有位读者问了，我这么一个问题：
不管是 RPC 或者 HTTP，只要传输的内容是「对象」，要想在接收方还原出一摸一样的「对象」，那就需要序列化和反序列化。
那什么是序列化和反序列化呢？
RPC 能帮助我们的应用透明地完成远程调用，即调用其他服务器的函数就像调用本地方法一样。发起调用请求的那一方叫做调用方，被调用的一方叫做服务提供方。
调用方和服务提供方一般是不同的服务器，所以就需要通过网络来传输数据，并且 RPC 常用于业务系统之间的数据交互，需要保证其可靠性，所以 RPC 一般默认采用 TCP 协议来传输。同时， HTTP 协议也是建立在 TCP 之上的。
网络传输的数据必须是二进制数据，但调用方请求的出入参数都是对象，而对象是肯定没法直接在网络中传输的，需要提前把「对象转成二进制数据」进行网络传输，这个转换过程就做序列化。相反，服务提供方收到网络数据后，需要将「二进制数据转成对象」，这个转换过程就叫做反序列化。
总结来说，序列化就是将对象转换成二进制数据的过程，以方便传输或存储。而反序列就是将二进制转换为对象的过程。
为什么 RPC 经常提到序列化呢？
因为网络传输的数据必须是二进制数据，所以在 RPC 调用中，对入参对象与返回值对象进行序列化与反序列化是一个必须的过程。
HTTP 什么时候需要序列化呢？
举个例子。
当客户端和服务端交互的数据是 JSON，这时候发送方需要将 JSON 对象转换成二进制数据发送到网络，接收方需要将接收到的二进制数据转换成 JSON 对象。
说了，这么多概念，接下来跟大家说说有哪些常用的序列化方式？
JDK 原生序列化
Java 语言中 JDK 就自带有序列化的方式，举个 JDK 序列化的例子。
注意，这个例子是将 Student 对象保存到文件，保存到文件的数据是二进制数据，所以并不是说序列化只用在网络传输场景里，只要是保存数据的场景只能是二进制数据时，就需要用序列化。
import java.io.*; public class Student implements Serializable { //学号 private int no; //姓名 private String name; public int getNo() { return no; } public void setNo(int no) { this.no = no; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } @Override public String toString() { return "Student{" + "no=" + no + ", name='" + name + '\'' + '}'; } public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException { String basePath = "/root"; FileOutputStream fos = new FileOutputStream(basePath + "student.dat"); //初始化一个学生对象 Student student = new Student(); student.setNo(1); student.setName("xiaolin"); //将学生对象序列化到文件里 ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos); oos.writeObject(student); oos.flush(); oos.close(); //读取文件中的二进制数据，并将数据反序列化为学生对象 FileInputStream fis = new FileInputStream(basePath + "student.dat"); ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis); Student deStudent = (Student) ois.readObject(); ois.close(); System.out.println(deStudent); } }从上面的代码，我们可以知道：
JDK 自带的序列化具体的实现是由 ObjectOutputStream 完成的；
而反序列化的具体实现是由 ObjectInputStream 完成的。
既然序列化是将对象转换为二进制数据，那序列化的过程的二进制数据肯定是有某种固定的格式。
比如 JDK 自带的序列化的过程如下图：
序列化过程就是在读取对象数据的时候，不断加入一些特殊分隔符，这些特殊分隔符用于在反序列化过程中截断用。
头部数据用来声明序列化协议、序列化版本，用于高低版本向后兼容；
对象数据主要包括类名、签名、属性名、属性类型及属性值，当然还有开头结尾等数据，除了属性值属于真正的对象值，其他都是为了反序列化用的元数据
存在对象引用、继承的情况下，就是递归遍历“写对象”逻辑
所以，从这个例子我们可以知道，任何一种序列化的方式，其核心思想就要设计一套将对象转换成某种特定格式的二进制数据，接着反序列化的时候，就能根据规则从二进制数据解析出对象。
这么看，序列化其实就是一种协议，序列化方和反序列化方都要遵循相同的规则，否则就无法得到正常的数据。
不过，JDK 原生序列化缺陷就是不能跨语言，只能在 Java 生态里使用。
JSON
JSON 数据的格式相信大家都很熟悉了吧，在 Web 应用里特别常见，通常后端和前端的耦合就是 JSON 数据。
JSON 是典型的 Key-Value 方式，没有数据类型。很多语言都实现了 JSON 序列化的第三库，所以 JSON 序列化的方式可以跨语言。
比如，Java 语言中常用的 JSON 第三方类库有：
Gson: 谷歌开发的 JSON 库，功能十分全面。
FastJson: 阿里巴巴开发的 JSON 库，性能十分优秀。
Jackson: 社区十分活跃且更新速度很快。
我这里说个 C++ 的 JSON 第三方库：JSON for Modern C++。
使用起来很方便，仅需要包含一个头文件“json.hpp”，没有外部依赖，也不需要额外的安装、编译、链接工作，适合快速上手开发。
因为 JSON 是 Key-Value 形式，所以 JSON for Modern C++ 的操作和标准容器 map 一样，用关联数组的“[]”来添加任意数据。
这里贴几个例子：
// 给 JSON for Modern C++ 的 json 类取个别名 using json_t = nlohmann::json; // JSON对象 json_t j; // "age":18 j["age"] = 18; // "name":"xiaolin" j["name"] = "xiaolin"; // "gear":{"suits":"2099"} j["gear"]["suits"] = "2099"; // "jobs":["superhero"] j["jobs"] = {"superhero"}; vector<int> v = {1,2,3}; // "numbers":[1,2,3] j["numbers"] = v; map<string, int> m = {{"one", 1}, {"two", 2}}; // "kv":{"one":1,"two":2} j["kv"] = m;添加完 JSON 数据后，就可以调用成员函数 dump() 进行初始化，得到 JSON 文本形式，也就是 JSON 字符串：
cout << j.dump() << endl;反序列化也很简单，只要调用静态成员函数 parse() 就行，直接得到 JSON 对象：
// JSON文本，原始字符串 string jsonStr = R"({ "name": "xiaolin", "age" : 18 })"; // 从字符串反序列化 json_t j = json_t::parse(jsonStr); // 验证序列化是否正确 assert(j["age"] == 18); assert(j["name"] == "xiaolin");对于通常的应用来说，掌握了基本的序列化和反序列化就够用了，如果想要了解 JSON for Modern C++ 其他特性，可以去看它的 Github。
JSON 进行序列化存在的问题，因为 JSON 进行序列化的额外空间开销比较大，对于大数据量服务这意味着需要巨大的内存和磁盘开销，所以如果在传输数据量比较小的场景，就可以采用 JSON 序列化的方式。
ProtoBuffer
ProtoBuf 是由 Google 出品的，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 等语言。
Protobuf 使用的时候必须写一个 IDL（Interface description language）文件，在里面定义好数据结构，只有预先定义了的数据结构，才能被序列化和反序列化。
下面是一个简单的 IDl 文件格式：
syntax = "proto2"; // 使用第2版 package sample; // 定义名字空间 message Person { // 定义消息 required string name = 1; // required表示必须字段 required int32 id = 2; optional string email = 3; // optional字段可以没有 }写完 IDL 文件后，然后使用不同语言的 IDL 编译器，生成序列化工具类。
Protobuf 在 Github 有文档介绍了不同语言是怎么使用编译器生成序列化工具类了，我在这里就不介绍了。
这里贴 C++ 和 Java 语言使用 Protobuf 相关接口进行序列化和反序列化的例子。
C++ 进行序列化和反序列化的例子：
// 类型别名 using person_t = sample::Person; // 声明一个Protobuf对象 person_t p; // 设置每个字段的值 p.set_id(1); p.set_name("xiaolin"); p.set_email("xiaolincoding@163.com"); // 序列化到字符串 string enc; p.SerializeToString(&enc); // 反序列化 person_t p2; p2.ParseFromString(enc);Java 进行序列化和反序列化的例子：
/** * * // IDl 文件格式 * synax = "proto3"; * option java_package = "com.test"; * option java_outer_classname = "StudentProtobuf"; * * message StudentMsg { * //序号 * int32 no = 1; * //姓名 * string name = 2; * } * */ StudentProtobuf.StudentMsg.Builder builder = StudentProtobuf.StudentMsg.newBuilder(); builder.setNo(1); builder.setName("xiaolin"); //把student对象转化为byte数组 StudentProtobuf.StudentMsg msg = builder.build(); byte[] data = msg.toByteArray(); //把刚才序列化出来的byte数组转化为student对象 StudentProtobuf.StudentMsg deStudent = StudentProtobuf.StudentMsg.parseFrom(data); System.out.println(deStudent);现在很多大厂都在使用 Protobuf，而且 gRPC 就是基于 Protobuf 来做的序列化。
抽象工厂模式（了解）)
