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：
@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) ...
}
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。
