return configuration.asObject(sec);
}
官方文档： https://github.com/RuedigerMoeller/fast-serialization/wiki/Serialization
protostuff（王者级别）
Protocol buffers是一个用来序列化结构化数据的技术，支持多种语言诸如C++、Java以及Python语言，可以使用该技术来持久化数据或者序列化成网络传输的数据。相比较一些其他的XML技术而言，该技术的一个明显特点就是更加节省空间（以二进制流存储）、速度更快以及更加灵活。
protostuff，是google在原来的protobuffer是的优化产品。使用起来也比较简单易用，目前效率也是最好的一种序列化工具。
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-core</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
protostuff工具类
public class ProtostuffUtil {
public static <T> byte[] serializer(T t){
Schema schema = RuntimeSchema.getSchema(t.getClass());
return ProtostuffIOUtil.toByteArray(t,schema,
LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE));
}
public static <T> T deserializer(byte []bytes,Class<T> c) {
T t = null;
try {
t = c.newInstance();
Schema schema = RuntimeSchema.getSchema(t.getClass());
ProtostuffIOUtil.mergeFrom(bytes,t,schema);
} catch (InstantiationException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
return t;
}
}
Fastjson（钻石）
一个JSON库涉及的最基本功能就是序列化和反序列化。Fastjson支持java bean的直接序列化。 使用com.alibaba.fastjson.JSON这个类进行序列化和反序列化。
public static String serialize(Object obj){
String json = JSON.toJSONString(obj);
return json;
}
public static Object deserialize(String json, Class<?> clazz){
Object obj = JSON.parseObject(json, clazz);
return obj;
}
Maven配置
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.47</version>
</dependency>
Gson（钻石）
这里采用JSON格式同时使用采用Google的gson进行转义.
static Gson gson = new Gson();
public static String serialize(Object obj){
String json = gson.toJson(obj);
return json;
}
public static Object deserialize(String json, Class<?> clazz){
Object obj = gson.fromJson(json, clazz);
return obj;
}
Jackson（铂金）
Jackson库（http://jackson.codehaus.org），是基于java语言的开源json格式解析工具，整个库（使用最新的2.2版本）包含3个jar包：
- jackson-core.jar——核心包（必须），提供基于“流模式”解析的API。
- jackson-databind——数据绑定包（可选），提供基于“对象绑定”和“树模型”相关API。
- jackson-annotations——注解包（可选），提供注解功能。
性能较高，“流模式”的解析效率超过绝大多数类似的json包。 核心包：JsonParser（json流读取），JsonGenerator（json流输出）。 数据绑定包：ObjectMapper（构建树模式和对象绑定模式），JsonNode（树节点）
public static String serialize(Object obj){
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = null;
try {
json = mapper.writeValueAsString(obj);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return json;
}
public static Object deserialize(String json, Class<?> clazz){
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
Object obj = null;
try {
obj = mapper.readValue(json, clazz);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return obj;
}
下表是几种方案的各项指标的一个对比
![]()
