JSON序列化与JDK序列化在存储和效率上的对比:为什么会出现不同的结果?

json序列化与jdk序列化在存储和效率上的对比:为什么会出现不同的结果?

JSON序列化与JDK序列化:存储空间与效率的差异性分析

在Redis应用中,JSON序列化通常被认为比JDK序列化更高效,占用空间更小。然而,实际应用中却并非总是如此。本文将分析JSON和JDK序列化在存储和效率方面的差异,并探讨为何在某些情况下,JSON序列化反而占用更多空间。

笔者在研究Pig开源框架OAuth2实现时,发现token令牌存储使用了JDK序列化,引发了对两种序列化方式效率差异的深入思考。通过测试,发现JSON序列化在某些场景下存储空间反而大于JDK序列化(JDK版本17)。为了验证这一现象,我们使用不同数据集进行了对比测试。

测试方法如下:

@SpringBootTestpublic class RedisSerializerTest {    @Autowired    RedisTemplate redisTemplate;    @Autowired    ObjectMapper objectMapper;    @BeforeEach    void initRedisTemplate() {        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());        redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer());        redisTemplate.setHashKeySerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer());        redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer());    }    @BeforeEach    void initObjectMapper() {        objectMapper = new ObjectMapper();        objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());    }    @Test    void testRedis() throws JsonProcessingException {        ComplexObject complexObject = createComplexObject();        redisTemplate.opsForValue().set("testSerailizerByJson:1", complexObject);        redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.java()); //此处需确认RedisSerializer.java的实现        redisTemplate.opsForValue().set("testSeralizerByJdk:1", complexObject);    }    ComplexObject createComplexObject() {        ComplexObject complexObject = new ComplexObject();        complexObject.setName("Test Name");        complexObject.setAge(30);        complexObject.setHobbies(Arrays.asList("Hobby1", "Hobby2", "Hobby3"));        Map attributes = new HashMap(); //修正类型错误        for (int i = 0; i < 10; i++) {            attributes.put("attribute" + i, "value" + i);        }        complexObject.setAttributes(attributes);        return complexObject;    }    // ... (ComplexObject类定义) ...}

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测试结果表明,JSON序列化在某些数据结构下占用空间更大。这并非偶然,其原因在于:

JSON序列化:

JSON是一种基于文本的序列化方式,使用字符表示数据。在存储数字、布尔值和二进制数据时,JSON的效率相对较低,占用空间较大。然而,JSON具有良好的可读性和跨语言兼容性。

JDK序列化:

JDK序列化是一种二进制序列化方式,它在存储二进制数据时效率更高,占用空间更小。但它包含类型信息和其他元数据,在某些情况下可能导致序列化后的数据大小超过JSON。此外,JDK序列化后的数据只能被Java程序读取,可读性和可移植性较差。

结论:

JSON和JDK序列化的效率和存储空间取决于数据类型和结构。对于包含大量文本数据的对象,JSON序列化可能更有效率;而对于包含大量二进制数据或需要极度压缩的对象,JDK序列化可能更节省空间。 选择哪种序列化方式需要根据具体应用场景和数据特点进行权衡。 Pig框架中选择JDK序列化可能出于对安全性、性能或兼容性的特定考虑。 建议在实际应用中进行全面的性能测试,以选择最优的序列化方案。

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