[Misc]序列化与反序列化 - Gukie/learning GitHub Wiki

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序列化框架对性能指标

主要在空间与时间上进行考量

• 空间： 由于序列化数据的时候，需要加上额外的数据，方便反序列化的时候进行解析，这就增加了数据的空间；
• 时间： 解析数据的时候，所花的时间； 结构越复杂，花的时间就越多

几种序列化协议的对比

• 3.2.1 XML

（1）优点

人机可读性好

可指定元素或特性的名称

（2）缺点

序列化数据只包含数据本身以及类的结构，不包括类型标识和程序集信息。

类必须有一个将由 XmlSerializer 序列化的默认构造函数。

只能序列化公共属性和字段

不能序列化方法

文件庞大，文件格式复杂，传输占带宽

（3）使用场景

当做配置文件存储数据

实时数据转换

• 3.2.2 JSON

（1）优点

前后兼容性高

数据格式比较简单，易于读写

序列化后数据较小，可扩展性好，兼容性好

与XML相比，其协议比较简单，解析速度比较快

（2）缺点

数据的描述性比XML差

不适合性能要求为ms级别的情况

额外空间开销比较大

（3）适用场景（可替代ＸＭＬ）

跨防火墙访问

可调式性要求高的情况

基于Web browser的Ajax请求

传输数据量相对小，实时性要求相对低（例如秒级别）的服务

• 3.2.3 Thrift

（1）优点

序列化后的体积小, 速度快

支持多种语言和丰富的数据类型

对于数据字段的增删具有较强的兼容性

支持二进制压缩编码

（2）缺点

使用者较少

跨防火墙访问时，不安全

不具有可读性，调试代码时相对困难

不能与其他传输层协议共同使用（例如HTTP）

无法支持向持久层直接读写数据，即不适合做数据持久化序列化协议

（3）适用场景

分布式系统的RPC解决方案

• 3.2.4 ProtoBuf

（1）优点

序列化后码流小，性能高

结构化数据存储格式（XML JSON等）

通过标识字段的顺序，可以实现协议的前向兼容

结构化的文档更容易管理和维护

（2）缺点

需要依赖于工具生成代码

支持的语言相对较少，官方只支持Java 、C++ 、Python

（3）适用场景

对性能要求高的RPC调用

具有良好的跨防火墙的访问属性

适合应用层对象的持久化

序列化性能对比：（一百万次SerializeModel的序列化）

字节流大小（byte）序列化耗时(ms)反序列化耗时(ms)

protoBuf41452197

gson13725501655

fastjson1376541020

jackson1378951122

java原生23616471626

thrift(TBinaryProtocol)66562555

thrift(TCompactProtocol)41492657

thrift(TJSONProtocol)13232943678

thrift(TSimpleJSONProtocol)1342742

作者：wy_sure 链接：https://www.jianshu.com/p/2140b1cac553 來源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。