jdk自身便带有序列化的功能,Java序列化API允许我们将一个对象转换为流,并通过网络发送,或将其存入文件或数据库以便未来使用,反序列化则是将对象流转换为实际程序中使用的Java对象的过程。
先来看看实际的代码案例
首先我们创建一个基础的测试Person类
package com.sise.test;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.io.Serializable;
/**
* @author linhao
* @date 2019/8/15
* @Version V1.0
*/
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class Person implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 3829252771168681281L;
private Integer id;
private String username;
private String tel;
}
如果某些特殊字段不希望被序列化该如何处理?
这里面如果有相应的属性不希望被序列化操作的话,可以使用transient关键字进行修饰,例如希望tel属性不希望被序列化,可以改成这样:
private transient String tel;
这样的话,该对象在反序列化出来结果之后,相应的属性就会为null值。
为什么要定义serialVersionUID?
序列化操作时,系统会把当前类声明的serialVersionUID写入到序列化文件中,用于反序列化时系统会去检测文件中的serialVersionUID,判断它是否与当前类的serialVersionUID一致,如果一致就说明序列化类的版本与当前类版本是一样的,可以反序列化成功,否则失败。
如果没有定义serialVersionUID时
当实现当前类没有显式地定义一个serialVersionUID变量时候,Java序列化机制会根据编译的Class自动生成一个serialVersionUID作序列化版本比较用,这种情况下,如果类信息进行修改,会导致反序列化时serialVersionUID与原先值无法match,反序列化失败。
通过jdk提升的序列化对其进行相应的序列化和反序列化的代码案例
package com.sise.test.jdk;
import com.sise.test.Person;
import java.io.IOException;
/**
* @author idea
* @date 2019/8/15
* @Version V1.0
*/
public class SerializationTest {
/**
*
* @param args
* @throws IOException
*/
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException {
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 2000; i++) {
String fileName = "test-person.txt";
Person person = new Person();
person.setId(1);
person.setTel("99562352");
person.setUsername("idea");
SerializationUtil.serialize(person, fileName);
Person newPerson = (Person) SerializationUtil.deserialize(fileName);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时:" + (end - begin));
}
}
jdk序列化的缺点
1、无法跨语言
这一缺点几乎是致命伤害,对于跨进程的服务调用,通常都需要考虑到不同语言的相互调用时候的兼容性,而这一点对于jdk序列化操作来说却无法做到。这是因为jdk序列化操作时是使用了java语言内部的私有协议,在对其他语言进行反序列化的时候会有严重的阻碍。
2、序列化之后的码流过大
jdk进行序列化编码之后产生的字节数组过大,占用的存储内存空间也较高,这就导致了相应的流在网络传输的时候带宽占用较高,性能相比较为低下的情况。
Hessian是一款支持多种语言进行序列化操作的框架技术,同时在进行序列化之后产生的码流也较小,处理数据的性能方面远超于java内置的jdk序列化方式。
相关的代码案例:
package com.sise.test.hessian;
import com.caucho.hessian.io.HessianInput;
import com.caucho.hessian.io.HessianOutput;
import com.sise.test.Person;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
/**
* @author idea
* @date 2019/8/15
* @Version V1.0
*/
public class HessianTest {
/**
*
* @param args
* @throws IOException
*/
public static void main(String[] args) throws IOException {
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 2000; i++) {
Person person = new Person();
person.setId(1);
person.setUsername("idea");
person.setTel("99562352");
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
HessianOutput ho = new HessianOutput(os);
ho.writeObject(person);
byte[] userByte = os.toByteArray();
ByteArrayInputStream is = new ByteArrayInputStream(userByte);
//Hessian的反序列化读取对象
HessianInput hi = new HessianInput(is);
Person newPerson = (Person) hi.readObject();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时:" + (end - begin));
}
}
Hessian的源码里面,核心主要还是http://com.caucho.hessian.io里面的代码,AbstractSerializer是Hessian里面的核心序列化类,当我们仔细查看源码的时候就会发现hessian提供了许多种序列化和反序列化的类进行不同类型数据的处理。(我使用的是hessian4.0,因此相应的类会多很多)
在SerializerFactory里面有getSerializer和getDefaultSerializer的函数,专门用于提取这些序列化和反序列化的工具类,这样可以避免在使用该工具类的时候又要重新实例化,这些工具类都会被存储到不同的ConcurrentHashMap里面去。
ps:对于hessian3.0时候的Serializer/Derializer实现功能没有考虑到对于异常信息进行序列化处理,因此如果遇到相应问题的朋友可以考虑将hessian的版本提升到3.1.5以上。
Kryo是一种非常成熟的序列化实现,已经在Twitter、Groupon、 Yahoo以及多个著名开源项目(如Hive、Storm)中广泛的使用,它的性能在各个方面都比hessian2要优秀些,因此dubbo后期也开始渐渐引入了使用Kryo进行序列化的方式。
对于kryo的使用,我们来看看相应代码:
首先我们引入相应的依赖:
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>kryo-shaded</artifactId>
<version>3.0.3</version>
</dependency>
然后就是基础的序列化和反序列化代码操作了
package com.sise.test.kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import com.sise.test.Person;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
/**
* @author idea
* @date 2019/8/15
* @Version V1.0
*/
public class KryoTest {
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
Kryo kryo=new Kryo();
Output output = new Output(new FileOutputStream("person.txt"));
Person person=new Person();
person.setId(1);
person.setUsername("idea");
kryo.writeObject(output, person);
output.close();
Input input = new Input(new FileInputStream("person.txt"));
Person person1 = kryo.readObject(input, Person.class);
input.close();
System.out.println(person1.toString());
assert "idea".equals(person1.getUsername());
}
}
ps:这里我们需要注意,Kryo不支持没有无参构造函数的对象进行反序列化,因此如果某个对象希望使用Kryo来进行序列化操作的话,需要有相应的无参构造函数才可以。
由于Kryo不是线程安全,因此当我们希望使用Kryo构建的工具类时候,需要在实例化的时候注意线程安全的问题。代码案例:
package com.sise.test.kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import com.sise.test.Person;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
/**
* @author idea
* @data 2019/8/17
*/
public class KryoUtils {
public byte[] serialize(Object obj){
Kryo kryo = kryos.get();
ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
Output output = new Output(byteArrayOutputStream);
kryo.writeClassAndObject(output, obj);
output.close();
return byteArrayOutputStream.toByteArray();
}
public <T> T deserialize(byte[] bytes) {
Kryo kryo = kryos.get();
ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(bytes);
Input input = new Input(byteArrayInputStream);
input.close();
return (T) kryo.readClassAndObject(input);
}
private static final ThreadLocal<Kryo> kryos=new ThreadLocal<Kryo>(){
@Override
protected Kryo initialValue(){
Kryo kryo=new Kryo();
return kryo;
}
};
public static void main(String[] args) {
KryoUtils kryoUtils=new KryoUtils();
for(int i=0;i<1000;i++){
Person person=new Person(1,"idea");
byte[] bytes=kryoUtils.serialize(person);
Person newPerson=kryoUtils.deserialize(bytes);
System.out.println(newPerson.toString());
}
}
}
在使用XStream进行序列化技术的实现过程中,类中的字符串组成了 XML 中的元素内容,而且该对象还不需要实现 Serializable 接口。XStream不关心被序列化/反序列化的类字段的可见性,该对象也不需要有getter/setter方法和默认的构造函数。
引入的依赖:
<dependency>
<groupId>com.thoughtworks.xstream</groupId>
<artifactId>xstream</artifactId>
<version>1.4.9</version>
</dependency>
通过使用XStream来对对象进行序列化和反序列化操作:
package com.sise.test.xstream;
import com.sise.test.Person;
import com.thoughtworks.xstream.XStream;
import com.thoughtworks.xstream.io.xml.DomDriver;
/**
* @author idea
* @date 2019/8/15
* @Version V1.0
*/
public class XStreamTest {
private static XStream xStream;
static {
xStream = new XStream(new DomDriver());
/*
* 使用xStream.alias(String name, Class Type)为任何一个自定义类创建到类到元素的别名
* 如果不使用别名,则生成的标签名为类全名
*/
xStream.alias("person", Person.class);
}
//xml转java对象
public static Object xmlToBean(String xml) {
return xStream.fromXML(xml);
}
//java对象转xml
public static String beanToXml(Object obj) {
return "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n" + xStream.toXML(obj);
}
/**
*
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 2000; i++) {
Person person = new Person();
person.setId(1);
person.setUsername("idea");
String xml = XStreamTest.beanToXml(person);
Person newPerson = (Person) XStreamTest.xmlToBean(xml);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时:" + (end - begin));
}
}
google protobuf是一个灵活的、高效的用于序列化数据的协议。相比较XML和JSON格式,protobuf更小、更快、更便捷。google protobuf是跨语言的,并且自带了一个编译器(protoc),只需要用它进行编译,可以编译成Java、python、C++、C#、Go等代码,然后就可以直接使用,不需要再写其他代码,自带有解析的代码。
protobuf相对于kryo来说具有更加高效的性能和灵活性,能够在实际使用中,当对象序列化之后新增了字段,在反序列化出来的时候依旧可以正常使用。(这一点kryo无法支持)
目前已有的序列化框架还有很多在文中没有提到,日后假若在开发中遇到的时候可以适当的进行归纳总结,比对各种不同的序列化框架之间的特点。
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