Dubbo序列化smartbuf与kryo、fst、hessian2、fastjson等性能对比

介绍

smartbuf-dubbo是一个基于smartbufdubbo序列化插件。

它内部封装了smartbuf序列化框架的stream模式,
通过自定义的SmartbufSerializationdubbo暴露了一个名为smartbuf的序列化器。

关于smartbuf

smartbuf是一种新颖、高效、智能、易用的跨语言序列化框架,它既拥有不亚于protobuf的高性能,
也拥有与json相仿的通用性、可扩展性、可调试性等。

它内部采用分区序列化将松散的对象序列化为若干个紧凑的分区,从而大幅提高编码效率,
具体细节请参考smartbuf项目

使用方式

smartbuf-dubbo内部实现非常简单,它只是简单地按照dubbo官方文档提供了序列化插件,包括三个class:

  • SmartbufObjectInput
  • SmartbufObjectOutput
  • SmartbufSerialization

以及位于core/src/main/resources/META-INF.dubbo/的插件配置。

此插件已打包deploy至中心仓库,所以你可以直接通过以下maven坐标引入它:

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<dependency>
<groupId>com.github.smartbuf</groupId>
<artifactId>smartbuf-dubbo</artifactId>
<version>1.0.1</version>
</dependency>

当然也可以直接将以上提到的classresources配置复制入自己的工程中,同时记得手动添加smartbuf依赖。

之后就可以按照官方文档的配置,在protocol中选择启用序列化插件,具体效果可能类似于:

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<dubbo:protocol serialization="smartbuf" />

此插件支持com.alibaba版本与org.apache版本的dubbo

对比其他序列化方案

根目录中的demo-alibabademo-apache分别针对2.6.*版本和2.7.*版本的dubbo进行序列化测试,
测试对象包括smartbuffastjsonhessian2kryofst

对比测试包括三部分:tinyuserposts,分别对比测试各个序列化框架在简单普通复杂业务中的综合表现。

提示:对比测试侧重于单线程的序列化性能、数据压缩率,最终数据仅用于横向对比各个序列化框架,并不能体现dubbo本身的多并发性能。

大数据集posts测试

此测试中dubbo接口返回的数据为100个固定的PostModel实例,其具体模型如下:

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public class PostModel implements Serializable {
private int postId;
private int authorId;
private Integer prePostId;
private String title;
private String description;
private ContentType contentType;
private Visibility visibility;
private long createTime;

private List<Integer> mentions = new ArrayList<>();
private List<TopicModel> topics = new ArrayList<>();
}

测试中随机创建100PostModel对象、10TopicModel对象,
然后随机为每个PostModel分配若干个TopicModel,最终模拟类似实际产品应用中的queryPost结果集。

这个数据集采用json编码时,大概20KB,各个序列化框架调用10w次的综合表现为:

  • fastjson: 耗时约192s, 网络输入输出总计约17.88GB
  • fst: 耗时约52s, 网络输入输出总计约4.01GB
  • hessian2: 耗时约115s, 网络输入输出总计约11.08GB
  • kryo: 耗时约135s, 网络输入输出总计约4.05GB
  • smartbuf: 耗时约75s, 网络输入输出总计约2.15GB

具体表现如下图所示,横轴表示时间,纵轴表示网络流量:

dubbo-comparison-posts

说明:模型中存在枚举值ContentTypeVisibility,而测试中使用的kryo并不支持枚举,因此在测试kryo时直接忽略了枚举,最终导致它的测试数据并不完整。

普通数据集user测试

此测试中dubbo接口返回的数据为1个固定的UserModel实例,其具体模型如下:

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public class UserModel implements Serializable {
private int id;
private String token;
private String nickname;
private String loginIp;
private long loginTime;
private long createTime;
private long updateTime;

private List<UserModel> friends = new ArrayList<>();
}

为了照顾kryo,此测试中不再使用enum类型。

测试中为friends随机创建20UserModel对象,顺便测试一下各个序列化框架对循环引用的处理。
这个数据集采用json编码时,大概4KB,各个序列化框架调用30w次的综合表现为:

  • fastjson: 耗时约41s, 网络输入输出总计约1.11GB
  • fst: 耗时约31s, 网络输入输出总计约0.55GB
  • hessian2: 耗时约32s, 网络输入输出总计约0.57GB
  • kryo: 耗时约39s, 网络输入输出总计约0.62GB
  • smartbuf: 耗时约41s, 网络输入输出总计约0.43GB

具体表现如下图所示,横轴表示时间,纵轴表示网络流量:

dubbo-comparison-user

小数据集tiny测试

此测试中dubbo接口返回的数据为一个普通的uuid字符串,没有太大的意义。各个序列化框架调用40w次的综合表现为:

  • fastjson: 耗时约46s, 网络输入输出总计约130MB
  • fst: 耗时约38s, 网络输入输出总计约122MB
  • hessian2: 耗时约38s, 网络输入输出总计约120MB
  • kryo: 耗时约38s, 网络输入输出总计约120MB
  • smartbuf: 耗时约42s, 网络输入输出总计约120MB

具体表现如下图所示,横轴表示时间,纵轴表示网络流量:

dubbo-comparison-tiny

测试说明

以上测试全部为本地网络,使用的dubbo版本号为2.6.7

你可以直接checkout源代码在本地执行测试代码。
测试中用于采集网络IO数据的NetMonitor类内部使用了nettop指令,
据我了解它应该只支持osx操作系统,如果你在其他系统中执行测试,可能无法获得正确的bytes_inbytes_out

总结

由于smartbuf在架构设计上采用了数据可复用的分区序列化,
因此面对大数据集、数组、列表等结构时,可以通过属性复用的技术优势,显著地提高其编码效率。
相比于kryofsthession2等时,甚至可以提高一倍空间利用率,相比于json更是提高一个数量级

由于smartbuf底层设计上以类似于json的方式解析数据,因此它的兼容性与json相仿,天然地解决了不同对象模型之间的字段兼容。
且支持大多数常用的数据类型,也包括枚举、泛型等等。相比之下其他序列化框架仅支持java语言,
且存在或多或少的兼容性问题,以及支持数据类型过少的问题。比如测试中发现kryo不支持enumAbstractList$SubList

在序列化性能上smartbuf相比于fst存在一些劣势,可能是分区序列化中内存复制所致,也可能是代码中某些地方存在性能问题。
不过这种劣势往往只是纳秒级的,相比于数据报文在服务器、机房、区域的网络传输而言,都是微不足道的。