序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      

title author date CreateTime categories C# 配置文件存储 各种序列化算法性能比较 lindexi 2018-08-10 19:16:52 +0800 2018-06-15 12:16:10 +0800 C# 本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一

本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一个是 json .一个是 ProtoBuf .一个是 wire 原来我的软件在启动的时候是需要读取很多个文件,因为每个模块的配置都不同,所有模块的配置都是模块自己查找配置文件读取,然而大家都知道,在机械硬盘,随机读取文件的性能很差.现在虽然很多用户都

简介 实际项目中,我们经常需要使用序列化工具来存储和传输对象.目前用得比较多的序列化工具有:jackson.fastjson.kryo.protostuff.fst 等,本文将简单对比这几款工具序列化和反序列化的性能. 项目环境 本文使用 jmh 作为测试工具. os:win 10 jdk:1.8.0_231 jmh:1.25 选择的序列化工具及对应的版本如下: fastjson:1.2.74 jackson:2.11.3 kryo:5.0.0 fst:2.57 protostuff:1.7.2

简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间                   测试环境: 硬件信息: 16 Intel(R) Xeo

 我们为什么要序列化 举个栗子:下雨天我们要打伞,但是之后我们要把伞折叠起来,方便我们存放.那么运用到我们java中道理是一样的,我们要将数据分解成字节流,以便存储在文件中或在网络上传输,这叫序列化.我们要用的时候,就需要将字节流重构成对象,这叫反序列化.不知道我这么说大家能不能理解. java序列化的缺点 java自己提供序列化而且用起来也非常简单,但是在远程服务调用中很少用它,主要存在以下缺点: 1.无法跨语言.这应该是java序列化最致命的问题了.由于java序列化是java内部私有的

一.spark的序列化 1.1.官网解释 http://spark.apache.org/docs/2.1.1/tuning.html#data-serialization 序列化在任何分布式应用程序的性能中起着重要作用.将对象序列化或消耗大量字节的速度慢的格式将大大减慢计算速度.通常,这将是您应该优化Spark应用程序的第一件事.Spark旨在在便利性(允许您使用操作中的任何Java类型)和性能之间取得平衡.它提供了两个序列化库: Java序列化:默认情况下,Spark使用Java Objec

在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后提及到,其实基于该方案设计的RPC服务器的处理性能,还有优化的余地.于是利用周末的时间,在原来NettyRPC框架的基础上,加以优化重构,本次主要优化改造点如下: 1.NettyRPC中对RPC消息进行编码.解码采用的是Netty自带的ObjectEncoder.ObjectDecoder(对象编码

ASP.NET Web API 是非常棒的技术.编写 Web API 十分容易,以致于很多开发者没有在应用程序结构设计上花时间来获得很好的执行性能. 在本文中,我将介绍8项提高 ASP.NET Web API 性能的技术. 源码:http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj 1) 使用最快的 JSON 序列化工具 JSON 的序列化对整个 ASP.NET Web API 的性能有着关键性的影响. 在我的一个项目里,我从 JSON.NET

Google的ProtoBuf序列化器性能的牛逼已经有目共睹了,可以把它应用到Socket通讯,队列,Wcf中,身为dotnet程序员一边期待着不久后Grpc对dotnet core的支持更期待着Wcf有一天能在Linux平台上闪瞎所有人.现在简单表述下Wcf中应用ProtoBuf替代默认的序列化器. 准备: 首先,新建一套Wcf的解决方案,包含服务,宿主外加两个客户端用来测试调用: Wcf_ProtoBufSample.ClientViaMetaData会通过添加服务引用的方式调用服务,Wcf

Spark默认采用Java的序列化器,这里建议采用Kryo序列化提高性能.实测性能最高甚至提高一倍. Spark之所以不默认使用Kryo序列化,可能的原因是需要对类进行注册. Java程序中注册很简单: SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); con

ASP.NET Web API 是非常棒的技术.编写 Web API 十分容易,以致于很多开发者没有在应用程序结构设计上花时间来获得很好的执行性能. 在本文中,我将介绍8项提高 ASP.NET Web API 性能的技术. 1) 使用最快的 JSON 序列化工具 JSON 的序列化对整个 ASP.NET Web API 的性能有着关键性的影响. 在我的一个项目里,我从 JSON.NET 序列化工具转到了 ServiceStack.Text 有一年半了. 我测量过,Web API 的性能提升了20

序列化在高性能网络编程.分布式系统开发中是举足轻重的之前有用过Java序列化.ProtocolBuffer等,在这篇文章这里中简单分析序列化后的byte数组观察各种序列化的差异与性能,这里主要分析Java序列化.Kryo.ProtocolBuffer序列化: Java序列化为jdk自带的序列化实现,不需要依赖任何包: Kryo为高性能开源的Java第三方序列化框架 ProtocolBuffer为google开源的数据交换格式,独立于语言,支持Java.Python.C++.C#等 比较性能 说明

大多数Java程序员接触到的第一种序列化或者编解码技术就是Java的默认序列化,只需要序列化的POJO对象实现java.io.Serializable接口,根据实际情况生成序列ID,这个类就能够通过java.io.ObjectInput和java.io.ObjectOutput序列化和反序列化. 不需要考虑跨语言调用,对序列化的性能也没有苛刻的要求时,Java默认的序列化机制是最明智的选择之一.正因为此,虽然Java序列化机制存在着一些弊病(性能低,不能跨语言,码流大),却依然得到了广泛的应用.

1.序列化是干什么的? 简单说就是为了保存在内存中的各种对象的状态(也就是实例变量,不是方法),并且可以把保存的对象状态再读出来.虽然你可以用你自己的各种各样的方法来保存object states,但是Java给你提供一种应该比你自己好的保存对象状态的机制,那就是序列化. 2.什么情况下需要序列化   a)当你想把的内存中的对象状态保存到一个文件(硬盘)中或者数据库中时候: b)当你想用套接字在网络上传送对象的时候: c)当你想通过RMI传输对象的时候: 3.当对一个对象实现序列化时,究竟发生了

概叙: 在任何分布式系统中,序列化都是扮演着一个重要的角色的.如果使用的序列化技术,在执行序列化操作的时候很慢,或者是序列化后的数据还是很大,那么会让分布式应用程序的性能下降很多.所以,进行Spark性能优化的第一步,就是进行序列化的性能优化. Spark自身默认就会在一些地方对数据进行序列化,比如Shuffle.还有就是,如果我们的算子函数使用到了外部的数据(比如Java内置类型,或者自定义类型),那么也需要让其可序列化. 而Spark自身对于序列化的便捷性和性能进行了一个取舍和权衡.默认,S

当两个进程在进行远程通信时,彼此可以发送各种类型的数据.无论是何种类型的数据,都会以二进制序列的形式在网络上传送.发送方需要把这个Java对象转换为字节序列,才能在网络上传送:接收方则需要把字节序列再恢复为Java对象. 把Java对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化.把字节序列恢复为Java对象的过程称为对象的反序列化.对象的序列化主要有两种用途:1) 把对象的字节序列永久地保存到硬盘上,通常存放在一个文件中:2) 在网络上传送对象的字节序列.一． JDK类库中的序列化APIjava.io

ASP.NET Web API 是非常棒的技术.编写 Web API 十分容易,以致于很多开发者没有在应用程序结构设计上花时间来获得很好的执行性能. 在本文中,我将介绍8项提高 ASP.NET Web API 性能的技术.  1) 使用最快的 JSON 序列化工具 JSON 的序列化对整个 ASP.NET Web API 的性能有着关键性的影响. 在我的一个项目里,我从 JSON.NET 序列化工具转到了 ServiceStack.Text 有一年半了. 我测量过,Web API 的性能提升了2

相信大多数Java程序员接触到的第一种序列化或者编解码技术就是.Java的默认序列化,只需要序列化的POJO对象实现java.io.Serializable接口,根据实际情况生成序列ID,这个类就能够通过java.io.Objectlnput和java.io.ObjectOutput序列化和反序列化.不需要考虑跨语言调用,对序列化的性能也没有苛刻的要求时,Java默认的序列化机制是最明智的选择之一.正因为此,虽然Java序列化机制存在着一些弊病,依然得到了广泛的应用.本章主要内容包括: 1.Ne

原文:Lua Performance Tips 偶然找到<Lua Performance Tips>这篇关于Lua的优化文章,个人认为相较于多数泛泛而谈要好不少.尽管Lua已经到5.2版本了,但里面的技术依然能用到,通过翻译自己也能更深入的去了解文中提到技巧.第一次翻译,错误不当之处自然不会少,欢迎指正,谢谢-- 以下为正文 在Lua中,像其他任何编程语言,我们应该总是遵从一下两条优化程序的格言: 规则1:不要优化. 规则2:仍然不要优化(专家除外) 当用Lua编程时,这些规则尤其重要.Lua