序列化的原理
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XML 序列化的好处在于可读性好,方便阅读和调试。但是序列化以后的字节码文件比较大,而且效率不高,适用于对性能不高,而且 QPS 较低的企业级内部系统之间的数据交换的场景,同时 XML 又具有语言无关性,所以还可以用于异构系统之间的数据交换和协议。比如我们熟知的 webservice,就是采用 XML 格式对数据进行序列化的。XML 序列化/反序列化的实现方式有很多,熟知的方式有 XStream 和 Java 自带的 XML 序列化和反序列化两种
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,相对于 XML 来说,JSON的字节流更小,而且可读性也非常好。现在 JSON 数据格式在企业运用是最普遍的JSON 序列化常用的开源工具有很多
这几种 json 序列化工具中,Jackson 与 fastjson 要比 GSON 的性能要好,但是 Jackson、GSON 的稳定性要比 Fastjson 好。而 fastjson 的优势在于提供的 api 非常容易使用
Hessian 是一个支持跨语言传输的二进制序列化协议,相对于 Java 默认的序列化机制来说,Hessian 具有更好的性能和易用性,而且支持多种不同的语言
实际上 Dubbo 采用的就是 Hessian 序列化来实现,只不过 Dubbo 对 Hessian 进行了重构,性能更高
Avro 是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro 提供的机制使动态语言可以方便地处理 Avro 数据
Kryo 是一种非常成熟的序列化实现,已经在 Hive、Storm)中使用得比较广泛,不过它不能跨语言. 目前 dubbo 已经在 2.6 版本支持 kyro 的序列化机制。它的性能要优于之前的hessian2
Protobuf 是 Google 的一种数据交换格式,它独立于语言、独立于平台。Google 提供了多种语言来实现,比如 Java、C、Go、Python,每一种实现都包含了相应语言的编译器和库文件,Protobuf 是一个纯粹的表示层协议,可以和各种传输层协议一起使用。
Protobuf 使用比较广泛,主要是空间开销小和性能比较好,非常适合用于公司内部对性能要求高的 RPC 调用。 另外由于解析性能比较高,序列化以后数据量相对较少,所以也可以应用在对象的持久化场景中但是要使用 Protobuf 会相对来说麻烦些,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 有个缺点就是要传输的每一个类的结构都要生成对应的 proto 文件,如果某个类发生修改,还得重新生成该类对应的 proto 文件
各个序列化技术的性能比较
这个地址有针对不同序列化技术进行性能比较: https://github.com/eishay/jvm-serializers/wiki
使用 protobuf 开发的一般步骤是
编写 proto 文件
数据类型
string / bytes / bool / int32(4 个字节)
/int64/float/double
enum 枚举类
message 自定义类
修饰符
required 表示必填字段
optional 表示可选字段
repeated 可重复,表示集合
1,2,3,4 需要在当前范围内是唯一的,表示顺序
生成实体类
实现序列化
输出结果:10 3 77 105 99 16 -84 2
可以看到,序列化出来的数字基本看不懂,但是序列化以后的数据确实很小,那我们来了解一下底层的原理
正常来说,要达到最小的序列化结果,一定会用到压缩的技术,而 protobuf 里面用到了两种
压缩算法,一种是 varint,另一种是 zigzag
-varint
先来看 age=300 这个数字是如何被压缩的
这两个字节字节分别的结果是:-84 、2
-84 怎么计算来的呢? 我们知道在二进制中表示负数的方法,高位设置为 1, 并且是对应数字的二进制取反以后再计算补码表示(补码是反码+1)
所以如果要反过来计算
字符如何转化为编码
“Mic”这个字符,需要根据 ASCII 对照表转化为数字。
M =77、i=105、c=99
所以结果为 77 105 99
这里的结果为什么直接就是 ASCII 编码的值呢?怎么没有做压缩呢?
原因是,varint 是对字节码做压缩,但是如果这个数字的二进制只需要一个字节表示的时候,其实最终编码出来的结果是不会变化的
还有两个数字,3 和 16 代表什么呢?那就要了解 protobuf 的存储格式了
存储格式
protobuf 采用 T-L-V 作为存储方式
tag 的计算方式是 field_number(当前字段的编号) << 3 | wire_type
比如 Mic 的字段编号是 1 ,类型 wire_type 的值为 2 所以 : 1 <<3 | 2 =10
age=300 的字段编号是 2,类型 wire_type 的值是 0, 所以 : 2<<3|0 =16
第一个数字 10,代表的是 key,剩下的都是 value
负数的存储
在计算机中,负数会被表示为很大的整数,因为计算机定义负数符号位为数字的最高位,所以如果采用 varint 编码表示一个负数,那么一定需要 5 个比特位。所以在 protobuf 中通过sint32/sint64 类型来表示负数,负数的处理形式是先采用 zigzag 编码(把符号数转化为无符号数),再采用 varint 编码。
sint32:(n << 1) ^ (n >> 31)
sint64:(n << 1) ^ (n >> 63)
比如存储一个(-300)的值
-300
原码:0001 0010 1100
取反:1110 1101 0011
加 1 :1110 1101 0100
n<<1: 整体左移一位,右边补 0 -> 1101 1010 1000
n>>31: 整体右移 31 位,左边补 1 -> 1111 1111 1111
n<<1 ^ n >>31
1101 1010 1000 ^ 1111 1111 1111 = 0010 0101 0111
十进制: 0010 0101 0111 = 599
varint 算法: 从右往做,选取 7 位,高位补 1/0(取决于字节数)
得到两个字节
1101 0111 和 0000 0100
-41 和 4
Protocol Buffer 的性能好,主要体现在 序列化后的数据体积小 & 序列化速度快,最终使得传输效率高,其原因如下:
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,相对于 XML 来说,JSON的字节流更小,而且可读性也非常好。现在 JSON 数据格式在企业运用是最普遍的JSON 序列化常用的开源工具有很多
这几种 json 序列化工具中,Jackson 与 fastjson 要比 GSON 的性能要好,但是 Jackson、GSON 的稳定性要比 Fastjson 好。而 fastjson 的优势在于提供的 api 非常容易使用
Hessian 是一个支持跨语言传输的二进制序列化协议,相对于 Java 默认的序列化机制来说,Hessian 具有更好的性能和易用性,而且支持多种不同的语言
实际上 Dubbo 采用的就是 Hessian 序列化来实现,只不过 Dubbo 对 Hessian 进行了重构,性能更高
Avro 是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro 提供的机制使动态语言可以方便地处理 Avro 数据
Kryo 是一种非常成熟的序列化实现,已经在 Hive、Storm)中使用得比较广泛,不过它不能跨语言. 目前 dubbo 已经在 2.6 版本支持 kyro 的序列化机制。它的性能要优于之前的hessian2
Protobuf 是 Google 的一种数据交换格式,它独立于语言、独立于平台。Google 提供了多种语言来实现,比如 Java、C、Go、Python,每一种实现都包含了相应语言的编译器和库文件,Protobuf 是一个纯粹的表示层协议,可以和各种传输层协议一起使用。
Protobuf 使用比较广泛,主要是空间开销小和性能比较好,非常适合用于公司内部对性能要求高的 RPC 调用。 另外由于解析性能比较高,序列化以后数据量相对较少,所以也可以应用在对象的持久化场景中但是要使用 Protobuf 会相对来说麻烦些,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 有个缺点就是要传输的每一个类的结构都要生成对应的 proto 文件,如果某个类发生修改,还得重新生成该类对应的 proto 文件
各个序列化技术的性能比较
这个地址有针对不同序列化技术进行性能比较: https://github.com/eishay/jvm-serializers/wiki
使用 protobuf 开发的一般步骤是
编写 proto 文件
数据类型
string / bytes / bool / int32(4 个字节)
/int64/float/double
enum 枚举类
message 自定义类
修饰符
required 表示必填字段
optional 表示可选字段
repeated 可重复,表示集合
1,2,3,4 需要在当前范围内是唯一的,表示顺序
生成实体类
实现序列化
输出结果:10 3 77 105 99 16 -84 2
可以看到,序列化出来的数字基本看不懂,但是序列化以后的数据确实很小,那我们来了解一下底层的原理
正常来说,要达到最小的序列化结果,一定会用到压缩的技术,而 protobuf 里面用到了两种
压缩算法,一种是 varint,另一种是 zigzag
-varint
先来看 age=300 这个数字是如何被压缩的
这两个字节字节分别的结果是:-84 、2
-84 怎么计算来的呢? 我们知道在二进制中表示负数的方法,高位设置为 1, 并且是对应数字的二进制取反以后再计算补码表示(补码是反码+1)
所以如果要反过来计算
字符如何转化为编码
“Mic”这个字符,需要根据 ASCII 对照表转化为数字。
M =77、i=105、c=99
所以结果为 77 105 99
这里的结果为什么直接就是 ASCII 编码的值呢?怎么没有做压缩呢?
原因是,varint 是对字节码做压缩,但是如果这个数字的二进制只需要一个字节表示的时候,其实最终编码出来的结果是不会变化的
还有两个数字,3 和 16 代表什么呢?那就要了解 protobuf 的存储格式了
存储格式
protobuf 采用 T-L-V 作为存储方式
tag 的计算方式是 field_number(当前字段的编号) << 3 | wire_type
比如 Mic 的字段编号是 1 ,类型 wire_type 的值为 2 所以 : 1 <<3 | 2 =10
age=300 的字段编号是 2,类型 wire_type 的值是 0, 所以 : 2<<3|0 =16
第一个数字 10,代表的是 key,剩下的都是 value
负数的存储
在计算机中,负数会被表示为很大的整数,因为计算机定义负数符号位为数字的最高位,所以如果采用 varint 编码表示一个负数,那么一定需要 5 个比特位。所以在 protobuf 中通过sint32/sint64 类型来表示负数,负数的处理形式是先采用 zigzag 编码(把符号数转化为无符号数),再采用 varint 编码。
sint32:(n << 1) ^ (n >> 31)
sint64:(n << 1) ^ (n >> 63)
比如存储一个(-300)的值
-300
原码:0001 0010 1100
取反:1110 1101 0011
加 1 :1110 1101 0100
n<<1: 整体左移一位,右边补 0 -> 1101 1010 1000
n>>31: 整体右移 31 位,左边补 1 -> 1111 1111 1111
n<<1 ^ n >>31
1101 1010 1000 ^ 1111 1111 1111 = 0010 0101 0111
十进制: 0010 0101 0111 = 599
varint 算法: 从右往做,选取 7 位,高位补 1/0(取决于字节数)
得到两个字节
1101 0111 和 0000 0100
-41 和 4
Protocol Buffer 的性能好,主要体现在 序列化后的数据体积小 & 序列化速度快,最终使得传输效率高,其原因如下:
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