今天去看牙医，他问我年级轻轻牙齿怎么磨损这么严重？我说，没有人点赞的这些年，我都是咬着牙过来的。
首先，解释一下序列化的概念
把对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化。
什么情况下需要用到序列化
-
把的内存中的对象状态保存到一个文件中或者数据库中时候； -
使用套接字在网络上传送对象的时候； -
通过RMI传输对象的时候；
总之一句话，只要我们对内存中的对象进行持久化或网络传输, 都需要进行序列化和反序列化。
如果研究过一些常用的RPC通信框架，我们会发现它们极少使用Java自带的序列化，什么原因？
1、无法跨语言
通过Java的原生Serializable接口与ObjectOutputStream实现的序列化，只有java语言自己能通过ObjectInputStream来解码，其他语言，如C、C++、Python等等，都无法对其实现解码。而在我们实际开发生产中，有时不可避免的需要基于不同语言编写的应用程序之间进行通信，这个时候Java自带的序列化就无法搞定了。
2、性能差
我们来对比Java自带的序列化与NIO中的ByteBuffer编码的性能
UserInfo类
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
public class MainTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
UserInfo info = new UserInfo();
info.setId(1L);
info.setName("Tom");
ByteArrayOutputStream bout = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(bout);
out.writeObject(info);
out.flush();
out.close();
byte[] b = bout.toByteArray();
System.out.println("jdk serializable: " + b.length);
bout.close();
System.out.println("ByteBuffer : " + info.codeC().length);
}
}
输出结果：
正是由于Java自带的序列化存在这些问题，开源社区涌现出很多优秀的序列化框架。
我们看一下比较主流的序列化框架的特点，可以从以下方面对比：
-
是否支持跨平台，跨语言是否符合我们系统要求 -
编码后的码流大小 -
效率 -
使用上是否便捷（包括社区维护、API复杂度等）
可以方便我们结合自身业务来选择适合自己的一款，来优化系统的序列化性能。
Protobuf
-
结构化数据存储格式（xml,json等） -
高性能编解码技术 -
语言和平台无关，扩展性好，支持java、C++、Python三种语言。 -
Google开源
Thrift
-
支持多种语言（C++、C#、Cocoa、Erlag、Haskell、java、Ocami、Perl、PHP、Python、Ruby和SmallTalk） -
使用了组建大型数据交换及存储工具，对于大型系统中的内部数据传输，相对于Json和xml在性能上和传输大小上都有明显的优势。 -
支持通用二进制编码，压缩二进制编码，优化的可选字段压缩编解码等三种方式。 -
FaceBook开源
Jackson
-
Jackson所依赖的jar包较少，简单易用并且性能也要相对高些。 -
对于复杂类型的json转换bean会出现问题，一些集合Map，List的转换出现问题。 -
Jackson对于复杂类型的bean转换Json，转换的json格式不是标准的Json格式
Gson
-
Gson是目前功能最全的Json解析神器 -
Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数，无依赖，不需要例外额外的jar -
类里面只要有get和set方法，Gson完全可以将复杂类型的json到bean或bean到json的转换，是JSON解析的神器
FastJson
-
无依赖，不需要例外额外的jar，能够直接跑在JDK上。 -
FastJson在复杂类型的Bean转换Json上会出现一些问题，可能会出现引用的类型，导致Json转换出错，需要制定引用。 -
FastJson采用独创的算法，将parse的速度提升到极致，超过所有json库。 -
频繁爆漏洞，被相当部分公司禁止使用
END
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