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),如果某个类发生修改,还得重新生成该类对应的proto文件;另外考虑到项目中用的全部是java技术栈,不存在不同编程语言间的兼容性问题,因此最终采用了kryo作为序列化库。
使用场景:(数据交换或数据持久化)比如使用kryo把对象序列化成字节数组发送给消息队列或者放到redis等nosql中等等应用场景。
注意:由于kryo不是线程安全的,针对多线程情况下的使用,要对kryo进行一个简单的封装设计,从而可以多线程安全的使用序列化和反序列化
序列化和反序列化接口设计
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/**
-
* 序列化工具(程序调用该接口来实现obj<->byte[]之间的序列化/反序列化)
-
* @author eguid
-
*
-
*/
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public interface Serializer{
-
-
/**
-
* 序列化
-
* @param t
-
* @param bytes
-
*/
-
public void serialize(Object t,byte[] bytes);
-
-
/**
-
* 序列化
-
* @param obj
-
* @param bytes
-
* @param offset
-
* @param count
-
*/
-
public void serialize(Object obj, byte[] bytes, int offset, int count);
-
-
/**
-
* 反序列化
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* @param bytes -字节数组
-
* @return T<T>
-
*/
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public <T>T deserialize(byte[] bytes);
-
-
-
/**
-
* 反序列化
-
* @param bytes
-
* @param offset
-
* @param count
-
* @return
-
*/
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public <T>T deserialize(byte[] bytes, int offset, int count);
-
-
}
使用kryo实现上面的接口
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/**
-
* 基于kyro的序列化/反序列化工具
-
*
-
* @author eguid
-
*
-
*/
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public class kryoSerializer implements Serializer {
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-
// 由于kryo不是线程安全的,所以每个线程都使用独立的kryo
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final ThreadLocal<Kryo> kryoLocal = new ThreadLocal<Kryo>() {
-
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protected Kryo initialValue() {
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Kryo kryo = new Kryo();
-
kryo.register(ct, new BeanSerializer<>(kryo, ct));
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return kryo;
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}
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};
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final ThreadLocal<Output> outputLocal = new ThreadLocal<Output>();
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final ThreadLocal<Input> inputLocal = new ThreadLocal<Input>();
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private Class<?> ct = null;
-
-
public kryoSerializer(Class<?> ct) {
-
this.ct = ct;
-
}
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public Class<?> getCt() {
-
return ct;
-
}
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-
public void setCt(Class<?> ct) {
-
this.ct = ct;
-
}
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-
-
public void serialize(Object obj, byte[] bytes) {
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Kryo kryo = getKryo();
-
Output output = getOutput(bytes);
-
kryo.writeObjectOrNull(output, obj, obj.getClass());
-
output.flush();
-
}
-
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-
public void serialize(Object obj, byte[] bytes, int offset, int count) {
-
Kryo kryo = getKryo();
-
Output output = getOutput(bytes, offset, count);
-
kryo.writeObjectOrNull(output, obj, obj.getClass());
-
output.flush();
-
}
-
-
/**
-
* 获取kryo
-
*
-
* @param t
-
* @return
-
*/
-
private Kryo getKryo() {
-
return kryoLocal.get();
-
}
-
-
/**
-
* 获取Output并设置初始数组
-
*
-
* @param bytes
-
* @return
-
*/
-
private Output getOutput(byte[] bytes) {
-
Output output = null;
-
if ((output = outputLocal.get()) == null) {
-
output = new Output();
-
outputLocal.set(output);
-
}
-
if (bytes != null) {
-
output.setBuffer(bytes);
-
}
-
return output;
-
}
-
-
/**
-
* 获取Output
-
*
-
* @param bytes
-
* @return
-
*/
-
private Output getOutput(byte[] bytes, int offset, int count) {
-
Output output = null;
-
if ((output = outputLocal.get()) == null) {
-
output = new Output();
-
outputLocal.set(output);
-
}
-
if (bytes != null) {
-
output.writeBytes(bytes, offset, count);
-
}
-
return output;
-
}
-
-
/**
-
* 获取Input
-
*
-
* @param bytes
-
* @param offset
-
* @param count
-
* @return
-
*/
-
private Input getInput(byte[] bytes, int offset, int count) {
-
Input input = null;
-
if ((input = inputLocal.get()) == null) {
-
input = new Input();
-
inputLocal.set(input);
-
}
-
if (bytes != null) {
-
input.setBuffer(bytes, offset, count);
-
}
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return input;
-
}
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-
public <T> T deserialize(byte[] bytes, int offset, int count) {
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Kryo kryo = getKryo();
-
Input input = getInput(bytes, offset, count);
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return (T) kryo.readObjectOrNull(input, ct);
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}
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public <T> T deserialize(byte[] bytes) {
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return deserialize(bytes, 0, bytes.length);
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}
测试一下kryo的序列化和反序列化
为什么使用纳秒,而不用毫秒?与java原生的序列化反序列化要耗时几毫秒不同,kryo序列化和反序列化太快了,单个对象的序列化反序列化速度都在0.0x毫秒左右(如果电脑性能更好的话,会更快)
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Serializer ser = new kryoSerializer(Msg.class);
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for (int i = 0; i < 10; i++) {
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Msg msg = new Msg();
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msg.setVersion_flag(new byte[] { 1, 2, 3 });
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msg.setCrc_code((short) 1);
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msg.setMsg_body(new byte[] { 123, 123, 123, 43, 42, 1, 12, 45, 57, 98 });
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byte[] bytes = new byte[300];
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long start = System.nanoTime();
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ser.serialize(msg, bytes);
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System.err.println("序列化耗时:" + (System.nanoTime() - start));
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System.out.println(msg);
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System.out.println(Arrays.toString(bytes));
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-
Msg newmsg = null;
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start = System.nanoTime();
-
newmsg = ser.deserialize(bytes);
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System.err.println("反序列化耗时:" + (System.nanoTime() - start));
-
System.out.println(newmsg);
-
}
----end----