序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      

序列化在高性能网络编程.分布式系统开发中是举足轻重的之前有用过Java序列化.ProtocolBuffer等,在这篇文章这里中简单分析序列化后的byte数组观察各种序列化的差异与性能,这里主要分析Java序列化.Kryo.ProtocolBuffer序列化: Java序列化为jdk自带的序列化实现,不需要依赖任何包: Kryo为高性能开源的Java第三方序列化框架 ProtocolBuffer为google开源的数据交换格式,独立于语言,支持Java.Python.C++.C#等 比较性能 说明

 我们为什么要序列化 举个栗子:下雨天我们要打伞,但是之后我们要把伞折叠起来,方便我们存放.那么运用到我们java中道理是一样的,我们要将数据分解成字节流,以便存储在文件中或在网络上传输,这叫序列化.我们要用的时候,就需要将字节流重构成对象,这叫反序列化.不知道我这么说大家能不能理解. java序列化的缺点 java自己提供序列化而且用起来也非常简单,但是在远程服务调用中很少用它,主要存在以下缺点: 1.无法跨语言.这应该是java序列化最致命的问题了.由于java序列化是java内部私有的

Kryo 是一个快速高效的Java对象图形序列化框架,它原生支持java,且在java的序列化上甚至优于google著名的序列化框架protobuf.由于 protobuf需要编写Schema文件(.proto),且需静态编译.故选择与Kryo类似的序列化框架Hessian作为比较来了解一下Kryo 为什么这么快. 序列化的过程中主要有3个指标: 1.对象序列化后的大小一个对象会被序列化工具序列化为一串byte数组,这其中包含了对象的field值以及元数据信息,使其可以被反序列化回一个对象 2.

简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间                   测试环境: 硬件信息: 16 Intel(R) Xeo

前言:说到JSON可能大家很熟悉,是目前应用最广泛的一种序列化格式,它使用起来简单方便,而且拥有超高的可读性.但是在越来越多的应用场景里,JSON冗长的缺点导致它并不是一种最优的选择. 一.常用序列化格式介绍 目前JAVA常用的序列化有protobuf,json,xml,Serializable,hessian,kryo.他们的优缺点如下: JSON:不多说了,用途广泛,序列化方式还衍生了阿里的fastjson,美团的MSON,谷歌的GSON等更加优秀的转码工具.优点:使用方便.缺点:数据冗长,

简介 最近几年,各种新的高效序列化方式层出不穷,不断刷新序列化性能的上限,最典型的包括: 专门针对Java语言的:Kryo,FST等等 跨语言的:Protostuff,ProtoBuf,Thrift,Avro,MsgPack等等 这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2(甚至包括尚未成熟的dubbo序列化).有鉴于此,我们为dubbo引入Kryo和FST这 两种高效Java序列化实现,来逐步取代hessian2.其中,Kryo是一种非常成熟的序列化实现,已经在Twitter.Group

在Dubbo中使用高效的Java序列化(Kryo和FST) 作者:沈理 文档版权:Creative Commons 3.0许可证 署名-禁止演绎 完善中…… TODO 生成可点击的目录 目录 序列化漫谈 启用Kryo和FST 注册被序列化类 无参构造函数和Serializable接口 序列化性能分析与测试 测试环境 测试脚本 Dubbo RPC中不同序列化生成字节大小比较 Dubbo RPC中不同序列化响应时间和吞吐量对比 未来 序列化漫谈 dubbo RPC是dubbo体系中最核心的一种高性能

前言:kryo是个高效的java序列化/反序列化库,目前Twitter.yahoo.Apache.strom等等在使用该技术,比如Apache的spark.hive等大数据领域用的较多. 为什么使用kryo而不是其他? 因为性能足够好.比kyro更高效的序列化库就只有google的protobuf了(而且两者性能很接近),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(也可以都放在同一个proto文件中,如果考虑到扩展性的话,不建议放在一个proto文件中),如果

原文链接:https://www.jianshu.com/p/657fbf347934 https://www.cnblogs.com/javazhiyin/p/11375553.html https://www.jianshu.com/p/937883b6b2e5 jdk 自带对象序列化类ObjectInput(Out)Stream 1.无法跨语言.这应该是java序列化最致命的问题了.由于java序列化是java内部私有的协议,其他语言不支持,导致别的语言无法反序列化,这严重阻碍了它的应用.

Dubbo 中的序列化 Dubbo RPC 是 Dubbo 体系中最核心的一种高性能.高吞吐量的远程调用方式,可以称之为多路复用的 TCP 长连接调用: 长连接:避免了每次调用新建 TCP 连接,提高了调用的响应速度 多路复用:单个 TCP 连接可交替传输多个请求和响应的消息,降低了连接的等待闲置时间,从而减少了同样并发数下的网络连接数,提高了系统吞吐量 Dubbo RPC 主要用于两个 Dubbo 系统之间的远程调用,特别适合高并发.小数据的互联网场景.而序列化对于远程调用的响应速度.吞吐量.

简介 实际项目中,我们经常需要使用序列化工具来存储和传输对象.目前用得比较多的序列化工具有:jackson.fastjson.kryo.protostuff.fst 等,本文将简单对比这几款工具序列化和反序列化的性能. 项目环境 本文使用 jmh 作为测试工具. os:win 10 jdk:1.8.0_231 jmh:1.25 选择的序列化工具及对应的版本如下: fastjson:1.2.74 jackson:2.11.3 kryo:5.0.0 fst:2.57 protostuff:1.7.2

Dubbo+Kryo实现高速序列化 Dubbo RPC是Dubbo体系中最核心的一种高性能,高吞吐量的远程调用方式,是一种多路复用的TCP长连接调用: 长连接: 避免每次调用新建TCP连接,提高调用的响应速度 多路复用: 单个TCP连接可交替传输多个请求和响应的消息,降低了连接的等待时间,从而减少了同样并发数的情况下网络连接数,提高了系统的云吞吐量 Dubbo RPC主要用于两个Dubbo之间的远程调用,适合高并发,小数据的互联网场景.序列化对于远程调用的响应速度,吞吐量,网络带宽消耗等同样也起

目录 0 前言 1 Dubbo的协议设计 2 Dubbo中的kryo序列化协议触发点 3 Dubbo中的fst序列化协议触发点 3.1 fst复现 3. 2 思路梳理 4 总结 0 前言 本篇是Dubbo反序列化安全问题的学习和研究第二篇,来看看Dubbo2.x下,由于dubbo的数据包协议设计安全问题,导致攻击者可以选定危险的反序列化协议从而实现RCE,复现漏洞为CVE-2021-45641 Apache Dubbo协议绕过漏洞 1 Dubbo的协议设计 由于Dubbo可以支持很多类型的反序列

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

由于项目组现在用的rpc是基于google protobuf rpc协议实现的,所以花了点时间了解下protobuf rpc.rpc对于做分布式系统的人来说肯定不陌生,对于rpc不了解的童鞋可以自行google,这里只是做个简单的介绍.rpc的主要功能是让分布式系统的实现更为简单,为提供强大的远程调用而不损失本地调用语义的简洁性.为了实现这个目标,rpc框架需要提供一种透明调用机制让使用者不必显示区分本地调用还是远程调用.rpc架构涉及的组件如下: 客户方像调用本地方法一样去调用远程接口方法,R

一.Protobuf 的优点 Protobuf 有如 XML,不过它更小.更快.也更简单.它以高效的二进制方式存储,比 XML 小 3 到 10 倍,快 20 到 100 倍.你可以定义自己的数据结构,然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构.你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构.只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述,即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写. 有两项技术保证了采用 Protobuf 的程序能获得相对于 XML 极大的性能提

之前的文章讲述了socket通信的一些基本知识,已经本人自定义的C#版本的socket.和java netty 库的二次封装,但是没有真正的发表测试用例. 本文只是为了讲解利用protobuf 进行C# 和 java的通信.以及完整的实例代码 java 代码 svn 地址,本人开发工具是NetBeans 8.0.2 使用 maven 项目编译 http://code.taobao.org/svn/flynetwork_csharp/trunk/BlogTest c# 代码 svn 地址 使用的是

Google的ProtoBuf序列化器性能的牛逼已经有目共睹了,可以把它应用到Socket通讯,队列,Wcf中,身为dotnet程序员一边期待着不久后Grpc对dotnet core的支持更期待着Wcf有一天能在Linux平台上闪瞎所有人.现在简单表述下Wcf中应用ProtoBuf替代默认的序列化器. 准备: 首先,新建一套Wcf的解决方案,包含服务,宿主外加两个客户端用来测试调用: Wcf_ProtoBufSample.ClientViaMetaData会通过添加服务引用的方式调用服务,Wcf

github地址:https://github.com/google/protobuf支持多种语言,有多个语言的版本,本文采用的是在centos7下编译源码进行安装. github上有详细的安装说明:https://github.com/google/protobuf/blob/master/src/README.md 1.确定centos7上已经安装了下面的软件,或者直接用yum进行更新 autoconf automake libtool curl (used to download gmoc