Dubbo 面试必问：默认序列化框架及你知道的选择！

默认使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？

引言

大家好！我是都叫我闫工，今天我们要聊一个既熟悉又陌生的话题——Dubbo 的序列化框架。说到序列化，很多人可能会想到 Hessian、FST、Kryo 这些名词，但具体到 Dubbo 默认使用哪一个，以及为什么选择它，可能不是每个人都清楚。

在开始之前，我想先抛出一个问题：Dubbo 的默认序列化框架是什么？如果大家不知道答案，没关系，看完这篇文章，你一定会恍然大悟！

第一部分：什么是序列化？

首先，我们需要明确什么是序列化。简单来说，序列化就是将对象转换为字节流的过程。在分布式系统中，比如 Dubbo，服务提供者和消费者之间的通信需要通过网络传输数据，而这些数据通常以字节流的形式进行传输。

举个例子，假设有一个 User 对象，包含 name、age 和 email 等字段，当这个对象需要从服务提供者发送到消费者时，就需要将其序列化为字节流。反之，消费者接收到字节流后，还需要将这些字节流反序列化回 User 对象。

第二部分：Dubbo 的默认序列化框架——Hessian

好了，现在我们回到正题，Dubbo 的默认序列化框架是什么？答案是 Hessian！

1. 为什么选择 Hessian？

Hessian 是一种高效的 Java 序列化框架，它最初由 Caucho 推出。Dubbo 之所以选择 Hessian 作为默认序列化框架，主要有以下几个原因：

• 性能优秀：Hessian 在序列化和反序列化的速度上表现非常出色。
• 压缩率高：Hessian 对数据的压缩效果很好，能够有效减少网络传输的数据量。
• 支持远程调用：Hessian 是为远程方法调用（RMI）设计的，天然适合 Dubbo 这样的 RPC 框架。

2. Hessian 的配置

在 Dubbo 中，默认使用 Hessian 序列化框架是不需要额外配置的。但如果你对性能有更高的要求，或者需要自定义一些行为，可以通过以下方式配置：

<dubbo:serviceinterface="com.example.DemoService"ref="demoServiceImpl"><dubbo:serialization><entrykey="hessian2"value=""/></dubbo:serialization></dubbo:service>

当然，你也可以通过编程的方式进行配置：

DubboSerializationdubboSerialization=newDubboSerialization();// 配置 Hessian 2dubboSerialization.setHessian2(true);

第三部分：你知道的还有哪些序列化框架？

除了默认的 Hessian，Dubbo 还支持其他几种常用的序列化框架。接下来，我们将逐一介绍这些框架，并分析它们的特点和适用场景。

1. Java 原生序列化

Java 提供了内置的序列化机制，通过实现Serializable接口来实现对象的序列化。虽然简单易用，但 Java 的原生序列化存在一些问题：

• 性能较差：相较于其他序列化框架，Java 原生序列化的速度较慢。
• 数据体积大：序列化后的数据体积较大，增加了网络传输的开销。

不过，在某些情况下，Java 原生序列化仍然是一个不错的选择。例如，当你需要兼容性较高的时候，Java 的原生序列化可以保证不同版本之间的兼容性。

2. FST（Fast Serializer）

FST 是一个高性能的 Java 序列化框架，它的设计目标是尽可能快地进行序列化和反序列化。FST 的特点包括：

• 速度快：FST 的性能比 Hessian 和 Kryo 更高。
• 压缩率高：FST 对数据的压缩效果非常出色。

在 Dubbo 中使用 FST 也非常简单，只需要在配置文件中指定即可：

<dubbo:serviceinterface="com.example.DemoService"ref="demoServiceImpl"><dubbo:serialization><entrykey="fst"value=""/></dubbo:serialization></dubbo:service>

3. Kryo

Kryo 是一个非常轻量级的序列化框架，它的设计目标是提供高效的序列化和反序列化性能。Kryo 的特点包括：

• 速度快：Kryo 在序列化和反序列化的速度上表现非常出色。
• 易于使用：Kryo 的 API 非常简洁易用。

在 Dubbo 中使用 Kryo 也非常简单，只需要在配置文件中指定即可：

<dubbo:serviceinterface="com.example.DemoService"ref="demoServiceImpl"><dubbo:serialization><entrykey="kryo"value=""/></dubbo:serialization></dubbo:service>

4. JSON

JSON 是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于前后端交互。在 Dubbo 中使用 JSON 进行序列化也有一些优势：

• 跨语言支持：JSON 是一种与语言无关的格式，适合需要支持多种语言的场景。
• 可读性高：JSON 的数据格式非常易于阅读和调试。

不过，JSON 的缺点也非常明显，例如数据体积较大，序列化和反序列化的速度相对较慢。因此，在性能要求较高的场景下，JSON 可能不是最佳选择。

在 Dubbo 中使用 JSON 也非常简单，只需要在配置文件中指定即可：

<dubbo:serviceinterface="com.example.DemoService"ref="demoServiceImpl"><dubbo:serialization><entrykey="json"value=""/></dubbo:serialization></dubbo:service>

5. Protobuf

Protobuf 是 Google 开发的一种序列化框架，广泛应用于高性能、大规模分布式系统中。Protobuf 的特点包括：

• 性能优异：Protobuf 在序列化和反序列化的速度上表现非常出色。
• 数据体积小：Protobuf 对数据的压缩效果非常出色。

不过，Protobuf 的缺点是需要定义 .proto 文件，并且需要通过编译器生成相应的 Java 代码。这在一定程度上增加了开发的复杂性。

在 Dubbo 中使用 Protobuf 也非常简单，只需要在配置文件中指定即可：

<dubbo:serviceinterface="com.example.DemoService"ref="demoServiceImpl"><dubbo:serialization><entrykey="protobuf"value=""/></dubbo:serialization></dubbo:service>

6. Dubbo 自定义序列化

除了以上几种常见的序列化框架，Dubbo 还允许用户自定义序列化框架。如果你有特殊的需求，比如需要支持某种特定的格式，或者需要对序列化过程进行定制化的处理，可以实现Serialization接口，并在配置文件中指定即可。

例如，假设我们有一个自定义的序列化框架 MySerialization，那么在 Dubbo 中的配置如下：

<dubbo:serviceinterface="com.example.DemoService"ref="demoServiceImpl"><dubbo:serialization><entrykey="my_serialization"value=""/></dubbo:serialization></dubbo:service>

当然，这只是配置部分，具体实现需要自己完成。

第四部分：如何选择合适的序列化框架？

在实际应用中，选择合适的序列化框架是一个需要权衡的过程。以下是一些选择时需要考虑的因素：

1. 性能要求

如果你的应用对性能有较高的要求，那么 Hessian、FST 和 Kryo 可能是更好的选择。

2. 数据格式的可读性

如果你需要序列化的数据具有良好的可读性，那么 JSON 是一个不错的选择。

3. 跨语言支持

如果你需要支持多种语言，那么 JSON 或 Protobuf 是更好的选择。

4. 兼容性

如果你的应用需要兼容旧版本的数据格式，那么 Java 原生序列化可能是一个更好的选择。

第五部分：总结

在本文中，我们介绍了 Dubbo 中常用的几种序列化框架，并分析了它们的特点和适用场景。希望这些内容能够帮助你在实际应用中选择合适的序列化框架。

需要注意的是，序列化框架的选择不仅仅是一个技术问题，还需要结合具体的应用场景和需求来进行权衡。在实际开发中，建议根据具体的性能测试结果来选择最适合自己应用场景的序列化框架。

答案
在 Dubbo 中，默认使用的序列化方式是 Hessian 2，但用户可以根据需要选择其他序列化方式如 FST、Kryo 等以优化性能或适应不同需求。最终选择应基于具体的应用场景和性能测试结果。

在Dubbo中，默认的序列化方式是Hessian 2，但开发者可以根据实际需求选择其他序列化框架。以下是常用的几种序列化框架及其特点：

1. Hessian：默认的选择，适合大多数场景，提供良好的性能和可读性。
2. FST：高性能且压缩率高，适用于对速度要求较高的情况。
3. Kryo：轻量级，API简洁，速度快。
4. JSON：跨语言支持好，但数据体积较大，适合前后端交互。
5. Protobuf：性能优异，数据体积小，但需要定义.proto文件。
6. 自定义序列化：允许用户根据特殊需求实现自定义的序列化方式。

选择合适的序列化框架时应考虑以下因素：

• 性能要求：Hessian、FST和Kryo适合高性能场景。
• 数据格式可读性：JSON适合需要可读性的场景。
• 跨语言支持：JSON或Protobuf更适合多语言环境。
• 兼容性：Java原生序列化适用于旧版本兼容。

最终选择应根据具体应用场景和性能测试结果来决定，以优化系统表现和适应不同需求。

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