1、概念
序列化一般用在，将对象中包含的数据字段，转换成字节序列，进行发送或存文件（一般是串行）。
反序列化一般用在，收到或读取的字节序数据，需要将其还原成对象。
常见的序列化方式有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协议，良好的可读性，自由度极高的扩展性，成了很长一段时间的序列化标准规范；
可以说xml序列化是开发中最常见也是发展时间最久的协议，并且支持跨进程和跨语言交互。
但是缺陷也很明显，即xml规范下的每一个属性和值都是固定的标签形式，导致序列化后的字节流文件很大，
方案：最常见的是XStream 和 Java 自带的 XML 序列化和反序列化两种
3、JSON序列化
xml序列化发展了多年后，也浮现了一些问题，比如开发并不简便，解析xml复杂度较高，还有xml的标准规范比较多，自由度过高，导致很难有效的指定格式校验等，于是一种新的轻量级的序列化交互的方案--JSON（JavaScript Object Notation）出现了，相对于xml来说，json格式语法简单，自由度较高，有很高的可读性，并且在JSON序列化后的字节流小于xml序列化的结果，解析起来更方便，于是基于JSON的接口成了新的标准规范之一。
方案：最常见的Jackson、阿里巴巴开源的FastJson、谷歌的GSON
4、Hessian序列化
它基于HTTP协议传输，使用Hessian二进制序列化，对于数据包比较大的情况比较友好。
5、Avro序列化
Avro序列化设计初衷是为了支持大批量数据交换的应用，支持二进制序列化方式，并且自身提供了动态语言支持，可以更加便捷、快速处理大批量的Avro数据
6、Kyro序列化
Kyro序列化是主流的比较成熟的序列化方案之一，目前广泛使用在大数据组件中，比如Hive、Storm等，性能比起Hessian还要优越，但是缺陷较明显，不支持跨语言交互，在dubbo2.6.x版本开始已经加入了Kyro序列化的支持
7、Protobuf序列化
Protobuf是谷歌提出的序列化方案，不同的是此方案独立于语言、平台，谷歌提供了多个语言如java、c、go、python等语言的实现，也提供了多平台的库文件支持，使用比较广泛，优点在于性能开销很小，压缩率很高，但是缺陷也很明显，可读性很差，并且protobuf需要使用特定语言的库进行翻译转换，使用起来较为麻烦
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