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Dubbo中使用高效的Java序列化(Kryo和FST)

时间:2016-02-18 22:42:28      阅读:9511      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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  • 序列化漫谈
  • 启用Kryo和FST
  • 注册被序列化类
  • 无参构造函数和Serializable接口
  • 序列化性能分析与测试
    • 测试环境
    • 测试脚本
    • Dubbo RPC中不同序列化生成字节大小比较
    • Dubbo RPC中不同序列化响应时间和吞吐量对比
  • 未来

序列化漫谈

dubbo RPC是dubbo体系中最核心的一种高性能、高吞吐量的远程调用方式,我喜欢称之为多路复用的TCP长连接调用,简单的说:

  • 长连接:避免了每次调用新建TCP连接,提高了调用的响应速度
  • 多路复用:单个TCP连接可交替传输多个请求和响应的消息,降低了连接的等待闲置时间,从而减少了同样并发数下的网络连接数,提高了系统吞吐量。

dubbo RPC主要用于两个dubbo系统之间作远程调用,特别适合高并发、小数据的互联网场景。

而序列化对于远程调用的响应速度、吞吐量、网络带宽消耗等同样也起着至关重要的作用,是我们提升分布式系统性能的最关键因素之一。

在dubbo RPC中,同时支持多种序列化方式,例如:

  1. dubbo序列化:阿里尚未开发成熟的高效java序列化实现,阿里不建议在生产环境使用它
  2. hessian2序列化:hessian是一种跨语言的高效二进制序列化方式。但这里实际不是原生的hessian2序列化,而是阿里修改过的hessian lite,它是dubbo RPC默认启用的序列化方式
  3. json序列化:目前有两种实现,一种是采用的阿里的fastjson库,另一种是采用dubbo中自己实现的简单json库,但其实现都不是特别成熟,而且json这种文本序列化性能一般不如上面两种二进制序列化。
  4. java序列化:主要是采用JDK自带的Java序列化实现,性能很不理想。

在通常情况下,这四种主要序列化方式的性能从上到下依次递减。对于dubbo RPC这种追求高性能的远程调用方式来说,实际上只有1、2两种高效序列化方式比较般配,而第1个dubbo序列化由于还不成熟,所以实际只剩下2可用,所以dubbo RPC默认采用hessian2序列化。

但hessian是一个比较老的序列化实现了,而且它是跨语言的,所以不是单独针对java进行优化的。而dubbo RPC实际上完全是一种Java to Java的远程调用,其实没有必要采用跨语言的序列化方式(当然肯定也不排斥跨语言的序列化)。

最近几年,各种新的高效序列化方式层出不穷,不断刷新序列化性能的上限,最典型的包括:

  • 专门针对Java语言的:Kryo,FST等等
  • 跨语言的:Protostuff,ProtoBuf,Thrift,Avro,MsgPack等等

这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2(甚至包括尚未成熟的dubbo序列化)。

有鉴于此,我们为dubbo引入Kryo和FST这两种高效Java序列化实现,来逐步取代hessian2。

其中,Kryo是一种非常成熟的序列化实现,已经在Twitter、Groupon、Yahoo以及多个著名开源项目(如Hive、Storm)中广泛的使用。而FST是一种较新的序列化实现,目前还缺乏足够多的成熟使用案例,但我认为它还是非常有前途的。

在面向生产环境的应用中,我建议目前更优先选择Kryo。

启用Kryo和FST

使用Kryo和FST非常简单,只需要在dubbo RPC的XML配置中添加一个属性即可:

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo"/>
<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="fst"/>

注册被序列化类

要让Kryo和FST完全发挥出高性能,最好将那些需要被序列化的类注册到dubbo系统中,例如,我们可以实现如下回调接口:

public class SerializationOptimizerImpl implements SerializationOptimizer {

    public Collection<Class> getSerializableClasses() {
        List<Class> classes = new LinkedList<Class>();
        classes.add(BidRequest.class);
        classes.add(BidResponse.class);
        classes.add(Device.class);
        classes.add(Geo.class);
        classes.add(Impression.class);
        classes.add(SeatBid.class);
        return classes;
    }
}

然后在XML配置中添加:

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo" optimizer="com.alibaba.dubbo.demo.SerializationOptimizerImpl"/>

在注册这些类后,序列化的性能可能被大大提升,特别针对小数量的嵌套对象的时候。

当然,在对一个类做序列化的时候,可能还级联引用到很多类,比如Java集合类。针对这种情况,我们已经自动将JDK中的常用类进行了注册,所以你不需要重复注册它们(当然你重复注册了也没有任何影响),包括:

GregorianCalendar
InvocationHandler
BigDecimal
BigInteger
Pattern
BitSet
URI
UUID
HashMap
ArrayList
LinkedList
HashSet
TreeSet
Hashtable
Date
Calendar
ConcurrentHashMap
SimpleDateFormat
Vector
BitSet
StringBuffer
StringBuilder
Object
Object[]
String[]
byte[]
char[]
int[]
float[]
double[]

由于注册被序列化的类仅仅是出于性能优化的目的,所以即使你忘记注册某些类也没有关系。事实上,即使不注册任何类,Kryo和FST的性能依然普遍优于hessian和dubbo序列化。

当然,有人可能会问为什么不用配置文件来注册这些类?这是因为要注册的类往往数量较多,导致配置文件冗长;而且在没有好的IDE支持的情况下,配置文件的编写和重构都比java类麻烦得多;最后,这些注册的类一般是不需要在项目编译打包后还需要做动态修改的。

另外,有人也会觉得手工注册被序列化的类是一种相对繁琐的工作,是不是可以用annotation来标注,然后系统来自动发现并注册。但这里annotation的局限是,它只能用来标注你可以修改的类,而很多序列化中引用的类很可能是你没法做修改的(比如第三方库或者JDK系统类或者其他项目的类)。另外,添加annotation毕竟稍微的“污染”了一下代码,使应用代码对框架增加了一点点的依赖性。

除了annotation,我们还可以考虑用其它方式来自动注册被序列化的类,例如扫描类路径,自动发现实现Serializable接口(甚至包括Externalizable)的类并将它们注册。当然,我们知道类路径上能找到Serializable类可能是非常多的,所以也可以考虑用package前缀之类来一定程度限定扫描范围。

当然,在自动注册机制中,特别需要考虑如何保证服务提供端和消费端都以同样的顺序(或者ID)来注册类,避免错位,毕竟两端可被发现然后注册的类的数量可能都是不一样的。

无参构造函数和Serializable接口

如果被序列化的类中不包含无参的构造函数,则在Kryo的序列化中,性能将会大打折扣,因为此时我们在底层将用Java的序列化来透明的取代Kryo序列化。所以,尽可能为每一个被序列化的类添加无参构造函数是一种最佳实践(当然一个java类如果不自定义构造函数,默认就有无参构造函数)。

另外,Kryo和FST本来都不需要被序列化都类实现Serializable接口,但我们还是建议每个被序列化类都去实现它,因为这样可以保持和Java序列化以及dubbo序列化的兼容性,另外也使我们未来采用上述某些自动注册机制带来可能。

序列化性能分析与测试

本文我们主要讨论的是序列化,但在做性能分析和测试的时候我们并不单独处理每种序列化方式,而是把它们放到dubbo RPC中加以对比,因为这样更有现实意义。

测试环境

粗略如下:

  • 两台独立服务器
  • 4核Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2603 0 @ 1.80GHz
  • 8G内存
  • 虚拟机之间网络通过百兆交换机
  • CentOS 5
  • JDK 7
  • Tomcat 7
  • JVM参数-server -Xms1g -Xmx1g -XX:PermSize=64M -XX:+UseConcMarkSweepGC

当然这个测试环境较有局限,故当前测试结果未必有非常权威的代表性。

测试脚本

和dubbo自身的基准测试保持接近:

10个并发客户端持续不断发出请求:

  • 传入嵌套复杂对象(但单个数据量很小),不做任何处理,原样返回
  • 传入50K字符串,不做任何处理,原样返回(TODO:结果尚未列出)

进行5分钟性能测试。(引用dubbo自身测试的考虑:“主要考察序列化和网络IO的性能,因此服务端无任何业务逻辑。取10并发是考虑到http协议在高并发下对CPU的使用率较高可能会先打到瓶颈。”)

Dubbo RPC中不同序列化生成字节大小比较

序列化生成字节码的大小是一个比较有确定性的指标,它决定了远程调用的网络传输时间和带宽占用。

针对复杂对象的结果如下(数值越小越好):

序列化实现请求字节数响应字节数
Kryo 272 90
FST 288 96
Dubbo Serialization 430 186
Hessian 546 329
FastJson 461 218
Json 657 409
Java Serialization 963 630

技术分享

Dubbo RPC中不同序列化响应时间和吞吐量对比

远程调用方式平均响应时间平均TPS(每秒事务数)
REST: Jetty + JSON 7.806 1280
REST: Jetty + JSON + GZIP TODO TODO
REST: Jetty + XML TODO TODO
REST: Jetty + XML + GZIP TODO TODO
REST: Tomcat + JSON 2.082 4796
REST: Netty + JSON 2.182 4576
Dubbo: FST 1.211 8244
Dubbo: kyro 1.182 8444
Dubbo: dubbo serialization 1.43 6982
Dubbo: hessian2 1.49 6701
Dubbo: fastjson 1.572 6352

技术分享

技术分享

测试总结

就目前结果而言,我们可以看到不管从生成字节的大小,还是平均响应时间和平均TPS,Kryo和FST相比Dubbo RPC中原有的序列化方式都有非常显著的改进。

未来

未来,当Kryo或者FST在dubbo中当应用足够成熟之后,我们很可能会将dubbo RPC的默认序列化从hessian2改为它们中间的某一个。

Dubbo中使用高效的Java序列化(Kryo和FST)

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原文:http://www.cnblogs.com/devotion/p/5199396.html

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