今天，大多数后端服务都是基于微服务架构实现的。服务根据业务功能进行划分，实现脱钩，但这也带来了新的挑战。不同业务服务之间的通信需要通过接口实现。要在两个服务之间共享数据对象，该对象必须转换为二进制流，通过网络传输到其他服务，然后转换回对象以供服务方法使用。这种编码和解码过程称为序列化和反序列化。

在并发请求量大的场景中，如果序列化缓慢，它可以增加请求响应时间；如果序列化数据大小很大，它可以降低网络吞吐量。因此，一个优秀的序列化框架可以提高系统的整体性能。

我们知道Java提供了RMI（远程方法调用）框架，可用于公开和调用服务之间的接口，RMI对数据对象使用Java序列化。然而，今天的主流微服务框架很少使用Java序列化。例如，SpringCloud使用JSON序列化。为什么会这样？

今天，我们将深入研究Java序列化，并将其与近年来非常流行的Protobuf序列化进行比较，以了解Protobuf如何实现最佳序列化。

Java序列化

在讨论缺点之前，您需要了解什么是Java序列化以及它是如何工作的。

Java提供了一个序列化机制，可以将对象序列化为二进制形式（字节数组），以便写入磁盘或输出到网络。它还可以从网络或磁盘读取字节数组，并将其反序列化回对象以供在程序中使用。

JDK提供了两个流对象，ObjectInputStream和ObjectOutputStream，它们只能对实现Serializable接口的类对象进行反序列化和序列化。

ObjectOutputStream的默认序列化方法仅序列化对象的非瞬态实例变量。它不会序列化瞬态实例变量或静态变量。

在实现Serializable接口的类中，会生成serialVersionUID版本号。这个版本号的目的是什么？它在反序列化期间验证序列化对象是否与为反序列化加载的类匹配。如果类名相同，但版本号不同，反序列化将无法检索对象。

序列化专门由writeObject和readObject方法实现。这些方法通常是默认的，但它们可以在实现Serializable接口的类中重写，以自定义序列化和反序列化机制。

此外，Java序列化定义了其他两种方法：writeReplace()和readResolve()前者用于在序列化前替换序列化对象，后者用于在反序列化后处理返回的对象。

Java序列化的缺点

如果您使用过一些RPC通信框架，您会注意到这些框架很少使用JDK提供的序列化。一般来说，很少使用的东西往往是不切实际的。让我们来看看JDK中默认序列化的缺点。

1.无法跨语言

现代系统设计越来越多样化，许多系统使用多种语言来开发应用程序。例如，一些大型游戏是使用多种语言开发的：C++用于游戏服务，Java/Go用于外围服务，Python用于监控应用程序。

然而，Java序列化目前仅适用于在Java中实现的框架。大多数其他语言不使用Java的序列化框架或实现Java序列化协议。因此，如果两个用不同语言编写的应用程序需要相互通信，它们就不能序列化和反序列化对象以在两个服务之间传输。

2.攻击的脆弱性

根据Java安全编码指南，“不受信任数据的反序列化本质上是危险的，应该避免。”这表明Java序列化不安全。

我们知道，通过调用readObject()方法onObjectInputStream来反序列化对象。这种方法本质上是一个神奇的构造函数，几乎可以实例化任何实现类路径中找到的Serializable接口的对象。

这意味着在字节流的反序列化过程中，这种方法可以执行任意类型的代码，这非常危险。

对于需要长反序列化时间的对象，可以在不执行任何代码的情况下发起攻击。攻击者可以创建一个循环对象链，然后将序列化对象传输到程序中进行反序列化。这种情况可能会导致hashCode方法调用数量呈指数级增长，导致堆栈溢出异常。下面的例子很好地说明了这一点。

设置根=新HashSet()；
设置s1 = root；
设置s2 = new HashSet();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
   设置t1 = new HashSet();
   设置t2 = new HashSet();
t1.add("foo"); // 使t2不等于t1
s1.add（t1）；
s1.add（t2）；
s2.add（t1）；
s2.add（t2）；
s1 = t1；
s2 = t2；
}

2015年，FoxGlove安全团队的breenmachine发表了一篇长篇博客文章，指出可以利用Java反序列化漏洞，通过Apache Commons Collections执行攻击。此漏洞影响了最新版本的WebLogic、WebSphere、JBoss、Jenkins和OpenNMS，导致主要的Java Web服务器容易受到攻击。

Apache Commons Collections是一个第三方库，它扩展了Java标准库中的Collection框架，提供强大的数据结构类型和各种Collection实用程序类。

攻击原则在于Apache Commons Collections，允许链式任意类函数反射调用。攻击者可以通过“Java序列化协议”实现的端口将恶意代码上传到服务器，然后由Apache Commons Collections中的TransformedMap执行。

那么，这个漏洞最终是如何解决的呢？

许多序列化协议定义了一组用于存储和检索对象的数据结构。例如，JSON序列化、协议缓冲区等仅支持一些基本类型和数组数据类型，从而避免在反序列化期间创建不确定的实例。虽然它们的设计很简单，但它们足以满足当今大多数系统的数据传输需求。

缓解此漏洞的一种方法是通过白名单控制反序列化对象。这可以通过覆盖resolveClass方法并在此方法中验证对象名称来实现。代码可能看起来像这样：

@Override
受保护的类 resolveClass（ObjectStreamClass desc）抛出IOException，ClassNotFoundException {
    如果（！desc.getName().equals(Bicycle.class.getName())) {
 
        抛出新的InvalidClassException（
            "未经授权的反序列化尝试", desc.getName());
}
    返回super.resolveClass（desc）；
}

3.序列化流太大

序列化后二进制流的大小反映了序列化的性能。序列化后的二进制阵列越大，它占用的存储空间就越大，存储硬件成本就越高。如果我们通过网络传输，它会消耗更多的带宽，这可能会影响系统的吞吐量。

在Java序列化中，ObjectOutputStream用于将对象转换为二进制编码。与NIO中ByteBuffer生成的二进制数组相比，这种序列化机制产生的二进制数组的大小是否有差异？

我们可以用一个简单的例子来验证这一点：

     用户用户=新用户（）；
user.setUserName("测试");
user.setPassword("测试");
     
     ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
     ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(os);
out.writeObject（用户）；
     
     byte[] testByte = os.toByteArray();
System.out.print("ObjectOutputStream 字节编码长度: " + testByte.length + "\n");

     ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate（2048）；
 
     byte[] userName = user.getUserName().getBytes();
     byte[] password = user.getPassword().getBytes();
byteBuffer.putInt（用户名称.长度）；
byteBuffer.put（用户名）；
byteBuffer.putInt（密码长度）；
byteBuffer.put（密码）；
        
byteBuffer.flip()；
     字节[]字节=新字节[byteBuffer.remaining()]；
System.out.print("ByteBuffer 字节编码长度: " + bytes.length+ "\n");

执行结果：

ObjectOutputStream字节编码长度：99
字节缓冲字节编码长度：16

在这里，我们可以清楚地看到，Java序列化生成的二进制数组的大小比ByteBuffer生成的二进制数组的大小大几倍。因此，Java序列化后的流将变大，最终影响系统的吞吐量。

4.序列化性能差

序列化的速度也是序列化性能的重要指标。如果序列化缓慢，将影响网络通信的效率，从而增加系统的响应时间。让我们使用上面的示例来比较Java序列化的性能和在NIO中使用ByteBuffer进行编码：

     用户用户=新用户（）；
user.setUserName("测试");
user.setPassword("测试");
     
     long startTime = System.currentTimeMillis();
     
     for(int i=0; i<1000; i++) {
      ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
         ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(os);
out.writeObject（用户）；
out.flush（）；
out.close（）；
         byte[] testByte = os.toByteArray();
os.close();
}
    
     
     long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.print("ObjectOutputStream 序列化时间: " + (endTime - startTime) + "\n");

     long startTime1 = System.currentTimeMillis();
     for(int i=0; i<1000; i++) {
      ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate（2048）；
 
            byte[] userName = user.getUserName().getBytes();
            byte[] password = user.getPassword().getBytes();
byteBuffer.putInt（用户名称.长度）；
byteBuffer.put（用户名）；
byteBuffer.putInt（密码长度）；
byteBuffer.put（密码）；
            
byteBuffer.flip()；
            字节[]字节=新字节[byteBuffer.remaining()]；
}
     long endTime1 = System.currentTimeMillis();
System.out.print("ByteBuffer序列化时间: " + (endTime1 - startTime1)+ "\n");

执行结果：

ObjectOutputStream序列化时间：29
字节缓冲器序列化时间：6

通过上述示例，我们可以清楚地看到，Java序列化中的编码时间比ByteBuffer中的编码时间长得多。

用Protobuf序列化取代Java序列化

目前，行业中有许多优秀的序列化框架，其中大多数避免了Java默认序列化的一些缺点。例如，近年来流行的框架包括FastJson、Kryo、Protobuf和Hessian。我们可以用这些框架之一完全取代Java序列化，在这里我建议使用Protobuf序列化框架。

Protobuf是由谷歌开发的序列化框架，支持多种语言。无论是在编码和解码时间以及二进制流的大小方面，它在主流网站上的比较测试中都一直表现良好。

Protobuf基于一个.proto文件，该文件描述了字段及其类型。使用此文件，可以生成不同的语言特定数据结构文件。当序列化数据对象时，Protobuf根据.proto文件描述生成协议缓冲区格式编码。

稍微扩展一下，让我解释一下什么是协议缓冲区存储格式以及它是如何工作的。

协议缓冲区是一种轻量级且高效的结构化数据存储格式。它使用T-L-V（标签-长度-值）数据格式来存储数据。在这里，T表示字段的正序列（标签），协议缓冲区将对象中的每个字段与正序列相关联。通信信息由生成的代码保证。序列化时，整数用于表示字段名称，大大减少传输流量；L表示值的字节长度，通常也只有一个字节；V表示字段值的编码值。这种数据格式不需要分隔符或空格，减少了冗余字段名称。

Protobuf定义了自己的编码方法，该方法几乎可以映射Java/Python等语言中的所有基本数据类型。不同的编码方法对应于不同的数据类型，也可以使用不同的存储格式。

作者的图片

对于存储Varint编码的数据，由于数据占用的空间是固定的，因此无需存储字节长度（长度）。因此，协议缓冲区的实际存储格式是T-V，这减少了一个字节的存储空间。

Protobuf定义了一种Varint编码方法，这是一种可变长度编码方法。数据类型每个字节的最后一个位是一个标志位（msb），用于指示当前字节之后是否有另一个字节。0表示当前字节是最后一个字节，1表示该字节之后还有另一个字节。

对于int32类型编号，通常需要4个字节来表示。使用Varint编码方法，非常小的int32数字可以用1字节表示。对于大多数整数类型数据，值通常小于256，因此此操作可以有效地压缩数据。

我们知道int32代表正数和负数，所以最后一个位用于表示正值和负值。现在，使用Varint编码方法，最后一个位被用作标志位。我们如何表示正整数和负整数？如果int32/int64用于表示负数，则需要多个字节。在Varint编码类型中，负数通过之字形编码转换为无符号数字，然后表示为sint32/sint64来表示负数。这大大减少了编码后的字节数。

Protobuf的这种数据存储格式不仅对存储的数据具有良好的压缩效果，而且在编码和解码性能方面效率很高。Protobuf的编码和解码过程，结合.proto文件格式，以及协议缓冲区的独特编码格式，可以通过简单的数据操作和位移位操作完成。可以说，Protobuf具有出色的整体性能。

结论

无论是网络传输还是磁盘持久性，我们都需要将数据编码为字节码。我们在程序中使用的数据类型或对象基于内存，因此我们需要通过编码将这些数据转换为二进制字节流。当我们需要接收或重用这些数据时，我们需要通过解码将二进制字节流转换回内存数据。我们通常将这两个过程称为序列化和反序列化。

Java的默认序列化是通过可序列化接口实现的。只要一个类实现此接口并生成默认版本号（我们不需要手动设置），该类将自动实现序列化和反序列化。

虽然Java的默认序列化很方便，但它存在安全漏洞、缺乏跨语言支持和性能差等缺陷。因此，我强烈建议避免使用Java序列化。

从主流序列化框架来看，FastJson、Protobuf和Kryo非常独特，其性能和安全性得到了行业的认可。我们可以根据自己的业务需求选择合适的序列化框架，以优化系统的序列化性能。