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通过上面两篇的介绍，应该可以理解RPC网络通信方面的大体流程，那么通信过程中我们Java处理会转化成定制化的对象，那么如果让对象在网络中传输，就需要一种序列化协议进行数据存储和消息传输。

选择序列化工具需要衡量一下三个性能指标：

• 对象序列化后的字节占位大小。（序列化的数据比较大就会影响传输效率）
• 序列化与反序列化的性能，说白了就是编解码效率（处理序列方法的性能）。
• 序列化工具的性能。

序言：看了很多讲序列化的博客，很多都没有讲到为什么要序列化的根本目的，很多都千篇一律讲了Java要实现Serializeable接口，根本目的还是为了数据存储和消息传输。

下面这句话引用了IBM社区的一段话

序列化的思想是 “冻结” 对象状态，传输对象状态（写到磁盘、通过网络传输等等）然后 “解冻” 状态，重新获得可用的 Java 对象。所有这些事情的发生有点像是魔术这要归功于 ObjectInputStream/ObjectOutputStream 类、完全保真的元数据以及程序员愿意用 Serializable 标识接口标记他们的类，从而 “参与” 这个过程。

一、文本序列化（Json和xml）

   Json号为JavaScript的对象标记，可以直接转化为JavaScript对象，配置简单，文本所占空间更小，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。

    但是在Java中无法直接用文本和对象互相转换操作，于是产生了很多第三方处理JSON的框架，比如Jackson等

• 流式解析JSON序列化框架Jackson

想必Java程序员都用过Jackson的类库，主要作用就是序列化Java对象成为JSON文本，或反序列化JSON文本成Java对象。

由于该框架是使用流式增量的处理方式，所以在转换大数据量的对象文本时比较有优势

Jackson有两个模块组成（jackson-core和jackson-databind），从名称就可以知道core模块是为databind提供底层的解析和转换方法，而databind提供了数据绑定和树模型功能。

生成文本方法：

ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();String jsonValue = objectMapper.writeValueAsString(pojo);

 读取文本方法：

Pojo pojo = objectMapper.readValue(jsonValue, Pojo.class);

• 轻量级JSON序列化框架Gson

Gson是Google公司开源的第三方Java库。Gson可以通过@Since标注对象属性的出现版本，可以向后兼容

序列化方法：

GsonBuilder build = new GsonBuilder();build.setVersion(version);//注意版本号的定义规则Gson gson = build.create();String json = gson.toJson(pojo);

反序列化：

Pojo pojo = new Gson().fromJson(jsonValue, Pojo.class);

二、二进制Java序列化

以上基于Json和xml的序列化简单清晰，只需要开发支持文本解析即可，但是文本毕竟占据空间较大，加之解析的方法不确定性，在较高的互联网传输背景下相对于二进制略显劣势。

Java语言的序列化作为Java程序员是再熟悉不过了，只需要实现Serializable接口即可，相当于被标记了序列化版本的一个标识，同样实现了接口后，我们都要给个serialVersionUID的版本编号，如果不指定，JDK会默认自动生成，后面对修改对象时，会再次变化，这样对需要严格的存储解析会造成很大的影响，对版本要求不高但是有存储解析要求的指定默认版本即可。

举个很简单的例子，在存储设备上存储了录入页的对象数据后，由于后期开发要求，变更或减少了某些序列化字段的属性，再次解析的时候会造成版本不一致的错误。添加字段是不会报错的。

虽然Java原生支持的序列化机制足够简单，但是在性能方面就没那么令人满意，根据开篇时的三个性能要求，对序列化后的字段过于臃肿，于是要求较高的网络传输环境下，不建议使用，可选择高性能序列化框架（Kryo）。

使用Kryo无需进行序列化接口的实现。

Kryo序列化的核心代码：

Kryo kryo = new Kryo();File file = new File("foo.bin");try {	ObjectOutputStream os = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));	Output op = new Output(os);	Pojo pojo = new Pojo();	kryo.writeObject(op, pojo);}catch(Exception e) {	}

反序列化的核心代码使用kryo.readObject(input, Pojo.class);

实际框架中的应用

1、先自定义一个序列化工具类，可以用一个Queue<Kryo>存储kryo的对象，应用启动时初始化kryo，因为kryo的初始化时间比较长。

2、初始化创建kryo的过程如下

Kryo kryo = new Kryo();kryo.setDefaultSerializer(CompatibleFieldSerializer.class);kryo.setReferences(true);StdInstantiatorStrategy instantiatorStrategy = new StdInstantiatorStrategy();((DefaultInstantiatorStrategy) kryo.getInstantiatorStrategy()).setFallbackInstantiatorStrategy(instantiatorStrategy);return kryo;

3、读写对象就见上面的核心方法即可

三、二进制异构语言序列化（gRPC）

上一节讲的是Java同构语言序列化，这节介绍。

使用Protobuf时首先需要在系统上安装它的命令用于编译proto协议文件。使用CentOs7虚拟机为例

全新的服务器环境需要先安装命令插件

[root@localhost protobuf-3.11.4]# yum -y install gcc automake autoconf libtool make

#获取资源包，我是直接本机下载上传放到了CentOS7的/opt/下面wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.11.4/protobuf-all-3.11.4.tar.gz#解压tar zxvf protobuf-all-3.11.4.tar.gz#自动配置./autogen.sh#配置./configure#编译安装makemake install

protobuf通过proto协议文件来定义程序中需要处理的结构化数据，结构化数据在protobuf中成为message。

proto协议文件以".proto"结尾，一个消息类型由一个或多个字段组成，每个字段中至少应该包括类型、名称和标识符。

由一个压缩生成二进制消息大小的敲门：

数字1-15对应的十六进制数范围是0x1~0xF，仅占用一个字节，尽量将频繁出现的消息字段保留在1~15标识符之内，还可以预留。保证只增不减，则是protobuf向后兼容的关键

//表示使用proto3的语法，默认情况下使用proto2//syntax语句必须是.proto文件的第一行有效语句syntax = "proto3";//该文件编译为类之后的包名称是protobuf.pojopackage protobuf.pojo;//定义消息类型，对应Java类名，消息体有三个字段message ProtoPojo {    //类型为32位的整数，属性名为id，标识符为1    int32 id = 1;    //类型为字符串，属性名为name，标识符为2    string name = 2;    //类型为可重复的字符串对应java中的List，属性名为messages，标识符是3    repeated string messages = 3;}

以下是Protobuf支持的消息类型，详情可

其中Java支持的有：double/float/int/long/boolean/String/ByteString。

Protobuf是向后兼容的，在修改时需要遵循一下原则：

• 不能更改已有字段的数字标识符
• 未被标示的字段会在反序列化被丢弃，新增字段将被赋值为默认值
• 非必须字段可以删除，但是必须保证他们的数字标识符在新的消息中不再被使用
• int32/uint32/int64/uint64/bool是全部兼容的，但是部分强制转换会导致精度丢失
• sint32/sint64相互兼容，但与其他整型不兼容等等

下面开始用Java语言进行相关代码演示：

首先我在/opt/下面写了上面的.proto的文件

[root@localhost opt]# lltotal 7244drwx--x--x.  4 root   root       28 Apr  1 06:13 containerd-rw-r--r--.  1 root   root      484 Apr  2 01:41 Pojo.protodrwxr-xr-x. 18 411487 89939    4096 Apr  2 01:19 protobuf-3.11.4-rw-r--r--.  1 root   root  7408292 Apr  2 01:09 protobuf-all-3.11.4.tar.gzdrwxr-xr-x.  2 root   root        6 Mar 26  2015 rh

执行命令：

[root@localhost opt]# protoc --java_out=. ./Pojo.proto

则会在当前目录生成一个protobuf的文件夹如下第三个文件

[root@localhost opt]# lltotal 7244drwx--x--x.  4 root   root       28 Apr  1 06:13 containerd-rw-r--r--.  1 root   root      484 Apr  2 01:41 Pojo.protodrwxr-xr-x.  3 root   root       18 Apr  2 01:49 protobufdrwxr-xr-x. 18 411487 89939    4096 Apr  2 01:19 protobuf-3.11.4-rw-r--r--.  1 root   root  7408292 Apr  2 01:09 protobuf-all-3.11.4.tar.gzdrwxr-xr-x.  2 root   root        6 Mar 26  2015 rh

一步步点进去（cd protobuf/pojo/）可以看到一个Pojo.java的文件，文件内容太多，简单看下如下：

还记得我们的.proto文件中分别用了标识符1，2，3，对应生成的Java代码咱们可以看出：

• id = 1，则对应的Java代码中生成了一个getId()的方法，int32类型的数据无须进行复杂的序列化
• name = 2，则生成了两个方法，分别是getName()和getNameBytes()，用于序列化和反序列化
• messages = 3，则生成了4个方法，repeated代表了List集合，那么就有List<String> getMessagesList()，int getMessagesList()，String getMessages(int index)和ByteString getMessagesBytes(int index)。

下面咱们用Java支持的Protobuf API进行序列化和反序列化，都分别有两个方法：

• byte[] toByteArray()：通过方法名称就知道该方法是将Java对象序列化成二进制字节数组
• void writeTo(OutputStream output)：直接将Java对象序列化并写入一个输出流
• static T parseFrom(byte[] data)：将二进制的字节数组反序列化为Java对象。
• static T parseFrom(InputStream input)：通过一个输入流读取二进制字节数组并反序列化为Java对象

Maven的依赖为

   
   	
    
     com.google.protobuf
    	
    
     protobuf-java
    	
    
     3.11.0
    
   
   	
    
     com.google.protobuf
    	
    
     protobuf-java-util
    	
    
     3.11.0
    
   

Java的转换输出代码如下：

//通过protoc的命令生成的Java类Person.ProtoPerson.Builder person = Person.ProtoPerson.newBuilder();person.setId(1).setName("kaer");  byte[] messageBody = person.build().toByteArray();//可供传输的二进制字节数组System.err.println(new String(messageBody));String json = JsonFormat.printer().print(person);//与json转化System.err.println(json);//创建个Person对象用来json的转换Person.ProtoPerson.Builder person_2 = Person.ProtoPerson.newBuilder();//将json转化成Person对象JsonFormat.parser().ignoringUnknownFields().merge(json, person_2);person_2.setName("lina").addMessages("success");System.err.println(JsonFormat.printer().print(person_2));

具体用法到后面介绍gRpc再详细说明。

以上内容参考并摘抄书籍Leader-us著《架构解密·从分布式到微服务》、张亮等著《未来架构·从服务化到云原生》

具体序列化的一些知识和问题可以阅读

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