Java中常用的序列化方式有哪些？以Kryo、Protostuff和Hessian為例講解它們的實作原理。-java教程-PHP中文網

首頁

Java

java教程

Java中常用的序列化方式有哪些？以Kryo、Protostuff和Hessian為例講解它們的實作原理。

王林

May 07, 2023 pm 09:01 PM

javakryoprotostuff

前言

前段時間在寫RPC框架的時候用到了Kryo、Hessian、Protostuff三種序列化方式。但當時因為急於實現功能，就只是簡單的看了一下如何使用這三種序列化方式，並沒有去深入研究各自的特性，以及優點和缺點。知道現在就將RPC框架寫完了之後，才有時間靜下心來對三種方式做一個對比，總結。

Kryo、Hessain、Protostuff都是第三方開源的序列化/反序列化框架，要了解各自的特性，我們首先需要知道序列化/反序列化是什麼：

序列化：就是將物件轉換成位元組序列的過程。

反序列化：就是講位元組序列轉換成物件的過程。

seriallization 序列化： 將物件轉換為方便傳輸的格式，常見的序列化格式：二進位格式，位元組數組，json字串，xml字符串。

deseriallization 反序列化：將序列化的資料恢復為物件的過程

如果對序列化相關概念還不是很清楚的同學可以參考美團技術團隊的序列化與反序列化

效能對比

前期準備

我們先建立一個新的Maven專案
然後匯入依賴

<dependency>
    <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
    <artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
    <version>5.8.2</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 代码简化 -->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.20</version>
</dependency>
<!--kryo-->
<dependency>
    <groupId>com.esotericsoftware</groupId>
    <artifactId>kryo-shaded</artifactId>
    <version>4.0.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>commons-codec</groupId>
    <artifactId>commons-codec</artifactId>
    <version>1.10</version>
</dependency>
<!--protostuff-->
<dependency>
    <groupId>io.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-core</artifactId>
    <version>1.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
    <version>1.7.2</version>
</dependency>
<!--hessian2-->
<dependency>
    <groupId>com.caucho</groupId>
    <artifactId>hessian</artifactId>
    <version>4.0.62</version>
</dependency>

工具類別：

kryo

package cuit.pymjl.utils;
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
import org.objenesis.strategy.StdInstantiatorStrategy;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/4/18 20:07
 **/
@SuppressWarnings("all")
public class KryoUtils {
    private static final String DEFAULT_ENCODING = "UTF-8";

    //每个线程的 Kryo 实例
    private static final ThreadLocal<Kryo> KRYO_LOCAL = new ThreadLocal<Kryo>() {
        @Override
        protected Kryo initialValue() {
            Kryo kryo = new Kryo();

            /**
             * 不要轻易改变这里的配置！更改之后，序列化的格式就会发生变化，
             * 上线的同时就必须清除 Redis 里的所有缓存，
             * 否则那些缓存再回来反序列化的时候，就会报错
             */
            //支持对象循环引用（否则会栈溢出）
            kryo.setReferences(true); //默认值就是 true，添加此行的目的是为了提醒维护者，不要改变这个配置

            //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); //默认值就是 false，添加此行的目的是为了提醒维护者，不要改变这个配置

            //Fix the NPE bug when deserializing Collections.
            ((Kryo.DefaultInstantiatorStrategy) kryo.getInstantiatorStrategy())
                    .setFallbackInstantiatorStrategy(new StdInstantiatorStrategy());

            return kryo;
        }
    };
    /**
     * 获得当前线程的 Kryo 实例
     *
     * @return 当前线程的 Kryo 实例
     */
    public static Kryo getInstance() {
        return KRYO_LOCAL.get();
    }

    //-----------------------------------------------
    //          序列化/反序列化对象，及类型信息
    //          序列化的结果里，包含类型的信息
    //          反序列化时不再需要提供类型
    //-----------------------------------------------

    /**
     * 将对象【及类型】序列化为字节数组
     *
     * @param obj 任意对象
     * @param <T> 对象的类型
     * @return 序列化后的字节数组
     */
    public static <T> byte[] writeToByteArray(T obj) {
        ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
        Output output = new Output(byteArrayOutputStream);

        Kryo kryo = getInstance();
        kryo.writeClassAndObject(output, obj);
        output.flush();

        return byteArrayOutputStream.toByteArray();
    }
    /**
     * 将对象【及类型】序列化为 String
     * 利用了 Base64 编码
     *
     * @param obj 任意对象
     * @param <T> 对象的类型
     * @return 序列化后的字符串
     */
    public static <T> String writeToString(T obj) {
        try {
            return new String(Base64.encodeBase64(writeToByteArray(obj)), DEFAULT_ENCODING);
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new IllegalStateException(e);
        }
    }
    /**
     * 将字节数组反序列化为原对象
     *
     * @param byteArray writeToByteArray 方法序列化后的字节数组
     * @param <T>       原对象的类型
     * @return 原对象
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static <T> T readFromByteArray(byte[] byteArray) {
        ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(byteArray);
        Input input = new Input(byteArrayInputStream);

        Kryo kryo = getInstance();
        return (T) kryo.readClassAndObject(input);
    }
    /**
     * 将 String 反序列化为原对象
     * 利用了 Base64 编码
     *
     * @param str writeToString 方法序列化后的字符串
     * @param <T> 原对象的类型
     * @return 原对象
     */
    public static <T> T readFromString(String str) {
        try {
            return readFromByteArray(Base64.decodeBase64(str.getBytes(DEFAULT_ENCODING)));
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new IllegalStateException(e);
        }
    }
    //-----------------------------------------------
    //          只序列化/反序列化对象
    //          序列化的结果里，不包含类型的信息
    //-----------------------------------------------

    /**
     * 将对象序列化为字节数组
     *
     * @param obj 任意对象
     * @param <T> 对象的类型
     * @return 序列化后的字节数组
     */
    public static <T> byte[] writeObjectToByteArray(T obj) {
        ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
        Output output = new Output(byteArrayOutputStream);
        Kryo kryo = getInstance();
        kryo.writeObject(output, obj);
        output.flush();
        return byteArrayOutputStream.toByteArray();
    }

    /**
     * 将对象序列化为 String
     * 利用了 Base64 编码
     *
     * @param obj 任意对象
     * @param <T> 对象的类型
     * @return 序列化后的字符串
     */
    public static <T> String writeObjectToString(T obj) {
        try {
            return new String(Base64.encodeBase64(writeObjectToByteArray(obj)), DEFAULT_ENCODING);
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new IllegalStateException(e);
        }
    }
    /**
     * 将字节数组反序列化为原对象
     *
     * @param byteArray writeToByteArray 方法序列化后的字节数组
     * @param clazz     原对象的 Class
     * @param <T>       原对象的类型
     * @return 原对象
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static <T> T readObjectFromByteArray(byte[] byteArray, Class<T> clazz) {
        ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(byteArray);
        Input input = new Input(byteArrayInputStream);

        Kryo kryo = getInstance();
        return kryo.readObject(input, clazz);
    }
    /**
     * 将 String 反序列化为原对象
     * 利用了 Base64 编码
     *
     * @param str   writeToString 方法序列化后的字符串
     * @param clazz 原对象的 Class
     * @param <T>   原对象的类型
     * @return 原对象
     */
    public static <T> T readObjectFromString(String str, Class<T> clazz) {
        try {
            return readObjectFromByteArray(Base64.decodeBase64(str.getBytes(DEFAULT_ENCODING)), clazz);
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new IllegalStateException(e);
        }
    }
}

Hessian

package cuit.pymjl.utils;
import com.caucho.hessian.io.Hessian2Input;
import com.caucho.hessian.io.Hessian2Output;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;

/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/2 12:39
 **/
public class HessianUtils {
    /**
     * 序列化
     *
     * @param obj obj
     * @return {@code byte[]}
     */
    public static byte[] serialize(Object obj) {
        Hessian2Output ho = null;
        ByteArrayOutputStream baos = null;
        try {
            baos = new ByteArrayOutputStream();
            ho = new Hessian2Output(baos);
            ho.writeObject(obj);
            ho.flush();
            return baos.toByteArray();
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
            throw new RuntimeException("serialize failed");
        } finally {
            if (null != ho) {
                try {
                    ho.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if (null != baos) {
                try {
                    baos.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
    /**
     * 反序列化
     *
     * @param bytes 字节
     * @param clazz clazz
     * @return {@code T}
     */
    public static  <T> T deserialize(byte[] bytes, Class<T> clazz) {
        Hessian2Input hi = null;
        ByteArrayInputStream bais = null;
        try {
            bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
            hi = new Hessian2Input(bais);
            Object o = hi.readObject();
            return clazz.cast(o);
        } catch (Exception ex) {
            throw new RuntimeException("deserialize failed");
        } finally {
            if (null != hi) {
                try {
                    hi.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if (null != bais) {
                try {
                    bais.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

Protostuff

package cuit.pymjl.utils;
import io.protostuff.LinkedBuffer;
import io.protostuff.ProtostuffIOUtil;
import io.protostuff.Schema;
import io.protostuff.runtime.RuntimeSchema;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/6/28 21:00
 **/
public class ProtostuffUtils {
    /**
     * 避免每次序列化都重新申请Buffer空间
     * 这个字段表示，申请一个内存空间用户缓存，LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE表示申请了默认大小的空间512个字节，
     * 我们也可以使用MIN_BUFFER_SIZE，表示256个字节。
     */
    private static final LinkedBuffer BUFFER = LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE);
    /**
     * 缓存Schema
     * 这个字段表示缓存的Schema。那这个Schema是什么呢？就是一个组织结构，就好比是数据库中的表、视图等等这样的组织机构，
     * 在这里表示的就是序列化对象的结构。
     */
    private static final Map<Class<?>, Schema<?>> SCHEMA_CACHE = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 序列化方法，把指定对象序列化成字节数组
     *
     * @param obj 对象
     * @return byte[]
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static <T> byte[] serialize(T obj) {
        Class<T> clazz = (Class<T>) obj.getClass();
        Schema<T> schema = getSchema(clazz);
        byte[] data;
        try {
            data = ProtostuffIOUtil.toByteArray(obj, schema, BUFFER);
        } finally {
            BUFFER.clear();
        }
        return data;
    }

    /**
     * 反序列化方法，将字节数组反序列化成指定Class类型
     *
     * @param data  字节数组
     * @param clazz 字节码
     * @return
     */
    public static <T> T deserialize(byte[] data, Class<T> clazz) {
        Schema<T> schema = getSchema(clazz);
        T obj = schema.newMessage();
        ProtostuffIOUtil.mergeFrom(data, obj, schema);
        return obj;
    }
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static <T> Schema<T> getSchema(Class<T> clazz) {
        Schema<T> schema = (Schema<T>) SCHEMA_CACHE.get(clazz);
        if (schema == null) {
            schema = RuntimeSchema.getSchema(clazz);
            if (schema == null) {
                SCHEMA_CACHE.put(clazz, schema);
            }
        }
        return schema;
    }
}

建立一個實體類別進行測試：

package cuit.pymjl.entity;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.io.Serial;
import java.io.Serializable;
/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/2 12:32
 **/
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Student implements Serializable {
    @Serial
    private static final long serialVersionUID = -91809837793898L;

    private String name;
    private String password;
    private int age;
    private String address;
    private String phone;
}

序列化後位元組所佔空間大小比較

編寫測試類別：

public class MainTest {
    @Test
    void testLength() {
        Student student = new Student("pymjl", "123456", 18, "北京", "123456789");
        int kryoLength = KryoUtils.writeObjectToByteArray(student).length;
        int hessianLength = HessianUtils.serialize(student).length;
        int protostuffLength = ProtostuffUtils.serialize(student).length;
        System.out.println("kryoLength: " + kryoLength);
        System.out.println("hessianLength: " + hessianLength);
        System.out.println("protostuffLength: " + protostuffLength);
    }
}

運行截圖：

Java中常用的序列化方式有哪些？以Kryo、Protostuff和Hessian為例講解它們的實作原理。

由圖可知，Hessian序列化後位元組所佔的空間都顯著比其他兩種方式要大得多

其他比較

Hessian使用固定長度儲存int和long，而kryo使用變長的int和long保證這種基本資料型別序列化後盡量小，實際應用中，很大的資料不會經常出現。
Kryo進行序列化的時候，需要傳入完整類別名稱或利用register() 提前將類別註冊到Kryo上，其類別與一個int型的ID相關聯，序列中只存放這個ID，因此序列體積就更小，而Hessian則是將所有類別字段資訊都放入序列化位元組數組中，直接利用位元組數組進行反序列化，不需要其他參與，因為存的東西多處理速度就會慢點
Kryo使用不需要實作Serializable接口，Hessian則需實作
##Kryo資料類的欄位增、減，序列化和反序列化時無法兼容，而Hessian則兼容，Protostuff是只能在末尾添加新字段才兼容
Kryo和Hessian使用涉及到的資料類別中必須擁有無參構函數
Hessian會把複雜物件的所有屬性儲存在一個Map中進行序列化。所以在父類、子類存在同名成員變數的情況下，Hessian序列化時，先序列化子類，然後序列化父類，因此反序列化結果會導致子類同名成員變數被父類的值覆蓋
Kryo不是線程安全的，要透過ThreadLocal或建立Kryo執行緒池來確保線程安全，而Protostuff則是線程安全的
Protostuff和Kryo序列化的格式有相似之處，都是利用一個標記來記錄字段類型，因此序列化出來體積都比較小

小結

優點#缺點#Kryo速度快，序列化後體積小跨語言支援較複雜Hessian預設支援跨語言較慢Protostuff速度快，基於protobuf需靜態編譯Protostuff-Runtime無靜態編譯，但序列化前需預先傳入schema不支援無預設建構函數的類，反序列化時需使用者自行初始化序列化後的對象，其只負責將該物件賦值Java使用方便，可序列化所有類別速度慢，佔空間