高性能序列化与反序列化

　　目前有很多通用的序列化实现，比如java和go都内置了序列化实现，还有一些开源的序列化框架，比如Google 的 Protobuf、Kryo、Hessian 等，

以及像json,二进制这种标准会的数据格式也可以作为序列化的实现。

　　首先我们选用数列化实现有哪几个维度呢？

1. 序列化后数据要有良好的可读性
2. 实现的复杂度较低
3. 性能比较好，序列化和反序列化的速度较快
4. 信息密度较大，就是说同样的结构化数据，序列化后所占的空间越小越好。

　　当然，不会存在一种序列化实现在这四个方面都是最优的，否则我们就没必要来纠结到底选择哪种实现了。因为，大多数情况下，易于阅读和信息密度是矛盾的，实现的复杂度和性能也是互相矛盾的。所以，我们需要根据所实现的业务，来选择合适的序列化实现。

　　像 JSON、XML 这些序列化方法，可读性最好，但信息密度也最低。像 Kryo、Hessian 这些通用的二进制序列化实现，适用范围广，使用简单，性能比 JSON、XML 要好一些，但是肯定不如专用的序列化实现。

　　专用化的序列化不需要考虑通用性，比如，我们可以固定字段的顺序，这样在序列化后的字节里面就不必包含字段名，只要字段值就可以了，不同类型的数据也可以做针对性的优化，

从而达到提高性能，增加信息密度的目的。

　　举例来说使用专用的序列化方法：

　　要序列化的User对象

　　　　

user:
  name: "zhangsan"
  age: 23
  married: true

　　我们可以将其序列化这样：

03   | 08 7a 68 61 6e 67 73 61 6e | 17 | 01
User |    z  h  a  n  g  s  a  n  | 23 | true

第一段 ：03 代表User对象

第二段：由于name的长度是不固定的所以用第一个字节来代表name的长度，后面的8个字节则代表name的数据

第三段：是年龄，我们直接用一个字节表示就可以了，23 的 16 进制是 17 。

最后一个段是婚姻状态，我们用一个字节来表示，01 表示已婚，00 表示未婚，这里面保存一个 01。

　　总体来说，大多数情况下，选择一个高性能的通用序列化框架都可以满足要求，在性能可以满足需求的前提下，推荐优先选择 JSON 这种可读性好的序列化方法。