Kryo是一个快速、高效的Java序列化框架,它可以将Java对象转化为字节流进行传输和存储。在Kryo中,字段的类需要进行注册才能正确地进行序列化和反序列化操作。
Kryo提供了两种方式来注册字段中使用的类:显式注册和隐式注册。
总结起来,Kryo不会自动注册字段中使用的类,但可以通过显式注册或隐式注册来建立类与序列化/反序列化之间的映射关系,以确保正确处理字段。
大白话介绍下 RPC 中序列化的概念,可以简单理解为对象 –> 字节的过程,同理,反序列化则是相反的过程。
序列化和反序列化作为Java里一个较为基础的知识点,大家心里也有那么几句要说的,但我相信很多小伙伴掌握的也就是那么几句而已,如果再深究问一下Java如何实现序列化和反序列化的,就可能不知所措了!遥记当年也被问了这一个问题,自信满满的说了一大堆,什么是序列化、什么是反序列化、什么场景的时候才会用到等,然后面试官说:那你能说一下序列化和反序列化底层是如何实现的吗?一脸懵逼,然后回家等通知!
Storm 中的 tuple可以包含任何类型的对象。由于Storm 是一个分布式系统,所以在不同的任务之间传递消息时Storm必须知道怎样序列化、反序列化消息对象。
序列化和反序列化作为Java里一个较为基础的知识点,大家心里也有那么几句要说的,但我相信很多小伙伴掌握的也就是那么几句而已,如果再深究问一下Java如何实现序列化和反序列化的,就可能不知所措了!遥记当年也被问了这一个问题,自信满满的说了一大堆,什么是序列化、什么是反序列化、什么场景的时候才会用到等,然后面试官说:那你能说一下序列化和反序列化底层是如何实现的吗?一脸懵逼,然后回家等通知!结果自然是凉了~
java的IO通过java.io包下的类和接口来支持,在java.io包下主要包括输入、输出两种IO流,每种输入、输出流又可分为字节流和字符流两大类。其中字节流以字节为单位来处理输入、输出操作,而字符流则以字符来处理输入、输出操作。除此之外,java的IO流使用了一种装饰器设计模式,它将IO流分成底层节点流和上层处理流,其中节点流用于和底层的物理存储节点直接关联——不同的物理节点获取节点流的方式可能存在一定的差异,但程序可以把不同的物理节点流包装成统一的处理流,从而允许程序使用统一的输入、输出代码来读取不同的物理存储节点的资源。
序列化和反序列化是Java中最基础的知识点,也是很容易被大家遗忘的,虽然天天使用它,但并不一定都能清楚的说明白。我相信很多小伙伴们掌握的也就几句概念、关键字(Serializable)而已,如果深究问一下序列化和反序列化是如何实现、使用场景等,就可能不知所措了。
JDK内置同步器的实现类经常会看到java.io.Serializable接口,这个接口即是Java序列化操作,这样看来序列化也是同步器的一种机制。
序列化过程: 是指把一个Java对象变成二进制内容,实质上就是一个byte[]数组。 因为序列化后可以把byte[]保存到文件中,或者把byte[]通过网络传输到远程(IO),这样,就相当于把Java对象存储到文件或者通过网络传输出去了。
如今大部分的后端服务都是基于微服务架构实现的,服务按照业务划分被拆分,实现了服务的解耦,同时也带来了一些新的问题,比如不同业务之间的通信需要通过接口实现调用。两个服务之间要共享一个数据对象,就需要从对象转换成二进制流,通过网络传输,传送到对方服务,再转换成对象,供服务方法调用。这个编码和解码的过程我们称之为序列化和反序列化。
Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程,而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程:
上次不知道是哪个小伙伴留言说,关于对象 「序列化和反序列化」 这一块有点糊,能不能像之前梳理一样整理一波。
序列化分为两大部分:序列化和反序列化。序列化是这个过程的第一部分,将数据分解成字节流,以便存储在文件中或在网络上传输。反序列化就是打开字节流并重构对象。对象序列化不仅要将基本数据类型转换成字节表示,有时还要恢复数据。恢复数据要求有恢复数据的对象实例。
如果想在JVM停止后,把这些对象保存到磁盘或者通过网络传输到另一远程机器,怎么办呢?磁盘这些硬件可不认识Java对象,它们只认识二进制这些机器语言,所以我们就要把这些对象转化为字节数组,这个过程就是序列化啦~
今天扫到了一个jboss的站十分奇怪,存在jmx-console和JMXInvokerServlet漏洞
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新世纪以来,互联网及个人终端的普及,传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据,远远超出了单台机器能够处理的范围,分布式存储与处理成为唯一的选项。从2005年开始,Hadoop从最初Nutch项目的一部分,逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台。Hadoop生态圈的各个项目,围绕着大数据的存储,计算,分析,展示,安全等各个方面,构建了一个完整的大数据生态系统,并有Cloudera,HortonWorks,MapR等数十家公司基于开源的Hadoop平台构建自己的商业模式,可以认为是最近十年来最成功的开源社区。
Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存。
序列化是一种用来处理对象流的机制。 所谓对象流:就是将对象的内容进行流化。可以对流化后的对象进行读写操作,也可将流化后的对象传输于网络之间。 序列化是为了解决在对对象流进行读写操作时所引发的问题。 序列化的实现:将需要被序列化的类实现Serializable接口(标记接口),该接口没有需要实现的方法,implements Serializable只是为了标注该对象是可被序列化的,然后使用一个输出流(如:FileOutputStream)来构造一个ObjectOutputStream(对象
transient用来表示一个域不是该对象序行化的一部分,当一个对象被序行化的时候,transient修饰的变量不会被序列化
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