Java?Kryo,Protostuff,Hessian序列化方式對(duì)比

更新時(shí)間：2022年07月05日 11:36:02 作者：??Pymjl????

這篇文章主要介紹了Java?Kryo,Protostuff,Hessian序列化方式對(duì)比，文章圍繞主題展開(kāi)詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價(jià)值，需要的小伙伴可以參考一下

前言

前段時(shí)間在寫RPC框架的時(shí)候用到了Kryo、Hessian、Protostuff三種序列化方式。但是當(dāng)時(shí)因?yàn)榧庇趯?shí)現(xiàn)功能，就只是簡(jiǎn)單的的看了一下如何使用這三種序列化方式，并沒(méi)有去深入研究各自的特性，以及優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。知道現(xiàn)在就將RPC框架寫完了之后，才有時(shí)間靜下心來(lái)對(duì)三種方式做一個(gè)對(duì)比，總結(jié)。

Kryo、Hessain、Protostuff都是第三方開(kāi)源的序列化/反序列化框架，要了解其各自的特性，我們首先需要知道序列化/反序列化是什么：

序列化：就是將對(duì)象轉(zhuǎn)化成字節(jié)序列的過(guò)程。

反序列化：就是講字節(jié)序列轉(zhuǎn)化成對(duì)象的過(guò)程。

seriallization 序列化： 將對(duì)象轉(zhuǎn)化為便于傳輸?shù)母袷剑?常見(jiàn)的序列化格式：二進(jìn)制格式，字節(jié)數(shù)組，json字符串，xml字符串。

deseriallization 反序列化：將序列化的數(shù)據(jù)恢復(fù)為對(duì)象的過(guò)程

如果對(duì)序列化相關(guān)概念還不是很清楚的同學(xué)可以參照美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的序列化和反序列化

筆記參考圖：

性能對(duì)比

前期準(zhǔn)備

我們先創(chuàng)建一個(gè)新的Maven項(xiàng)目
然后導(dǎo)入依賴

<dependency>
 ? ?<groupId>org.junit.jupiter</groupId>
 ? ?<artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
 ? ?<version>5.8.2</version>
 ? ?<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 代碼簡(jiǎn)化 -->
<dependency>
 ? ?<groupId>org.projectlombok</groupId>
 ? ?<artifactId>lombok</artifactId>
 ? ?<version>1.18.20</version>
</dependency>
<!--kryo-->
<dependency>
 ? ?<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
 ? ?<artifactId>kryo-shaded</artifactId>
 ? ?<version>4.0.2</version>
</dependency>
<dependency>
 ? ?<groupId>commons-codec</groupId>
 ? ?<artifactId>commons-codec</artifactId>
 ? ?<version>1.10</version>
</dependency>
<!--protostuff-->
<dependency>
 ? ?<groupId>io.protostuff</groupId>
 ? ?<artifactId>protostuff-core</artifactId>
 ? ?<version>1.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
 ? ?<groupId>io.protostuff</groupId>
 ? ?<artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
 ? ?<version>1.7.2</version>
</dependency>
<!--hessian2-->
<dependency>
 ? ?<groupId>com.caucho</groupId>
 ? ?<artifactId>hessian</artifactId>
 ? ?<version>4.0.62</version>
</dependency>

工具類：

kryo

package cuit.pymjl.utils;
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
import org.objenesis.strategy.StdInstantiatorStrategy;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/4/18 20:07
 **/
@SuppressWarnings("all")
public class KryoUtils {
 ? ?private static final String DEFAULT_ENCODING = "UTF-8";
?
 ? ?//每個(gè)線程的 Kryo 實(shí)例
 ? ?private static final ThreadLocal<Kryo> KRYO_LOCAL = new ThreadLocal<Kryo>() {
 ? ? ? ?@Override
 ? ? ? ?protected Kryo initialValue() {
 ? ? ? ? ? ?Kryo kryo = new Kryo();
?
 ? ? ? ? ? ?/**
 ? ? ? ? ? ? * 不要輕易改變這里的配置！更改之后，序列化的格式就會(huì)發(fā)生變化，
 ? ? ? ? ? ? * 上線的同時(shí)就必須清除 Redis 里的所有緩存，
 ? ? ? ? ? ? * 否則那些緩存再回來(lái)反序列化的時(shí)候，就會(huì)報(bào)錯(cuò)
 ? ? ? ? ? ? */
 ? ? ? ? ? ?//支持對(duì)象循環(huán)引用（否則會(huì)棧溢出）
 ? ? ? ? ? ?kryo.setReferences(true); //默認(rèn)值就是 true，添加此行的目的是為了提醒維護(hù)者，不要改變這個(gè)配置
?
 ? ? ? ? ? ?//不強(qiáng)制要求注冊(cè)類（注冊(cè)行為無(wú)法保證多個(gè) JVM 內(nèi)同一個(gè)類的注冊(cè)編號(hào)相同；而且業(yè)務(wù)系統(tǒng)中大量的 Class 也難以一一注冊(cè)）
 ? ? ? ? ? ?kryo.setRegistrationRequired(false); //默認(rèn)值就是 false，添加此行的目的是為了提醒維護(hù)者，不要改變這個(gè)配置
?
 ? ? ? ? ? ?//Fix the NPE bug when deserializing Collections.
 ? ? ? ? ?  ((Kryo.DefaultInstantiatorStrategy) kryo.getInstantiatorStrategy())
 ? ? ? ? ? ? ? ? ?  .setFallbackInstantiatorStrategy(new StdInstantiatorStrategy());
?
 ? ? ? ? ? ?return kryo;
 ? ? ?  }
 ?  };
 ? ?/**
 ? ? * 獲得當(dāng)前線程的 Kryo 實(shí)例
 ? ? *
 ? ? * @return 當(dāng)前線程的 Kryo 實(shí)例
 ? ? */
 ? ?public static Kryo getInstance() {
 ? ? ? ?return KRYO_LOCAL.get();
 ?  }
?
 ? ?//-----------------------------------------------
 ? ?// ? ? ? ?  序列化/反序列化對(duì)象，及類型信息
 ? ?// ? ? ? ?  序列化的結(jié)果里，包含類型的信息
 ? ?// ? ? ? ?  反序列化時(shí)不再需要提供類型
 ? ?//-----------------------------------------------
?
 ? ?/**
 ? ? * 將對(duì)象【及類型】序列化為字節(jié)數(shù)組
 ? ? *
 ? ? * @param obj 任意對(duì)象
 ? ? * @param <T> 對(duì)象的類型
 ? ? * @return 序列化后的字節(jié)數(shù)組
 ? ? */
 ? ?public static <T> byte[] writeToByteArray(T obj) {
 ? ? ? ?ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
 ? ? ? ?Output output = new Output(byteArrayOutputStream);
?
 ? ? ? ?Kryo kryo = getInstance();
 ? ? ? ?kryo.writeClassAndObject(output, obj);
 ? ? ? ?output.flush();
?
 ? ? ? ?return byteArrayOutputStream.toByteArray();
 ?  }
 ? ?/**
 ? ? * 將對(duì)象【及類型】序列化為 String
 ? ? * 利用了 Base64 編碼
 ? ? *
 ? ? * @param obj 任意對(duì)象
 ? ? * @param <T> 對(duì)象的類型
 ? ? * @return 序列化后的字符串
 ? ? */
 ? ?public static <T> String writeToString(T obj) {
 ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ?return new String(Base64.encodeBase64(writeToByteArray(obj)), DEFAULT_ENCODING);
 ? ? ?  } catch (UnsupportedEncodingException e) {
 ? ? ? ? ? ?throw new IllegalStateException(e);
 ? ? ?  }
 ?  }
 ? ?/**
 ? ? * 將字節(jié)數(shù)組反序列化為原對(duì)象
 ? ? *
 ? ? * @param byteArray writeToByteArray 方法序列化后的字節(jié)數(shù)組
 ? ? * @param <T> ? ? ? 原對(duì)象的類型
 ? ? * @return 原對(duì)象
 ? ? */
 ? ?@SuppressWarnings("unchecked")
 ? ?public static <T> T readFromByteArray(byte[] byteArray) {
 ? ? ? ?ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(byteArray);
 ? ? ? ?Input input = new Input(byteArrayInputStream);
?
 ? ? ? ?Kryo kryo = getInstance();
 ? ? ? ?return (T) kryo.readClassAndObject(input);
 ?  }
 ? ?/**
 ? ? * 將 String 反序列化為原對(duì)象
 ? ? * 利用了 Base64 編碼
 ? ? *
 ? ? * @param str writeToString 方法序列化后的字符串
 ? ? * @param <T> 原對(duì)象的類型
 ? ? * @return 原對(duì)象
 ? ? */
 ? ?public static <T> T readFromString(String str) {
 ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ?return readFromByteArray(Base64.decodeBase64(str.getBytes(DEFAULT_ENCODING)));
 ? ? ?  } catch (UnsupportedEncodingException e) {
 ? ? ? ? ? ?throw new IllegalStateException(e);
 ? ? ?  }
 ?  }
 ? ?//-----------------------------------------------
 ? ?// ? ? ? ?  只序列化/反序列化對(duì)象
 ? ?// ? ? ? ?  序列化的結(jié)果里，不包含類型的信息
 ? ?//-----------------------------------------------
?
 ? ?/**
 ? ? * 將對(duì)象序列化為字節(jié)數(shù)組
 ? ? *
 ? ? * @param obj 任意對(duì)象
 ? ? * @param <T> 對(duì)象的類型
 ? ? * @return 序列化后的字節(jié)數(shù)組
 ? ? */
 ? ?public static <T> byte[] writeObjectToByteArray(T obj) {
 ? ? ? ?ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
 ? ? ? ?Output output = new Output(byteArrayOutputStream);
 ? ? ? ?Kryo kryo = getInstance();
 ? ? ? ?kryo.writeObject(output, obj);
 ? ? ? ?output.flush();
 ? ? ? ?return byteArrayOutputStream.toByteArray();
 ?  }
?
 ? ?/**
 ? ? * 將對(duì)象序列化為 String
 ? ? * 利用了 Base64 編碼
 ? ? *
 ? ? * @param obj 任意對(duì)象
 ? ? * @param <T> 對(duì)象的類型
 ? ? * @return 序列化后的字符串
 ? ? */
 ? ?public static <T> String writeObjectToString(T obj) {
 ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ?return new String(Base64.encodeBase64(writeObjectToByteArray(obj)), DEFAULT_ENCODING);
 ? ? ?  } catch (UnsupportedEncodingException e) {
 ? ? ? ? ? ?throw new IllegalStateException(e);
 ? ? ?  }
 ?  }
 ? ?/**
 ? ? * 將字節(jié)數(shù)組反序列化為原對(duì)象
 ? ? *
 ? ? * @param byteArray writeToByteArray 方法序列化后的字節(jié)數(shù)組
 ? ? * @param clazz ? ? 原對(duì)象的 Class
 ? ? * @param <T> ? ? ? 原對(duì)象的類型
 ? ? * @return 原對(duì)象
 ? ? */
 ? ?@SuppressWarnings("unchecked")
 ? ?public static <T> T readObjectFromByteArray(byte[] byteArray, Class<T> clazz) {
 ? ? ? ?ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(byteArray);
 ? ? ? ?Input input = new Input(byteArrayInputStream);
?
 ? ? ? ?Kryo kryo = getInstance();
 ? ? ? ?return kryo.readObject(input, clazz);
 ?  }
 ? ?/**
 ? ? * 將 String 反序列化為原對(duì)象
 ? ? * 利用了 Base64 編碼
 ? ? *
 ? ? * @param str ? writeToString 方法序列化后的字符串
 ? ? * @param clazz 原對(duì)象的 Class
 ? ? * @param <T> ? 原對(duì)象的類型
 ? ? * @return 原對(duì)象
 ? ? */
 ? ?public static <T> T readObjectFromString(String str, Class<T> clazz) {
 ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ?return readObjectFromByteArray(Base64.decodeBase64(str.getBytes(DEFAULT_ENCODING)), clazz);
 ? ? ?  } catch (UnsupportedEncodingException e) {
 ? ? ? ? ? ?throw new IllegalStateException(e);
 ? ? ?  }
 ?  }
}

Hessian

package cuit.pymjl.utils;
import com.caucho.hessian.io.Hessian2Input;
import com.caucho.hessian.io.Hessian2Output;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;

/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/2 12:39
 **/
public class HessianUtils {
 ? ?/**
 ? ? * 序列化
 ? ? *
 ? ? * @param obj obj
 ? ? * @return {@code byte[]}
 ? ? */
 ? ?public static byte[] serialize(Object obj) {
 ? ? ? ?Hessian2Output ho = null;
 ? ? ? ?ByteArrayOutputStream baos = null;
 ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ?baos = new ByteArrayOutputStream();
 ? ? ? ? ? ?ho = new Hessian2Output(baos);
 ? ? ? ? ? ?ho.writeObject(obj);
 ? ? ? ? ? ?ho.flush();
 ? ? ? ? ? ?return baos.toByteArray();
 ? ? ?  } catch (Exception ex) {
 ? ? ? ? ? ?ex.printStackTrace();
 ? ? ? ? ? ?throw new RuntimeException("serialize failed");
 ? ? ?  } finally {
 ? ? ? ? ? ?if (null != ho) {
 ? ? ? ? ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?ho.close();
 ? ? ? ? ? ? ?  } catch (IOException e) {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace();
 ? ? ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ? ?if (null != baos) {
 ? ? ? ? ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?baos.close();
 ? ? ? ? ? ? ?  } catch (IOException e) {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace();
 ? ? ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ?  }
 ? ? ?  }
 ?  }
 ? ?/**
 ? ? * 反序列化
 ? ? *
 ? ? * @param bytes 字節(jié)
 ? ? * @param clazz clazz
 ? ? * @return {@code T}
 ? ? */
 ? ?public static ?<T> T deserialize(byte[] bytes, Class<T> clazz) {
 ? ? ? ?Hessian2Input hi = null;
 ? ? ? ?ByteArrayInputStream bais = null;
 ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ?bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
 ? ? ? ? ? ?hi = new Hessian2Input(bais);
 ? ? ? ? ? ?Object o = hi.readObject();
 ? ? ? ? ? ?return clazz.cast(o);
 ? ? ?  } catch (Exception ex) {
 ? ? ? ? ? ?throw new RuntimeException("deserialize failed");
 ? ? ?  } finally {
 ? ? ? ? ? ?if (null != hi) {
 ? ? ? ? ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?hi.close();
 ? ? ? ? ? ? ?  } catch (IOException e) {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace();
 ? ? ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ? ?if (null != bais) {
 ? ? ? ? ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?bais.close();
 ? ? ? ? ? ? ?  } catch (IOException e) {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace();
 ? ? ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ?  }
 ? ? ?  }
 ?  }
}

Protostuff

package cuit.pymjl.utils;
import io.protostuff.LinkedBuffer;
import io.protostuff.ProtostuffIOUtil;
import io.protostuff.Schema;
import io.protostuff.runtime.RuntimeSchema;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/6/28 21:00
 **/
public class ProtostuffUtils {
 ? ?/**
 ? ? * 避免每次序列化都重新申請(qǐng)Buffer空間
 ? ? * 這個(gè)字段表示，申請(qǐng)一個(gè)內(nèi)存空間用戶緩存，LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE表示申請(qǐng)了默認(rèn)大小的空間512個(gè)字節(jié)，
 ? ? * 我們也可以使用MIN_BUFFER_SIZE，表示256個(gè)字節(jié)。
 ? ? */
 ? ?private static final LinkedBuffer BUFFER = LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE);
 ? ?/**
 ? ? * 緩存Schema
 ? ? * 這個(gè)字段表示緩存的Schema。那這個(gè)Schema是什么呢？就是一個(gè)組織結(jié)構(gòu)，就好比是數(shù)據(jù)庫(kù)中的表、視圖等等這樣的組織機(jī)構(gòu)，
 ? ? * 在這里表示的就是序列化對(duì)象的結(jié)構(gòu)。
 ? ? */
 ? ?private static final Map<Class<?>, Schema<?>> SCHEMA_CACHE = new ConcurrentHashMap<>();
?
 ? ?/**
 ? ? * 序列化方法，把指定對(duì)象序列化成字節(jié)數(shù)組
 ? ? *
 ? ? * @param obj 對(duì)象
 ? ? * @return byte[]
 ? ? */
 ? ?@SuppressWarnings("unchecked")
 ? ?public static <T> byte[] serialize(T obj) {
 ? ? ? ?Class<T> clazz = (Class<T>) obj.getClass();
 ? ? ? ?Schema<T> schema = getSchema(clazz);
 ? ? ? ?byte[] data;
 ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ?data = ProtostuffIOUtil.toByteArray(obj, schema, BUFFER);
 ? ? ?  } finally {
 ? ? ? ? ? ?BUFFER.clear();
 ? ? ?  }
 ? ? ? ?return data;
 ?  }
?
 ? ?/**
 ? ? * 反序列化方法，將字節(jié)數(shù)組反序列化成指定Class類型
 ? ? *
 ? ? * @param data  字節(jié)數(shù)組
 ? ? * @param clazz 字節(jié)碼
 ? ? * @return
 ? ? */
 ? ?public static <T> T deserialize(byte[] data, Class<T> clazz) {
 ? ? ? ?Schema<T> schema = getSchema(clazz);
 ? ? ? ?T obj = schema.newMessage();
 ? ? ? ?ProtostuffIOUtil.mergeFrom(data, obj, schema);
 ? ? ? ?return obj;
 ?  }
 ? ?@SuppressWarnings("unchecked")
 ? ?private static <T> Schema<T> getSchema(Class<T> clazz) {
 ? ? ? ?Schema<T> schema = (Schema<T>) SCHEMA_CACHE.get(clazz);
 ? ? ? ?if (schema == null) {
 ? ? ? ? ? ?schema = RuntimeSchema.getSchema(clazz);
 ? ? ? ? ? ?if (schema == null) {
 ? ? ? ? ? ? ? ?SCHEMA_CACHE.put(clazz, schema);
 ? ? ? ? ?  }
 ? ? ?  }
 ? ? ? ?return schema;
 ?  }
}

創(chuàng)建一個(gè)實(shí)體類進(jìn)行測(cè)試：

package cuit.pymjl.entity;
?
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.io.Serial;
import java.io.Serializable;
/**
 * @author Pymjl
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/2 12:32
 **/
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Student implements Serializable {
 ? ?@Serial
 ? ?private static final long serialVersionUID = -91809837793898L;
?
 ? ?private String name;
 ? ?private String password;
 ? ?private int age;
 ? ?private String address;
 ? ?private String phone;
}

序列化后字節(jié)所占空間大小比較

編寫測(cè)試類：

public class MainTest {
 ? ?@Test
 ? ?void testLength() {
 ? ? ? ?Student student = new Student("pymjl", "123456", 18, "北京", "123456789");
 ? ? ? ?int kryoLength = KryoUtils.writeObjectToByteArray(student).length;
 ? ? ? ?int hessianLength = HessianUtils.serialize(student).length;
 ? ? ? ?int protostuffLength = ProtostuffUtils.serialize(student).length;
 ? ? ? ?System.out.println("kryoLength: " + kryoLength);
 ? ? ? ?System.out.println("hessianLength: " + hessianLength);
 ? ? ? ?System.out.println("protostuffLength: " + protostuffLength);
 ?  }
}

運(yùn)行截圖：

由圖可知，Hessian序列化后字節(jié)所占的空間都顯著比其他兩種方式要大得多

其他比較

Hessian使用固定長(zhǎng)度存儲(chǔ)int和long，而kryo使用變長(zhǎng)的int和long保證這種基本數(shù)據(jù)類型序列化后盡量小，實(shí)際應(yīng)用中，很大的數(shù)據(jù)不會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)。
Kryo進(jìn)行序列化的時(shí)候，需要傳入完整類名或者利用 register() 提前將類注冊(cè)到Kryo上，其類與一個(gè)int型的ID相關(guān)聯(lián)，序列中只存放這個(gè)ID，因此序列體積就更小，而Hessian則是將所有類字段信息都放入序列化字節(jié)數(shù)組中，直接利用字節(jié)數(shù)組進(jìn)行反序列化，不需要其他參與，因?yàn)榇娴臇|西多處理速度就會(huì)慢點(diǎn)
Kryo使用不需要實(shí)現(xiàn)Serializable接口，Hessian則需實(shí)現(xiàn)
Kryo數(shù)據(jù)類的字段增、減，序列化和反序列化時(shí)無(wú)法兼容，而Hessian則兼容，Protostuff是只能在末尾添加新字段才兼容
Kryo和Hessian使用涉及到的數(shù)據(jù)類中必須擁有無(wú)參構(gòu)造函數(shù)
Hessian會(huì)把復(fù)雜對(duì)象的所有屬性存儲(chǔ)在一個(gè)Map中進(jìn)行序列化。所以在父類、子類存在同名成員變量的情況下，Hessian序列化時(shí)，先序列化子類，然后序列化父類，因此反序列化結(jié)果會(huì)導(dǎo)致子類同名成員變量被父類的值覆蓋
Kryo不是線程安全的，要通過(guò)ThreadLocal或者創(chuàng)建Kryo線程池來(lái)保證線程安全，而Protostuff則是線程安全的
Protostuff和Kryo序列化的格式有相似之處，都是利用一個(gè)標(biāo)記來(lái)記錄字段類型，因此序列化出來(lái)體積都比較小

小結(jié)

	優(yōu)點(diǎn)	缺點(diǎn)
Kryo	速度快，序列化后體積小	跨語(yǔ)言支持較復(fù)雜
Hessian	默認(rèn)支持跨語(yǔ)言	較慢
Protostuff	速度快，基于protobuf	需靜態(tài)編譯
Protostuff-Runtime	無(wú)需靜態(tài)編譯，但序列化前需預(yù)先傳入schema	不支持無(wú)默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)的類，反序列化時(shí)需用戶自己初始化序列化后的對(duì)象，其只負(fù)責(zé)將該對(duì)象進(jìn)行賦值
Java	使用方便，可序列化所有類	速度慢，占空間