java自定义序列化的框架
时间: 2023-06-19 09:07:42 浏览: 61
Java自带的序列化机制是将对象转换为字节流,然后再通过字节流恢复为对象的过程。但是,Java自带的序列化机制有一些问题,比如序列化后的字节流太大、序列化性能较低、跨平台不兼容等,因此有些开发者选择使用自定义序列化的框架。
下面介绍一些常见的Java自定义序列化的框架:
1. Protobuf:Google开源的一种语言无关、平台无关、扩展性好的序列化框架,序列化后的二进制数据体积小,性能高,支持跨语言操作。
2. Kryo:EsotericSoftware开源的Java序列化框架,序列化速度快,序列化后的数据体积小。
3. FST:FST是一个Java序列化库,它的目标是提供高性能、低内存占用和高兼容性的序列化框架。
4. Avro:Apache开源的一款数据序列化系统,支持多种编程语言,具有数据压缩和数据格式升级能力。
5. Hessian:Caucho Technology开源的一种轻量级的二进制RPC协议,支持Java和其他语言,序列化后的数据体积小,性能较高。
这些序列化框架都有各自的优势和适用场景,开发者可以根据实际情况选择合适的框架。
相关问题
java spark kryo序列化案例
Kryo是一个快速、高效的Java序列化框架,比Java自带的序列化框架更快、更小、更节省内存。在Spark中,使用Kryo作为默认的序列化框架可以显著地提高性能。下面是一个使用Kryo序列化的案例:
```java
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator;
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
public class KryoExample {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("KryoExample").setMaster("local");
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");
conf.set("spark.kryo.registrator", MyKryoRegistrator.class.getName());
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("input.txt");
JavaRDD<MyObject> objects = lines.map(line -> {
MyObject obj = new MyObject();
obj.setId(Integer.parseInt(line.split(",")[0]));
obj.setName(line.split(",")[1]);
return obj;
});
objects.foreach(obj -> System.out.println(obj.getId() + ": " + obj.getName()));
}
public static class MyObject {
private int id;
private String name;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
public static class MyKryoRegistrator implements KryoRegistrator {
@Override
public void registerClasses(Kryo kryo) {
kryo.register(MyObject.class);
}
}
}
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个SparkConf对象,并设置了应用名称和运行模式。然后,我们设置了序列化器为KryoSerializer,并指定了KryoRegistrator为MyKryoRegistrator。MyKryoRegistrator类是一个自定义的Kryo注册器,用于注册我们需要序列化的类MyObject。
接下来,我们使用JavaSparkContext读取了一个文本文件,并将每一行转换成一个MyObject对象。最后,我们对这些对象进行了遍历,并输出了它们的id和name属性。
需要注意的是,如果我们没有使用KryoSerializer序列化器,程序将默认使用Java自带的序列化器,这样可能会导致性能瓶颈。因此,建议在Spark中使用Kryo作为默认的序列化器。
java中反序列化修复的方法有哪些
Java中反序列化修复的方法主要有以下几种:
1. 序列化版本号控制:在序列化类中加入序列化版本号serialVersionUID,可以防止不同版本之间的冲突。
2. 自定义readObject方法:覆盖默认的反序列化方法readObject,在方法中对反序列化后的对象进行校验或者重新构造。
3. 使用ObjectInputFilter:Java 9 引入了ObjectInputFilter API,可以在反序列化时对序列化数据进行过滤和校验,避免恶意数据的反序列化攻击。
4. 使用安全的序列化框架:例如Google的Protocol Buffers和Apache的Avro,这些框架能够更加安全地序列化和反序列化数据,避免反序列化漏洞的产生。
总之,反序列化漏洞是一种常见的安全威胁,需要在开发中注意避免。