针对Java对象压缩及序列化技术的探索之路
- 序列化和反序列化
- 为何需要有序列化呢?
- Java实现序列化的方式
- 二进制格式 + 指定语言层级
- 二进制格式 + 跨语言层级
- JSON 格式化
- 类JSON格式化:
- XML文件格式化
- 序列化的分类
- 在速度的对比上一般有如下规律:
- Java原生序列化(青铜级别)
- Kryo序列化框架(星耀级别)
- KryoUtils序列化和反序列化操作
- Kryo有三组读写对象的方法
- 序列化和反序列化操作工具类KryoUtils
- Kryo 和 KryoRegister
- Kryo有两种模式:
- Kryo的操作模式
- Kryo的Register操作模式
- FST序列化机制(钻石级别)
- Maven配置
- 案例代码
- protostuff(王者级别)
- protostuff工具类
- Fastjson(钻石)
- Maven配置
- Gson(钻石)
- Jackson(铂金)
序列化和反序列化
序列化就是指把对象转换为字节码;
- 对象传递和保存时,保证对象的完整性和可传递性。把对象转换为有字节码,以便在网络上传输或保存在本地文件中;
反序列化就是指把字节码恢复为对象;
- 根据字节流中保存的对象状态及描述信息,通过反序列化重建对象;
一般情况下要求实现Serializable接口,该接口中没有定义任何成员,只是起到标记对象是否可以被序列化的作用。
- 对象在进行序列化和反序列化的时候,必须实现Serializable接口,但并不强制声明唯一的serialVersionUID,是否声明serialVersionUID对于对象序列化的向上向下的兼容性有很大的影响。
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 = newByteArrayOutputStream(); 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
- 如果不知道对象的具体类,且对象可以为null:
kryo.writeClassAndObject(output, object);Object object = kryo.readClassAndObject(input);
- 如果类已知且对象可以为null:
kryo.writeObjectOrNull(output, someObject);SomeClass someObject = kryo.readObjectOrNull(input, SomeClass.class);
- 如果类已知且对象不能为null:
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>() {@Overrideprotected 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 * @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 * @param bytes byte数组 * @param * @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 * @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 blocke.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 blocke.printStackTrace();}return obj;}
下表是几种方案的各项指标的一个对比