关于序列化与反序列化MessagePack的实践 | 京东云技术团队 - 京东云技术新知

在进行序列化操作之前，我们还对系统进行压测，通过jvisualvm分析cpu，线程，垃圾回收情况等；运用火焰图async-profiler分析系统性能，找出程序中占用CPU资源时间最长的代码块。
代码放置GitHub：https://github.com/nateshao/leetcode/tree/main/source-code/src/main/java/com/nateshao/source/code/serializable

1.什么是序列化与反序列化？

聊到序列化与反序列化，先看看这个这个是什么或者是干嘛的

定义：序列化是指把对象转换为字节序列的过程；反序列化是指把字节序列恢复为对象的过程；

一般都会知道有两个目的：对象持久化和网络传输。

对象持久化。实现了数据的持久化，通过序列化可以把数据永久的保存在硬盘上；
网络传输。我们知道网络传输的是字节序列，那么利用序列化实现远程通信，即在网络上传递对象的字节序列。 （序列化与反序列化则实现了进程通信间的对象传送，发送方需要把这个Java对象转换为字节序列，才能在网络上传送；接收方则需要把字节序列再恢复为Java对象）

总结：序列化的目的是将对象变成字节序列，这样一来方便持久化存储到磁盘，避免程序运行结束后对象就从内存里消失，另外字节序列也更便于网络运输和传播

2.选择序列化技术有哪些维度

这里并不是说哪个是最好，只能说是各有千秋，所以面对不同的背景采用不同的技术方案。

在同等情况下，编码后的字节数组越大，存储占空间，存储硬件成本高，网络传输时也占带宽，导致系统的吞吐量降低。

开发工作量和难度。工作量越少越好对吧，发挥的价值最大。
性能：需要考虑性能需求，序列化的速度和性能越高越好。
是否支持跨语言，支持的语言种类是否丰富。
安全性：对于安全性的需要考量。JDK序列化可能有卡死线程的漏洞。
占用空间大小：序列化的结果所占用的空间大小，序列化后的字节数据通常会持久化到硬盘（占用存储资源）或者在网络上传输给其他服务器（占用带宽资源），这个指标当然是越小越好。
可维护性：技术流行程序，越流行的技术可维护性就越高，维护成本会越低。

3.为什么采用字节序列MessagePack，有什么依据？

这个要结合当时的项目背景了。当时的项目痛点是：

老项目的结构调整比较大，交易性能上不去，所以先采取细节方面的优化。MessagePack是满足性能要求。
老系统业务变化不多，MessagePack是满足要求。
序列化反序列化效率高（比json快一倍），文件体积小，比json小一倍。MessagePack是满足要求

所以，存在MessagePack也有不好的地方，如果是针对业务变化比较多，那就不适合，需要比较不同的版本，然后选择不同版本去解析。

我在京东內部文章有看到，引用的MessagePack反序列化出现了一些线上的问题，原因是：新增了一些字段导致反序列化失败。

这里对比了JDK(不支持跨语言)，JSON，Protobuf，MessagePack几种序列化的方式。

当然，还有其他的XML、Hessian、Kryo（不支持跨语言）、FST（不支持跨语言）Thrift等。

4.JDK序列化

JDK序列化是Java默认自带的序列化方式。在Java中，一个对象要想实现序列化，实现Serializable接口或者Externalizable接口即可。其中Externalizable接口继承自Serializable接口。

public class Person implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private String name = null;
    private Integer age = null;
    private SerializeDemo01.Sex sex;
    //....
}

serialVersionUID版本控制的作用

序列化的时候serialVersionUID也会被写入二进制序列
反序列化时会检查serialVersionUID是否和当前类的serialVersionUID一致。不一致则会抛出InvalidClassException 异常（序列化之后给类增加字段再反序列化的时候就会报错）

serialVersionUID必须保证实体类在序列化前后严格一致，否则将会导致无法反序列化。

JDK默认的序列化机制。需要实现java.io.Serializable接口

序列化后的码流太大：jdk序列化机制编码后的二进制数组大小竟然是二进制编码的5.29倍。
不支持跨语言平台调用，性能较差（序列化后字节数组体积大）
序列化性能太低：java序列化的性能只有二进制编码的6.17%左右，Java原生序列化的性能实在太差。

JDK默认的序列化机制很差。所以我们通常不会选择Java默认序列化这种

5.JSON序列化

json格式也是常见的一种，但是在json在解析的时候非常耗时，而且json结构非常占内存。JSON不适合存数字，特别是DOUBLE

这里基于Fastjson ，加载maven依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.70</version>
</dependency>

序列化对象

利用JSON.toJSONString方法序列化对象：

UserVO user = ...;String text = JSON.toJSONString(user);

序列化数组

利用JSON.toJSONString方法序列化数组：

UserVO[] users = ...;String text = JSON.toJSONString(users);

序列化集合

利用JSON.toJSONString方法序列化集合（继承至Collection，比如List、Set等集合）：

List<UserVO> userList = ...;String text = JSON.toJSONString(userList);

序列化映射

利用JSON.toJSONString方法序列化映射：

Map<Long, UserVO> userMap = ...;String text = JSON.toJSONString(userMap, SerializerFeature.MapSortField);

其中，为了保证每次序列化的映射字符串一致，需要指定序列化参数MapSortField进行排序。

序列化模板对象

利用JSON.toJSONString方法序列化模板对象：

Result<UserVO> result = ...;String text = JSON.toJSONString(result);

代码

package com.nateshao.source.code.serializable.json_Serializable.serializable;

import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField;
/**
 * @date Created by 邵桐杰 on 2023/2/25 17:11
 * @微信公众号 千羽的编程时光
 * @博客 https://nateshao.gitlab.io
 * @GitHub https://github.com/nateshao
 * Description:
 */
public class User {
    /**
     * @JSONField 作用：自定义对象属性所对应的 JSON 键名
     * @JSONField 的作用对象:
     * 1. Field
     * 2. Setter 和 Getter 方法
     * 注意：
     * 1. 若属性是私有的，必须要有 set 方法，否则反序列化会失败。
     * 2. 若没有 @JSONField 注解，则直接使用属性名。
     */
    @JSONField(name = "NAME")
    private String name;
    @JSONField(name = "AGE")
    private int age;

    public User(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
}

序列化ObjectTest

package com.nateshao.source.code.serializable.json_Serializable.serializable;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @date Created by 邵桐杰 on 2023/2/25 17:12
 * @微信公众号 千羽的编程时光
 * @博客 https://nateshao.gitlab.io
 * @GitHub https://github.com/nateshao
 * Description:
 */
public class ObjectTest {
    private static List<User> userList = new ArrayList<User>();

    @BeforeAll
    public static void setUp() {
        userList.add(new User("千羽", 18));
        userList.add(new User("千寻", 19));
    }

    @DisplayName("序列化对象")
    @Test
    public void testObjectToJson() {
        String userJson = JSON.toJSONString(userList.get(0));
        System.out.println(userJson);  // {"AGE":18,"NAME":"千羽"}
    }

    @DisplayName("序列化集合")
    @Test
    public void testListToJson() {
        String userListJson = JSON.toJSONString(userList);
        System.out.println(userListJson);  // [{"AGE":18,"NAME":"千羽"},{"AGE":19,"NAME":"千寻"}]
    }

    @DisplayName("序列化数组")
    @Test
    public void testArrayToJson() {
        User[] userArray = new User[5];
        userArray[0] = new User("zhangsan", 20);
        userArray[1] = new User("lisi", 21);
        String userArrayJson = JSON.toJSONString(userArray);
        System.out.println(userArrayJson);  // [{"AGE":20,"NAME":"zhangsan"},{"AGE":21,"NAME":"lisi"},null,null,null]
    }

    @DisplayName("序列化映射")
    @Test
    public void testMapToJson() {
        Map<Integer, User> userMap = new HashMap<Integer, User>();
        userMap.put(1, new User("xiaotie", 10));
        userMap.put(2, new User("xiaoliu", 11));
        String userMapJson = JSON.toJSONString(userMap);
        System.out.println(userMapJson);  // {1:{"AGE":10,"NAME":"xiaotie"},2:{"AGE":11,"NAME":"xiaoliu"}}
    }
}

反序列化UN_ObjectTest

package com.nateshao.source.code.serializable.json_Serializable.un_serializable;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

/**
 * @date Created by 邵桐杰 on 2023/2/25 17:16
 * @微信公众号 千羽的编程时光
 * @博客 https://nateshao.gitlab.io
 * @GitHub https://github.com/nateshao
 * Description:
 */
public class UN_ObjectTest {
    @DisplayName("反序列化对象")
    @Test
    public void testJsonToObject() {
        String text = "{"age":18,"name":"千羽"}";
        User user = JSON.parseObject(text, User.class);
        System.out.println(user);  // User{name='千羽', age=18}
    }

    @DisplayName("反序列化数组")
    @Test
    public void testJsonToArray() {
        String text = "[{"age":18,"name":"千羽"}, {"age":19,"name":"千寻"}]";
        User[] users = JSON.parseObject(text, User[].class);
        System.out.println(Arrays.toString(users));  // [User{name='千羽', age=18}, User{name='千寻', age=19}]
    }

    @DisplayName("反序列化集合")
    @Test
    public void testJsonToCollection() {
        String text = "[{"age":18,"name":"千羽"}, {"age":19,"name":"千寻"}]";
        // List 集合
        List<User> userList = JSON.parseArray(text, User.class);
        System.out.println(Arrays.toString(userList.toArray()));  // [User{name='千羽', age=18}, User{name='千寻', age=19}]
        // Set 集合
        Set<User> userSet = JSON.parseObject(text, new TypeReference<Set<User>>() {
        });
        System.out.println(Arrays.toString(userSet.toArray()));  // [User{name='千寻', age=19}, User{name='千羽', age=18}]
    }

    @DisplayName("反序列化映射")
    @Test
    public void testJsonToMap() {
        String text = "{1:{"age":18,"name":"千羽"}, 2:{"age":19,"name":"千寻"}}";
        Map<Integer, User> userList = JSON.parseObject(text, new TypeReference<Map<Integer, User>>() {
        });
        for (Integer i : userList.keySet()) {
            System.out.println(userList.get(i));
        }
        /*
            User{name='千羽', age=18}
            User{name='千寻', age=19}
         */
    }
}

json序列化总结

好处
1. 简单易用开发成本低
2. 跨语言
3. 轻量级数据交换
4. 非冗长性（对比xml标签简单括号闭环）
缺点
1. 体积大，影响高并发
2. 无版本检查，自己做兼容
3. 片段的创建和验证过程比一般的XML复杂
4. 缺乏命名空间导致信息混合

6.Protobuf

Protobuf是谷歌推出的，是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于通信协议、数据存储等。序列化后体积小，一般用于对传输性能有较高要求的系统。前期需要额外配置环境变量，学习他的语法也是需要时间。

但是要使用Protobuf会相对来说麻烦一些，因为他有自己的语法，有自己的编译器，如果需要用到的话必须要去投入成本在这个技术的学习中。

Protobuf有个缺点就是传输的每一个类的结构都要生成相对应的proto文件，如果某个类发生修改，还要重新生成该类对应的proto文件。另外，Protobuf对象冗余，字段很多，生成的类较大，占用空间。维护成本较高。

// 声明语法，不显示声明默认是2.0的语法。
syntax = "proto3";
// 指定模板类的包路径
option java_package = "com.test.basic.java.serialize.proto.dto";
// 指定模板类的名称，名称必须是有实际业务意义的
option java_outer_classname = "UserProto";

// 定义用户对象
message User {
  // 名字
  string name = 1;
  // 年龄
  int32 age = 2;
}
// 声明语法，不显示声明默认是2.0的语法。
syntax = "proto3";
// 指定模板类的包路径
option java_package = "com\nateshao\source\code\serializable\protobuf_Serializable\User.proto";
// 指定模板类的名称，名称必须是有实际业务意义的
option java_outer_classname = "UserProto";

// 定义用户对象
message User {
  // 名字
  string name = 1;
  // 年龄
  int32 age = 2;
}

7.MessagePack（推荐）

序列化反序列化效率高（比json快一倍），文件体积小，比json小一倍。
兼容json数据格式
跨语言，多语言支持(超多)

不好的地方：

缺乏复杂模型支持。msgpack对复杂的数据类型（List、Map）支持的不够，序列化没有问题，但是反序列化回来就很麻烦，尤其是对于java开发人员。
维护成本较高。msgpack通过value的顺序来定位属性的，需要在不同的语言中都要维护同样的模型以及模型中属性的顺序。
不支持模型嵌套。msgpack无法支持在模型中包含和嵌套其他自定义的模型（如weibo模型中包含comment的列表）。

上手

通过配置msgpack的maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.msgpack</groupId>
    <artifactId>msgpack</artifactId>
    <version>0.6.12</version>
</dependency>

封装MsgPackTemplate抽象类，对原有msgpack进行二次加工，比如int，Short，Byte，BigDecimal进行read和write处理

MsgPackTemplate.java

package com.nateshao.source.code.serializable.msgpack_Serializable;

import java.io.IOException;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Date;

import org.msgpack.packer.Packer;
import org.msgpack.template.CharacterTemplate;
import org.msgpack.template.Template;
import org.msgpack.unpacker.Unpacker;
/**
 * @date Created by 邵桐杰 on 2023/2/25 23:11
 * @微信公众号 千羽的编程时光
 * @博客 https://nateshao.gitlab.io
 * @GitHub https://github.com/nateshao
 * Description:
 */
public abstract class MsgPackTemplate <T> implements Template<T> {

    public void write(Packer pk, T v) throws IOException {
        write(pk, v, false);
    }

    public T read(Unpacker u, T to) throws IOException {
        return read(u, to, false);
    }

    public BigDecimal readBigDecimal(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }

        String temp = u.readString();
        if (temp != null) {
            return new BigDecimal(temp);
        }
        return null;
    }

    public Date readDate(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }

        long temp = u.readLong();
        if (temp > 0) {
            return new Date(temp);
        }
        return null;
    }

    public String readString(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readString();
    }

    public Integer readInteger(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readInt();
    }

    public Byte readByte(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readByte();
    }

    public Short readShort(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readShort();
    }

    public Float readFloat(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readFloat();
    }

    public Double readDouble(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readDouble();
    }

    public Character readCharacter(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.read(CharacterTemplate.getInstance());

    }

    public Long readLong(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readLong();
    }

    public Boolean readBoolean(Unpacker u) throws IOException {
        if (u.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        return u.readBoolean();
    }




    public void writeBigDecimal(Packer pk, BigDecimal v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.toString());
        }
    }

    public void writeDate(Packer pk, Date v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.getTime());
        }
    }

    public void writeString(Packer pk, String v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v);
        }
    }

    public void writeInt(Packer pk, int v) throws IOException {
        pk.write(v);
    }

    public void writeInteger(Packer pk, Integer v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.intValue());
        }
    }

    public void writeByte(Packer pk, Byte v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.byteValue());
        }
    }

    public void writeShort(Packer pk, Short v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.shortValue());
        }
    }

    public void writeFloat(Packer pk, Float v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.floatValue());
        }
    }

    public void writeDouble(Packer pk, Double v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.doubleValue());
        }
    }

    public void writeCharacter(Packer pk, Character v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.charValue());
        }

    }

    public void writeLong(Packer pk, Long v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.longValue());
        }
    }

    public void writeLong(Packer pk, long v) throws IOException {
        pk.write(v);
    }

    public void writeBoolean(Packer pk, Boolean v) throws IOException {
        if (v == null) {
            pk.writeNil();
        } else {
            pk.write(v.booleanValue());
        }
    }
}

然后针对实体类进行读和写的序列化与反序列化操作。

User.java

package com.nateshao.source.code.serializable.msgpack_Serializable;
@Data
@ToString
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private static final long serialVersionUID = 4719921525393585541L;
    protected String id;
    private String userID;
    private String type;
    private BigDecimal rate;
    private Date createTime;
    private Date UpdateTime;
}

UserTemplate.java

package com.nateshao.source.code.serializable.msgpack_Serializable;

import org.msgpack.packer.Packer;
import org.msgpack.unpacker.Unpacker;

import java.io.IOException;

/**
 * protected String id;
 * private String userID;
 * private String type;
 * private BigDecimal rate;
 * private Date createTime;
 * private Date UpdateTime;
 */
public class UserTemplate extends MsgPackTemplate<User> {
    public void write(Packer packer, User user, boolean b) throws IOException {
        if (user == null) {
            packer.write(user);
            return;
        }
        // 字段保持一致
        writeString(packer, user.id);
        writeString(packer, user.getUserID());
        writeString(packer, user.getType());
        writeBigDecimal(packer, user.getRate());
        writeDate(packer, user.getCreateTime());
        writeDate(packer, user.getUpdateTime());

    }

    public User read(Unpacker unpacker, User user, boolean req) throws IOException {
        if (!req && unpacker.trySkipNil()) {
            return null;
        }
        if (unpacker == null) return new User();
        user.setId(readString(unpacker));
        user.setUserID(readString(unpacker));
        user.setType(readString(unpacker));
        user.setRate(readBigDecimal(unpacker));
        user.setCreateTime(readDate(unpacker));
        user.setUpdateTime(readDate(unpacker));
        return user;
    }
}

参考文献：

官网：MessagePack: It's like JSON. but fast and small：https://msgpack.org/)
msgpack-java：https://github.com/msgpack/msgpack-java
MessagePack for C＃译文：快速序列化组件MessagePack介绍 - 晓晨Master - 博客园：https://www.cnblogs.com/stulzq/p/8039933.html
原理分析和使用：https://www.jianshu.com/p/8c24bef40e2f

作者：京东零售邵桐杰
来源：京东云开发者社区

关于序列化与反序列化MessagePack的实践 | 京东云技术团队

1.什么是序列化与反序列化？

2.选择序列化技术有哪些维度

3.为什么采用字节序列MessagePack，有什么依据？

4.JDK序列化

5.JSON序列化

代码

序列化ObjectTest

反序列化UN_ObjectTest

6.Protobuf

7.MessagePack（推荐）

上手

京东云开发者

引用和评论

【行云流水线】满足你对工作流编排的一切幻想～skr

常见序列化方式了解

WAF规则对性能影响测试工具WRK2安装笔记

线上写压测经验总结