Java高性能序列化框架：Kryo、FST比JDK序列化快百倍的底层原理 大家好，今天我们来深入探讨Java高性能序列化框架，特别是Kryo和FST。JDK自带的序列化机制虽然简单易用，但在性能上存在明显瓶颈。Kryo和FST凭借其底层优化，在某些场景下能达到JDK序列化速度的百倍以上。那么，它们是如何做到的？我们又该如何选择适合自己的序列化方案？ 一、JDK序列化机制的弊端 首先，我们回顾一下JDK序列化的基本原理。JDK序列化通过ObjectOutputStream将对象转换为字节流，通过ObjectInputStream将字节流反序列化为对象。其核心在于Serializable接口和writeObject/readObject方法。 JDK序列化的弊端主要体现在以下几个方面： 元数据开销大： JDK序列化会在字节流中包含大量的元数据信息，例如类的继承关系、字段类型等。这些元数据增加了序列化后的数据大小，降低了传输效率。 反射调用： JDK序列化大量使用反射机制，包括构造对象、访问字段等。反射调用的性能开销较高，影响了序列化的速度。 需要实现Serializable接口： 所有需要 …
Java高性能序列化框架Kryo/FST：比JDK序列化快百倍的底层原理
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 …