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序列化与反序列化：概念、作用及应用
一、基本定义
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序列化（Serialization）
将 ** 对象的状态（数据、属性等）转换为可存储或传输的字节流（二进制或文本格式）** 的过程。- 目的：使对象能在网络中传输（如 RPC 调用）、存储到文件 / 数据库，或在内存中持久化保存。
- 本质：将复杂的对象结构 “flatten” 为线性字节序列，便于跨平台、跨进程处理。
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反序列化（Deserialization）
将字节流恢复为原始对象的过程，是序列化的逆操作。- 目的：从存储介质或网络接收端重构对象，恢复其状态和功能。
二、核心作用
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数据存储与持久化
- 例：将内存中的对象（如用户信息、配置参数）保存到文件（如 JSON、XML、二进制文件）或数据库，以便后续重新加载。
- 典型场景：缓存系统（如 Redis 存储对象）、日志记录、断点续传。
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网络通信与跨进程交互
- 在分布式系统中（如 RPC 框架、微服务），对象需通过网络传输时，必须先序列化为字节流，接收方再反序列化为对象。
- 例：Hadoop 中 MapReduce 任务间传递数据时，自定义的
Writable对象需实现序列化接口，确保节点间数据正确传输。
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对象状态共享
- 在分布式环境中，序列化可用于复制对象状态（如分布式锁、集群节点状态同步）。
三、常见应用场景
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分布式系统
- Hadoop/Spark：自定义数据类型（如
Text、IntWritable）需实现Writable接口，确保在 Map/Reduce 任务间序列化传输。 - RPC 框架（如 gRPC、Thrift）：通过序列化协议（如 Protocol Buffers、JSON）定义接口参数和返回值的格式。
- Hadoop/Spark：自定义数据类型（如
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数据交换格式
- 文本格式：JSON、XML（可读性强，适合跨语言交互，但效率较低）。
- 二进制格式：Protocol Buffers、Apache Avro、Thrift（体积小、解析快，适合高性能场景）。
- 语言特定格式：Java 的
ObjectOutputStream、Python 的pickle（仅适用于同语言环境，可能存在安全风险）。
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缓存与持久化
- Redis 支持序列化对象存储（需选择高效格式如 MsgPack）。
- Java 对象序列化后可写入
ObjectInputStream/ObjectOutputStream。
四、不同语言的实现方式
| 语言 | 序列化框架 / 接口 | 特点 |
|---|---|---|
| Java | Serializable接口、Kryo、Protostuff | 内置Serializable简单但效率低；Kryo 等第三方库性能更高。 |
| Python | pickle、dill、JSON、Protocol Buffers | pickle支持复杂对象但不安全；JSON 跨语言友好，需手动转换数据类型。 |
| C++ | Protobuf、FlatBuffers | 高性能二进制格式，需定义 IDL（接口描述语言）。 |
| 通用 | JSON、XML、Protobuf、Avro | 跨语言支持，适合微服务、API 数据交互。 |
五、关键技术点与注意事项
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序列化协议的选择
- 性能：二进制格式（如 Protobuf）比文本格式（如 JSON）更快、更紧凑，适合大数据量或高频交互场景。
- 兼容性：需考虑版本变更时的向后兼容（如 Protobuf 允许新增字段，不破坏旧解析逻辑）。
- 安全性：避免使用不安全的反序列化接口（如 Python 的
pickle直接反序列化不可信数据可能导致代码执行攻击）。
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自定义序列化逻辑
- 当内置序列化机制无法满足需求时（如忽略敏感字段、压缩数据），需自定义序列化方法。
- 例：Hadoop 中自定义
Writable类型需实现write()（序列化）和readFields()（反序列化）方法，确保数据在集群中正确传输。
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反序列化漏洞
- 风险：若反序列化不可信数据，可能导致远程代码执行（如 Java 的反序列化漏洞 CVE-2015-4852）。
- 防护：避免反序列化不可信数据，使用安全的序列化协议（如 Protobuf），或对输入数据进行严格校验。