序列化到底有啥用？为啥所有的系统都离不开它？有点懵。。

大家好，我是D哥

点击关注下方公众号，Java面试资料 都在这里

来源：https://my.oschina.net/xiaolei123/blog/3085607

# 介绍

ProtoBuf 是google团队开发的用于高效存储和读取结构化数据的工具。什么是结构化数据呢，正如字面上表达的，就是带有一定结构的数据。比如电话簿上有很多记录数据，每条记录包含姓名、ID、邮件、电话等，这种结构重复出现。

# 同类

# 原理

ProtoBuf 是通过ProtoBuf编译器将与编程语言无关的特有的 .proto 后缀的数据结构文件编译成各个编程语言(Java,C/C++,Python)专用的类文件,然后通过Google提供的各个编程语言的支持库lib即可调用API。(关于proto结构体怎么编写，可自行查阅文档)

# ProtoBuf编译器安装

Mac : brew install protobuf

# 举个例子

1.先创建一个proto文件

message.proto

syntax = "proto3"; message Person { int32 id = 1; string name = 2; repeated Phone phone = 4; enum PhoneType { MOBILE = 0; HOME = 1; WORK = 2; } message Phone { string number = 1; PhoneType type = 2; }}

2. 创建一个Java项目

并且将proto文件放置 src/main/proto 文件夹下

3. 编译proto文件至Java版本

终端执行命令 : protoc --java_out=./java ./proto/*.proto

会发现，在你的src/main/java 里已经生成里对应的Java类

4. 依赖Java版本的ProtoBuf支持库

这里只举一个用Gradle使用依赖的栗子

implementation 'com.google.protobuf:protobuf-java:3.9.1'

5. 将Java对象转为ProtoBuf数据

Message.Person.Phone.Builder phoneBuilder = Message.Person.Phone.newBuilder();Message.Person.Phone phone1 = phoneBuilder .setNumber("100860") .setType(Message.Person.PhoneType.HOME) .build();Message.Person.Phone phone2 = phoneBuilder .setNumber("100100") .setType(Message.Person.PhoneType.MOBILE) .build();Message.Person.Builder personBuilder = Message.Person.newBuilder();personBuilder.setId(1994);personBuilder.setName("XIAOLEI");personBuilder.addPhone(phone1);personBuilder.addPhone(phone2);
Message.Person person = personBuilder.build();long old = System.currentTimeMillis();byte[] buff = person.toByteArray();System.out.println("ProtoBuf 编码耗时：" + (System.currentTimeMillis() - old));System.out.println(Arrays.toString(buff));System.out.println("ProtoBuf 数据长度:" + buff.length);

6. 将ProtoBuf数据，转换回Java对象

System.out.println("-开始解码-");old = System.currentTimeMillis();Message.Person personOut = Message.Person.parseFrom(buff);System.out.println("ProtoBuf 解码耗时：" + (System.currentTimeMillis() - old));System.out.printf("Id:%d, Name:%s\n", personOut.getId(), personOut.getName());List<Message.Person.Phone> phoneList = personOut.getPhoneList();for (Message.Person.Phone phone : phoneList){ System.out.printf("手机号:%s (%s)\n", phone.getNumber(), phone.getType());}

# 比较

# 比较结果结果

运行 1 次

【 JSON 开始编码 】JSON 编码1次，耗时：22msJSON 数据长度:106-开始解码-JSON 解码1次，耗时：1ms
【 ProtoBuf 开始编码 】ProtoBuf 编码1次,耗时：32msProtoBuf 数据长度:34-开始解码-ProtoBuf 解码1次,耗时：3ms

运行 10 次

【 JSON 开始编码 】JSON 编码10次，耗时：22msJSON 数据长度:106-开始解码-JSON 解码10次，耗时：4ms
【 ProtoBuf 开始编码 】ProtoBuf 编码10次,耗时：29msProtoBuf 数据长度:34-开始解码-ProtoBuf 解码10次,耗时：3ms

运行 100 次

【 JSON 开始编码 】JSON 编码100次，耗时：32msJSON 数据长度:106-开始解码-JSON 解码100次，耗时：8ms
【 ProtoBuf 开始编码 】ProtoBuf 编码100次,耗时：31msProtoBuf 数据长度:34-开始解码-ProtoBuf 解码100次,耗时：4ms

运行 1000 次

【 JSON 开始编码 】JSON 编码1000次，耗时：39msJSON 数据长度:106-开始解码-JSON 解码1000次，耗时：21ms
【 ProtoBuf 开始编码 】ProtoBuf 编码1000次,耗时：37msProtoBuf 数据长度:34-开始解码-ProtoBuf 解码1000次,耗时：8ms

运行 1万 次

【 JSON 开始编码 】JSON 编码10000次，耗时：126msJSON 数据长度:106-开始解码-JSON 解码10000次，耗时：93ms
【 ProtoBuf 开始编码 】ProtoBuf 编码10000次,耗时：49msProtoBuf 数据长度:34-开始解码-ProtoBuf 解码10000次,耗时：23ms

运行 10万 次

【 JSON 开始编码 】JSON 编码100000次，耗时：248msJSON 数据长度:106-开始解码-JSON 解码100000次，耗时：180ms
【 ProtoBuf 开始编码 】ProtoBuf 编码100000次,耗时：51msProtoBuf 数据长度:34-开始解码-ProtoBuf 解码100000次,耗时：58ms

# 总结

编解码性能

上述栗子只是简单的采样，实际上据我的实验发现

• 次数在1千以下，ProtoBuf 的编码与解码性能，都与JSON不相上下，甚至还有比JSON差的趋势。

• 次数在2千以上，ProtoBuf的编码解码性能，都比JSON高出很多。

• 次数在10万以上，ProtoBuf的编解码性能就很明显了，远远高出JSON的性能。

内存占用

ProtoBuf的内存34，而JSON到达106 ，ProtoBuf的内存占用只有JSON的1/3.

# 结尾

其实这次实验有很多可待优化的地方，就算是这种粗略的测试，也能看出来ProtoBuf的优势。

# 兼容

新增字段

• 在proto文件中新增 nickname 字段

• 生成Java文件

• 用老proto字节数组数据，转换成对象

Id:1994, Name:XIAOLEI手机号:100860 (HOME)手机号:100100 (MOBILE)getNickname=

结果，是可以转换成功。

删除字段

• 在proto文件中删除 name 字段

• 生成Java文件

• 用老proto字节数组数据，转换成对象

Id:1994, Name:null手机号:100860 (HOME)手机号:100100 (MOBILE)

结果，是可以转换成功。

技术交流群

有不少同学问D哥，大厂面试官到底喜欢问什么？想进大厂镀金。因此，D哥特意邀请了华为、腾讯、阿里的朋友进群，与大家一起交流经验，增长技术。

有兴趣入群的同学，可长按扫描下方二维码，一定要备注：城市+昵称+技术方向，根据格式备注，可更快被通过且邀请进群。

▲长按扫描

热门推荐