Java 高性能序列化框架 Kryo/FST：比 JDK 序列化快百倍的底层原理
各位早上好/下午好！今天我们来聊聊 Java 序列化，以及如何利用 Kryo 和 FST 这样的高性能框架来大幅提升序列化/反序列化的效率。
1. 序列化的意义与 JDK 的局限性
首先，我们需要明白序列化在 Java 中扮演的角色。简单来说，序列化是将 Java 对象转换成字节流的过程，以便于存储到磁盘或者在网络上传输。反序列化则是将字节流转换回 Java 对象的过程。
序列化在分布式系统、缓存系统、持久化存储等场景中至关重要。例如，在 RPC 远程调用中，我们需要将请求参数和返回结果序列化后通过网络发送；在 Redis 或 Memcached 中，我们需要将 Java 对象序列化后才能存储。
JDK 提供了默认的序列化机制，通过实现 java.io.Serializable 接口即可。然而，JDK 序列化存在一些明显的局限性：
- 性能差： JDK 序列化使用了大量的反射，这会显著降低性能。
- 序列化结果体积大： JDK 序列化会存储大量的元数据信息，例如类的版本号、字段的类型等，导致序列化后的结果体积较大，占用更多的存储空间和网络带宽。
- 安全风险： JDK 序列化存在安全漏洞，攻击者可以通过构造恶意的序列化数据来执行任意代码。
因此，在对性能有较高要求的场景下，我们需要选择更高效的序列化框架。
2. Kryo：快速、高效的通用序列化框架
Kryo 是一个快速、高效的 Java 序列化框架。它具有以下优点：
- 速度快： Kryo 的序列化速度比 JDK 序列化快很多，在某些情况下甚至可以达到百倍以上的提升。
- 体积小： Kryo 序列化后的结果体积比 JDK 序列化小。
- 易于使用： Kryo 的 API 简单易懂，易于集成到现有项目中。
- 支持循环引用： Kryo 能够处理对象之间的循环引用。
- 支持对象图： Kryo 能够序列化复杂的对象图。
2.1 Kryo 的基本原理
Kryo 的高性能主要得益于以下几个关键设计：
- 预先注册类： Kryo 要求在使用前注册需要序列化的类。通过注册类，Kryo 可以使用更短的 ID 来表示类，从而减少序列化结果的体积。如果没有预先注册类， Kryo 仍然可以序列化，但性能会受到影响。
- 字节码生成： Kryo 使用字节码生成技术来优化序列化和反序列化过程。通过生成特定的代码，Kryo 可以避免使用反射，从而提高性能。
- VarInt/VarLong 编码： Kryo 使用 VarInt 和 VarLong 编码来压缩整数和长整数。这种编码方式能够根据数值的大小使用不同数量的字节来表示整数，从而减少序列化结果的体积。
2.2 Kryo 的使用示例
下面是一个使用 Kryo 进行序列化和反序列化的示例：
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
public class KryoExample {
public static class Person {
private String name;
private int age;
public Person() {
// Kryo requires a no-arg constructor for serialization
}
public Person(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;
}
@Override
public String toString() {
return "Person{" +
"name='" + name + ''' +
", age=" + age +
'}';
}
}
public static byte[] serialize(Object obj) throws IOException {
Kryo kryo = new Kryo();
kryo.register(Person.class); // Register the class
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
Output output = new Output(outputStream);
kryo.writeObject(output, obj);
output.close();
return outputStream.toByteArray();
}
public static Object deserialize(byte[] bytes) throws IOException {
Kryo kryo = new Kryo();
kryo.register(Person.class); // Register the class
ByteArrayInputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(bytes);
Input input = new Input(inputStream);
Object obj = kryo.readObject(input, Person.class);
input.close();
return obj;
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
Person person = new Person("Alice", 30);
byte[] serializedData = serialize(person);
System.out.println("Serialized data length: " + serializedData.length);
Person deserializedPerson = (Person) deserialize(serializedData);
System.out.println("Deserialized person: " + deserializedPerson);
}
}在这个例子中，我们首先创建了一个 Person 类，然后使用 Kryo 对象对其进行序列化和反序列化。注意，在使用 Kryo 之前，我们需要使用 kryo.register() 方法注册需要序列化的类。这能显著提高性能。
2.3 Kryo 的高级配置
Kryo 提供了丰富的配置选项，可以根据不同的需求进行调整。
-
Reference Tracking: Kryo 默认开启了引用跟踪，可以处理对象之间的循环引用。如果确定对象之间不存在循环引用，可以关闭引用跟踪以提高性能：
Kryo kryo = new Kryo(); kryo.setReferences(false); // Disable reference tracking -
Registration Required: Kryo 默认情况下允许序列化未注册的类。如果需要强制注册所有类，可以启用 registration required 模式：
Kryo kryo = new Kryo(); kryo.setRegistrationRequired(true); // Enable registration required -
Default Serializers: Kryo 提供了一系列的默认序列化器，用于处理常见的 Java 类型。如果需要自定义序列化器，可以使用
kryo.register()方法：Kryo kryo = new Kryo(); kryo.register(MyClass.class, new MySerializer()); // Register a custom serializer
2.4 Kryo 的适用场景和限制
Kryo 适用于以下场景：
- 需要高性能序列化的场景，例如 RPC 远程调用、缓存系统、持久化存储。
- 对序列化结果体积有要求的场景。
- 需要处理对象之间循环引用的场景。
Kryo 的限制：
- 需要提前注册类，这可能会增加配置的复杂性。
- Kryo 不是跨语言的序列化框架，只能用于 Java。
- Kryo 需要类有一个无参构造函数，或者需要使用
objenesis库来绕过这个限制。
3. FST：极致性能的序列化框架
FST（Fast Serialization）是另一个高性能的 Java 序列化框架。与 Kryo 相比，FST 更加注重性能，在某些情况下可以达到更高的序列化速度。
3.1 FST 的基本原理
FST 的高性能主要得益于以下几个关键设计：
- 直接操作字节码： FST 直接操作字节码，避免了使用反射，从而提高了性能。
- 预编译： FST 在运行时会预编译序列化和反序列化代码，这进一步提高了性能。
- 对象缓存： FST 会缓存已经序列化过的对象，避免重复序列化。
- 优化的数据结构： FST 使用了优化的数据结构来存储序列化数据，从而减少了序列化结果的体积。
3.2 FST 的使用示例
下面是一个使用 FST 进行序列化和反序列化的示例：
import org.nustaq.serialization.FSTConfiguration;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
public class FSTExample {
public static class Person {
private String name;
private int age;
public Person() {
// FST requires a no-arg constructor for serialization
}
public Person(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;
}
@Override
public String toString() {
return "Person{" +
"name='" + name + ''' +
", age=" + age +
'}';
}
}
public static byte[] serialize(Object obj, FSTConfiguration conf) throws IOException {
return conf.asByteArray(obj);
}
public static Object deserialize(byte[] bytes, FSTConfiguration conf) throws IOException {
return conf.asObject(bytes);
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
Person person = new Person("Bob", 40);
// Create a FSTConfiguration instance. This should be a singleton in your application.
FSTConfiguration conf = FSTConfiguration.createDefaultConfiguration();
conf.registerClass(Person.class);
byte[] serializedData = serialize(person, conf);
System.out.println("Serialized data length: " + serializedData.length);
Person deserializedPerson = (Person) deserialize(serializedData, conf);
System.out.println("Deserialized person: " + deserializedPerson);
// Example with array
String[] myArray = new String[]{"a","b","c"};
byte[] serializedArray = conf.asByteArray(myArray);
String[] deserializedArray = (String[]) conf.asObject(serializedArray);
System.out.println("Arrays are equals: " + Arrays.equals(myArray, deserializedArray));
}
}在这个例子中，我们首先创建了一个 Person 类，然后使用 FSTConfiguration 对象对其进行序列化和反序列化。 FSTConfiguration 应该是一个单例。 同样，我们需要使用 conf.registerClass() 方法注册需要序列化的类。
3.3 FST 的高级配置
FST 提供了丰富的配置选项，可以根据不同的需求进行调整。
- 对象缓存大小： 可以调整 FST 的对象缓存大小，以控制内存占用和性能。
- 压缩： FST 支持使用 LZF 压缩算法来进一步减少序列化结果的体积。
3.4 FST 的适用场景和限制
FST 适用于以下场景：
- 对性能有极致要求的场景。
- 序列化的对象结构比较简单，没有复杂的循环引用。
FST 的限制：
- 对对象的结构有一定的要求，例如需要有一个无参构造函数。
- FST 不是跨语言的序列化框架，只能用于 Java。
- FST 在处理复杂的对象图时可能会出现问题。
4. Kryo vs FST：如何选择？
Kryo 和 FST 都是高性能的 Java 序列化框架，那么在实际应用中应该如何选择呢？
| 特性 | Kryo | FST |
|---|---|---|
| 性能 | 高，比 JDK 序列化快很多 | 极高，在某些情况下比 Kryo 更快 |
| 易用性 | 易于使用，API 简单易懂 | 相对复杂，需要更多的配置 |
| 兼容性 | 兼容性较好，支持循环引用和对象图 | 对对象结构有要求，可能不支持复杂的对象图 |
| 配置 | 需要注册类，配置相对简单 | 需要注册类，配置选项更多 |
| 适用场景 | 通用序列化场景 | 对性能有极致要求的场景，对象结构简单 |
一般来说，如果需要一个通用的序列化框架，并且对性能有较高的要求，可以选择 Kryo。如果对性能有极致的要求，并且序列化的对象结构比较简单，可以选择 FST。
5. 其他高性能序列化框架
除了 Kryo 和 FST 之外，还有一些其他的高性能序列化框架，例如：
- Protocol Buffers: Google 开发的跨语言序列化框架，性能高，体积小，但是需要定义
.proto文件。 - Avro: Apache Hadoop 的一个子项目，支持 schema 演化。
- Thrift: Apache 的一个跨语言 RPC 框架，也提供序列化功能。
这些框架各有优缺点，需要根据具体的应用场景进行选择。
6. 最佳实践
最后，我们来总结一些使用高性能序列化框架的最佳实践：
- 选择合适的序列化框架： 根据应用场景选择合适的序列化框架。
- 预先注册类： 在使用 Kryo 或 FST 之前，预先注册需要序列化的类。
- 调整配置选项： 根据需求调整序列化框架的配置选项，例如关闭引用跟踪、调整对象缓存大小等。
- 避免序列化不必要的字段： 使用
transient关键字标记不需要序列化的字段。 - 使用对象池： 对于频繁使用的对象，可以使用对象池来减少对象的创建和销毁，从而提高性能。
- 关注安全性： 避免使用存在安全漏洞的序列化框架。
7. 结论：选择合适的序列化工具
今天我们深入探讨了 Kryo 和 FST 这两个高性能 Java 序列化框架，了解了它们的工作原理、使用方法以及适用场景。记住，没有银弹，选择合适的序列化工具，并结合最佳实践，才能真正提升应用的性能。
感谢大家的聆听！