.NET性能优化是时候换个序列化协议了

计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束，随着移动互联网的兴趣，单机性能不足的瓶颈越来越明显，制约着整个行业的发展。不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统，但是我们可以分布式、横向的扩容系统，这听起来非常的美好，不过也带来了今天要说明的问题，分布式的节点越多，通信产生的成本就越大。

• 网络传输带宽变得越来越紧缺，我们服务器的标配上了10Gbps的网卡
• HTTPx.x 时代TCP/IP协议通讯低效，我们即将用上QUIC HTTP 3.0
• 同机器走Socket协议栈太慢，我们用起了eBPF
• ....

现在我们的应用程序花在网络通讯上的时间太多了，其中花在序列化上的时间也非常的多。我们和大家一样，在内部微服务通讯序列化协议中，绝大的部分都是用JSON。JSON的好处很多，首先就是它对人非常友好，我们能直接读懂它的含义，但是它也有着致命的缺点，那就是它序列化太慢、序列化以后的字符串太大了。

之前笔者做一个项目时，就遇到了一个选型的问题，我们有数亿行数据需要缓存到Redis中，每行数据有数百个字段，如果用Json序列化存储的话它的内存消耗是数TB级别的（部署个集群再做个主从、多中心 需要成倍的内存、太贵了，用不起）。于是我们就在找有没有除了JSON其它更好的序列化方式？

看看都有哪些

目前市面上序列化协议有很多比如XML、JSON、Thrift、Kryo等等，我们选取了在.NET平台上比较常用的序列化协议来做比较：

• JSON：JSON是一种轻量级的数据交换格式。采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。
• Protobuf：Protocol Buffers 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等，它类似XML，但比它更小、更快、更简单。
• MessagePack：是一种高效的二进制序列化格式。它可以让你像JSON一样在多种语言之间交换数据。但它更快、更小。小的整数被编码成一个字节，典型的短字符串除了字符串本身之外，只需要一个额外的字节。
• MemoryPack：是Yoshifumi Kawai大佬专为C#设计的一个高效的二进制序列化格式，它有着.NET平台很多新的特性，并且它是Code First开箱即用，非常简单；同时它还有着非常好的性能。

我们选择的都是.NET平台上比较常用的，特别是后面的三种都宣称自己是非常小，非常快的，那么我们就来看看到底是谁最快，谁序列化后的结果最小。

准备工作

我们准备了一个DemoClass类，里面简单的设置了几个不同类型的属性，然后依赖了一个子类数组。暂时忽略上面的一些头标记。

[MemoryPackable]  
[MessagePackObject]  
[ProtoContract]  
public partial class DemoClass  
{  
    [Key(0)] [ProtoMember(1)] public int P1 { get; set; }  
    [Key(1)] [ProtoMember(2)] public bool P2 { get; set; }  
    [Key(2)] [ProtoMember(3)] public string P3 { get; set; } = null!;  
    [Key(3)] [ProtoMember(4)] public double P4 { get; set; }  
    [Key(4)] [ProtoMember(5)] public long P5 { get; set; }  
    [Key(5)] [ProtoMember(6)] public DemoSubClass[] Subs { get; set; } = null!;  
}  
  
[MemoryPackable]  
[MessagePackObject]  
[ProtoContract]  
public partial class DemoSubClass  
{  
    [Key(0)] [ProtoMember(1)] public int P1 { get; set; }  
    [Key(1)] [ProtoMember(2)] public bool P2 { get; set; }  
    [Key(2)] [ProtoMember(3)] public string P3 { get; set; } = null!;  
    [Key(3)] [ProtoMember(4)] public double P4 { get; set; }  
    [Key(4)] [ProtoMember(5)] public long P5 { get; set; }  
}

System.Text.Json

选用它的原因很简单，这应该是.NET目前最快的JSON序列化框架之一了，它的使用非常简单，已经内置在.NET BCL中，只需要引用System.Text.Json命名空间，访问它的静态方法即可完成序列化和反序列化。

using System.Text.Json;

var obj = ....;

// Serialize
var json = JsonSerializer.Serialize(obj);  

// Deserialize
var newObj = JsonSerializer.Deserialize<T>(json)

Google Protobuf

.NET上最常用的一个Protobuf序列化框架，它其实是一个工具包，通过工具包+*.proto文件可以生成GRPC Service或者对应实体的序列化代码，不过它使用起来有点麻烦。

使用它我们需要两个Nuget包，如下所示：

<!--Google.Protobuf 序列化和反序列化帮助类-->
<PackageReference Include="Google.Protobuf" Version="3.21.9" />

<!--Grpc.Tools 用于生成protobuf的序列化反序列化类 和 GRPC服务-->
<PackageReference Include="Grpc.Tools" Version="2.50.0">  
  <PrivateAssets>all</PrivateAssets>  
  <IncludeAssets>runtime; build; native; contentfiles; analyzers; buildtransitive</IncludeAssets>  
</PackageReference>

由于它不能直接使用C#对象，所以我们还需要创建一个*.proto文件，布局和上面的C#类一致，加入了一个DemoClassArrayProto方便后面测试：

syntax="proto3";  
option csharp_namespace="DemoClassProto";  
package DemoClassProto;  
  
message DemoClassArrayProto  
{  
  repeated DemoClassProto DemoClass = 1;  
}  
  
message DemoClassProto  
{  
  int32 P1=1;  
  bool P2=2;  
  string P3=3;  
  double P4=4;  
  int64 P5=5;  
  repeated DemoSubClassProto Subs=6;  
}  
  
message DemoSubClassProto  
{  
  int32 P1=1;  
  bool P2=2;  
  string P3=3;  
  double P4=4;  
  int64 P5=5;  
}

做完这一些后，还需要在项目文件中加入如下的配置，让Grpc.Tools在编译时生成对应的C#类：

<ItemGroup>  
    <Protobuf Include="*.proto" GrpcServices="Server" />  
</ItemGroup>

然后Build当前项目的话就会在obj目录生成C#类：

最后我们可以用下面的方法来实现序列化和反序列化，泛型类型T是需要继承IMessage<T>从*.proto生成的实体(用起来还是挺麻烦的)：

using Google.Protobuf;

// Serialize
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]  
public static byte[] GoogleProtobufSerialize<T>(T origin) where T : IMessage<T>  
{  
    return origin.ToByteArray();  
}

// Deserialize
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]  
public DemoClassArrayProto GoogleProtobufDeserialize(byte[] bytes)  
{  
    return DemoClassArrayProto.Parser.ParseFrom(bytes);  
}

Protobuf.Net

那么在.NET平台protobuf有没有更简单的使用方式呢？答案当然是有的，我们只需要依赖下面的Nuget包：

<PackageReference Include="protobuf-net" Version="3.1.22" />

然后给我们需要进行序列化的C#类打上ProtoContract特性，另外将所需要序列化的属性打上ProtoMember特性，如下所示：

[ProtoContract]  
public class DemoClass  
{  
    [ProtoMember(1)] public int P1 { get; set; }  
    [ProtoMember(2)] public bool P2 { get; set; }  
    [ProtoMember(3)] public string P3 { get; set; } = null!;  
    [ProtoMember(4)] public double P4 { get; set; }  
    [ProtoMember(5)] public long P5 { get; set; }  
}

然后就可以直接使用框架提供的静态类进行序列化和反序列化，遗憾的是它没有提供直接返回byte[]的方法，不得不使用一个MemoryStrem：

using ProtoBuf;

// Serialize
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]  
public static void ProtoBufDotNet<T>(T origin, Stream stream)  
{  
    Serializer.Serialize(stream, origin);  
}

// Deserialize
public T ProtobufDotNet(byte[] bytes)  
{  
    using var stream = new MemoryStream(bytes);  
    return Serializer.Deserialize<T>(stream);  
}

MessagePack

这里我们使用的是Yoshifumi Kawai实现的MessagePack-CSharp，同样也是引入一个Nuget包：

<PackageReference Include="MessagePack" Version="2.4.35" />

然后在类上只需要打一个MessagePackObject的特性，然后在需要序列化的属性打上Key特性：

[MessagePackObject] 
public partial class DemoClass  
{  
    [Key(0)] public int P1 { get; set; }  
    [Key(1)] public bool P2 { get; set; }  
    [Key(2)] public string P3 { get; set; } = null!;  
    [Key(3)] public double P4 { get; set; }  
    [Key(4)] public long P5 { get; set; }
}

使用起来也非常简单，直接调用MessagePack提供的静态类即可：

using MessagePack;

// Serialize
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]  
public static byte[] MessagePack<T>(T origin)  
{  
    return global::MessagePack.MessagePackSerializer.Serialize(origin);  
}

// Deserialize
public T MessagePack<T>(byte[] bytes)  
{  
    return global::MessagePack.MessagePackSerializer.Deserialize<T>(bytes);  
}

另外它提供了Lz4算法的压缩程序，我们只需要配置Option，即可使用Lz4压缩，压缩有两种方式，Lz4Block和Lz4BlockArray，我们试试：

public static readonly MessagePackSerializerOptions MpLz4BOptions =   MessagePackSerializerOptions.Standard.WithCompression(MessagePackCompression.Lz4Block);  

// Serialize
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]  
public static byte[] MessagePackLz4Block<T>(T origin)  
{  
    return global::MessagePack.MessagePackSerializer.Serialize(origin, MpLz4BOptions);  
}

// Deserialize
public T MessagePackLz4Block<T>(byte[] bytes)  
{  
    return global::MessagePack.MessagePackSerializer.Deserialize<T>(bytes, MpLz4BOptions);  
}

MemoryPack

这里也是Yoshifumi Kawai大佬实现的MemoryPack，同样也是引入一个Nuget包，不过需要注意的是，目前需要安装VS 2022 17.3以上版本和.NET7 SDK，因为MemoryPack代码生成依赖了它：

<PackageReference Include="MemoryPack" Version="1.4.4" />

使用起来应该是这几个二进制序列化协议最简单的了，只需要给对应的类加上partial关键字，另外打上MemoryPackable特性即可：

[MemoryPackable]
public partial class DemoClass  
{  
    public int P1 { get; set; }  
    public bool P2 { get; set; }  
    public string P3 { get; set; } = null!;  
    public double P4 { get; set; }  
    public long P5 { get; set; }
}

序列化和反序列化也是调用静态方法：

// Serialize
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]  
public static byte[] MemoryPack<T>(T origin)  
{  
    return global::MemoryPack.MemoryPackSerializer.Serialize(origin);  
}

// Deserialize
public T MemoryPack<T>(byte[] bytes)  
{  
    return global::MemoryPack.MemoryPackSerializer.Deserialize<T>(bytes)!;  
}

它原生支持Brotli压缩算法，使用如下所示：

// Serialize
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]  
public static byte[] MemoryPackBrotli<T>(T origin)  
{  
    using var compressor = new BrotliCompressor();  
    global::MemoryPack.MemoryPackSerializer.Serialize(compressor, origin);  
    return compressor.ToArray();  
}

// Deserialize
public T MemoryPackBrotli<T>(byte[] bytes)  
{  
    using var decompressor = new BrotliDecompressor();  
    var decompressedBuffer = decompressor.Decompress(bytes);  
    return MemoryPackSerializer.Deserialize<T>(decompressedBuffer)!;  
}

跑个分吧

我使用BenchmarkDotNet构建了一个10万个对象序列化和反序列化的测试，源码在末尾的Github链接可见，比较了序列化、反序列化的性能，还有序列化以后占用的空间大小。

public static class TestData  
{  
    //
    public static readonly DemoClass[] Origin = Enumerable.Range(0, 10000).Select(i =>  
    {  
        return new DemoClass  
        {  
            P1 = i,  
            P2 = i % 2 == 0,  
            P3 = $"Hello World {i}",  
            P4 = i,  
            P5 = i,  
            Subs = new DemoSubClass[]  
            {  
                new() {P1 = i, P2 = i % 2 == 0, P3 = $"Hello World {i}", P4 = i, P5 = i,},  
                new() {P1 = i, P2 = i % 2 == 0, P3 = $"Hello World {i}", P4 = i, P5 = i,},  
                new() {P1 = i, P2 = i % 2 == 0, P3 = $"Hello World {i}", P4 = i, P5 = i,},  
                new() {P1 = i, P2 = i % 2 == 0, P3 = $"Hello World {i}", P4 = i, P5 = i,},  
            }  
        };  
    }).ToArray();  
  
    public static readonly DemoClassProto.DemoClassArrayProto OriginProto;  
    static TestData()  
    {  
        OriginProto = new DemoClassArrayProto();  
        for (int i = 0; i < Origin.Length; i++)  
        {  
            OriginProto.DemoClass.Add(  
                DemoClassProto.DemoClassProto.Parser.ParseJson(JsonSerializer.Serialize(Origin[i])));  
        }  
    }  
}

序列化

序列化的Bemchmark的结果如下所示：

从序列化速度来看MemoryPack遥遥领先，比JSON要快88%，甚至比Protobuf快15%。

从序列化占用的内存来看，MemoryPackBrotli是王者，它比JSON占用少98%，甚至比Protobuf占用少25%。其中ProtoBufDotNet内存占用大主要还是吃了没有byte[]返回方法的亏，只能先创建一个MemoryStream。

序列化结果大小

这里我们可以看到MemoryPackBrotli赢麻了，比不压缩的MemoryPack和Protobuf有着10多倍的差异。

反序列化

反序列化的Benchmark结果如下所示，反序列化整体开销是比序列化大的，毕竟需要创建大量的对象：

从反序列化的速度来看，不出意外MemoryPack还是遥遥领先，比JSON快80%，比Protobuf快14%。

从内存占用来看ProtobufDotNet是最小的，这个结果听让人意外的，其余的都表现的差不多：

总结

总的相关数据如下表所示，原始数据可以在文末的Github项目地址获取：

从图表来看，如果要兼顾序列化后大小和性能的话我们应该要选择MemoryPackBrotli，它序列化以后的结果最小，而且兼顾了性能：

不过由于MemoryPack目前需要.NET7版本，所以现阶段最稳妥的选择还是使用MessagePack+Lz4压缩算法，它有着不俗的性能表现和突出的序列化大小。

回到文首的技术选型问题，笔者那个项目最终选用的是Google Protobuf这个序列化协议和框架，因为当时考虑到需要和其它语言交互，然后也需要有较小空间占用，目前看已经占用了111GB的Redis空间占用。

如果后续进一步增大，可以换成MessagePack+Lz4方式，应该还能节省95GB的左右空间。那可都是白花花的银子。

当然其它协议也是可以进一步通过Gzip、Lz4、Brotli算法进行压缩，不过鉴于时间和篇幅关系，没有进一步做测试，有兴趣的同学可以试试。

附录

代码链接： https://github.com/InCerryGit/WhoIsFastest-Serialization

出处：https://www.cnblogs.com/InCerry/p/Dotnet-Perf-Opt-Serialization-Protocol.html