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learn.lianglianglee.com/专栏/Java并发编程实战/09 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化.md.html
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<title>09 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化.md.html</title>
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<div class="book-post">
<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>09 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化</h1>
<p>你好，我是刘超。</p>
<p>当前大部分后端服务都是基于微服务架构实现的。服务按照业务划分被拆分，实现了服务的解偶，但同时也带来了新的问题，不同业务之间通信需要通过接口实现调用。两个服务之间要共享一个数据对象，就需要从对象转换成二进制流，通过网络传输，传送到对方服务，再转换回对象，供服务方法调用。<strong>这个编码和解码过程我们称之为序列化与反序列化。</strong></p>
<p>在大量并发请求的情况下，如果序列化的速度慢，会导致请求响应时间增加；而序列化后的传输数据体积大，会导致网络吞吐量下降。所以一个优秀的序列化框架可以提高系统的整体性能。</p>
<p>我们知道，Java 提供了 RMI 框架可以实现服务与服务之间的接口暴露和调用，RMI 中对数据对象的序列化采用的是 Java 序列化。而目前主流的微服务框架却几乎没有用到 Java 序列化，SpringCloud 用的是 Json 序列化，Dubbo 虽然兼容了 Java 序列化，但默认使用的是 Hessian 序列化。这是为什么呢？</p>
<p>今天我们就来深入了解下 Java 序列化，再对比近两年比较火的 Protobuf 序列化，看看 Protobuf 是如何实现最优序列化的。</p>
<h2>Java 序列化</h2>
<p>在说缺陷之前，你先得知道什么是 Java 序列化以及它的实现原理。</p>
<p>Java 提供了一种序列化机制，这种机制能够将一个对象序列化为二进制形式（字节数组），用于写入磁盘或输出到网络，同时也能从网络或磁盘中读取字节数组，反序列化成对象，在程序中使用。</p>
<p><img src="assets/bd4bc4b2746f4b005ca26042412f4ee2.png" alt="img" /></p>
<p>JDK 提供的两个输入、输出流对象 ObjectInputStream 和 ObjectOutputStream，它们只能对实现了 Serializable 接口的类的对象进行反序列化和序列化。</p>
<p>ObjectOutputStream 的默认序列化方式，仅对对象的非 transient 的实例变量进行序列化，而不会序列化对象的 transient 的实例变量，也不会序列化静态变量。</p>
<p>在实现了 Serializable 接口的类的对象中，会生成一个 serialVersionUID 的版本号，这个版本号有什么用呢？它会在反序列化过程中来验证序列化对象是否加载了反序列化的类，如果是具有相同类名的不同版本号的类，在反序列化中是无法获取对象的。</p>
<p>具体实现序列化的是 writeObject 和 readObject，通常这两个方法是默认的，当然我们也可以在实现 Serializable 接口的类中对其进行重写，定制一套属于自己的序列化与反序列化机制。</p>
<p>另外，Java 序列化的类中还定义了两个重写方法：writeReplace() 和 readResolve()，前者是用来在序列化之前替换序列化对象的，后者是用来在反序列化之后对返回对象进行处理的。</p>
<h2>Java 序列化的缺陷</h2>
<p>如果你用过一些 RPC 通信框架，你就会发现这些框架很少使用 JDK 提供的序列化。其实不用和不好用多半是挂钩的，下面我们就一起来看看 JDK 默认的序列化到底存在着哪些缺陷。</p>
<h3>1. 无法跨语言</h3>
<p>现在的系统设计越来越多元化，很多系统都使用了多种语言来编写应用程序。比如，我们公司开发的一些大型游戏就使用了多种语言，C++ 写游戏服务，Java/Go 写周边服务，Python 写一些监控应用。</p>
<p>而 Java 序列化目前只适用基于 Java 语言实现的框架，其它语言大部分都没有使用 Java 的序列化框架，也没有实现 Java 序列化这套协议。因此，如果是两个基于不同语言编写的应用程序相互通信，则无法实现两个应用服务之间传输对象的序列化与反序列化。</p>
<h3>2. 易被攻击</h3>
<p>Java 官网安全编码指导方针中说明：“对不信任数据的反序列化，从本质上来说是危险的，应该予以避免”。可见 Java 序列化是不安全的。</p>
<p>我们知道对象是通过在 ObjectInputStream 上调用 readObject() 方法进行反序列化的，这个方法其实是一个神奇的构造器，它可以将类路径上几乎所有实现了 Serializable 接口的对象都实例化。</p>
<p>这也就意味着，在反序列化字节流的过程中，该方法可以执行任意类型的代码，这是非常危险的。</p>
<p>对于需要长时间进行反序列化的对象，不需要执行任何代码，也可以发起一次攻击。攻击者可以创建循环对象链，然后将序列化后的对象传输到程序中反序列化，这种情况会导致 hashCode 方法被调用次数呈次方爆发式增长, 从而引发栈溢出异常。例如下面这个案例就可以很好地说明。</p>
<pre><code>Set root = new HashSet();
Set s1 = root;
Set s2 = new HashSet();
for (int i = 0; i &lt; 100; i++) {
Set t1 = new HashSet();
Set t2 = new HashSet();
t1.add(&quot;foo&quot;); // 使 t2 不等于 t1
s1.add(t1);
s1.add(t2);
s2.add(t1);
s2.add(t2);
s1 = t1;
s2 = t2;
}
</code></pre>
<p>2015 年 FoxGlove Security 安全团队的 breenmachine 发布过一篇长博客，主要内容是：通过 Apache Commons Collections，Java 反序列化漏洞可以实现攻击。一度横扫了 WebLogic、WebSphere、JBoss、Jenkins、OpenNMS 的最新版，各大 Java Web Server 纷纷躺枪。</p>
<p>其实，Apache Commons Collections 就是一个第三方基础库，它扩展了 Java 标准库里的 Collection 结构，提供了很多强有力的数据结构类型，并且实现了各种集合工具类。</p>
<p>实现攻击的原理就是：Apache Commons Collections 允许链式的任意的类函数反射调用，攻击者通过“实现了 Java 序列化协议”的端口，把攻击代码上传到服务器上，再由 Apache Commons Collections 里的 TransformedMap 来执行。</p>
<p><strong>那么后来是如何解决这个漏洞的呢？</strong></p>
<p>很多序列化协议都制定了一套数据结构来保存和获取对象。例如，JSON 序列化、ProtocolBuf 等，它们只支持一些基本类型和数组数据类型，这样可以避免反序列化创建一些不确定的实例。虽然它们的设计简单，但足以满足当前大部分系统的数据传输需求。</p>
<p>我们也可以通过反序列化对象白名单来控制反序列化对象，可以重写 resolveClass 方法，并在该方法中校验对象名字。代码如下所示：</p>
<pre><code>@Override
protected Class resolveClass(ObjectStreamClass desc) throws IOException,ClassNotFoundException {
if (!desc.getName().equals(Bicycle.class.getName())) {
throw new InvalidClassException(
&quot;Unauthorized deserialization attempt&quot;, desc.getName());
}
return super.resolveClass(desc);
}
</code></pre>
<h3>3. 序列化后的流太大</h3>
<p>序列化后的二进制流大小能体现序列化的性能。序列化后的二进制数组越大，占用的存储空间就越多，存储硬件的成本就越高。如果我们是进行网络传输，则占用的带宽就更多，这时就会影响到系统的吞吐量。</p>
<p>Java 序列化中使用了 ObjectOutputStream 来实现对象转二进制编码，那么这种序列化机制实现的二进制编码完成的二进制数组大小，相比于 NIO 中的 ByteBuffer 实现的二进制编码完成的数组大小，有没有区别呢？</p>
<p>我们可以通过一个简单的例子来验证下：</p>
<pre><code>User user = new User();
user.setUserName(&quot;test&quot;);
user.setPassword(&quot;test&quot;);
ByteArrayOutputStream os =new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(os);
out.writeObject(user);
byte[] testByte = os.toByteArray();
System.out.print(&quot;ObjectOutputStream 字节编码长度：&quot; + testByte.length + &quot;\n&quot;);
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate( 2048);
byte[] userName = user.getUserName().getBytes();
byte[] password = user.getPassword().getBytes();
byteBuffer.putInt(userName.length);
byteBuffer.put(userName);
byteBuffer.putInt(password.length);
byteBuffer.put(password);
byteBuffer.flip();
byte[] bytes = new byte[byteBuffer.remaining()];
System.out.print(&quot;ByteBuffer 字节编码长度：&quot; + bytes.length+ &quot;\n&quot;);
</code></pre>
<p>运行结果：</p>
<pre><code>ObjectOutputStream 字节编码长度：99
ByteBuffer 字节编码长度：16
</code></pre>
<p>这里我们可以清楚地看到：Java 序列化实现的二进制编码完成的二进制数组大小，比 ByteBuffer 实现的二进制编码完成的二进制数组大小要大上几倍。因此，Java 序列后的流会变大，最终会影响到系统的吞吐量。</p>
<h3>4. 序列化性能太差</h3>
<p>序列化的速度也是体现序列化性能的重要指标，如果序列化的速度慢，就会影响网络通信的效率，从而增加系统的响应时间。我们再来通过上面这个例子，来对比下 Java 序列化与 NIO 中的 ByteBuffer 编码的性能：</p>
<pre><code> User user = new User();
user.setUserName(&quot;test&quot;);
user.setPassword(&quot;test&quot;);
long startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i=0; i&lt;1000; i++) {
ByteArrayOutputStream os =new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(os);
out.writeObject(user);
out.flush();
out.close();
byte[] testByte = os.toByteArray();
os.close();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.print(&quot;ObjectOutputStream 序列化时间：&quot; + (endTime - startTime) + &quot;\n&quot;);
long startTime1 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0; i&lt;1000; i++) {
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate( 2048);
byte[] userName = user.getUserName().getBytes();
byte[] password = user.getPassword().getBytes();
byteBuffer.putInt(userName.length);
byteBuffer.put(userName);
byteBuffer.putInt(password.length);
byteBuffer.put(password);
byteBuffer.flip();
byte[] bytes = new byte[byteBuffer.remaining()];
}
long endTime1 = System.currentTimeMillis();
System.out.print(&quot;ByteBuffer 序列化时间：&quot; + (endTime1 - startTime1)+ &quot;\n&quot;);
</code></pre>
<p>运行结果：</p>
<pre><code>ObjectOutputStream 序列化时间：29
ByteBuffer 序列化时间：6
</code></pre>
<p>通过以上案例，我们可以清楚地看到：Java 序列化中的编码耗时要比 ByteBuffer 长很多。</p>
<h2>使用 Protobuf 序列化替换 Java 序列化</h2>
<p>目前业内优秀的序列化框架有很多，而且大部分都避免了 Java 默认序列化的一些缺陷。例如，最近几年比较流行的 FastJson、Kryo、Protobuf、Hessian 等。<strong>我们完全可以找一种替换掉 Java 序列化，这里我推荐使用 Protobuf 序列化框架。</strong></p>
<p>Protobuf 是由 Google 推出且支持多语言的序列化框架，目前在主流网站上的序列化框架性能对比测试报告中，Protobuf 无论是编解码耗时，还是二进制流压缩大小，都名列前茅。</p>
<p>Protobuf 以一个 .proto 后缀的文件为基础，这个文件描述了字段以及字段类型，通过工具可以生成不同语言的数据结构文件。在序列化该数据对象的时候，Protobuf 通过.proto 文件描述来生成 Protocol Buffers 格式的编码。</p>
<p><strong>这里拓展一点，我来讲下什么是 Protocol Buffers 存储格式以及它的实现原理。</strong></p>
<p>Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式。它使用 T-L-V（标识 - 长度 - 字段值）的数据格式来存储数据，T 代表字段的正数序列 (tag)，Protocol Buffers 将对象中的每个字段和正数序列对应起来，对应关系的信息是由生成的代码来保证的。在序列化的时候用整数值来代替字段名称，于是传输流量就可以大幅缩减；L 代表 Value 的字节长度，一般也只占一个字节；V 则代表字段值经过编码后的值。这种数据格式不需要分隔符，也不需要空格，同时减少了冗余字段名。</p>
<p>Protobuf 定义了一套自己的编码方式，几乎可以映射 Java/Python 等语言的所有基础数据类型。不同的编码方式对应不同的数据类型，还能采用不同的存储格式。如下图所示：</p>
<p><img src="assets/ec0ebe4f622e9edcd9de86cb92f15eeb.jpg" alt="img" /></p>
<p>对于存储 Varint 编码数据，由于数据占用的存储空间是固定的，就不需要存储字节长度 Length，所以实际上 Protocol Buffers 的存储方式是 T - V，这样就又减少了一个字节的存储空间。</p>
<p>Protobuf 定义的 Varint 编码方式是一种变长的编码方式，每个数据类型一个字节的最后一位是一个标志位 (msb)，用 0 和 1 来表示，0 表示当前字节已经是最后一个字节，1 表示这个数字后面还有一个字节。</p>
<p>对于 int32 类型数字，一般需要 4 个字节表示，若采用 Varint 编码方式，对于很小的 int32 类型数字，就可以用 1 个字节来表示。对于大部分整数类型数据来说，一般都是小于 256，所以这种操作可以起到很好地压缩数据的效果。</p>
<p>我们知道 int32 代表正负数，所以一般最后一位是用来表示正负值，现在 Varint 编码方式将最后一位用作了标志位，那还如何去表示正负整数呢？如果使用 int32/int64 表示负数就需要多个字节来表示，在 Varint 编码类型中，通过 Zigzag 编码进行转换，将负数转换成无符号数，再采用 sint32/sint64 来表示负数，这样就可以大大地减少编码后的字节数。</p>
<p>Protobuf 的这种数据存储格式，不仅压缩存储数据的效果好， 在编码和解码的性能方面也很高效。Protobuf 的编码和解码过程结合.proto 文件格式，加上 Protocol Buffer 独特的编码格式，只需要简单的数据运算以及位移等操作就可以完成编码与解码。可以说 Protobuf 的整体性能非常优秀。</p>
<h2>总结</h2>
<p>无论是网路传输还是磁盘持久化数据，我们都需要将数据编码成字节码，而我们平时在程序中使用的数据都是基于内存的数据类型或者对象，我们需要通过编码将这些数据转化成二进制字节流；如果需要接收或者再使用时，又需要通过解码将二进制字节流转换成内存数据。我们通常将这两个过程称为序列化与反序列化。</p>
<p>Java 默认的序列化是通过 Serializable 接口实现的，只要类实现了该接口，同时生成一个默认的版本号，我们无需手动设置，该类就会自动实现序列化与反序列化。</p>
<p>Java 默认的序列化虽然实现方便，但却存在安全漏洞、不跨语言以及性能差等缺陷，所以我强烈建议你避免使用 Java 序列化。</p>
<p>纵观主流序列化框架，FastJson、Protobuf、Kryo 是比较有特点的，而且性能以及安全方面都得到了业界的认可，我们可以结合自身业务来选择一种适合的序列化框架，来优化系统的序列化性能。</p>
<h2>思考题</h2>
<p>这是一个使用单例模式实现的类，如果我们将该类实现 Java 的 Serializable 接口，它还是单例吗？如果要你来写一个实现了 Java 的 Serializable 接口的单例，你会怎么写呢？</p>
<pre><code>public class Singleton implements Serializable{
private final static Singleton singleInstance = new Singleton();
private Singleton(){}
public static Singleton getInstance(){
return singleInstance;
}
}
</code></pre>
</div>
</div>
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