1、概念
序列化一般用在，將對象中包含的數據字段，轉換成字節序列，進行發送或存文件（一般是串行）。
反序列化一般用在，收到或讀取的字節序數據，需要將其還原成對象。
常見的序列化方式有XML序列化、JSON序列化、Hessian序列化、Avro序列化、Kyro序列化、Protobuf序列化。
2、XML序列化
xml協議，良好的可讀性，自由度極高的擴展性，成了很長一段時間的序列化標準規範；
可以說xml序列化是開發中最常見也是發展時間最久的協議，並且支持跨進程和跨語言交互。
但是缺陷也很明顯，即xml規範下的每一個屬性和值都是固定的標籤形式，導致序列化後的字節流文件很大，
方案：最常見的是XStream 和 Java 自帶的 XML 序列化和反序列化兩種
3、JSON序列化
xml序列化發展了多年後，也浮現了一些問題，比如開發並不簡便，解析xml複雜度較高，還有xml的標準規範比較多，自由度過高，導致很難有效的指定格式校驗等，於是一種新的輕量級的序列化交互的方案--JSON（JavaScript Object Notation）出現了，相對於xml來說，json格式語法簡單，自由度較高，有很高的可讀性，並且在JSON序列化後的字節流小於xml序列化的結果，解析起來更方便，於是基於JSON的接口成了新的標準規範之一。
方案：最常見的Jackson、阿里巴巴開源的FastJson、谷歌的GSON
4、Hessian序列化
它基於HTTP協議傳輸，使用Hessian二進制序列化，對於數據包比較大的情況比較友好。
5、Avro序列化
Avro序列化設計初衷是爲了支持大批量數據交換的應用，支持二進制序列化方式，並且自身提供了動態語言支持，可以更加便捷、快速處理大批量的Avro數據
6、Kyro序列化
Kyro序列化是主流的比較成熟的序列化方案之一，目前廣泛使用在大數據組件中，比如Hive、Storm等，性能比起Hessian還要優越，但是缺陷較明顯，不支持跨語言交互，在dubbo2.6.x版本開始已經加入了Kyro序列化的支持
7、Protobuf序列化
Protobuf是谷歌提出的序列化方案，不同的是此方案獨立於語言、平臺，谷歌提供了多個語言如java、c、go、python等語言的實現，也提供了多平臺的庫文件支持，使用比較廣泛，優點在於性能開銷很小，壓縮率很高，但是缺陷也很明顯，可讀性很差，並且protobuf需要使用特定語言的庫進行翻譯轉換，使用起來較爲麻煩
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