JSON序列化与JDK序列化：存储与效率差异分析
Redis应用中，开发者常青睐JSON序列化，认为其效率更高、存储空间更小。然而，实践中并非总是如此，例如Pig框架的OAuth2实现就选择了JDK序列化存储token。本文将深入探讨JSON与JDK序列化在存储和效率上的差异，解释这种选择差异的原因。
JSON序列化特性
JSON序列化基于文本，存储非文本数据（数字、二进制、布尔值）时，空间占用相对较大。但其文本格式使其具备良好的可读性和可编辑性，方便人工或程序处理。此外，JSON语言无关性使其在跨平台应用中广受欢迎。
测试结果显示，JSON序列化在某些场景下空间占用显著高于JDK序列化（例如token存储，JDK仅需17字节）。这是因为JSON需将所有数据转换为文本格式，增加了存储开销。
JDK序列化特性
JDK序列化采用二进制格式存储数据，包含类型等额外信息，因此效率并非总是优于其他二进制序列化方式。但其二进制特性使其在存储二进制数据时更节省空间。然而，JDK序列化数据仅能被Java程序读取，直接查看和修改数据都较为困难。
测试结果表明，JDK序列化在某些数据类型下确实更节省空间。这与其更适合处理复杂对象和二进制数据的特性有关。
测试方法
为了验证JSON与JDK序列化的差异，我们设计了如下测试：
@SpringBootTest
public 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()); //此处需补充RedisSerializer的实现
redisTemplate.opsForValue().set("testSeralizerByJdk:1", complexObject);
}
ComplexObject createComplexObject() { //此处需补充ComplexObject的定义
ComplexObject complexObject = new ComplexObject();
complexObject.setName("Test Name");
complexObject.setAge(30);
complexObject.setHobbies(Arrays.asList("Hobby1", "Hobby2", "Hobby3"));
Map attributes = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
attributes.put("attribute" + i, "value" + i);
}
complexObject.setAttributes(attributes);
return complexObject;
}
// ... 其他方法 ...
}
通过此测试，我们可以比较不同数据类型和复杂度下的序列化效果，从而选择最合适的序列化方式。
结论
JSON和JDK序列化各有优劣。JSON在可读性、可编辑性和跨平台性方面表现突出，但存储非文本数据时空间开销较大。JDK序列化在存储二进制数据时更有效率，但可读性和可编辑性较差，且仅限于Java环境使用。实际应用中，序列化方式的选择应根据具体需求和数据特性决定。
