初探Protostuff的使用
初探Protostuff的使用
最近在学习RPC，看到了一个叫做Protostuff的库，是基于谷歌Protocal Buffer的序列化库，之前了解过Protocol Buffer，对学习了一些资料后，写了个demo，记录下来。
什么是Protocol Buffer？
Protocol Buffer是谷歌出品的一种数据交换格式，独立于语言和平台，类似于json。Google提供了多种语言的实现：java、c++、go和python。对象序列化城Protocol Buffer之后可读性差，但是相比xml，json，它占用小，速度快。适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。
Java序列化库 - Protostuff
相对我们常用的json来说，Protocol Buffer门槛更高，因为需要编写.proto文件，再把它编译成目标语言，这样使用起来就很麻烦。但是现在有了protostuff之后，就不需要依赖.proto文件了，他可以直接对POJO进行序列化和反序列化，使用起来非常简单。
实战
新建一个SpringBoot的项目，再引入Protostuff的依赖
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-core</artifactId>
<version>${protostuff.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
<version>${protostuff.version}</version>
</dependency>
先编写两个POJO，再把它们嵌套起来，这里使用了lombok的@Data注解和@Builder注解，@Data可以自动生成getter setter，@Builder注解可以让我们通过更加优雅的构建者模式来创建对象。
@Data
@Builder
public class User {
private String id;
private String name;
private Integer age;
private String desc;
}
@Data
@Builder
public class Group {
private String id;
private String name;
private User user;
}
接下来编写Protostuff序列化工具类
public class ProtostuffUtils {
/**
* 避免每次序列化都重新申请Buffer空间
*/
private static LinkedBuffer buffer = LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE);
/**
* 缓存Schema
*/
private static Map<Class<?>, Schema<?>> schemaCache = new ConcurrentHashMap<>();
/**
* 序列化方法，把指定对象序列化成字节数组
*
* @param obj
* @param <T>
* @return
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public static <T> byte[] serialize(T obj) {
Class<T> clazz = (Class<T>) obj.getClass();
Schema<T> schema = getSchema(clazz);
byte[] data;
try {
data = ProtostuffIOUtil.toByteArray(obj, schema, buffer);
} finally {
buffer.clear();
}
return data;
}
/**
* 反序列化方法，将字节数组反序列化成指定Class类型
*
* @param data
* @param clazz
* @param <T>
* @return
*/
public static <T> T deserialize(byte[] data, Class<T> clazz) {
Schema<T> schema = getSchema(clazz);
T obj = schema.newMessage();
ProtostuffIOUtil.mergeFrom(data, obj, schema);
return obj;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private static <T> Schema<T> getSchema(Class<T> clazz) {
Schema<T> schema = (Schema<T>) schemaCache.get(clazz);
if (Objects.isNull(schema)) {
//这个schema通过RuntimeSchema进行懒创建并缓存
//所以可以一直调用RuntimeSchema.getSchema(),这个方法是线程安全的
schema = RuntimeSchema.getSchema(clazz);
if (Objects.nonNull(schema)) {
schemaCache.put(clazz, schema);
}
}
return schema;
}
}
验证序列化功能
@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
@Override
public void run(String... strings) throws Exception {
//创建一个user对象
User user = User.builder().id("1").age(20).name("张三").desc("programmer").build();
//创建一个Group对象
Group group = Group.builder().id("1").name("分组1").user(user).build();
//使用ProtostuffUtils序列化
byte[] data = ProtostuffUtils.serialize(group);
System.out.println("序列化后：" + Arrays.toString(data));
Group result = ProtostuffUtils.deserialize(data, Group.class);
System.out.println("反序列化后：" + result.toString());
}
}
可以看到控制台打印出如下数据，说明序列化和反序列化成功
序列化后：[10, 1, 49, 18, 7, -27, -120, -122, -25, -69, -124, 49, 27, 10, 1, 49, 18, 6, -27, -68, -96, -28, -72, -119, 24, 20, 34, 10, 112, 114,
111, 103, 114, 97, 109, 109, 101, 114, 28] 反序列化后：Group(id=1, name=分组1, user=User(id=1, name=张三, age=20, desc=programmer))
最后，代码在这里地址，欢迎star。
参考
原文地址：https://blog.csdn.net/oppo5630/article/details/80173520
