在Dubbo中使用高效的Java序列化（Kryo和FST）

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目录

• 序列化漫谈
• 启用Kryo和FST
• 注册被序列化类
• 无参构造函数和Serializable接口
• 序列化性能分析与测试
  • 测试环境
  • 测试脚本
  • Dubbo RPC中不同序列化生成字节大小比较
  • Dubbo RPC中不同序列化响应时间和吞吐量对比
• 未来

序列化漫谈

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，我喜欢称之为多路复用的TCP长连接调用，简单的说：

• 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系统之间作远程调用，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。

在dubbo RPC中，同时支持多种序列化方式，例如：

1. 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
2. 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
3. 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。
4. 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，但我认为它还是非常有前途的。

在面向生产环境的应用中，我建议目前更优先选择Kryo。

启用Kryo和FST

使用Kryo和FST非常简单，只需要在dubbo RPC的XML配置中添加一个属性即可：

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo"/>

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="fst"/>

注册被序列化类

要让Kryo和FST完全发挥出高性能，最好将那些需要被序列化的类注册到dubbo系统中，例如，我们可以实现如下回调接口：

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;
    }
}

然后在XML配置中添加：

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo" optimizer="com.alibaba.dubbo.demo.SerializationOptimizerImpl"/>

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。

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本来都不需要被序列化都类实现Serializable接口，但我们还是建议每个被序列化类都去实现它，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。

序列化性能分析与测试

本文我们主要讨论的是序列化，但在做性能分析和测试的时候我们并不单独处理每种序列化方式，而是把它们放到dubbo RPC中加以对比，因为这样更有现实意义。

测试环境

粗略如下：

• 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

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打到瓶颈。”）

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）：

序列化实现 请求字节数 响应字节数

Kryo	272	90
FST	288	96
Dubbo Serialization	430	186
Hessian	546	329
FastJson	461	218
Json	657	409
Java Serialization	963	630

Dubbo RPC中不同序列化响应时间和吞吐量对比

远程调用方式 平均响应时间 平均TPS（每秒事务数）

REST: Jetty + JSON	7.806	1280
REST: Jetty + JSON + GZIP	TODO	TODO
REST: Jetty + XML	TODO	TODO
REST: Jetty + XML + GZIP	TODO	TODO
REST: Tomcat + JSON	2.082	4796
REST: Netty + JSON	2.182	4576
Dubbo: FST	1.211	8244
Dubbo: kyro	1.182	8444
Dubbo: dubbo serialization	1.43	6982
Dubbo: hessian2	1.49	6701
Dubbo: fastjson	1.572	6352

测试总结

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。

未来

未来，当Kryo或者FST在dubbo中当应用足够成熟之后，我们很可能会将dubbo RPC的默认序列化从hessian2改为它们中间的某一个。

 

http://dangdangdotcom.github.io/dubbox/serialization.html