序列化是我們在日常開發中經常會使用到的技術，比如需要將內存對象持久化存儲、需要將對象通過網絡傳輸到遠端。目前市面上序列化框架非常多，開發團隊在進行技術選型時通常難以抉擇，甚至會踩坑。
今天選擇幾款市面上常用的序列化框架進行測試對比，幫助開發團隊搞清楚不同場景該采用哪種序列化框架。
測試對比的框架有四款：
JDK原生、fastjson、Kryo、Protobuf
接下來會從以下這四個方面給出詳細的測試對比結果：
（1）是否通用：是否支持跨語言、跨平臺；
（2）是否容易使用：是否編譯使用和調試；
（3）性能好不好：序列化性能主要包括時間開銷和空間開銷，時間開銷是指序列化和反序列化對象所耗費的時間，空間開銷是指序列化生成數據大小；
（4）可擴展強不強：隨著業務發展，傳輸的業務對象可能會發生變化，比如說新增字段，這個時候就要看所選用的序列化框架是否有良好的擴展性；
框架1：JDK原生
是否通用？
JDK 原生是 Java 自帶的序列化框架，與 Java 語言是強綁定的，通過 JDK 將對象序列化后是無法通過其他語言進行返序列化的，所以它的通用性比較差。
是否容易使用？
一個類實現了java.io.Serializable序列化接口就代表這個類的對象可以被序列化，否則就會報錯。
簡單認識一下Serializable這個類，通過看源碼我們知道Serializable僅僅是一個空接口，沒有定義任何方法。
public interface Serializable { }
這說明Serializable僅僅是一個標識的作用，用來告訴 JVM 這個對象可以被序列化。
想真正完成對象序列化和反序列化還得借助 IO 核心操作類：ObjectOutputStream和ObjectInputStream。
/** * 序列化 * * @param obj 待序列化對象 * @return 二進制字節數組 * @throws IOException */ public static byte[] serialize(Object obj) throws IOException { // 字節輸出流 ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream(); // 將對象序列化為二進制字節流 ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(byteArrayOutputStream); objectOutputStream.writeObject(obj); // 獲取二進制字節數組 byte[] bytes = byteArrayOutputStream.toByteArray(); // 關閉流 objectOutputStream.close(); byteArrayOutputStream.close(); return bytes; }
ObjectInputStream類的readObject()方法用于從 IO 流中讀取對象，完成對象反序列化：
/** * 反序列化 * * @param bytes 待反序列化二進制字節數組 * @param反序列對象類型 * @return 反序列對象 * @throws IOException * @throws ClassNotFoundException */ public static <T> T deSerialize(byte[] bytes) throws IOException, ClassNotFoundException { // 字節輸入流 final ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(bytes); // 將二進制字節流反序列化為對象 final ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(byteArrayInputStream); final T object = (T) objectInputStream.readObject(); // 關閉流 objectInputStream.close(); byteArrayInputStream.close(); return object; }
從上面的代碼可以看出，JDK 原生框架使用起來還是有點麻煩的，首先要求對象必須實現java.io.Serializable接口，其次需要借助 IO 流操作來完成序列化和反序列化。與市面上其他開源框架比起來，上面的代碼寫起來非常生硬。
一句話總結：JDK 原生框架易用性稍差。
性能好不好？
（1）序列化體積測試
為了方便測試對比，我定義了一個普通 java 類，后面其他框架的測試基本上也是用這個類：
public class UserDTO implements Serializable { private String name; private String wechatPub; private String job; …… }
將 UserDTO 類進行實例化：
UserDTO userDTO = new UserDTO(); userDTO.setName("雷小帥"); userDTO.setWechatPub("微信公眾號：愛笑的架構師"); userDTO.setJob("優秀碼農");
序列化和反序列化測試：
System.out.println("--- 1. jdk 原生測試 ---"); byte[] bytes = JDKSerializationUtil.serialize(userDTO); System.out.println("序列化成功：" + Arrays.toString(bytes)); System.out.println("byte size=" + bytes.length); UserDTO userDTO1 = JDKSerializationUtil.deSerialize(bytes); System.out.println("反序列化成功：" + userDTO1);
打印出來的結果：
--- 1. jdk 原生測試 --- 序列化成功：[-84, -19, 0, 5, 115, 114, 0, 39, …… byte size=182 反序列化成功：UserDTO[name='雷小帥', wechatPub='微信公眾號：愛笑的架構師', job='優秀碼農']
一個 UserDTO 序列化完之后是 182 個字節，待會對比其他框架就知道，這個水平太差了，Java 原生是自帶的序列化工具，親兒子也不給力啊。
（2）序列化速度測試
接下來我們再測試一下序列化和反序列化的速度，總共循環 100 萬次：
- JDK 序列化耗時：2314 毫秒
- JDK 反序列化耗時：4170 毫秒
這個成績怎么樣，后面揭曉。
可擴展強不強？
JDK 原生序列化工具通過在類中定義 serialVersionUID 常量來控制版本：
private static final long serialVersionUID = 7982581299541067770L;
上面這個serialVersionUID是通過 IDEA 工具自動生成的長整形。其實你也可以不用聲明這個值，JDK 會根據 hash 算法自動生成一個。
如果序列化的時候版本號是當前這個值，反序列化前你將值改變了，那么反序列化的時候就會報錯，提示 ID 不一致。
假如需要在 UserDTO 這個類再加一個字段，那如何支持擴展呢？
你可以改變一下serialVersionUID值就可以了。
框架2：fastjson
是否通用？
fastjson 是阿里巴巴出品的一款序列化框架，可以將對象序列化為 JSON 字符串，類似的框架還有 jackson, gson 等。
由于 JSON 是與語言和平臺無關，因此它的通用性還是很好的。
是否容易使用？
UserDTO 類不需要實現 Serializable 接口，也不需要加 serialVersionUID 版本號，使用起來非常簡單。
將一個對象序列化為 json 字符串：
com.alibaba.fastjson.JSON.toJSONString(obj);
將 json 字符串反序列化為指定類型：
com.alibaba.fastjson.JSON.parseObject(jsonString, clazz);
另外 fastjson 框架還提供了很多注解，可以在 UserDTO 類進行配置，實現一些定制化的功能需求。
性能好不好？
（1）序列化體積測試
跟 JDK 原生框架一樣，假設我們已經實例化好了一個UserDTO 對象，分別進行序列化和反序列化測試：
System.out.println("--- 2. fastjson 測試 ---"); String jsonString = FastjsonSerializationUtil.serialize(userDTO); System.out.println("序列化成功： " + jsonString); System.out.println("byte size=" + jsonString.length()); UserDTO userDTO2 = FastjsonSerializationUtil.deSerialize(jsonString, UserDTO.class); System.out.println("反序列化成功：" + userDTO2);
上面的代碼是將序列化和反序列化代碼封裝到了一個工具類中。運行輸出結果：
--- 2. fastjson 測試 --- 序列化成功： {"job":"優秀碼農","name":"雷小帥","wechatPub":"微信公眾號：愛笑的架構師"} byte size=54 反序列化成功：UserDTO[name='雷小帥', wechatPub='微信公眾號：愛笑的架構師', job='優秀碼農']
可以看到序列化之后有 54 個字節，而上面 JDK 原生框架是182 個字節，對比下來發現 fastjson 確實比 JDK 原生框架強了不少，親兒子真不行。
（2）序列化速度測試
序列化體積測試完了之后，我們再測試一下序列化和反序列化速度，經過漫長的等待，循環跑了 100 萬次之后實測結果如下：
- fastjson 序列化耗時：287 毫秒
- fastjson 反序列化耗時：365 毫秒
這個結果簡直，人如其名啊，真快~ 你看看隔壁 JDK 原生框架的速度，慘不忍睹，哎……
可擴展強不強？
fastjson 沒有版本控制機制，如果對類進行修改，比如新增熟悉字段，反序列時可以進行配置，忽略不認識的熟悉字段就可以正常進行反序列化。
所以說 fastjson 的擴展性還是很靈活的。
框架3：Kryo
是否通用？
Kryo 是一個快速高效的二進制序列化框架，號稱是 Java 領域最快的。它的特點是序列化速度快、體積小、接口易使用。
Kryo支持自動深/淺拷貝，它是直接通過對象->對象的深度拷貝，而不是對象->字節->對象的過程。
關于 Kryo 更多的介紹可以去 Github 查看：
https://github.com/EsotericSoftware/kryo
關于通用性，Kryo 是一款針對 Java 語言開發的框架，基本很難跨語言使用，因此通用性比較差。
是否容易使用？
先引入 Kryo 依賴：
<dependency> <groupId>com.esotericsoftwaregroupId> <artifactId>kryoartifactId> <version>5.3.0version> dependency>
Kryo 提供的 API 非常簡潔，Output 類封裝了輸出流操作，使用 writeObject 方法將對象寫入 output 輸出流程即可完成二進制序列化過程。
下面代碼封裝了一個簡單的工具方法：
/** * 序列化 * * @param obj 待序列化對象 * @param kryo kryo 對象 * @return 字節數組 */ public static byte[] serialize(Object obj, Kryo kryo) { Output output = new Output(1024); kryo.writeObject(output, obj); output.flush(); return output.toBytes(); }
Kryo 反序列化也非常簡單，Input 封裝了輸入流操作，通過 readObject 方法從輸入流讀取二進制反序列化成對象。
/** * 反序列化 * * @param bytes 待反序列化二進制字節數組 * @param反序列對象類型 * @return 反序列對象 */ public static <T> T deSerialize(byte[] bytes, Class<T> clazz, Kryo kryo) { Input input = new Input(bytes); return kryo.readObject(input, clazz); }
另外 Kryo 提供了豐富的配置項，可以在創建 Kryo 對象時進行配置。
總體而言，Kryo 使用起來還是非常簡單的，接口易用性也是非常不錯的。
性能好不好？
（1）序列化體積測試
Kryo 框架與其他框架不同，在實例化的時候可以選擇提前注冊類，這樣序列化反序列化的速度會更快，當然也可以選擇不注冊。
System.out.println("--- 3. kryo 測試 ---"); Kryo kryo = new Kryo(); kryo.setRegistrationRequired(false); // kryo.register(UserDTO.class); byte[] kryoBytes = KryoSerializationUtil.serialize(userDTO, kryo); System.out.println("序列化成功：" + Arrays.toString(kryoBytes)); System.out.println("byte size=" + kryoBytes.length); UserDTO userDTO3 = KryoSerializationUtil.deSerialize(kryoBytes, UserDTO.class, kryo); System.out.println("反序列化成功：" + userDTO3);
運行結果：
序列化成功：[-123, -28, -68, -104, -25, ……] byte size=60 反序列化成功：UserDTO[name='雷小帥', wechatPub='微信公眾號：愛笑的架構師', job='優秀碼農']
從結果來看，序列化后總共是 60 字節。
（2）序列化速度測試
序列化體積測試完了之后，我們再測試一下序列化和反序列化速度，經過漫長的等待，循環跑了 100 萬次之后實測結果如下：
- kryo 序列化耗時：295 毫秒
- kryo 反序列化耗時：211 毫秒
這個成績還不錯。
可擴展強不強？
Kryo默認序列化器 FiledSerializer 是不支持字段擴展的，如果想要使用擴展序列化器則需要配置其它默認序列化器。
框架4：Protobuf
是否通用？
Protobuf 是谷歌開源的一款二進制序列化框架。
Protobuf 要求先寫schema描述文件，然后通過編譯器編譯成具體的編程語言（Java、C++、Go 等），因此它是一種語言中立、跨平臺的框架，通用性非常好。
是否容易使用？
先編寫 schema 文件，定義了一個 User 類，擁有三個屬性字段：
syntax = "proto3"; option java_package = "com.example.demo2.serialization.protobuf"; message User { string name = 1; string wechatPub = 2; string job = 3; }
接著在電腦上安裝好 Protobuf 編譯工具，執行編譯命令：
protoc --java_out=./ user-message.proto
編譯成功后會生成一個 UserMessage 類。
UserMessage 類包含了很多內容：
首先有一個 Builder 內部類，可以用于實例化對象；
另外還提供了toByteArray()，可以很方便將對象序列化為二進制字節數組；提供了parseFrom()方法可以將對象反序列化為對象。
在接口使用上非常簡單，開箱即用。
性能好不好？
（1）序列化體積測試
使用上面生成的UserMessage類創建一個對象，然后再進行序列化和反序列化測試：
System.out.println("--- 4. protobuf 測試 ---"); UserMessage.User user = UserMessage.User.newBuilder() .setName("雷小帥") .setWechatPub("微信公眾號：愛笑的架構師") .setJob("優秀碼農") .build(); final byte[] protoBufBytes = user.toByteArray(); System.out.println("序列化成功：" + Arrays.toString(protoBufBytes)); System.out.println("byte size=" + protoBufBytes.length); final UserMessage.User user1 = UserMessage.User.parseFrom(protoBufBytes); System.out.println("反序列化成功：" + user1);
運行結果：
序列化成功：[-123, -28, -68, -104, -25, ……] byte size=63 反序列化成功：UserDTO[name='雷小帥', wechatPub='微信公眾號：愛笑的架構師', job='優秀碼農']
序列化后是 63 字節，比 Kryo 稍微多一點點，有點吃驚。
（2）序列化速度測試
序列化體積測試完了之后，我們再測試一下序列化和反序列化速度，經過漫長的等待，循環跑了 100 萬次之后實測結果如下：
- protobuf 序列化耗時：93 毫秒
- protobuf 反序列化耗時：341 毫秒
序列化速度很強，但是反序列化為什么慢這么多？
可擴展強不強？
可擴展性是 Protobuf 設計目標之一，我們可以很方便進行字段增刪，新舊協議都可以進行解析。
總結：
本文對常用的框架進行了測試對比，通過觀察 是否通用、是否容易使用、性能好不好、可擴展強不強 這四種維度，我們發現它們各有優劣，大家在進行技術選型時一定要慎重。
最后針對性能測試這一塊，簡單總結一下，給每種框架排個序。
（1）序列化體積
fastjson 54 bytes < Kryo 60 bytes < Protobuf 63 bytes < Java 原生 182 bytes
體積越小，傳輸效率越高，性能更優。Java 親兒子真慘！
（2）序列化速度
protobuf 93 毫秒 < fastjson 289 毫秒 < kryo 295 毫秒 < Java 原生 2247 毫秒
Protobuf 真牛逼，王者！Java 親兒子繼續輸~
（3）反序列化速度
kryo 211 毫秒 < protobuf 341 毫秒 < fastjson 396 毫秒 < Java 原生 4061 毫秒
Kryo 成績比較穩定，序列化和反序列用時接近。Java 親兒子輸麻了！
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Z9ahavCHPxQRfBzjuVJwSg
