本篇文章为大家展示了Java项目中实现序列化的方式有哪些,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
0、前言
本文主要对几种常见Java序列化方式进行实现。包括Java原生以流的方法进行的序列化、Json序列化、FastJson序列化、Protobuff序列化。
1、Java原生序列化
Java原生序列化方法即通过Java原生流(InputStream和OutputStream之间的转化)的方式进行转化。需要注意的是JavaBean实体类必须实现Serializable接口,否则无法序列化。Java原生序列化代码示例如下所示:
package serialize; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream; import java.io.ObjectOutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * * @author liqqc * */ public class JavaSerialize { public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException { new JavaSerialize().start(); } public void start() throws IOException, ClassNotFoundException { User u = new User(); List<User> friends = new ArrayList<>(); u.setUserName("张三"); u.setPassWord("123456"); u.setUserInfo("张三是一个很牛逼的人"); u.setFriends(friends); User f1 = new User(); f1.setUserName("李四"); f1.setPassWord("123456"); f1.setUserInfo("李四是一个很牛逼的人"); User f2 = new User(); f2.setUserName("王五"); f2.setPassWord("123456"); f2.setUserInfo("王五是一个很牛逼的人"); friends.add(f1); friends.add(f2); Long t1 = System.currentTimeMillis(); ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); ObjectOutputStream obj = new ObjectOutputStream(out); for(int i = 0; i<10; i++) { obj.writeObject(u); } System.out.println("java serialize: " +(System.currentTimeMillis() - t1) + "ms; 总大小:" + out.toByteArray().length ); Long t2 = System.currentTimeMillis(); ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new BufferedInputStream(new java.io.ByteArrayInputStream(out.toByteArray()))); User user = (User) ois.readObject(); System.out.println("java deserialize: " + (System.currentTimeMillis() - t2) + "ms; User: " + user); } }
运行结果:
java serialize: 8ms; 总大小:420
2、Json序列化
Json序列化一般会使用jackson包,通过ObjectMapper类来进行一些操作,比如将对象转化为byte数组或者将json串转化为对象。现在的大多数公司都将json作为服务器端返回的数据格式。比如调用一个服务器接口,通常的请求为xxx.json?a=xxx&b=xxx的形式。Json序列化示例代码如下所示:
package serialize; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; /** * * @author liqqc * */ public class JsonSerialize { public static void main(String[] args) throws IOException { new JsonSerialize().start(); } public void start() throws IOException { User u = new User(); List<User> friends = new ArrayList<>(); u.setUserName("张三"); u.setPassWord("123456"); u.setUserInfo("张三是一个很牛逼的人"); u.setFriends(friends); User f1 = new User(); f1.setUserName("李四"); f1.setPassWord("123456"); f1.setUserInfo("李四是一个很牛逼的人"); User f2 = new User(); f2.setUserName("王五"); f2.setPassWord("123456"); f2.setUserInfo("王五是一个很牛逼的人"); friends.add(f1); friends.add(f2); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); Long t1 = System.currentTimeMillis(); byte[] writeValueAsBytes = null; for (int i = 0; i < 10; i++) { writeValueAsBytes = mapper.writeValueAsBytes(u); } System.out.println("json serialize: " + (System.currentTimeMillis() - t1) + "ms; 总大小:" + writeValueAsBytes.length); Long t2 = System.currentTimeMillis(); User user = mapper.readValue(writeValueAsBytes, User.class); System.out.println("json deserialize: " + (System.currentTimeMillis() - t2) + "ms; User: " + user); } }
运行结果:
json serialize: 55ms; 总大小:341
3、FastJson序列化
fastjson 是由阿里巴巴开发的一个性能很好的Java 语言实现的 Json解析器和生成器。特点:速度快,测试表明fastjson具有极快的性能,超越任其他的Java json parser。功能强大,完全支持java bean、集合、Map、日期、Enum,支持范型和自省。无依赖,能够直接运行在Java SE 5.0以上版本
支持Android。使用时候需引入FastJson第三方jar包。FastJson序列化代码示例如下所示:
package serialize; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import com.alibaba.fastjson.JSON; /** * * @author liqqc * */ public class FastJsonSerialize { public static void main(String[] args) { new FastJsonSerialize().start(); } public void start(){ User u = new User(); List<User> friends = new ArrayList<>(); u.setUserName("张三"); u.setPassWord("123456"); u.setUserInfo("张三是一个很牛逼的人"); u.setFriends(friends); User f1 = new User(); f1.setUserName("李四"); f1.setPassWord("123456"); f1.setUserInfo("李四是一个很牛逼的人"); User f2 = new User(); f2.setUserName("王五"); f2.setPassWord("123456"); f2.setUserInfo("王五是一个很牛逼的人"); friends.add(f1); friends.add(f2); //序列化 Long t1 = System.currentTimeMillis(); String text = null; for(int i = 0; i<10; i++) { text = JSON.toJSONString(u); } System.out.println("fastJson serialize: " +(System.currentTimeMillis() - t1) + "ms; 总大小:" + text.getBytes().length); //反序列化 Long t2 = System.currentTimeMillis(); User user = JSON.parseObject(text, User.class); System.out.println("fastJson serialize: " + (System.currentTimeMillis() -t2) + "ms; User: " + user); } }
运行结果:
fastJson serialize: 284ms; 总大小:269
4、ProtoBuff序列化
ProtocolBuffer是一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据序列化。适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
优点:跨语言;序列化后数据占用空间比JSON小,JSON有一定的格式,在数据量上还有可以压缩的空间。
缺点:它以二进制的方式存储,无法直接读取编辑,除非你有 .proto 定义,否则无法直接读出 Protobuffer的任何内容。
其与thrift的对比:两者语法类似,都支持版本向后兼容和向前兼容,thrift侧重点是构建跨语言的可伸缩的服务,支持的语言多,同时提供了全套RPC解决方案,可以很方便的直接构建服务,不需要做太多其他的工作。 Protobuffer主要是一种序列化机制,在数据序列化上进行性能比较,Protobuffer相对较好。
ProtoBuff序列化对象可以很大程度上将其压缩,可以大大减少数据传输大小,提高系统性能。对于大量数据的缓存,也可以提高缓存中数据存储量。原始的ProtoBuff需要自己写.proto文件,通过编译器将其转换为java文件,显得比较繁琐。百度研发的jprotobuf框架将Google原始的protobuf进行了封装,对其进行简化,仅提供序列化和反序列化方法。其实用上也比较简洁,通过对JavaBean中的字段进行注解就行,不需要撰写.proto文件和实用编译器将其生成.java文件,百度的jprotobuf都替我们做了这些事情了。
一个带有jprotobuf注解的JavaBean如下所示,如果你想深入学习可以参照https://github.com/google/protobuf。
package serialize; import java.io.Serializable; import java.util.List; import com.baidu.bjf.remoting.protobuf.FieldType; import com.baidu.bjf.remoting.protobuf.annotation.Protobuf; public class User implements Serializable { private static final long serialVersionUID = -7890663945232864573L; @Protobuf(fieldType = FieldType.INT32, required = false, order = 1) private Integer userId; @Protobuf(fieldType = FieldType.STRING, required = false, order = 2) private String userName; @Protobuf(fieldType = FieldType.STRING, required = false, order = 3) private String passWord; @Protobuf(fieldType = FieldType.STRING, required = false, order = 4) private String userInfo; @Protobuf(fieldType = FieldType.OBJECT, required = false, order = 5) private List<User> friends; public Integer getUserId() { return userId; } public void setUserId(Integer userId) { this.userId = userId; } public String getUserName() { return userName; } public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } public String getPassWord() { return passWord; } public void setPassWord(String passWord) { this.passWord = passWord; } public String getUserInfo() { return userInfo; } public void setUserInfo(String userInfo) { this.userInfo = userInfo; } public List<User> getFriends() { return friends; } public void setFriends(List<User> friends) { this.friends = friends; } @Override public String toString() { return "User [userId=" + userId + ", userName=" + userName + ", passWord=" + passWord + ", userInfo=" + userInfo + ", friends=" + friends + "]"; } }
jprotobuf序列化代码示例如下所示:
package serialize; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import com.baidu.bjf.remoting.protobuf.Codec; import com.baidu.bjf.remoting.protobuf.ProtobufProxy; /** * * @author liqqc * */ public class ProtoBuffSerialize { public static void main(String[] args) throws IOException { new ProtoBuffSerialize().start(); } public void start() throws IOException { Codec<User> studentClassCodec = ProtobufProxy.create(User.class, false); User u2 = new User(); List<User> friends = new ArrayList<>(); u2.setUserName("张三"); u2.setPassWord("123456"); u2.setUserInfo("张三是一个很牛逼的人"); u2.setFriends(friends); User f1 = new User(); f1.setUserName("李四"); f1.setPassWord("123456"); f1.setUserInfo("李四是一个很牛逼的人"); User f2 = new User(); f2.setUserName("王五"); f2.setPassWord("123456"); f2.setUserInfo("王五是一个很牛逼的人"); friends.add(f1); friends.add(f2); Long stime_jpb_encode = System.currentTimeMillis(); byte[] bytes = null; for(int i = 0; i<10; i++) { bytes = studentClassCodec.encode(u2); } System.out.println("jprotobuf序列化耗时:" + (System.currentTimeMillis() - stime_jpb_encode) + "ms; 总大小:" + bytes.length); Long stime_jpb_decode = System.currentTimeMillis(); User user = studentClassCodec.decode(bytes); Long etime_jpb_decode = System.currentTimeMillis(); System.out.println("jprotobuf反序列化耗时:"+ (etime_jpb_decode-stime_jpb_decode) + "ms; User: " + user); } }
运行结果:
jprotobuf序列化耗时:9ms; 总大小:148
5、总结
我们通过Main方法来进行对比测试,(但是通过测试发现少量数据无法准确显示每种序列化方式的优劣,故这里无法给出比较好的答案,仅供参考)。示例代码如下所示:
package serialize; import java.io.IOException; /** * @author liqqc */ public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException { ProtoBuffSerialize protoBuffSerialize = new ProtoBuffSerialize(); protoBuffSerialize.start(); System.err.println(); System.err.println(); JavaSerialize javaSerialize = new JavaSerialize(); javaSerialize.start(); System.err.println(); JsonSerialize jsonSerialize = new JsonSerialize(); jsonSerialize.start(); System.err.println(); FastJsonSerialize fastJsonSerialize = new FastJsonSerialize(); fastJsonSerialize.start(); } }
运行结果:
jprotobuf序列化耗时:7ms; 总大小:148
jprotobuf反序列化耗时:0ms
java serialize: 6ms; 总大小:420
java deserialize: 1ms
json serialize: 37ms; 总大小:341
json deserialize: 27ms
fastJson serialize: 173ms; 总大小:269
fastJson serialize: 35ms
上面的测试仅供参考,并不能代表通过大量数据进行测试的结果。可以发现:序列化后对象的所占大小上:protobuff序列化所占总大小是最少的;其次是fastJson序列化;最后是json序列化和java原生序列化。
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