作者:唐亚峰 | 出自:唐亚峰博客
上一章中,我们介绍了
JAVA
自带序列化,在java中我们如果需要序列化
只需要继承Serializable
接口就可以通过输入输出流
进行序列化
和反序列化
,但在提供简单调用的同时也存在很多问题,本章将会逐渐的介绍….
为了更好的掌握Netty
序列化相关知识,本章使用Netty
给我们提供的ObjectEncoder
与ObjectDecoder
对订单请求与应答消息进行序列化操作…
Java序列化的弱点
- 不支持跨语言,当我们进行跨应用之间的服务调用的时候如果另外一个应用使用PHP语言来开发,这个时候我们发送过去的序列化对象,别人是无法进行反序列化的因为其内部实现对于别人来说完全就是黑盒。
- 序列化效率低下,字节流过大,这个我们可以做一个实验,还是上一节中的OrderRequest类,我们分别用java的序列化和使用二进制编码来做一个对比
序列化后字节码对比
@Test
public void test1() throws IOException {
Order order = new Order(1, "Levin", "Netty Book", "130****1912", "China");
ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream os = new ObjectOutputStream(out);
os.writeObject(order);
os.flush();
System.out.println("JDK序列化后的长度: " + out.toByteArray().length);
os.close();
out.close();
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
buffer.put(order.getAddress().getBytes());
buffer.put(order.getPhoneNumber().getBytes());
buffer.put(order.getUserName().getBytes());
buffer.put(order.getProductName().getBytes());
buffer.flip();
byte[] result = new byte[buffer.remaining()];
buffer.get(result);
System.out.println("使用二进制序列化的长度:" + result.length);
}
JDK序列化后的长度: 285
使用二进制序列化的长度:31
JDK序列化
10000(1万)
次与1000000(百万)
次所使用时长
@Test
public void test2() {
ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
try {
long jdkTime = System.currentTimeMillis();
IntStream.range(1, 10000).forEach(id -> {
Order order = new Order(id, "Levin", "Netty Book", "130****1912", "China");
try {
ObjectOutputStream os = new ObjectOutputStream(out);
os.writeObject(order);
os.flush();
out.toByteArray();
os.close();
out.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("jdk序列化10000次耗时:" + (endTime - jdkTime));
System.out.println("--------------------------------------------------------------------------------");
long buffTime = System.currentTimeMillis();
IntStream.range(1, 1000000).forEach(id -> {
Order order = new Order(id, "Levin", "Netty Book", "130****1912", "China");
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
buffer.put(order.getAddress().getBytes());
buffer.put(order.getPhoneNumber().getBytes());
buffer.put(order.getUserName().getBytes());
buffer.put(order.getProductName().getBytes());
buffer.flip();
byte[] result = new byte[buffer.remaining()];
buffer.get(result);
});
System.out.println("ByteBuffer序列化1000000次耗时:" + (System.currentTimeMillis() - buffTime));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
jdk序列化10000次耗时:4085
--------------------------------------------------------------------------------
ByteBuffer序列化1000000次耗时:316
注意 从单个简单的对象序列化结果来看,JDK自带
的相比ByteBuffer
的性能来说惨不忍睹
,且相差百倍
的序列化次数所带来的时间,耗损,从test2
可以看到,百万次
的ByteBuffer
花费的时间远远低于1万次
的JDK序列化的时间
,更不用说对比Hession
,ProtoBuf
,Kryo
这些专门做序列化的组件……
Protobuf序列化的使用
Protobuf(以下简称PB)是google 的一种数据交换的格式,它独立于语言,独立于平台。google 提供了多种语言的实现:java、c#、c++、go 和 python,每一种实现都包含了相应语言的编译器以及库文件,由于它是一种二进制的格式,比使用 xml 进行数据交换快许多。可以把它用于分布式应用之间的数据通信或者异构环境下的数据交换。作为一种效率和兼容性都很优秀的二进制数据传输格式,可以用于诸如网络传输、配置文件、数据存储等诸多领域…..
我们先来使用Protobuf
进行序列化,他和XML
,JSON
一样都有自己的语法,xml
的后缀是.xml
,json
文件的后缀是.json
,Protobuf文件的后缀就是.proto
…..
Windows:点击https://image.battcn.com/article/images/20170911/netty/7/protoc-3.4.0-win32.zip下载protoc.exe
(本章代码附该工具
),编译出来的JAVA
文件需要与Maven
配置一致,否则容易出现错误…
Linux:克隆官方代码去make file
<dependency>
<groupId>com.google.protobuf</groupId>
<artifactId>protobuf-java</artifactId>
<version>3.4.0</version>
</dependency>
编写OrderProto.proto文件
package netty;
option java_package = "com.battcn.netty.proto";
option java_outer_classname = "OrderProto";
message OrderRequest{
required int32 orderId = 1;
required string userName = 2;
required string productName = 3;
required string phoneNumber = 4;
required string address = 5;
message OrderResponse{
required int32 orderId = 1;
required string respCode = 2;
required string desc = 3;
}
- option java_package生成出来的JAVA包名
- option java_outer_classname生成出来的类名
- message OrderRequest代表序列化的对象
- required int32表示JAVA中的int
protoc.exe ./OrderProto.proto --java_out=./
OrderServer
@Override
protected void initChannel(SocketChannel channel) throws Exception {
channel.pipeline().addLast(new ProtobufVarint32FrameDecoder());
channel.pipeline().addLast(new ProtobufDecoder(OrderProto.OrderRequest.getDefaultInstance()));
channel.pipeline().addLast(new ProtobufVarint32LengthFieldPrepender());
channel.pipeline().addLast(new ProtobufEncoder());
channel.pipeline().addLast(new OrderServerHandler());
}
重写initChannel
方法,相比ObjectEncoder
,使用Protobuf
相对复杂一点,需要配置ProtobufVarint32FrameDecoder
半包处理,随后添加ProtobufDecoder
解码器,告知Protobuf
需要对那个POJO
进行解码操作,否则从字节中我们是无法知道目标类型…
private static class OrderServerHandler extends ChannelHandlerAdapter {
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
OrderProto.OrderRequest request = (OrderProto.OrderRequest) msg;
System.out.println("Service Accept Client Order Request :[" + request + "]");
OrderProto.OrderResponse.Builder builder = OrderProto.OrderResponse.newBuilder();
builder.setOrderId(request.getOrderId());
builder.setRespCode("200");
builder.setDesc("Order Submit Successfully");
ctx.writeAndFlush(builder);
}
}
在订单服务处理器
中,获取POJO
需要调用Builder
进行构建,由于ProtobufDecoder
已经对消息进行解码操作,所以我们依旧只需要做一次强制类型转换即可,无需手工编码…
OrderClient
@Override
protected void initChannel(SocketChannel channel) throws Exception {
channel.pipeline().addLast(new ProtobufVarint32FrameDecoder());
channel.pipeline().addLast(new ProtobufDecoder(OrderProto.OrderResponse.getDefaultInstance()));
channel.pipeline().addLast(new ProtobufVarint32LengthFieldPrepender());
channel.pipeline().addLast(new ProtobufEncoder());
channel.pipeline().addLast(new OrderClientHandler());
}
基本与服务端的initChannel
一致,区别大概就是解码的对象不同了…..
@Override
public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
for (int i = 1; i <= 3; i++) {
OrderProto.OrderRequest.Builder request = OrderProto.OrderRequest.newBuilder();
request.setAddress("China");
request.setOrderId(i);
request.setPhoneNumber("130****1912");
request.setProductName("Netty Book");
request.setUserName("Levin");
ctx.write(request);
}
ctx.flush();
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
System.out.println("Receive Server Response :[" + msg + "]");
}
与上一章一样,将3条
数据打包发送到订单服务端
试验一把
分别启动
OrderServer
和OrderClient
,显示如下日志
绑定端口,同步等待成功......
Service Accept Client Order Request :[orderId: 1
userName: "Levin"
productName: "Netty Book"
phoneNumber: "130****1912"
address: "China"
Service Accept Client Order Request :[orderId: 2
userName: "Levin"
productName: "Netty Book"
phoneNumber: "130****1912"
address: "China"
Service Accept Client Order Request :[orderId: 3
userName: "Levin"
productName: "Netty Book"
phoneNumber: "130****1912"
address: "China"
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
Receive Server Response :[orderId: 1
respCode: "200"
desc: "Order Submit Successfully"
Receive Server Response :[orderId: 2
respCode: "200"
desc: "Order Submit Successfully"
Receive Server Response :[orderId: 3
respCode: "200"
desc: "Order Submit Successfully"
]
运行结果表明,我们基于Netty Protobuf
编解码开发订单程序是可以正确工作的,利用Protobuf
我们无需了解它的实现与细节的情况下就可以开发出跨语言的远程服务
调用与周边系统异构
系统进行通信对接……
注意事项
- ProtobufDecoder只负责解码,不支持半包导读,需要依赖能够处理半包导读的解码器
- ProtobufVarint32FrameDecoder 为 Netty 内置支持
- LengthFieldBasedFrameDecoder 通用半包解码器
- ByteToMessageDecoder 继承后需要自己处理半包消息,好处是灵活
– 说点什么
全文代码:https://git.oschina.net/battcn/battcn-netty/tree/master/Chapter7-1/battcn-netty-7-1-1