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Java代碼final int testCount = 1000 * 500;final MessageProtos.Message protoObj = getProtobufBean();final MessagePojo pojoOBj = getPojoBean();// Serializable測(cè)試testTemplate(new TestCallback() {public String getName() {return "Serializable Test";}@Overridepublic byte[] writeObject(Object source) {try {ByteArrayOutputStream bout = new ByteArrayOutputStream();ObjectOutputStream output = new ObjectOutputStream(bout);output.writeObject(source);return bout.toByteArray();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}@Overridepublic Object readObject(byte[] bytes) {try {ByteArrayInputStream bin = new ByteArrayInputStream(bytes);ObjectInputStream input = new ObjectInputStream(bin);return input.readObject();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}}, pojoOBj, testCount);// protobuf測(cè)試testTemplate(new TestCallback() {public String getName() {return "protobuf test";}@Overridepublic byte[] writeObject(Object source) {if (source instanceof MessageProtos.Message) {MessageProtos.Message message = (MessageProtos.Message) source;return message.toByteArray();}return null;}@Overridepublic Object readObject(byte[] bytes) {try {return MessageProtos.Message.parseFrom(bytes);} catch (InvalidProtocolBufferException e) {e.printStackTrace();}return null;}}, protoObj, testCount);// json測(cè)試final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();final JavaType javaType = TypeFactory.type(pojoOBj.getClass());// JSON configuration not to serialize null fieldobjectMapper.getSerializationConfig().setSerializationInclusion(JsonSerialize.Inclusion.NON_NULL);// JSON configuration not to throw exception on empty bean classobjectMapper.getSerializationConfig().disable(SerializationConfig.Feature.FAIL_ON_EMPTY_BEANS);// JSON configuration for compatibilityobjectMapper.configure(Feature.ALLOW_UNQUOTED_FIELD_NAMES, true);objectMapper.configure(Feature.ALLOW_UNQUOTED_CONTROL_CHARS, true);testTemplate(new TestCallback() {public String getName() {return "Jackson Test";}@Overridepublic byte[] writeObject(Object source) {try {return objectMapper.writeValueAsBytes(source);} catch (JsonGenerationException e) {e.printStackTrace();} catch (JsonMappingException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}@Overridepublic Object readObject(byte[] bytes) {try {return objectMapper.readValue(bytes, 0, bytes.length, javaType);} catch (JsonParseException e) {e.printStackTrace();} catch (JsonMappingException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}}, pojoOBj, testCount);// Xstream測(cè)試final XStream xstream = new XStream();testTemplate(new TestCallback() {public String getName() {return "Xstream test";}@Overridepublic byte[] writeObject(Object source) {return xstream.toXML(source).getBytes();}@Overridepublic Object readObject(byte[] bytes) {return xstream.fromXML(new ByteArrayInputStream(bytes));}}, pojoOBj, testCount);2011年3月10號(hào)補(bǔ)充 =========================================================增加了hessian 3.1.5版本基于二進(jìn)制序列化的測(cè)試Xml代碼<dependency><groupId>com.caucho</groupId><artifactId>hessian</artifactId><version>3.1.5</version></dependency>測(cè)試了3種情況：hessian 2協(xié)議hessian 2協(xié)議 + deflat壓縮hessian 1協(xié)議測(cè)試代碼：Java代碼// hessian 2 with no deflattestTemplate(new TestCallback() {public String getName() {return "hessian 2 with no deflat";}@Overridepublic byte[] writeObject(Object source) {try {ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();Hessian2Output out = new Hessian2Output(bos);// out.startMessage();out.writeObject(source);// out.completeMessage();out.flush();return bos.toByteArray();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}@Overridepublic Object readObject(byte[] bytes) {try {ByteArrayInputStream bin = new ByteArrayInputStream(bytes);Hessian2Input in = new Hessian2Input(bin);// in.startMessage();Object obj = in.readObject();// in.completeMessage();return obj;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}}, pojoOBj, testCount);// hessian 2 with deflatfinal Deflation envelope = new Deflation();testTemplate(new TestCallback() {public String getName() {return "hessian 2 with deflat";}@Overridepublic byte[] writeObject(Object source) {try {ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();Hessian2Output out = new Hessian2Output(bos);out = envelope.wrap(out);out.writeObject(source);out.flush();out.close(); // 記得關(guān)閉return bos.toByteArray();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}@Overridepublic Object readObject(byte[] bytes) {try {ByteArrayInputStream bin = new ByteArrayInputStream(bytes);Hessian2Input in = new Hessian2Input(bin);in = envelope.unwrap(in);Object obj = in.readObject();in.close();return obj;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}}, pojoOBj, testCount);// hessian 1 with no deflattestTemplate(new TestCallback() {public String getName() {return "hessian 1 with no deflat";}@Overridepublic byte[] writeObject(Object source) {try {ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();HessianOutput out = new HessianOutput(bos);out.writeObject(source);out.flush();return bos.toByteArray();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}@Overridepublic Object readObject(byte[] bytes) {try {ByteArrayInputStream bin = new ByteArrayInputStream(bytes);HessianInput in = new HessianInput(bin);Object obj = in.readObject();in.close();return obj;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}}, pojoOBj, testCount);測(cè)試結(jié)果序列化數(shù)據(jù)對(duì)比bytes字節(jié)數(shù)對(duì)比具體的數(shù)字:protobufjacksonxstreamSerializablehessian2hessian2壓縮hessian1序列化(單位ns)11545421 92406 101892679410076629027反序列化(單位ns)13348743 117329 640273787118843237596bytes97311 664 824374283495protobuf 不管是處理時(shí)間上，還是空間占用上都優(yōu)于現(xiàn)有的其他序列化方式。內(nèi)存暫用是java 序列化的1/9，時(shí)間也是差了一個(gè)數(shù)量級(jí)，一次操作在1us左右。缺點(diǎn)：就是對(duì)象結(jié)構(gòu)體有限制，只適合于內(nèi)部系統(tǒng)使用。json格式在空間占用還是有一些優(yōu)勢(shì)，是java序列化的1/2.6。序列化和反序列化處理時(shí)間上差不多，也就在5us。當(dāng)然這次使用的jackson，如果使用普通的jsonlib可能沒有這樣好的性能，jsonlib估計(jì)跟java序列化差不多。xml相比于java序列化來說，空間占用上有點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，但不明顯。處理時(shí)間上比java序列化多了一個(gè)數(shù)量級(jí)，在100us左右。以前一種的java序列化，表現(xiàn)得有些失望hessian測(cè)試有點(diǎn)意外，具體序列化數(shù)據(jù)上還步入json。性能上也不如jackjson，輸?shù)帽容^徹底。hessian使用壓縮，雖然在字節(jié)上有20%以上的空間提升，但性能上差了4,5倍，典型的以時(shí)間換空間?？偟膩碚f還是google protobuf比較給力總結(jié)以后在內(nèi)部系統(tǒng)，數(shù)據(jù)cache存儲(chǔ)上可以考慮使用protobuf。跟外部系統(tǒng)交互上可以考慮使用json。有興趣的同學(xué)，可以研究一下google protobuf的marshall的方式:http://code.google.com/intl/zh/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html(###)