序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      

Newtonsoft.json是最常用的json序列化组件,当然他不是最快的,但是是功能最全的.. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Diagnostics; using Newtonsoft.Json.Linq; using Newtonsoft.Json; namespace ConsoleApplication2 { publi

转载:http://www.jdon.com/concurrent/serialization.html 这里比较Java对象序列化 XML JSON  Kryo  POF等序列化性能比较. 很多人以为JDK的Java序列化肯定是将Java对象转换成二进制序列化最快的方式,JDK7出来以后,我们发现实际上每次新的JDK比旧版本快. 我们通常以为将Java对象序列化成二进制比序列化成XML或Json更快,其实是错误的,如果你关心性能,建议避免Java序列化. Java序列化有很多的要求,最主要的一

前言: Java序列化是Java技术体系当中的一个重要议题,序列化的意义在于信息的交换和存储,通常会和io.持久化.rmi技术有关(eg:一些orm框架会要求持久化的对象类型实现Serializable接口). 本文将提供Java自带序列化机制和ProtoStuff的序列化(仅仅当作一种数据格式)的比较,从序列化的内容和特点来对二者进行比较. 结论:1,Java序列化对象时不需要通过属性的get set方法或其它无关序列化内部定义的方法(比如readObject,writeObject是内置的序

在分布式通信系统中,网络传递的是二进制流,而内存中是我们基于对象模型构建的各种各样的对象,当我们需要将一个对象通过网络传递给另一个节点时,首先需要将其序列化为字节流,然后通过网络发送给目标节点,目标节点接收后,再反序列化为对象实例.在ESFramework体系中,也是遵循同样的规则. ESFramework称这些需要经过网络传递的对象称之为协议类(Contract),协议类通常只是一个简单的数据结构封装,用于保存状态的一个哑类(不包含任何方法,从object继承的除外),有点类似于与数据库中表进

JDK提供了ObjectOutputStream和ObjectInputStream,用于通过网络对POJO的基本数据类型和图进行序列化和反序列化.该API并不复杂,而且可以被应用于任何实现了java.io.Serializable接口的对象.但是它的性能也不是非常高效的.在这一节中,我们将看到Netty必须为此提供什么. 一.JDK序列化 如果你的应用程序必须要和使用了ObjectOutputStream和ObjectInputStream的远程节点交互,并且兼容性也是你最关心的,那么JDK序

本文转自:https://www.zybuluo.com/linux1s1s/note/91046 注:部分内容有更改 在Android中使用序列化,无非两种途经: Parcelable 和 Serializable 两者区别 Serializable的作用是为了保存对象的属性到本地文件.数据库.网络流.rmi以方便数据传输,当然这种传输可以是程序内的也可以是两个程序间的. Parcelable的设计初衷是因为Serializable效率过慢,为了在程序内不同组件间以及不同Android程序间(

JDK提供了ObjectOutputStream和ObjectInputStream,用于通过网络对POJO的基本数据类型和图进行序列化和反序列化.该API并不复杂,而且可以被应用于任何实现了java.io.Serializable接口的对象.但是它的性能也不是非常高效的.在这一节中,我们将看到Netty必须为此提供什么. 一.JDK序列化 如果你的应用程序必须要和使用了ObjectOutputStream和ObjectInputStream的远程节点交互,并且兼容性也是你最关心的,那么JDK序

title author date CreateTime categories C# 配置文件存储 各种序列化算法性能比较 lindexi 2018-08-10 19:16:52 +0800 2018-06-15 12:16:10 +0800 C# 本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一

本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一个是 json .一个是 ProtoBuf .一个是 wire 原来我的软件在启动的时候是需要读取很多个文件,因为每个模块的配置都不同,所有模块的配置都是模块自己查找配置文件读取,然而大家都知道,在机械硬盘,随机读取文件的性能很差.现在虽然很多用户都

转自:http://hadoop1989.com/2015/10/08/Spark-Configuration/ 一.Spark参数设置 二.查看Spark参数设置 三.Spark参数分类 四.Spark性能相关参数 一.Spark参数设置 Spark配置参数,一共有三种方法, 1. 在程序中,直接设置参数,例如: val conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]") .setAppName("CountingSheep"

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 Storage相关配置参数 spark.local.dir 这个看起来很简单,就是Spark用于写中间数据,如RDD Cache,Shu

基本概念 操作系统中 heap 和 stack 的区别 heap是堆,stack是栈,是两种不同的数据结构.堆是队列优先,先进先出:栈是先进后出. 在java多线程中,每个线程都有自己的栈:不同的线程共享一个堆. 在java内存中,栈中存放的大多数是方法的参数.局部变量,调用完后立即释放空间:堆中存放的是由new创建的对象和数组,生命周期由JVM的垃圾回收算法决定. 什么是基于注解的切面实现 首先说切面编程:为了方便,将一些公共的类似的地方抽取出来,开发时只需要关注具体业务,这个公共类似的东西就

微软终于追上了? 图片来自 Glenn Carstens-Peters Unsplash 欢迎来到.NET性能系列的另一章.这个系列的特点是对.NET世界中许多不同的主题进行研究.基准和比较.正如标题所说的那样,重点在于使用最新的.NET7的性能.你将看到哪种方法是实现特定主题的最快方法,以及大量的技巧和窍门,你如何能以较低的努力最大化你的代码性能.如果你对这些主题感兴趣,请继续关注 在这篇文章中,我们将比较两个最突出的.NET的json框架.: Newtonsofts Json.NET 和 M

目录 1. GoLang语言 1.1 Slice 1.2 Map 1.3 Channel 1.4 Goroutine 1.5 GMP调度 1.6 垃圾回收机制 1.7 其他知识点 2. Web框架Gin和微服务框架Micro 2.1 Gin框架 2.2 Micro框架 2.3 Viper 2.4 Swagger 2.5 Zap 2.6 JWT 文章字数大约1.95万字,阅读大概需要65分钟,建议收藏后慢慢阅读!!! 1. GoLang语言 1.1 Slice Slice底层实现原理 切片是基于数

什么是负载均衡 负载均衡,英文名称为Load Balance,指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助.通过某种负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求.负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列,借此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题,这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能. 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡,前者的代

multithread如何写 这是我第一次写multithread,所以就是照着例子学,下面是我用来学的例子 来自于”Automate the boring stuff with Python”的15.6 import threading, time print "Start of the program" def takeANap(): time.sleep(5) print "Wake up!" thread1 = threading.Thread(target

转自:http://www.360doc.com/content/14/0116/16/15528092_345730642.shtml 以及参考网络. 首先,我们先了解一下内存的大体结构工作流程,这样会比较容量理解这些参数在其中所起到的作用. 这部分的讲述运用DDR3的简化时序图.DDR3的内部是一个存储阵列,将数据“填”进去,你可以它想象成一张表格. 和表格的检索原理一样,先指定一个行(Row),再指定一个列(Column),我们就可以准确地找到所需要的单元格, 这就是内存芯片寻址的基本原理

今天有个朋友说他的app下载很慢,他说下载其他的不会,就他的会很慢很卡.我心想这东西苹果的我也没办法了呀,不过我心里也想我平时下载挺快的呀.于是就开始试试.搜索了几个app下载发现确实是有快有慢,并且有些app很小但是确没有那些很大的下载快.这就奇怪了,按照网速的毕竟是同一个时间和同一个网要慢的话应该都慢.于是带着问题继续研究,这是为啥呢?还到知乎搜了一圈发现上面的回答都基本是说天朝网络环境问题. 然后我就搜索了几个冷门的app 例如<闪现侠>.<个火>,然后开始下载发现这两个ap

上个学期在信号处理课上选做的题目和这个问题正好相关. 如焕杰同学所说,iPhone拨号音是使用双音多频信号(DTMF).双音多频信号是贝尔实验室发明的,通常用于发送被叫号码,它取代了早起的脉冲拨号方法.和DTMF配合使用的是DTMF键盘,标准的是4X4的键盘,但是通常电话不需要16个按键,只有12个按键.每个按键都有一个横坐标和一个纵坐标,分别对应一个频率.传统的DTMF信号是用来在固话网络上在带内(跟语音通话公用信道)传输信息的.比如被叫号码或者其它信令(网上银行输入卡号密码等). 而手机的类

这两天正在学习FPGA如何控制DDR3的读写,找到一篇个人感觉比较有意义的文章,可以对DDR的内部结构有一个初步的了解.原文出处:http://blog.chinaunix.net/uid-28458801-id-3459509.html,感谢大神的付出. 首先,我们先了解一下内存的大体结构工作流程,这样会比较容量理解这些参数在其中所起到的作用.这部分的讲述运用DDR3的简化时序图. DDR3的 内部是一个存储阵列,将数据“填”进去,你可以它想象成一张表格.和表格的检索原理一样,先指定一个行(R