序列化：对象怎么在网络中传输？

上一讲我讲解了在 RPC 框架中，如何设计可扩展的、向后兼容的协议，其关键点就是利用好 Header 中的扩展字段以及 Payload 中的扩展字段，通过扩展字段向后兼容。
那么承接上一讲的一个重点，今天我会讲解下 RPC 框架中的序列化。要知道，在不同的场景下合理地选择序列化方式，对提升 RPC 框架整体的稳定性和性能是至关重要的。
为什么需要序列化？
首先，我们得知道什么是序列化与反序列化。我们先回顾下 第 01 讲 介绍过的 RPC 原理的内容，在描述 RPC 通信流程的时候我说过：
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。对象是不能直接在网络中传输的，所以我们需要提前把它转成可传输的二进制，并且要求转换算法是可逆的，这个过程我们一般叫做 序列化。 这时，服务提供方就可以正确地从二进制数据中分割出不同的请求，同时根据请求类型和序列化类型，把二进制的消息体逆向还原成请求对象，这个过程我们称之为 反序列化。这两个过程如下图所示：

总结来说，序列化就是将对象转换成二进制数据的过程，而反序列就是反过来将二进制转换为对象的过程。那么 RPC 框架为什么需要序列化呢？还是请你回想下 RPC 的通信流程：

不妨借用个例子帮助你理解：比如发快递，我们要发一个需要自行组装的物件。发件人发之前，会把物件拆开装箱，这就好比序列化；这时候快递员来了，不能磕碰呀，那就要打包，这就好比将序列化后的数据进行编码，封装成一个固定格式的协议；过了两天，收件人收到包裹了，就会拆箱将物件拼接好，这就好比是协议解码和反序列化。
所以现在你清楚了吗？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。
有哪些常用的序列化？
那这么看来，你会不会觉得这个过程很简单呢？实则不然，很复杂。我们可以先看看都有哪些常用的序列化，下面我来简单地介绍下几种常用的序列化方式。
JDK 原生序列化
如果你会使用 Java 语言开发，那么你一定知道 JDK 原生的序列化，下面是 JDK 序列化的一个例子：
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 home = System.getProperty("user.home");
String basePath = home + "/Desktop";
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(basePath + "student.dat");

    Student student = new Student();
    student.setNo(100);
    student.setName("TEST_STUDENT");

    ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos);
    oos.writeObject(student);
    oos.flush();
    oos.close();

    FileInputStream fis = new FileInputStream(basePath + "student.dat");
    ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis);
    Student deStudent = (Student) ois.readObject();
    ois.close();

    System.out.println(deStudent);
}

}
我们可以看到，JDK 自带的序列化机制对使用者而言是非常简单的。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。
那么 JDK 的序列化过程是怎样完成的呢？我们看下下面这张图：
序列化过程就是在读取对象数据的时候不断加入特殊分隔符，这些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
实际上任何一种序列化框架，核心思想就是设计一种序列化协议，将对象的类型、属性类型、属性值一一按照固定的格式写到二进制字节流中来完成序列化，再按照固定的格式一一读出对象的类型、属性类型、属性值，通过这些信息重新创建出一个新的对象，来完成反序列化。
JSON
JSON 可能是我们最熟悉的一种序列化格式了，JSON 是典型的 Key-Value 方式，没有数据类型，是一种文本型序列化框架，JSON 的具体格式和特性，网上相关的资料非常多，这里就不再介绍了。
他在应用上还是很广泛的，无论是前台 Web 用 Ajax 调用、用磁盘存储文本类型的数据，还是基于 HTTP 协议的 RPC 框架通信，都会选择 JSON 格式。但用 JSON 进行序列化有这样两个问题，你需要格外注意：
● 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；
● JSON 没有类型，但像 Java 这种强类型语言，需要通过反射统一解决，所以性能不会太好。
所以如果 RPC 框架选用 JSON 序列化，服务提供者与服务调用者之间传输的数据量要相对较小，否则将严重影响性能。
Hessian
Hessian 是动态类型、二进制、紧凑的，并且可跨语言移植的一种序列化框架。Hessian 协议要比 JDK、JSON 更加紧凑，性能上要比 JDK、JSON 序列化高效很多，而且生成的字节数也更小。代码示例如下：