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首页 > 编程开发 > Java中的Kryo、Protostuff和Hessian序列化方式是什么?

Java中的Kryo、Protostuff和Hessian序列化方式是什么?

前言前段时间在写RPC框架的时候用到了Kryo、Hessian、Protostuff三种序列化方式。但是当时因为急于实现功能,就只是简单的的看了一下如何使用这三种序列化方式,并没有去深入研究各自的特性,以及优点和缺点。知道现在就将RPC框架写完了之后,才有时间静下心来对三种方式做一个对比,总结。Kryo、Hessain、Protostuff都是第三方开源的序列化/反序列化框架,要了解其各自的特性,我们首先需要知道序列化/反序列化是什么:序列化:就是将对象转化成字节序列的过程。反序列化:就是讲字节序列转化成

    前言

    前段时间在写RPC框架的时候用到了Kryo、Hessian、Protostuff三种序列化方式。但是当时因为急于实现功能,就只是简单的的看了一下如何使用这三种序列化方式,并没有去深入研究各自的特性,以及优点和缺点。知道现在就将RPC框架写完了之后,才有时间静下心来对三种方式做一个对比,总结。

    Kryo、Hessain、Protostuff都是第三方开源的序列化/反序列化框架,要了解其各自的特性,我们首先需要知道序列化/反序列化是什么:

    序列化:就是将对象转化成字节序列的过程。

    反序列化:就是讲字节序列转化成对象的过程。

    seriallization 序列化 : 将对象转化为便于传输的格式, 常见的序列化格式:二进制格式,字节数组,json字符串,xml字符串。

    deseriallization 反序列化:将序列化的数据恢复为对象的过程

    如果对序列化相关概念还不是很清楚的同学可以参照美团技术团队的序列化和反序列化

    性能对比

    前期准备

    • 我们先创建一个新的Maven项目

    • 然后导入依赖

    
        org.junit.jupiter
        junit-jupiter-api
        5.8.2
        test
    
    
    
        org.projectlombok
        lombok
        1.18.20
    
    
    
        com.esotericsoftware
        kryo-shaded
        4.0.2
    
    
        commons-codec
        commons-codec
        1.10
    
    
    
        io.protostuff
        protostuff-core
        1.7.2
    
    
        io.protostuff
        protostuff-runtime
        1.7.2
    
    
    
        com.caucho
        hessian
        4.0.62
    

    工具类:

    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_LOCAL = new ThreadLocal() {
            @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  对象的类型
         * @return 序列化后的字节数组
         */
        public static  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  对象的类型
         * @return 序列化后的字符串
         */
        public static  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        原对象的类型
         * @return 原对象
         */
        @SuppressWarnings("unchecked")
        public static  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  原对象的类型
         * @return 原对象
         */
        public static  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  对象的类型
         * @return 序列化后的字节数组
         */
        public static  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  对象的类型
         * @return 序列化后的字符串
         */
        public static  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        原对象的类型
         * @return 原对象
         */
        @SuppressWarnings("unchecked")
        public static  T readObjectFromByteArray(byte[] byteArray, Class 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    原对象的类型
         * @return 原对象
         */
        public static  T readObjectFromString(String str, Class 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 deserialize(byte[] bytes, Class 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, 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  byte[] serialize(T obj) {
            Class clazz = (Class) obj.getClass();
            Schema 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 deserialize(byte[] data, Class clazz) {
            Schema schema = getSchema(clazz);
            T obj = schema.newMessage();
            ProtostuffIOUtil.mergeFrom(data, obj, schema);
            return obj;
        }
        @SuppressWarnings("unchecked")
        private static  Schema getSchema(Class clazz) {
            Schema schema = (Schema) SCHEMA_CACHE.get(clazz);
            if (schema == null) {
                schema = RuntimeSchema.getSchema(clazz);
                if (schema == null) {
                    SCHEMA_CACHE.put(clazz, schema);
                }
            }
            return schema;
        }
    }

    创建一个实体类进行测试:

    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;
    }

    序列化后字节所占空间大小比较

    编写测试类:

    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);
        }
    }

    运行截图:

    Java中的Kryo、Protostuff和Hessian序列化方式是什么?

    由图可知,Hessian序列化后字节所占的空间都显著比其他两种方式要大得多

    其他比较

    • Hessian使用固定长度存储int和long,而kryo使用变长的int和long保证这种基本数据类型序列化后尽量小,实际应用中,很大的数据不会经常出现。

    • Kryo进行序列化的时候,需要传入完整类名或者利用 register() 提前将类注册到Kryo上,其类与一个int型的ID相关联,序列中只存放这个ID,因此序列体积就更小,而Hessian则是将所有类字段信息都放入序列化字节数组中,直接利用字节数组进行反序列化,不需要其他参与,因为存的东西多处理速度就会慢点

    • Kryo使用不需要实现Serializable接口,Hessian则需实现

    • Kryo数据类的字段增、减,序列化和反序列化时无法兼容,而Hessian则兼容,Protostuff是只能在末尾添加新字段才兼容

    • Kryo和Hessian使用涉及到的数据类中必须拥有无参构造函数

    • Hessian会把复杂对象的所有属性存储在一个Map中进行序列化。所以在父类、子类存在同名成员变量的情况下,Hessian序列化时,先序列化子类,然后序列化父类,因此反序列化结果会导致子类同名成员变量被父类的值覆盖

    • Kryo不是线程安全的,要通过ThreadLocal或者创建Kryo线程池来保证线程安全,而Protostuff则是线程安全的

    • Protostuff和Kryo序列化的格式有相似之处,都是利用一个标记来记录字段类型,因此序列化出来体积都比较小

    小结

     优点缺点
    Kryo速度快,序列化后体积小跨语言支持较复杂
    Hessian默认支持跨语言较慢
    Protostuff速度快,基于protobuf需静态编译
    Protostuff-Runtime无需静态编译,但序列化前需预先传入schema不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值
    Java使用方便,可序列化所有类速度慢,占空间
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    Adobe Audition macOS版
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    Adobe Audition 是面向播客、影视后期、音乐制作及内容创作者的专业音频工作站,提供波形精修、多轨录制与混音、频谱编辑、降噪修复、响度匹配和效果处理工具,并可与 Adobe Premiere 协同完成视频声音制作。

    Adobe Bridge macOS版
    Adobe Bridge macOS版

    Adobe Bridge 是面向摄影师、设计师及内容团队的免费数字资产管理工具,可集中预览照片、视频和 Adobe 项目文件,并利用评级、标签、关键词、元数据、筛选与收藏集完成分类检索。它还支持批量重命名、格式导出、相机导入及 Camera

    Adobe Illustrator macOS版
    Adobe Illustrator macOS版

    Adobe Illustrator 是 Adobe 推出的专业矢量图形设计软件,适合在 Mac 上制作标志、图标、插画、包装、信息图及印刷版面。它以路径和锚点构建可无损缩放的图形,并提供钢笔、形状、文字、图像描摹、渐变、画板及生成式功能。

    Adobe InDesign macOS版
    Adobe InDesign macOS版

    Adobe InDesign 是面向印刷品与数字出版物的专业版面设计软件,可在 Mac 上制作书籍、杂志、宣传册、海报、报告及交互式文档。它提供精细的文字样式、网格、母版、长文档管理和印前输出能力。

    Adobe Lightroom Classic macOS版
    Adobe Lightroom Classic macOS版

    Adobe Lightroom Classic 是面向桌面摄影工作流的照片管理与后期处理软件,可将原始照片保存在本地硬盘,通过目录、关键词、评分和收藏夹高效整理图库,并提供 RAW 冲印、蒙版、镜头校正、批量同步及多格式导出等功能。

    Adobe Media Encoder macOS版
    Adobe Media Encoder macOS版

    Adobe Media Encoder 是 Adobe 推出的专业音视频编码与转码工具,可通过队列、预设和监视文件夹批量完成格式转换、代理文件创建及多平台成片输出,并与 Premiere Pro、After Effects 等软件紧密协作。

    Adobe Photoshop macOS版
    Adobe Photoshop macOS版

    Adobe Photoshop 是面向摄影师、设计师和内容创作者的专业图像处理软件,提供图层、蒙版、选区、修复、调色、文字排版、智能对象及生成式编辑等能力。Mac 版支持 Intel 与 Apple Silicon 处理器。

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    Adobe Photoshop Windows版
    Adobe Photoshop Windows版

    Adobe Photoshop 是面向摄影师、设计师和内容创作者的专业图像处理工具,可在 Windows 上完成照片修饰、选区抠图、图层合成、文字排版、绘画及生成式编辑。软件采用订阅授权,由 Creative Cloud 管理安装、更新与许

    Adobe InDesign Windows版
    Adobe InDesign Windows版

    Adobe InDesign 是面向印刷与数字出版的专业页面排版工具,可制作书籍、杂志、宣传册、海报、交互式 PDF 和电子书。它提供精细的文字样式、多页面管理、印前检查及多格式输出能力,并能与 Photoshop、Illustrator

    Adobe Illustrator Windows版
    Adobe Illustrator Windows版

    Adobe Illustrator 是用于绘制矢量图形、插画、图标、徽标和版式的专业设计工具。它以路径和锚点为核心,作品放大后仍能保持清晰,并提供画板、文字、渐变、图像描摹及精确变换等功能,适合品牌视觉、印刷物料、数字界面和商业插画创作。

    Adobe Bridge Windows版
    Adobe Bridge Windows版

    Adobe Bridge 是 Adobe 推出的创意资产管理工具,可集中预览、分类和查找照片、视频、PDF及多种设计文件,并支持元数据、关键词、评级、批量重命名和格式导出。它可与 Photoshop、Illustrator 等应用衔接,

    Affinity Photo Windows版
    Affinity Photo Windows版

    Affinity Photo 是一款面向摄影师、修图师和视觉设计人员的桌面图像编辑工具,提供 RAW 显影、多图层合成、蒙版、实时滤镜、批处理和色彩管理等功能。原独立产品已停止销售,其照片编辑能力已延续至免费的新 Affinity 应用;

    Adobe Lightroom Classic Windows版
    Adobe Lightroom Classic Windows版

    Adobe Lightroom Classic 是面向 Windows 桌面摄影工作流的照片管理与无损编辑工具,可通过目录集中整理大型图库,并完成 RAW 显影、局部蒙版、批量调整、打印和多格式导出。它强调本地文件管理与精细控制,

    Figma Windows版
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    Figma 是面向产品设计与开发团队的云端协作平台,可在 Windows 桌面客户端中完成界面绘制、组件管理、交互原型、评论评审和开发交付。文件保存在云端,多名成员能够同步编辑并共享设计系统;官方同时提供免费 Starter 方案及按席位计

    Affinity Designer Windows版
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    Affinity Designer 是面向矢量图形、数字插画和界面设计的专业创作工具,可在矢量、像素与导出工作区之间快速切换。它提供曲线编辑、形状构建、画板、排版、图层和专业色彩管理,并支持常见设计文件的导入及多种印刷、网页格式输出。

    Capture One Pro Windows版
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    Capture One Pro 是面向摄影师和影像团队的专业桌面照片处理工具,提供相机定制色彩配置、RAW转换、图层与蒙版、联机拍摄、目录及会话管理等功能。它适合棚拍、人像、商业产品、婚礼和风光摄影,

    Adobe Acrobat Pro Windows版
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    Adobe Acrobat Pro 是面向专业 PDF 工作的综合解决方案,可在 Windows 中创建、编辑、转换、比较、整理和保护文档,并支持表单、电子签名、扫描件文字识别及敏感信息永久遮盖。订阅还包含网页、移动服务和云端协作能力,

    Adobe After Effects Windows版
    Adobe After Effects Windows版

    Adobe After Effects 是面向动态图形、动画与影视视觉特效制作的专业工具,可完成关键帧动画、图层合成、遮罩跟踪、抠像、文字动画和二维三维元素整合。Windows 版通过 Adobe Creative Cloud 安装及更新,

    DaVinci Resolve Windows版
    DaVinci Resolve Windows版

    DaVinci Resolve是Blackmagic Design推出的一体化影视后期工具,将素材管理、非线性剪辑、专业调色、Fusion视觉特效、Fairlight音频处理和成片交付整合在统一工程中。免费版已覆盖多数个人创作需求,