RPC实现原理之核心技术-序列化

1. RPC序列化流程

2. 序列化的作用 在网络传输中，数据必须采用二进制形式， 所以在RPC调用过程中， 需要采用序列化技术，对入参对象和返回值对象进行序列化与反序列化。

3. 序列化原理

自定义的二进制协议来实现序列化：

一个对象是如何进行序列化? 下面以User对象例举讲解:

User对象:

package com.itcast;
public class User {

    /**
     * 用户编号
     */
    private String userNo = "0001";

    /**
     * 用户名称
     */
    private String name = "zhangsan";

}

包体的数据组成:

业务指令为0x00000001占1个字节，类的包名com.itcast占10个字节, 类名User占4个字节;

属性UserNo名称占6个字节，属性类型string占2个字节表示，属性值为0001占4个字节；

属性name名称占4个字节，属性类型string占2个字节表示，属性值为zhangsan占8个字节；

包体共计占有1+10+4+6+2+4+4+2+8 = 41字节。

包头的数据组成:

版本号v1.0占4个字节，消息包体实际长度为41占4个字节表示，序列号0001占4个字节，校验码32位表示占4个字节。

包头共计占有4+4+4+4 = 16字节。

包尾的数据组成:

通过回车符标记结束\r\n，占用1个字节。

整个包的序列化二进制字节流共41+16+1 = 58字节。这里讲解的是整个序列化的处理思路， 在实际的序列化处理中还要考虑更多细节，比如说方法和属性的区分，方法权限的标记，嵌套类型的处理等等。

1. 序列化的处理要素

• 解析效率：序列化协议应该首要考虑的因素，像xml/json解析起来比较耗时，需要解析doom树，二进制自定义协议解析起来效率要快很多。
• 压缩率：同样一个对象，xml/json传输起来有大量的标签冗余信息，信息有效性低，二进制自定义协议占用的空间相对来说会小很多。
• 扩展性与兼容性：是否能够利于信息的扩展，并且增加字段后旧版客户端是否需要强制升级，这都是需要考虑的问题，在自定义二进制协议时候，要做好充分考虑设计。
• 可读性与可调试性：xml/json的可读性会比二进制协议好很多，并且通过网络抓包是可以直接读取，二进制则需要反序列化才能查看其内容。
• 跨语言：有些序列化协议是与开发语言紧密相关的，例如dubbo的Hessian序列化协议就只能支持Java的RPC调用。
• 通用性：xml/json非常通用，都有很好的第三方解析库，各个语言解析起来都十分方便，二进制数据的处理方面也有Protobuf和Hessian等插件，在做设计的时候尽量做到较好的通用性。

常用的序列化技术

1). JDK原生序列化

 代码:

 ```java
 ...
     public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException {
         String basePath =  "D:/TestCode";
         FileOutputStream fos = new FileOutputStream(basePath + "tradeUser.clazz");
         TradeUser tradeUser = new TradeUser();
         tradeUser.setName("Mirson");
         ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos);
         oos.writeObject(tradeUser);
         oos.flush();
         oos.close();
         FileInputStream fis = new FileInputStream(basePath + "tradeUser.clazz");
         ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis);
         TradeUser deStudent = (TradeUser) ois.readObject();
         ois.close();
         System.out.println(deStudent);
     }
 ...
 ```

 (1) 在Java中，序列化必须要实现java.io.Serializable接口。

 (2) 通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream对象进行序列化及反序列化操作。

 (3) 虚拟机是否允许反序列化，不仅取决于类路径和功能代码是否一致，一个非常重要的一点是两个类的序列化 ID 是否一致
 （也就是在代码中定义的序列ID private static final long serialVersionUID）

 (4) 序列化并不会保存静态变量。

 (5) 要想将父类对象也序列化，就需要让父类也实现Serializable 接口。

 (6) Transient 关键字的作用是控制变量的序列化，在变量声明前加上该关键字，可以阻止该变量被序列化到文件中，在被反序列化后，transient 变量的值被设为初始值，如基本类型 int为 0，封装对象型Integer则为null。

 (7) 服务器端给客户端发送序列化对象数据并非加密的，如果对象中有一些敏感数据比如密码等，那么在对密码字段序列化之前，最好做加密处理, 这样可以一定程度保证序列化对象的数据安全。

2). JSON序列化

 一般在HTTP协议的RPC框架通信中，会选择JSON方式。

 优势：JSON具有较好的扩展性、可读性和通用性。

 缺陷：JSON序列化占用空间开销较大,没有JAVA的强类型区分，需要通过反射解决，解析效率和压缩率都较差。

 如果对并发和性能要求较高，或者是传输数据量较大的场景，不建议采用JSON序列化方式。

3). Hessian2序列化

 Hessian 是一个动态类型，二进制序列化，并且支持跨语言特性的序列化框架。

 Hessian 性能上要比 JDK、JSON 序列化高效很多，并且生成的字节数也更小。有非常好的兼容性和稳定性，所以 Hessian 更加适合作为 RPC 框架远程通信的序列化协议。

 代码示例:

 ```java
 ...
 TradeUser tradeUser = new TradeUser();
 tradeUser.setName("Mirson");
 
 //tradeUser对象序列化处理
 ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
 Hessian2Output output = new Hessian2Output(bos);
 output.writeObject(tradeUser);
 output.flushBuffer();
 byte[] data = bos.toByteArray();
 bos.close();
 
 //tradeUser对象反序列化处理
 ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(data);
 Hessian2Input input = new Hessian2Input(bis);
 TradeUser deTradeUser = (TradeUser) input.readObject();
 input.close();
 
 System.out.println(deTradeUser);
 ...
 ```

 Dubbo Hessian Lite序列化流程:  
 ![file](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-eae7d3d7dedb4eccf9c7d9dce3a123f9d2f.png)

 Dubbo Hessian Lite反序列化流程:  
 ![file](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-859ad77b660f726b8fc7a465d51734763e0.png)

 Hessian自身也存在一些缺陷，大家在使用过程中要注意：

 + 对Linked系列对象不支持，比如LinkedHashMap、LinkedHashSet 等，但可以通过CollectionSerializer类修复。
 + Locale 类不支持，可以通过扩展 ContextSerializerFactory 类修复。
 + Byte/Short 在反序列化的时候会转成 Integer。

4). Protobuf序列化

 Protobuf  是 Google 推出的开源序列库，它是一种轻便、高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据序列化，支持 Java、Python、C++、Go 等多种语言。

 Protobuf 使用的时候需要定义 IDL（Interface description language），然后使用不同语言的 IDL 编译器，生成序列化工具类，它具备以下优点：

 + 压缩比高，体积小，序列化后体积相比 JSON、Hessian 小很多；
 + IDL 能清晰地描述语义，可以帮助并保证应用程序之间的类型不会丢失，无需类似 XML 解析器；
 + 序列化反序列化速度很快，不需要通过反射获取类型；
 + 消息格式的扩展、升级和兼容性都不错，可以做到向后兼容。

 代码示例:

 Protobuf脚本定义:  
 ```Protobuf
 // 定义Proto版本
 syntax = "proto3";
 // 是否允许生成多个JAVA文件
 option java_multiple_files = false;
 // 生成的包路径
 option java_package = "com.itcast.bulls.stock.struct.netty.trade";
 // 生成的JAVA类名
 option java_outer_classname = "TradeUserProto";     
 
 // 预警通知消息体
 message TradeUser {
 
     /**
      * 用户ID
      */
     int64 userId = 1 ;
     
     /**
      * 用户名称
      */
     string userName = 2 ;
 }     
 ```

 代码操作:
 ```java
 // 创建TradeUser的Protobuf对象
 TradeUserProto.TradeUser.Builder builder = TradeUserProto.TradeUser.newBuilder();
 builder.setUserId(101);
 builder.setUserName("Mirson");
 
 //将TradeUser做序列化处理
 TradeUserProto.TradeUser msg = builder.build();
 byte[] data = msg.toByteArray();
 
 //反序列化处理, 将刚才序列化的byte数组转化为TradeUser对象
 TradeUserProto.TradeUser deTradeUser = TradeUserProto.TradeUser.parseFrom(data);
 System.out.println(deTradeUser);
 ```

本文由mirson创作， 希望对大家有所帮助, 谢谢!