将对象转换为字节数组，方便在网络中进行对象的传输。在网络通信中，不同的计算机进行相互通信主要的方式就是将数据流从一台机器传输给另外一台计算机，常见的传输协议包括了TCP,UDP,HTTP等，网络io的方式主要包括有了aio，bio，nio三种方式。

当客户端将需要请求的数据封装好了之后就需要进行转换为二进制格式再转换为流进行传输，当服务端接收到流之后再将数据解析为二进制格式的内容，再按照约定好的协议进行处理解析。最常见的场景就是rpc远程调用的时候，对发送数据和接收数据时候的处理。

下边我们来一一介绍一下现在比较常见的几款序列化技术框架。

jdk自身便带有序列化的功能，Java序列化API允许我们将一个对象转换为流，并通过网络发送，或将其存入文件或数据库以便未来使用，反序列化则是将对象流转换为实际程序中使用的Java对象的过程。

先来看看实际的代码案例

首先我们创建一个基础的测试Person类

如果某些特殊字段不希望被序列化该如何处理？

这里面如果有相应的属性不希望被序列化操作的话，可以使用transient关键字进行修饰，例如希望tel属性不希望被序列化，可以改成这样：

这样的话，该对象在反序列化出来结果之后，相应的属性就会为null值。

序列化操作时，系统会把当前类声明的serialVersionUID写入到序列化文件中，用于反序列化时系统会去检测文件中的serialVersionUID，判断它是否与当前类的

serialVersionUID一致，如果一致就说明序列化类的版本与当前类版本是一样的，可以反序列化成功，否则失败。

当实现当前类没有显式地定义一个serialVersionUID变量时候，Java序列化机制会根据编译的Class自动生成一个serialVersionUID作序列化版本比较用，这种情况下，如果类信息进行修改，会导致反序列化时serialVersionUID与原先值无法match，反序列化失败。

通过jdk提升的序列化对其进行相应的序列化和反序列化的代码案例

这一缺点几乎是致命伤害，对于跨进程的服务调用，通常都需要考虑到不同语言的相互调用时候的兼容性，而这一点对于jdk序列化操作来说却无法做到。这是因为jdk序列化操作时是使用了java语言内部的私有协议，在对其他语言进行反序列化的时候会有严重的阻碍。

2.序列化之后的码流过大

jdk进行序列化编码之后产生的字节数组过大，占用的存储内存空间也较高，这就导致了相应的流在网络传输的时候带宽占用较高，性能相比较为低下的情况。

Hessian是一款支持多种语言进行序列化操作的框架技术，同时在进行序列化之后产生的码流也较小，处理数据的性能方面远超于java内置的jdk序列化方式。

AbstractSerializer是Hessian里面的核心序列化类，当我们仔细查看源码的时候就会发现hessian提供了许多种序列化和反序列化的类进行不同类型数据的处理。（我使用的是hessian4.0，因此相应的类会多很多）

在SerializerFactory里面有getSerializer和getDefaultSerializer的函数，专门用于提取这些序列化和反序列化的工具类，这样可以避免在使用该工具类的时候又要重新实例化，这些工具类都会被存储到不同的ConcurrentHashMap里面去。

ps：对于hessian3.0时候的Serializer/Derializer实现功能没有考虑到对于异常信息进行序列化处理，因此如果遇到相应问题的朋友可以考虑将hessian的版本提升到3.1.5以上。

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，它的性能在各个方面都比hessian2要优秀些，因此dubbo后期也开始渐渐引入了使用Kryo进行序列化的方式。

对于kryo的使用，我们来看看相应代码：

首先我们引入相应的依赖：

然后就是基础的序列化和反序列化代码操作了

这里我们需要注意，Kryo不支持没有无参构造函数的对象进行反序列化，因此如果某个对象希望使用Kryo来进行序列化操作的话，需要有相应的无参构造函数才可以。

由于Kryo不是线程安全，因此当我们希望使用Kryo构建的工具类时候，需要在实例化的时候注意线程安全的问题。代码案例：

XStream实现对象的序列化

在使用XStream进行序列化技术的实现过程中，类中的字符串组成了 XML 中的元素内容，而且该对象还不需要实现 Serializable 接口。XStream不关心被序列化/反序列化的类字段的可见性，该对象也不需要有getter/setter方法和默认的构造函数。

通过使用XStream来对对象进行序列化和反序列化操作：

google protobuf是一个灵活的、高效的用于序列化数据的协议。相比较XML和JSON格式，protobuf更小、更快、更便捷。google protobuf是跨语言的，并且自带了一个编译器(protoc)，只需要用它进行编译，可以编译成Java、python、C++、C#、Go等代码，然后就可以直接使用，不需要再写其他代码，自带有解析的代码。

protobuf相对于kryo来说具有更加高效的性能和灵活性，能够在实际使用中，当对象序列化之后新增了字段，在反序列化出来的时候依旧可以正常使用。（这一点kryo无法支持）

目前已有的序列化框架还有很多在文中没有提到，日后假若在开发中遇到的时候可以适当的进行归纳总结，比对各种不同的序列化框架之间的特点。

网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协议，网络 IO ，主要有 bio 、 nio 、 aio 三种方式，所有的分布式应用通讯都基于这个原理而实现，只是为了应用的易用，各种语言通常都会提供一些更为贴近应用易用的应用层协议。

Binary-RPC 是一种和 RMI 类似的远程调用的协议，它和 RMI 的不同之处在于它以标准的二进制格式来定义请求的信息 ( 请求的对象、方法、参数等 ) ，这样的好处是什么呢，就是在跨语言通讯的时候也可以使用。

来看下 Binary -RPC 协议的一次远程通信过程：

1 、客户端发起请求，按照 Binary -RPC 协议将请求信息进行填充；

2 、填充完毕后将二进制格式文件转化为流，通过传输协议进行传输；

3 、接收到在接收到流后转换为二进制格式文件，按照 Binary -RPC 协议获取请求的信息并进行处理；

4 、处理完毕后将结果按照 Binary -RPC 协议写入二进制格式文件中并返回。

1 、传输的标准格式是？

2 、怎么样将请求转化为传输的流？

3 、怎么接收和处理流？

    通过监听的端口获取到请求的流，转化为二进制文件，根据协议获取请求的信息，进行处理并将结果写入 XML 中返回。

1 、是基于什么协议实现的？

3 、怎么将请求转化为符合协议的格式的？

Hessian 通过其自定义的串行化机制将请求信息进行序列化，产生二进制流。

4 、使用什么传输协议传输？

5 、响应端基于什么机制来接收请求？

6 、怎么将流还原为传输格式的？

Hessian 根据其私有的串行化机制来将请求信息进行反序列化，传递给使用者时已是相应的请求信息对象了。

7 、处理完毕后怎么回应？

1. 分析输出结果可见Hessian序列化对象通过Http的方式传输，并成功反序列化。

   写在最后：Hessian的相关资料网上还是比较少，而且例子不尽相同，而且  错误之处清晰可见（仔细阅读方可一览无余）,本文从Hessian的RPC使用和Hessian序列化和反序列化对象两个方面提供了示例，完整示例下载地址可见本文附件：HessionRPC示例（Eclipse

   一次不太愉快的Hessian体验使得对RPC的理解更加深刻，无论何种框架，对象的序列化和反序列化，数据的传输协议都是实现RPC的工作重点。