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凡事都要問為什么，在講解序列化概念和原理前，我們先來了解一下為什么需要序列化。

為什么要序列化?

如果光看定義我想你很難一下子理解序列化的意義，那么我們可以從另一個(gè)角度來感受一下什么是序列化。

都玩過游戲么?玩過的同學(xué)應(yīng)該知道游戲里有一個(gè)叫『存檔』的功能，每次不想玩的時(shí)候可以把當(dāng)前進(jìn)度存檔，下次有時(shí)間想玩的時(shí)候，直接載入存檔就可以接著玩了，這樣的好處是之前的游戲進(jìn)度不會丟失，要是每次打開都重新玩估計(jì)大家也沒什么耐心了。

如果把面向?qū)ο蟮乃枷霂У接螒虻氖澜?，那在我們眼中不管是游戲角色還是游戲中的怪獸、裝備等等都可以看成是一個(gè)個(gè)對象：

• 角色對象(包含性別、等級、經(jīng)驗(yàn)值、血量、傷害值、護(hù)甲值等屬性)
• 怪獸對象(包含類型、血量、等級等等屬性)
• 裝備對象(包含類型、傷害值、附加值等等屬性)

在玩游戲的過程中創(chuàng)建一個(gè)游戲角色就好像是創(chuàng)建了一個(gè)角色對象，拿到一套裝備就好像創(chuàng)建了一個(gè)裝備對象，路上遇到的怪獸等等也都是對象了。

我們再用計(jì)算機(jī)的思維去思考，創(chuàng)建的這些對象都是保存在內(nèi)存中的，大家都知道內(nèi)存的數(shù)據(jù)是短暫保留的，斷電之后是會消失的，但是游戲經(jīng)過手動(dòng)存檔之后就算你關(guān)機(jī)幾天了，再次進(jìn)入游戲讀取存檔，你會發(fā)現(xiàn)之前在游戲中創(chuàng)建的角色和裝備都還在呢，這就很奇怪了，明明內(nèi)存的數(shù)據(jù)斷電就消失了，這是為什么?

稍加思考就知道，我們在存檔的過程中就是將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)存儲到電腦的硬盤中，硬盤的數(shù)據(jù)在關(guān)機(jī)斷電后是不會丟失的(別杠，硬盤損壞數(shù)據(jù)丟失先不考慮)。這個(gè)過程就是對象的持久化，也就是我們今天要講的對象序列化。對象的序列化逆過程就叫做反序列化，反序列化也很好理解就是將硬盤中的信息讀取出來形成對象。

什么是序列化?

前面引入游戲的例子是為了讓大家生動(dòng)地理解什么是序列化和反序列化。簡單總結(jié)一下就是：

• 序列化是指將對象實(shí)例的狀態(tài)存到存儲媒體的過程
• 反序列化是指將存儲在存儲媒體中的對象狀態(tài)裝換成對象的過程

用更為抽象的概念來講：

序列化：把對象轉(zhuǎn)化為可傳輸?shù)淖止?jié)序列過程

反序列化：把字節(jié)序列還原為對象的過程

序列化的機(jī)制

序列化最終的目的是為了對象可以跨平臺存儲和進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸，而我們進(jìn)行跨平臺存儲和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞骄褪?IO，而 IO 支持的數(shù)據(jù)格式就是字節(jié)數(shù)組。

那現(xiàn)在的問題就是如何把對象轉(zhuǎn)換成字節(jié)數(shù)組?這個(gè)很好辦，一般的編程語言都有這個(gè)能力，可以很容易將對象轉(zhuǎn)成字節(jié)數(shù)組。

仔細(xì)一想，我們單方面的把對象轉(zhuǎn)成字節(jié)數(shù)組還不行，因?yàn)闆]有規(guī)則的字節(jié)數(shù)組我們是沒辦法把對象的本來面目還原回來的，簡單說就是將對象轉(zhuǎn)成字節(jié)數(shù)組容易但是將字節(jié)數(shù)組還原成對象就難了，所以我們必須在把對象轉(zhuǎn)成字節(jié)數(shù)組的時(shí)候就制定一種規(guī)則(序列化)，那么我們從 IO 流里面讀出數(shù)據(jù)的時(shí)候再以這種規(guī)則把對象還原回來(反序列化)。

還是拿上面游戲那個(gè)例子，我們將正在玩的游戲存檔到硬盤，序列化就是將一個(gè)個(gè)角色對象和裝備對象存儲到硬盤，然后留下一張?jiān)瓉韺ο蟮慕Y(jié)構(gòu)圖紙，反序列化就是將硬盤里一個(gè)個(gè)對象讀出來照著圖紙逐個(gè)還原恢復(fù)。

常見序列化的方式

序列化只是定義了拆解對象的具體規(guī)則，那這種規(guī)則肯定也是多種多樣的，比如現(xiàn)在常見的序列化方式有：JDK 原生、JSON、ProtoBuf、Hessian、Kryo等。

(1)JDK 原生

作為一個(gè)成熟的編程語言，JDK自帶了序列化方法。只需要類實(shí)現(xiàn)了Serializable接口，就可以通過ObjectOutputStream類將對象變成byte[]字節(jié)數(shù)組。

JDK 序列化會把對象類的描述信息和所有的屬性以及繼承的元數(shù)據(jù)都序列化為字節(jié)流，所以會導(dǎo)致生成的字節(jié)流相對比較大。

另外，這種序列化方式是 JDK 自帶的，因此不支持跨語言。

簡單總結(jié)一下：JDK 原生的序列化方式生成的字節(jié)流比較大，也不支持跨語言，因此在實(shí)際項(xiàng)目和框架中用的都比較少。

(2)ProtoBuf

谷歌推出的，是一種語言無關(guān)、平臺無關(guān)、可擴(kuò)展的序列化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的方法，它可用于通信協(xié)議、數(shù)據(jù)存儲等。序列化后體積小，一般用于對傳輸性能有較高要求的系統(tǒng)。

(4)Hessian

Hessian 是一個(gè)輕量級的二進(jìn)制 web service 協(xié)議，主要用于傳輸二進(jìn)制數(shù)據(jù)。

在傳輸數(shù)據(jù)前 Hessian 支持將對象序列化成二進(jìn)制流，相對于 JDK 原生序列化，Hessian序列化之后體積更小，性能更優(yōu)。

(5)Kryo

Kryo 是一個(gè) Java 序列化框架，號稱 Java 最快的序列化框架。Kryo 在序列化速度上很有優(yōu)勢，底層依賴于字節(jié)碼生成機(jī)制。

由于只能限定在 JVM 語言上，所以 Kryo 不支持跨語言使用。

(6)JSON

上面講的幾種序列化方式都是直接將對象變成二進(jìn)制，也就是byte[]字節(jié)數(shù)組，這些方式都可以叫二進(jìn)制方式。

JSON 序列化方式生成的是一串有規(guī)則的字符串，在可讀性上要優(yōu)于上面幾種方式，但是在體積上就沒什么優(yōu)勢了。

另外 JSON 是有規(guī)則的字符串，不跟任何編程語言綁定，天然上就具備了跨平臺。

總結(jié)一下：JSON 可讀性強(qiáng)，支持跨平臺，體積稍微遜色。

JSON 序列化常見的框架有：

fastJSON、Jackson、Gson 等。

序列化技術(shù)的選型

上面列舉的這些序列化技術(shù)各有優(yōu)缺點(diǎn)，不能簡單地說哪一種就是最好的，不然也不會有這么多序列化技術(shù)共存了。

既然有這么多序列化技術(shù)可供選擇，那在實(shí)際項(xiàng)目中如何選型呢?

我認(rèn)為需要結(jié)合具體的項(xiàng)目來看，比較技術(shù)是服務(wù)于業(yè)務(wù)的。你可以從下面這幾個(gè)因素來考慮：

(1)協(xié)議是否支持跨平臺

如果一個(gè)大的系統(tǒng)有好多種語言進(jìn)行混合開發(fā)，那么就肯定不適合用有語言局限性的序列化協(xié)議，比如 JDK 原生、Kryo 這些只能用在 Java 語言范圍下，你用 JDK 原生方式進(jìn)行序列化，用其他語言是無法反序列化的。

(2)序列化的速度

如果序列化的頻率非常高，那么選擇序列化速度快的協(xié)議會為你的系統(tǒng)性能提升不少。

(3)序列化生成的體積

如果頻繁的在網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)那就需要數(shù)據(jù)越小越好，小的數(shù)據(jù)傳輸快，也不占帶寬，也能整體提升系統(tǒng)的性能，因此序列化生成的體積就很關(guān)鍵了。

小結(jié)

(1)為什么我們要序列化?

因?yàn)槲覀冃枰獙?nèi)存中的對象存儲到媒介中，或者我們需要將一個(gè)對象通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)搅硗庖粋€(gè)系統(tǒng)中。

(2)什么是序列化?

序列化就是把對象轉(zhuǎn)化為可傳輸?shù)淖止?jié)序列過程;反序列化就是把字節(jié)序列還原為對象的過程。

(3)序列化的機(jī)制

序列化最終的目的是為了對象可以跨平臺存儲和進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸，而我們進(jìn)行跨平臺存儲和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞骄褪?IO，而 IO 支持的數(shù)據(jù)格式就是字節(jié)數(shù)組。

將對象轉(zhuǎn)成字節(jié)數(shù)組的時(shí)候需要制定一種規(guī)則，這種規(guī)則就是序列化機(jī)制。

(4)常見序列化的方式

現(xiàn)在常見的序列化方式有：JDK 原生、JSON、ProtoBuf、Hessian、Kryo等。

(5)序列化技術(shù)的選型

選型最重要的就是要考慮這三個(gè)方面：協(xié)議是否支持跨平臺、序列化的速度、序列化生成的體積。