Hessian 序列化
Hessian 序列化
Hessian 序列化是一种轻量级的二进制 RPC 序列化方式。
一、定义与特点
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定义：
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Hessian 是一种用于在不同编程语言之间进行高效对象序列化和远程方法调用的二进制协议。它主要用于在分布式系统中进行数据传输和远程过程调用（RPC）。
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特点：
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高效性：Hessian 采用二进制格式进行序列化，相比基于文本的序列化方式（如 JSON、XML），它具有更高的传输效率和更小的数据体积。
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跨语言性：支持多种编程语言，如 Java、Python、C++ 等。这使得不同语言编写的应用程序可以方便地进行通信和交互。
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简单易用：Hessian 的 API 相对简单，易于使用和集成到各种应用程序中。
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二、工作原理
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序列化过程：
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当使用 Hessian 进行序列化时，它会将对象转换为二进制格式的字节流。这个过程包括对对象的属性进行遍历和编码，将其转换为可以在网络上传输的二进制数据。
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例如，在 Java 中，一个包含多个属性的对象可以通过 Hessian 的序列化机制被转换为二进制字节流，以便在网络上传输到远程服务器。
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反序列化过程：
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在接收端，Hessian 会将接收到的二进制字节流进行反序列化，还原为原始的对象。这个过程包括对二进制数据进行解码和解析，重建对象的属性和状态。
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例如，当远程服务器接收到序列化的对象字节流后，它可以使用 Hessian 的反序列化机制将其转换为原始的对象，以便进行进一步的处理和操作。
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三、在 Dubbo 中的应用
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RPC 通信：
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在 Dubbo 中，Hessian 序列化被用于在服务提供者和服务消费者之间进行高效的数据传输。当服务消费者调用远程服务时，请求参数会被序列化为 Hessian 格式的二进制数据，并通过网络传输到服务提供者。服务提供者接收到请求后，会对二进制数据进行反序列化，还原为原始的请求参数对象，并进行相应的业务处理。处理结果也会被序列化为 Hessian 格式的二进制数据，并返回给服务消费者。服务消费者接收到响应后，会对二进制数据进行反序列化，得到最终的结果。
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与其他序列化方式的比较：
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在 Dubbo 中，除了 Hessian 序列化，还支持其他序列化方式，如 Java 原生序列化、JSON 序列化等。不同的序列化方式具有不同的特点和适用场景。Hessian 序列化在性能和跨语言性方面具有一定的优势，适用于对性能要求较高且需要跨语言通信的场景。而 Java 原生序列化虽然简单易用，但性能相对较低，且只适用于 Java 语言之间的通信。JSON 序列化则具有良好的可读性和通用性，但性能也相对较低。
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总之，Hessian 序列化是一种高效的二进制序列化方式，在 Dubbo 等分布式系统中得到了广泛的应用。它可以提高数据传输的效率和系统的性能，同时支持跨语言通信，为分布式系统的开发和部署提供了便利。
四、代码使用
以下是另一个使用 Hessian 序列化的例子。
假设有一个表示商品的类：
public class Product {
private String name;
private double price;
public Product(String name, double price) {
this.name = name;
this.price = price;
}
public String getName() {
return name;
}
public double getPrice() {
return price;
}
}
现在我们来使用 Hessian 进行序列化和反序列化操作：
import com.caucho.hessian.io.HessianInput;
import com.caucho.hessian.io.HessianOutput;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
public class HessianExample2 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建商品对象
Product product = new Product("Laptop", 999.99);
// 序列化
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
HessianOutput hessianOutput = new HessianOutput(baos);
hessianOutput.writeObject(product);
hessianOutput.close();
byte[] serializedData = baos.toByteArray();
// 反序列化
ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(serializedData);
HessianInput hessianInput = new HessianInput(bais);
Product deserializedProduct = (Product) hessianInput.readObject();
hessianInput.close();
// 输出结果
System.out.println("原始商品：" + product.getName() + ", " + product.getPrice());
System.out.println("反序列化后的商品：" + deserializedProduct.getName() + ", " + deserializedProduct.getPrice());
}
}
在这个例子中，我们创建了一个Product对象，然后通过 Hessian 的序列化和反序列化操作，验证了数据在传输前后的一致性。
五、JSON和Hessian长相
以下是对 JSON 和 Hessian 序列化后的示例展示：
1、JSON 序列化示例
假设有一个简单的 Java 对象：
class Person {
private String name = "John";
private int age = 30;
public String getName() {
return name;
}
public int getAge() {
return age;
}
}
使用见的 JSON 库（如 Jackson）进行序列化后可能如下所示：
{
"name": "John",
"age": 30
}
2、Hessian 序列化示例
Hessian 序列化后的结果是二进制数据，不太容易以可读的形式展示。但可以想象它以紧凑的二进制格式存储了对象的状态信息。
例如，对于上面的Person对象，经过 Hessian 序列化后是一串二进制字节流，没有像 JSON 那样直观的文本表示。如果尝试以十六进制形式查看一小段可能类似这样（这只是为了示意，实际的 Hessian 序列化结果会复杂得多且不具备这样的可读性）：
0C 6A 6F 68 6E 1E 00 00 00 1E
总之，JSON 序列化结果是人类可读的文本格式，而 Hessian 序列化结果是二进制数据，更高效但不便于直接查看内容。