Dubbo 中的序列化
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，可以称之为多路复用的 TCP 长连接调用：
- 长连接：避免了每次调用新建 TCP 连接，提高了调用的响应速度
- 多路复用：单个 TCP 连接可交替传输多个请求和响应的消息，降低了连接的等待闲置时间，从而减少了同样并发数下的网络连接数，提高了系统吞吐量
Dubbo RPC 主要用于两个 Dubbo 系统之间的远程调用，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，是我们提升分布式系统性能的最关键因素之一。
Dubbo 中支持的序列化方式：
- dubbo 序列化：阿里尚未开发成熟的高效 java 序列化实现，阿里不建议在生产环境使用它
- hessian2 序列化：hessian 是一种跨语言的高效二进制序列化方式。但这里实际不是原生的 hessian2 序列化，而是阿里修改过的 hessian lite，它是 dubbo RPC 默认启用的序列化方式
- json 序列化：目前有两种实现，一种是采用的阿里的 fastjson 库，另一种是采用 dubbo 中自己实现的简单 json 库，但其实现都不是特别成熟，而且 json 这种文本序列化性能一般不如上面两种二进制序列化。
- java 序列化：主要是采用 JDK 自带的 Java 序列化实现，性能很不理想。
在通常情况下，这四种主要序列化方式的性能从上到下依次递减。对于 dubbo RPC 这种追求高性能的远程调用方式来说，实际上只有 1、2 两种高效序列化方式比较般配，而第 1 个 dubbo 序列化由于还不成熟，所以实际只剩下 2 可用，所以 dubbo RPC 默认采用 hessian2 序列化。
但 hessian 是一个比较老的序列化实现了，而且它是跨语言的，所以不是单独针对 Java 进行优化的。而 dubbo RPC 实际上完全是一种 Java to Java 的远程调用，其实没有必要采用跨语言的序列化方式（当然肯定也不排斥跨语言的序列化）。
最近几年，各种新的高效序列化方式层出不穷，不断刷新序列化性能的上限，最典型的包括：
- 专门针对 Java 语言的：Kryo，FST 等等
- 跨语言的：Protostuff，ProtoBuf，Thrift，Avro，MsgPack 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。
其中，Kryo 是一种非常成熟的序列化实现，已经在 Twitter、Groupon、Yahoo 以及多个著名开源项目（如 Hive、Storm）中广泛的使用。而 FST 是一种较新的序列化实现，目前还缺乏足够多的成熟使用案例。
在面向生产环境的应用中，目前更优先选择 Kryo。
启用kryo
在 Provider 和 Consumer 项目启用 Kryo 高速序列化功能，两个项目的配置方式相同
增加依赖
<dependency>
<groupId>de.javakaffee</groupId>
<artifactId>kryo-serializers</artifactId>
<version>0.42</version>
</dependency>
增加配置
补充——optimizer:配置实现类的路径，实体类实现高速序列化
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;
}
}
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[]
由于注册被序列化的类仅仅是出于性能优化的目的，所以即使你忘记注册某些类也没有关系。事实上，即使不注册任何类，Kryo 和 FST 的性能依然普遍优于 hessian 和 dubbo 序列化。
此时启动provider和consumer，访问报错
消费者加入相同的依赖
<dependency>
<groupId>de.javakaffee</groupId>
<artifactId>kryo-serializers</artifactId>
<version>0.42</version>
</dependency>
协议部分增加kryo
重新启动consumer
访问
为什么需要手动注册
当然，有人可能会问为什么不用配置文件来注册这些类？这是因为要注册的类往往数量较多，导致配置文件冗长；而且在没有好的 IDE 支持的情况下，配置文件的编写和重构都比 Java 类麻烦得多；最后，这些注册的类一般是不需要在项目编译打包后还需要做动态修改的。
另外，有人也会觉得手工注册被序列化的类是一种相对繁琐的工作，是不是可以用 annotation 来标注，然后系统来自动发现并注册。但这里 annotation 的局限是，它只能用来标注你可以修改的类，而很多序列化中引用的类很可能是你没法做修改的（比如第三方库或者 JDK 系统类或者其他项目的类）。另外，添加 annotation 毕竟稍微的“污染”了一下代码，使应用代码对框架增加了一点点的依赖性。
除了 annotation，我们还可以考虑用其它方式来自动注册被序列化的类，例如扫描类路径，自动发现实现 Serializable 接口（甚至包括 Externalizable）的类并将它们注册。当然，我们知道类路径上能找到 Serializable 类可能是非常多的，所以也可以考虑用 package 前缀之类来一定程度限定扫描范围。
当然，在自动注册机制中，特别需要考虑如何保证服务提供端和消费端都以同样的顺序（或者 ID）来注册类，避免错位，毕竟两端可被发现然后注册的类的数量可能都是不一样的。
无参构造函数和 Serializable 接口
如果被序列化的类中 不包含无参的构造函数，则在 Kryo 的序列化中，性能将会大打折扣，因为此时我们在底层将用 Java 的序列化来透明的取代 Kryo 序列化。所以，尽可能为每一个被序列化的类添加无参构造函数是一种最佳实践（当然一个 Java 类如果不自定义构造函数，默认就有无参构造函数）。
另外，Kryo 和 FST 都不需要被序列化类实现 Serializable 接口，但我们还是建议每个被序列化类都去实现 Serializable 接口，因为这样可以保持和 Java 序列化以及 dubbo 序列化的兼容性，另外也使我们未来采用上述某些自动注册机制带来可能。
附：序列化性能分析与测试
测试环境
- 两台独立服务器
- 4 核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2603 0 @ 1.80GHz
- 8G 内存
- 虚拟机之间网络通过百兆交换机
- CentOS 5
- JDK 7
- Tomcat 7
- JVM 参数
-server -Xms1g -Xmx1g -XX:PermSize=64M -XX:+UseConcMarkSweepGC
注意： 当然这个测试环境较有局限，故当前测试结果未必有非常权威的代表性
测试脚本
和 dubbo 自身的基准测试保持接近，10 个并发客户端持续不断发出请求：
- 传入嵌套复杂对象（但单个数据量很小），不做任何处理，原样返回
- 传入 50K 字符串，不做任何处理，原样返回（TODO：结果尚未列出）
进行 5 分钟性能测试。（引用 dubbo 自身测试的考虑：“主要考察序列化和网络 IO 的性能，因此服务端无任何业务逻辑。取 10 并发是考虑到 http 协议在高并发下对 CPU 的使用率较高可能会先达到瓶颈。”）
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）：
Dubbo RPC 中不同序列化响应时间和吞吐量对比
结论
就目前结果而言，我们可以看到不管从生成字节的大小，还是平均响应时间和平均 TPS，Kryo 和 FST 相比 Dubbo RPC 中原有的序列化方式都有非常显著的改进。
