为什么我不建议你使用Java序列化

如今大部分的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，实现了服务的解耦，同时也带来了一些新的问题，比如不同业务之间的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，再转换成对象，供服务方法调用。这个编码和解码的过程我们称之为序列化和反序列化。

在高并发系统中，序列化的速度快慢，会影响请求的响应时间，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。

我们都知道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。而目前主流的框架却很少使用到Java序列化，如SpringCloud使用的Json序列化，Dubbo虽然兼容了Java序列化，但是默认还是使用的Hessian序列化。

Java序列化

首先，来看看什么是Java序列化和实现原理。Java提供了一种序列化机制，这种机制能将一个对象序列化成二进制形式，用于写入磁盘或输出到网络，同时将从网络或者磁盘中读取的字节数组，反序列化成对象，在程序中使用。

 

 

 

 

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。

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。

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。

具体实现序列化的是writeObject和readObject，通常这两个方法是默认的，我们也可以在实现Serializable接口的类中对其重写，定制属于自己的序列化和反序列化机制。

Java序列化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，后者是用来在序列化之后对返回对象进行处理的。

Java序列化缺陷

我们在用过的RPC通信框架中，很少会发现使用JDK提供的序列化，主要是因为JDK默认的序列化存在着如下一些缺陷：无法跨语言、易被攻击、序列化后的流太大、序列化性能太差等。

1. 无法跨语言

现在很多系统的复杂度很高，采用多种语言来编码，而Java序列化目前只支持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，如果两个基于不同语言编写的应用程序之间通信，使用Java序列化，则无法实现两个应用服务之间传输对象的序列化和反序列化。

2. 易被攻击

Java官网安全编码指导方针里有说明，“对于不信任数据的反序列化，从本质上来说是危险的，应该避免“。可见Java序列化并不是安全的。

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。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。

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。

Set root = new HashSet();   
Set s1 = root;   
Set s2 = new HashSet();   
for (int i = 0; i < 100; i++) {   
   Set t1 = new HashSet();   
   Set t2 = new HashSet();   
   t1.add("test"); //使t2不等于t1   
   s1.add(t1);   
   s1.add(t2);   
   s2.add(t1);   
   s2.add(t2);   
   s1 = t1;   
   s2 = t2;    
} 

之前FoxGlove Security安全团队的一篇论文中提到的：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。

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，提供了很多强大的数据结构类型，并且实现了各种集合工具类。

实现攻击的原理：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。

如何解决这个漏洞?

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。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：

@Override 
protected Class resolveClass(ObjectStreamClass desc) throws IOException,ClassNotFoundException { 
  if (!desc.getName().equals(Bicycle.class.getName())) { 
    throw new InvalidClassException( 
    "Unauthorized deserialization attempt", desc.getName()); 
  } 
  return super.resolveClass(desc); 
} 

3. 序列化后的流太大

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。

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?

我们可以通过一个简单的例子来验证下：

User user = new User(); 
user.setUserName("test"); 
user.setPassword("test"); 
       
ByteArrayOutputStream os =new ByteArrayOutputStream(); 
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(os); 
out.writeObject(user); 
byte[] testByte = os.toByteArray(); 
System.out.print("ObjectOutputStream 字节编码长度：" + testByte.length + "\n"); 

 

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("ByteBuffer 字节编码长度：" + bytes.length+ "\n"); 

运行结构：

ObjectOutputStream 字节编码长度：99 
ByteBuffer 字节编码长度：16 

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。

4. 序列化性能太差

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：

User user = new User(); 
    user.setUserName("test"); 
    user.setPassword("test"); 
       
    long startTime = System.currentTimeMillis(); 
       
     for(int i=0; i<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("ObjectOutputStream 序列化时间：" + (endTime - startTime) + "\n"); 

 

long startTime1 = System.currentTimeMillis(); 
for(int i=0; i<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("ByteBuffer 序列化时间：" + (endTime1 - startTime1)+ "\n"); 

运行结果：

ObjectOutputStream 序列化时间：29 
ByteBuffer 序列化时间：6 

通过这个案例，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。

上边说了4个Java序列化的缺点，其实业界有很多可以代替Java序列化的序列化框架，大部分都避免了Java默认序列化的一些缺陷，例如比较流行的FastJson、Kryo、Protobuf、Hessian等，这里就来简单的介绍一下Protobuf序列化框架。

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。

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。

那么什么是Protocol Buffers存储格式?

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。

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：

 

 

 

 

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。

Protobuf 定义的 Varint 编码方式是一种变长的编码方式，每个字节的最后一位 (即最高位) 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。

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。

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。

rotobuf 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。

总结

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。

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。

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。