JDK序列化原理问题之Fury如何实现与JDK序列化100%兼容的如何解决

简介: JDK序列化原理问题之Fury如何实现与JDK序列化100%兼容的如何解决

问题一:Fury是如何实现与JDK序列化100%兼容的?


Fury是如何实现与JDK序列化100%兼容的?


参考回答:

Fury通过模拟JDK序列化的过程,但使用Fury内置的JIT序列化器进行加速和减少序列化结果大小。它实现了JDK的writeObject/readObject/readObjectNoData/writeReplace/readResolve等自定义序列化行为,保证了与JDK序列化的一致性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654750


问题二:Fury在处理writeReplace/readResolve方法时有哪些改进?


Fury在处理writeReplace/readResolve方法时有哪些改进?


参考回答:

Fury在处理writeReplace/readResolve方法时,完整实现了与JDK相同的replace/resolve行为,即使在writeReplace方法返回相同类型不同引用的对象时,也能正常序列化,不会出现栈溢出问题。同时,当返回对象类型与原始对象类型不同时,Fury能够避免写入原始对象的类名称,减少序列化的结果大小。


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问题三:Fury中的如下分别负责什么?


Fury中的ReplaceResolveSerializer和ObjectStreamSerializer分别负责什么?


参考回答:

ReplaceResolveSerializer负责处理writeReplace/readResolve自定义序列化,完整实现了JDK的replace/resolve行为。而ObjectStreamSerializer则实现了JDK的writeObject/readObject/readObjectNoData/registerValidation行为,保证与JDK序列化行为的一致性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654752


问题四:Fury如何保证序列化类型的前后兼容性?


Fury如何保证序列化类型的前后兼容性?


参考回答:

Fury通过使用CompatibleSerializer来序列化字段数据,在读写端类型不一致的情况下也能正确反序列化。它实现了PutField/GetField的子类,保证了实际序列化逻辑可以转发给Fury,从而保证了类型的前后兼容性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/654753


问题五:Fury在序列化器初始化部分和执行部分做了哪些工作?


Fury在序列化器初始化部分和执行部分做了哪些工作?


参考回答:

在初始化部分,Fury会获取对象的无参数构造函数,并遍历对象层次结构,创建每个class的JITCompatibleSerializer/CompatibleSerializer等。

在执行部分,它会遍历对象类层次结构,依次序列化每个类型的字段数据。

对于定义了writeObject方法的类型,Fury会缓存序列化上下文并调用writeObject方法;对于未定义writeObject方法的类型,则直接调用JITCompatibleSerializer进行序列化。


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问题六:Fury与JDK/Kryo/Hessian在性能上相比如何?


Fury与JDK/Kryo/Hessian在性能上相比如何?


参考回答:

在完整实现JDK自定义序列化后,Fury在任意场景下都不再调用JDK序列化。

相比Kryo,Fury有10倍的性能提升;

相比Hessian等框架,也有3倍的性能提升。

Fury是业界唯一一个能够跟JDK序列化保持100%兼容性和正确性的框架。


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