dubbo序列化以及各种序列化性能对比

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-01-22 10:43 303阅读 0赞

dubbo RPC是dubbo体系中最核心的一种高性能、高吞吐量的远程调用方式

dubbo RPC主要用于两个dubbo系统之间作远程调用，特别适合高并发、小数据的互联网场景

而序列化对于远程调用的响应速度、吞吐量、网络带宽消耗等同样也起着至关重要的作用

*  专门针对Java语言的：Kryo，FST等等
 *  这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2（甚至包括尚未成熟的dubbo序列化）。
    
    有鉴于此，我们为dubbo引入Kryo和FST这两种高效Java序列化实现，来逐步取代hessian2。
 *  在面向生产环境的应用中，我建议目前更优先选择Kryo。
 *  ## 启用Kryo和FST ##
    
    使用Kryo和FST非常简单，只需要在dubbo RPC的XML配置中添加一个属性即可：
    
        <dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo"/>
    
        <dubbo:protocol name="dubbo" serialization="fst"/>
    
    ## 注册被序列化类 ##
    
    要让Kryo和FST完全发挥出高性能，最好将那些需要被序列化的类注册到dubbo系统中，例如，我们可以实现如下回调接口：
    
        public class SerializationOptimizerImpl implements SerializationOptimizer {
        
            public Collection<Class> getSerializableClasses() {
                List<Class> classes = new LinkedList<Class>();
                classes.add(BidRequest.class);
                classes.add(BidResponse.class);
                classes.add(Device.class);
                classes.add(Geo.class);
                classes.add(Impression.class);
                classes.add(SeatBid.class);
                return classes;
            }
        }
    
    然后在XML配置中添加：
    
        <dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo" optimizer="com.alibaba.dubbo.demo.SerializationOptimizerImpl"/>
    
    在注册这些类后，序列化的性能可能被大大提升，特别针对小数量的嵌套对象的时候。
 *  当然，在对一个类做序列化的时候，可能还级联引用到很多类，比如Java集合类。针对这种情况，我们已经自动将JDK中的常用类进行了注册，所以你不需要重复注册它们（当然你重复注册了也没有任何影响），包括：
 *      GregorianCalendar
        InvocationHandler
        BigDecimal
        BigInteger
        Pattern
        BitSet
        URI
        UUID
        HashMap
        ArrayList
        LinkedList
        HashSet
        TreeSet
        Hashtable
        Date
        Calendar
        ConcurrentHashMap
        SimpleDateFormat
        Vector
        BitSet
        StringBuffer
        StringBuilder
        Object
        Object[]
        String[]
        byte[]
        char[]
        int[]
        float[]
        double[]

### Dubbo RPC中不同序列化生成字节大小比较 ###

序列化生成字节码的大小是一个比较有确定性的指标，它决定了远程调用的网络传输时间和带宽占用。

针对复杂对象的结果如下（数值越小越好）：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>序列化实现</th> 
   <th>请求字节数</th> 
   <th>响应字节数</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Kryo</td> 
   <td>272</td> 
   <td>90</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>FST</td> 
   <td>288</td> 
   <td>96</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Dubbo Serialization</td> 
   <td>430</td> 
   <td>186</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Hessian</td> 
   <td>546</td> 
   <td>329</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>FastJson</td> 
   <td>461</td> 
   <td>218</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Json</td> 
   <td>657</td> 
   <td>409</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Java Serialization</td> 
   <td>963</td> 
   <td>630</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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### Dubbo RPC中不同序列化响应时间和吞吐量对比 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>远程调用方式</th> 
   <th>平均响应时间</th> 
   <th>平均TPS（每秒事务数）</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>REST: Jetty + JSON</td> 
   <td>7.806</td> 
   <td>1280</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>REST: Jetty + JSON + GZIP</td> 
   <td>TODO</td> 
   <td>TODO</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>REST: Jetty + XML</td> 
   <td>TODO</td> 
   <td>TODO</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>REST: Jetty + XML + GZIP</td> 
   <td>TODO</td> 
   <td>TODO</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>REST: Tomcat + JSON</td> 
   <td>2.082</td> 
   <td>4796</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>REST: Netty + JSON</td> 
   <td>2.182</td> 
   <td>4576</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Dubbo: FST</td> 
   <td>1.211</td> 
   <td>8244</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Dubbo: kyro</td> 
   <td>1.182</td> 
   <td>8444</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Dubbo: dubbo serialization</td> 
   <td>1.43</td> 
   <td>6982</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Dubbo: hessian2</td> 
   <td>1.49</td> 
   <td>6701</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Dubbo: fastjson</td> 
   <td>1.572</td> 
   <td>6352</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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[![no image found][no image found 2]][no image found 2]

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