序列化和反序列化是一种数据转化的技术,从数据的用途来看,序列化就是为了将数据按照规定的格式就行重组,在保持原有的数据语义不变的情况下,达到存储或者传输的目的。
反序列化则是为了将序列化后的数据重新还原成具有语义的数据,以达到重新使用或者复用原有数据的目的。
序列化框架则是提供这种转化功能的解决方案和工具库。
序列化协议就是一种结构化的数据格式,它一般指的是数据格式化的规则。
XML数据的基本单位是元素,元素由其实标签、元素内容和结束标签组成。用户把要描述的数据对象放在其实标签和结束标签之间。
在Java领域中,目前常见的XML格式的序列化框架有三种:
第一种是JDK自带的XML格式的序列化API,分别是java.beans.XMLEncoder和java.beans.XMLDecoder,这两个类提供了XML格式数据的序列化能力。
第二种是Digester,它是从Struts发展而来的,它只能从XML文件解析成Java Bean对象,功能比较单一。
第三种是XStream,是一个功能比较丰富的框架,它不仅可以将Java Bean对象和XML数据互传,还支持JSON格式的转化啊。并且它的API使用也比较简单。现在大多数Java Bean和XML数据互转都用该框架来实现。
<dependency>
<groupId>com.thoughtworks.xstream</groupId>
<artifactId>xstream</artifactId>
<version>1.4.15</version>
</dependency>
API也比较简单:
// 序列化
String xml = xstream.toXML(对象);
// 反序列化,需要强制转化
类 对象 = (类)xtream.fromXML(xml);
JSON是JavaScript Object Notation的缩写,可以理解为是JavaScript对象的表示方法。
JSON格式整体看起来每个数据都是key-value形式。JSON数据本身也有自己的一套规范。比如数据就是中括号“[]”包裹起来的内容,数组中的每个元素都用“,”隔开,每个对象都用“{}”包裹起来。
JSON和XML相比,序列化后的数据包会更小,反序列化JSON格式的数据要比反序列化XML格式的数据更容易,速度也会更快。
JSON作为文本格式的序列化方案,并没有对数据进行压缩,原封不动地呈现了所有数据,并且还增加了一些标示符来帮助反序列化,数据包依旧非常大,在序列化和反序列化地性能上也还有很大进步空间。
目前集中常见地支持JSON格式的序列化矿建如下:
下面详细介绍一下Fastjson。
Fastjson从名字上就可以很好理解:快和JSON。专注一件事:就是将Java对象与JSON字符串互转。
**从序列化的角度来看,**在进行序列化时要将一个对象转化为JSON格式的字符串,必定经历两个步骤,
除了通过以上两个策略来提升性能,Fastjson还做了以下三点比较重要的优化:
第一点就是用ThreadLocal来缓存buf。SerializeWriter中有一个char buf[]属性,每序列化一次,都要做一次分配,它的作用时缓存每次序列化后字符串的内存地址,Fastjson使用ThreadLocal来缓存buf。这个办法能够减少对象分配和GC,从而提升性能。
protected char buf[];
private final static ThreadLocal<char[]> bufLocal = new ThreadLocal<char[]>();
在SerializeWriter的构造方法,当调用SerializeWriter的构造方法时,先从bufLocal中获取,如果在bufLocal中有缓存存在,则把值清空。这样就不需要重新分配对象,也减少了GC。如果没有缓存,才执行new char[2048]的操作。
第二点就是使用IdentityHashMap存储Class和ObjectSerializer的映射关系:Fastjson有一个重要的类叫做SerializeConfig,其中缓存了各种配置,包括Calss和Serizlier的映射关系。该属性定义如下:
private final IdentityHashMap<Type, ObjectSerializer> serializers;
其中ObjectSerializer时Fastjson的一个接口,它定义了序列化的方法,每个类型都对应一个ObjectSerializer,比如数组类型的序列化就用到了ArraySerializer等。每个类型都需要和ObjectSerializer做映射,并且缓存,这样能够方便序列化处理类的快速查找、避免ObjectSerializer的反复创建。如果使用HashMap,则存在并发问题;如果使用ConcurentHashMap,则会有自选等待的情况,导致性能变低。Fastjson实现了一个IdentityHashMap,它参考了JDK自带的java.util.IdentityHashMap,通过避免equals操作来提高性能,Fastjson重写了值匹配的逻辑,在对比是否为同一个key值时只认为key==entry.key才算是同一个。除了去掉equals操作,Fastjson还去掉了transfer操作,保证并发处理时正常工作,但是不会导致死循环。
第三点优化就是排序输出,为反序列化做准备。Fastjson默认启用排序:JSON格式的数据都是一种key-value结构,正常的HashMap是无序的,Fastjson默认是按照key的顺序进行排序输出的,这样做为了反序列化读取的时候只需要做key的匹配,而不需要把key从输入读取出来。
Fastjson在反序列化的优化也四点:
二进制格式的序列化方案指数据按照某种编排规则通过二进制格式呈现。将对象序列化为二进制格式的数据能够大大减小数据包大小,从而提高传输速度和解析速度。二进制格式的序列化方案相对于文本格式的序列化方案而言,性能较高,对数据容易做加密处理,安全性较高。
下面举两个二进制格式的序列化方案:
第一个方案就是JDK原生序列化方法:Java序列化是在JDK1.1中引入的,Java序列化的API可以帮助我们将Java对象和二进制流互相转化,API的使用也很简单,只要在序列化的类定义上实现java.io.Serializable接口,然后通过OBjectInputStream和ObjectOuputStream即可实现两者的转化。该序列化方式将字段类型信息用字符串格式写到了二进制中,这样反序列化方就可以根据字段信息实现反序列化。该序列化方式生成的字节流太大,并且性能也不高,所以目前基本不会用该序列化方法。
第二个方案就是Kryo:Kryo是一款优秀的Java序列化框架,它是一款快速序列化/反序列化的工具,相比于JDK的序列化方案,Kryo使用了字节码生成机制(底层依赖了ASM库),因此在序列化和反序列化的性能上提升了不少,Kryo还做了数据压缩的优化,见笑了序列化后的数据包大小。它除了在性能提升方面和简化数据包方面做了优化,还提供了非常便利的功能。Kryo序列化出来的结果是Kryo独有的一种格式,它会将这种格式的数据转化为二进制格式的数据。(Kryo目前只有Java版本的实现。)
Kryo之所以在序列化和反序列化的性能上有良好的优势,是因为Kryo在时间消耗和空间消耗上都做了一定程度的优化,在时间消耗方面的优化,主要是预先缓存了元数据信息。Kryo先加载类元数据信息,将加载后的二进制数据存入缓存,保证之后的序列化及反序列化都不需要重新加载该类元数据信息。虽然在第一次加载时耗费性能,但是方便了后续的加载。在空间消耗上,为了降低序列化后的数据大小,做出了一下两点优化:
Kryo和JDK的序列化方案有一个共同的特点,那就是都只能在Java语言中使用。二进制的序列化方案有一个比较严重的问题——它对异构性语言并不友好。目前有三个方案可以解决异构语言的问题:
在序列化框架选型阶段,需要从多个角度来考量各个序列化框架。在做选型之前,首先需要明确项目的需求,比如需要将序列化框架运用在数据的传输中,但是要明确整个传输过程中更侧重性能,还是侧重可读性,仅明确这一点就可以在选型初期排除一大批序列化框架。
通过初期筛选的序列化框架可以从以下几个角度综合考量:
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