SpringBoot中Redis的7种序列化策略

风象南2025-04-25 8:44

在分布式系统中，Redis作为高性能的缓存和数据存储解决方案被广泛应用。当使用SpringBoot框架整合Redis时，序列化策略的选择直接影响到系统的性能、兼容性和可维护性。

序列化是将Java对象转换为可在网络上传输或存储在磁盘上的过程，反序列化则是将这些数据重新转换为Java对象。

合适的序列化策略能够带来以下好处：

  • 提高系统性能和存储效率
  • 增强跨语言和跨平台互操作性
  • 降低网络传输和存储开销
  • 提供更好的安全性和可维护性

本文将介绍SpringBoot中Redis的7种序列化策略

1. JdkSerializationRedisSerializer

1.1 原理介绍

JdkSerializationRedisSerializer是Spring Data Redis默认的序列化策略，它使用Java原生的序列化机制（java.io.Serializable）将对象序列化为字节数组。这种方式要求被序列化的对象必须实现Serializable接口。

1.2 实现方式

arduino 复制代码 
@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 使用JdkSerializationRedisSerializer对value进行序列化
        template.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());
        
        // 使用StringRedisSerializer对key进行序列化
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

使用示例：

typescript 复制代码 
@Service
public class UserService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    public void saveUser(User user) {
        // User类必须实现Serializable接口
        redisTemplate.opsForValue().set("user:" + user.getId(), user);
    }
    
    public User getUser(Long id) {
        return (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:" + id);
    }
}

1.3 优缺点分析

优点

  • 集成在JDK中，无需引入第三方依赖
  • 使用简单，与Spring Data Redis无缝集成
  • 能处理复杂的对象图和循环引用

缺点

  • 序列化后的数据体积较大，占用存储空间
  • 序列化/反序列化性能较差，影响系统吞吐量
  • 序列化结果是二进制，不可读性
  • 强耦合于Java平台，不支持跨语言操作
  • 对类的修改敏感，可能导致反序列化兼容性问题

适用场景

  • 内部系统临时缓存，数据量不大且性能要求不高
  • 简单快速搭建原型系统
  • 系统全部采用Java技术栈，无跨语言需求
  • 对象结构复杂且包含循环引用

2. StringRedisSerializer

2.1 原理介绍

StringRedisSerializer是最简单的序列化器，它直接将String类型的数据按照指定的字符集（默认UTF-8）编码为字节数组。由于其简单高效的特性，它通常用于Redis的key序列化，也适用于value为String类型的场景。

2.2 实现方式

arduino 复制代码 
@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, String> stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return template;
    }
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 对key使用StringRedisSerializer
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        
        // 对value可以使用其他序列化器
        // ...
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

使用示例：

typescript 复制代码 
@Service
public class CacheService {
    
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    public void saveString(String key, String value) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
    
    public String getString(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

2.3 优缺点分析

优点

  • 结果可读性好，便于调试和监控
  • 内存占用少，序列化后体积小
  • 与Redis命令行客户端兼容，便于管理
  • 支持跨语言操作

缺点

  • 仅支持String类型，无法直接存储复杂对象
  • 存储对象需要先转为字符串(如JSON)，增加额外步骤

适用场景

  • Redis的key值序列化
  • 存储简单的字符串数据
  • 存储已序列化为字符串的数据（如JSON、XML）
  • 需要通过Redis命令行查看或修改数据
  • 多语言系统协作场景

3. Jackson2JsonRedisSerializer

3.1 原理介绍

Jackson2JsonRedisSerializer使用Jackson库将对象序列化为JSON格式的字符串。它能处理大多数常见的Java对象，并产生人类可读的序列化结果，同时提供了较好的性能和压缩率。该序列化器需要指定序列化的目标类型。

3.2 实现方式

arduino 复制代码 
@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, User> userRedisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, User> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 对key使用StringRedisSerializer
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        
        // 对User对象使用Jackson2JsonRedisSerializer
        Jackson2JsonRedisSerializer<User> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(User.class);
        
        // 配置ObjectMapper以增强序列化功能
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        mapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, 
                ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
        serializer.setObjectMapper(mapper);
        
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

使用示例：

typescript 复制代码 
@Service
public class UserCacheService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, User> userRedisTemplate;
    
    public void saveUser(User user) {
        userRedisTemplate.opsForValue().set("user:" + user.getId(), user);
    }
    
    public User getUser(Long id) {
        return userRedisTemplate.opsForValue().get("user:" + id);
    }
}

3.3 优缺点分析

优点

  • 序列化结果是JSON格式，具有很好的可读性
  • 性能较好，序列化后体积适中
  • JSON格式支持跨语言和跨平台操作

缺点

  • 需要指定序列化的目标类型，不够灵活
  • 无法直接处理泛型和多态对象
  • 序列化/反序列化复杂对象可能需要额外配置
  • 容易出现类型转换问题

适用场景

  • 已知且固定类型的对象缓存
  • 需要跨语言读取缓存数据
  • 缓存数据需要人工查看和修改
  • RESTful API系统使用Redis作为缓存层

4. GenericJackson2JsonRedisSerializer

4.1 原理介绍

GenericJackson2JsonRedisSerializer是Jackson2JsonRedisSerializer的增强版，它无需指定目标类型，能够处理任何类型的Java对象。它通过在JSON中嵌入类型信息来支持泛型和多态，使反序列化能够正确恢复对象类型。

4.2 实现方式

arduino 复制代码 
@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 对key使用StringRedisSerializer
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        
        // 使用GenericJackson2JsonRedisSerializer进行序列化
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        template.setValueSerializer(jsonSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jsonSerializer);
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

使用示例

typescript 复制代码 
@Service
public class CacheService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    // 可以存储任何类型的对象
    public <T> void save(String key, T object) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, object);
    }
    
    // 无需进行类型转换
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public <T> T get(String key, Class<T> type) {
        return (T) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
    
    // 存储泛型集合
    public <T> void saveList(String key, List<T> list) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, list);
    }
    
    // 获取泛型集合
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public <T> List<T> getList(String key) {
        return (List<T>) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

4.3 优缺点分析

优点

  • 支持任意Java类型，无需指定目标类
  • 能正确处理泛型和多态对象
  • 序列化结果是JSON格式，具有很好的可读性
  • 性能较好，与Jackson2JsonRedisSerializer相当

缺点

  • 序列化结果中包含类型信息，导致体积增大
  • 反序列化需要类路径中存在相应的类
  • 类重构后可能导致反序列化失败
  • 包含类型信息的JSON不易于其他语言处理

适用场景：

  • 存储多种不同类型的Java对象
  • 需要处理泛型集合和多态对象
  • 类型不确定或频繁变化的场景
  • 纯Java技术栈且序列化数据不需要跨语言处理

5. FastJsonRedisSerializer

5.1 原理介绍

FastJsonRedisSerializer基于阿里巴巴的FastJson库，FastJson是一个性能优越的JSON处理库，专为Java平台设计。它提供了极高的序列化和反序列化性能，在处理大量数据时尤其明显。

5.2 实现方式

首先，添加FastJson依赖：

xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.83</version>
</dependency>

创建自定义FastJson序列化器

java 复制代码 
public class FastJsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {

    private final Class<T> clazz;
    
    public FastJsonRedisSerializer(Class<T> clazz) {
        super();
        this.clazz = clazz;
    }

    @Override
    public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
        if (t == null) {
            return new byte[0];
        }
        try {
            return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
        } catch (Exception ex) {
            throw new SerializationException("Could not serialize: " + ex.getMessage(), ex);
        }
    }

    @Override
    public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
        if (bytes == null || bytes.length == 0) {
            return null;
        }
        try {
            String str = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
            return JSON.parseObject(str, clazz);
        } catch (Exception ex) {
            throw new SerializationException("Could not deserialize: " + ex.getMessage(), ex);
        }
    }
}

配置RedisTemplate

arduino 复制代码 
@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 使用StringRedisSerializer来序列化key
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        
        // 使用FastJsonRedisSerializer来序列化value
        FastJsonRedisSerializer<Object> fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer<>(Object.class);
        template.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
        
        // 配置FastJson的特性
        ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

使用示例

typescript 复制代码 
@Service
public class ProductService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    public void saveProduct(Product product) {
        redisTemplate.opsForValue().set("product:" + product.getId(), product);
    }
    
    public Product getProduct(Long id) {
        return (Product) redisTemplate.opsForValue().get("product:" + id);
    }
    
    public void saveProductList(List<Product> products) {
        redisTemplate.opsForValue().set("products:list", products);
    }
    
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public List<Product> getProductList() {
        return (List<Product>) redisTemplate.opsForValue().get("products:list");
    }
}

5.3 优缺点分析

优点

  • 序列化/反序列化性能卓越，比Jackson快1.5-2倍
  • 内存占用较小，序列化后的数据体积较小
  • 处理大数据量时优势明显
  • 支持自动类型识别和泛型处理

缺点

  • 存在安全漏洞风险，需要注意版本选择，建议使用fastjson2版本
  • 对于复杂对象的处理可能不如Jackson稳定
  • 不是跨平台标准，主要在Java生态系统中使用

适用场景

  • 对性能要求极高的系统
  • 大数据量的缓存场景
  • 纯Java技术栈应用

6. Kryo序列化

6.1 原理介绍

Kryo是一个快速高效的Java序列化框架，它产生的序列化结果非常紧凑，序列化和反序列化速度极快。

Kryo不仅比Java原生序列化快，而且比JSON序列化也快很多。它使用二进制格式，且支持对象图的处理（包括循环引用）。

6.2 实现方式

首先，添加Kryo依赖：

xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>com.esotericsoftware</groupId>
    <artifactId>kryo</artifactId>
    <version>5.3.0</version>
</dependency>

创建Kryo序列化器：

java 复制代码 
public class KryoRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
    
    private static final byte[] EMPTY_ARRAY = new byte[0];
    
    private final Class<T> clazz;
    private final ThreadLocal<Kryo> kryoThreadLocal = ThreadLocal.withInitial(() -> {
        Kryo kryo = new Kryo();
        kryo.setRegistrationRequired(false); // 关闭注册要求，自动注册类
        kryo.setReferences(true); // 支持循环引用
        return kryo;
    });
    
    public KryoRedisSerializer(Class<T> clazz) {
        this.clazz = clazz;
    }
    
    @Override
    public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
        if (t == null) {
            return EMPTY_ARRAY;
        }
        
        try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
             Output output = new Output(baos)) {
            
            Kryo kryo = kryoThreadLocal.get();
            kryo.writeObject(output, t);
            output.flush();
            
            return baos.toByteArray();
        } catch (Exception e) {
            throw new SerializationException("Error serializing object using Kryo", e);
        }
    }
    
    @Override
    public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
        if (bytes == null || bytes.length == 0) {
            return null;
        }
        
        try (Input input = new Input(bytes)) {
            Kryo kryo = kryoThreadLocal.get();
            return kryo.readObject(input, clazz);
        } catch (Exception e) {
            throw new SerializationException("Error deserializing object using Kryo", e);
        }
    }
}

配置RedisTemplate：

arduino 复制代码 
@Configuration
public class RedisKryoConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> kryoRedisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 使用StringRedisSerializer来序列化key
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        
        // 使用KryoRedisSerializer来序列化value
        KryoRedisSerializer<Object> kryoSerializer = new KryoRedisSerializer<>(Object.class);
        template.setValueSerializer(kryoSerializer);
        template.setHashValueSerializer(kryoSerializer);
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

使用示例：

typescript 复制代码 
@Service
public class UserSessionService {
    
    @Autowired
    @Qualifier("kryoRedisTemplate")
    private RedisTemplate<String, Object> kryoRedisTemplate;
    
    public void saveUserSession(String sessionId, UserSession session) {
        kryoRedisTemplate.opsForValue().set("session:" + sessionId, session, 30, TimeUnit.MINUTES);
    }
    
    public UserSession getUserSession(String sessionId) {
        return (UserSession) kryoRedisTemplate.opsForValue().get("session:" + sessionId);
    }
    
    public void saveComplexObject(String key, ComplexObject object) {
        kryoRedisTemplate.opsForValue().set(key, object);
    }
    
    public ComplexObject getComplexObject(String key) {
        return (ComplexObject) kryoRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

6.3 优缺点分析

优点

  • 卓越的序列化/反序列化性能，比JSON快3-5倍
  • 序列化结果体积非常小，内存占用低
  • 能够处理复杂对象图和循环引用
  • 支持对象版本控制，有一定的向前兼容性

缺点

  • 序列化结果为二进制，不可读
  • 使用复杂度较高，需要考虑线程安全
  • 对大量类型需要注册以获得最佳性能
  • 跨语言支持有限
  • 类模型变更后可能面临兼容性问题

适用场景

  • 对性能和内存占用有极高要求的场景
  • 序列化大量复杂对象图
  • 需要高效处理循环引用的情况
  • 纯Java技术栈，无跨语言需求

7. Protocol Buffers (ProtoBuf)

7.1 原理介绍

Protocol Buffers(ProtoBuf)是由Google开发的一种语言无关、平台无关、可扩展的结构化数据序列化机制。它比XML更小、更快、更简单，适用于通信协议、数据存储等场景。

ProtoBuf使用预定义的消息格式，通过专用编译器生成代码，实现高效的序列化和反序列化。

7.2 实现方式

首先，添加Protocol Buffers依赖：

xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>com.google.protobuf</groupId>
    <artifactId>protobuf-java</artifactId>
    <version>3.21.7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.protobuf</groupId>
    <artifactId>protobuf-java-util</artifactId>
    <version>3.21.7</version>
</dependency>

定义.proto文件 (src/main/proto/user.proto)：

ini 复制代码 
syntax = "proto3";

package com.example.model;
option java_package = "com.example.model.proto";
option java_outer_classname = "UserProto";

message User {
  int64 id = 1;
  string username = 2;
  string email = 3;
  int32 age = 4;
  
  enum UserType {
    NORMAL = 0;
    VIP = 1;
    ADMIN = 2;
  }
  
  UserType userType = 5;
  repeated string roles = 6;
  map<string, string> attributes = 7;
}

配置Maven插件生成Java代码：

xml 复制代码 
<plugin>
    <groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId>
    <version>0.6.1</version>
    <extensions>true</extensions>
    <configuration>
        <protocArtifact>com.google.protobuf:protoc:3.21.7:exe:${os.detected.classifier}</protocArtifact>
        <pluginId>grpc-java</pluginId>
        <protoSourceRoot>${project.basedir}/src/main/proto</protoSourceRoot>
        <outputDirectory>${project.build.directory}/generated-sources/protobuf/java</outputDirectory>
        <clearOutputDirectory>false</clearOutputDirectory>
    </configuration>
    <executions>
        <execution>
            <goals>
                <goal>compile</goal>
            </goals>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

创建ProtoBuf序列化器：

scala 复制代码 
public class ProtobufRedisSerializer<T extends MessageLite> implements RedisSerializer<T> {
    
    private final Class<T> clazz;
    private final Method parseFromMethod;
    
    public ProtobufRedisSerializer(Class<T> clazz) {
        this.clazz = clazz;
        try {
            this.parseFromMethod = clazz.getMethod("parseFrom", byte[].class);
        } catch (NoSuchMethodException e) {
            throw new IllegalArgumentException("Could not find parseFrom method on class " + clazz.getName());
        }
    }
    
    @Override
    public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
        if (t == null) {
            return new byte[0];
        }
        try {
            return t.toByteArray();
        } catch (Exception e) {
            throw new SerializationException("Error serializing ProtoBuf message", e);
        }
    }
    
    @Override
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
        if (bytes == null || bytes.length == 0) {
            return null;
        }
        try {
            return (T) parseFromMethod.invoke(null, bytes);
        } catch (Exception e) {
            throw new SerializationException("Error deserializing ProtoBuf message", e);
        }
    }
}

配置RedisTemplate：

arduino 复制代码 
@Configuration
public class RedisProtobufConfig {
    
    @Bean
    public RedisTemplate<String, UserProto.User> protobufRedisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, UserProto.User> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 使用StringRedisSerializer来序列化key
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        
        // 使用ProtobufRedisSerializer来序列化value
        ProtobufRedisSerializer<UserProto.User> protobufSerializer = new ProtobufRedisSerializer<>(UserProto.User.class);
        template.setValueSerializer(protobufSerializer);
        
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

使用示例：

typescript 复制代码 
@Service
public class UserProtobufService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, UserProto.User> protobufRedisTemplate;
    
    public void saveUser(UserProto.User user) {
        protobufRedisTemplate.opsForValue().set("proto:user:" + user.getId(), user);
    }
    
    public UserProto.User getUser(long id) {
        return protobufRedisTemplate.opsForValue().get("proto:user:" + id);
    }
    
    // 创建示例用户对象
    public UserProto.User createSampleUser(long id, String username) {
        return UserProto.User.newBuilder()
                .setId(id)
                .setUsername(username)
                .setEmail(username + "@example.com")
                .setAge(30)
                .setUserType(UserProto.User.UserType.VIP)
                .addRoles("USER")
                .addRoles("EDITOR")
                .putAttributes("department", "Engineering")
                .putAttributes("location", "Beijing")
                .build();
    }
}

将ProtoBuf对象转换为业务对象：

scss 复制代码 
@Component
public class UserMapper {
    
    // ProtoBuf对象转换为业务对象
    public User protoToUser(UserProto.User protoUser) {
        User user = new User();
        user.setId(protoUser.getId());
        user.setUsername(protoUser.getUsername());
        user.setEmail(protoUser.getEmail());
        user.setAge(protoUser.getAge());
        
        // 转换枚举类型
        switch (protoUser.getUserType()) {
            case VIP:
                user.setUserType(UserType.VIP);
                break;
            case ADMIN:
                user.setUserType(UserType.ADMIN);
                break;
            default:
                user.setUserType(UserType.NORMAL);
        }
        
        // 转换列表
        user.setRoles(new ArrayList<>(protoUser.getRolesList()));
        
        // 转换Map
        user.setAttributes(new HashMap<>(protoUser.getAttributesMap()));
        
        return user;
    }
    
    // 业务对象转换为ProtoBuf对象
    public UserProto.User userToProto(User user) {
        UserProto.User.Builder builder = UserProto.User.newBuilder()
                .setId(user.getId())
                .setUsername(user.getUsername())
                .setEmail(user.getEmail())
                .setAge(user.getAge());
        
        // 转换枚举类型
        switch (user.getUserType()) {
            case VIP:
                builder.setUserType(UserProto.User.UserType.VIP);
                break;
            case ADMIN:
                builder.setUserType(UserProto.User.UserType.ADMIN);
                break;
            default:
                builder.setUserType(UserProto.User.UserType.NORMAL);
        }
        
        // 转换列表
        if (user.getRoles() != null) {
            builder.addAllRoles(user.getRoles());
        }
        
        // 转换Map
        if (user.getAttributes() != null) {
            builder.putAllAttributes(user.getAttributes());
        }
        
        return builder.build();
    }
}

7.3 优缺点分析

优点

  • 序列化/反序列化性能极高
  • 序列化结果体积小，是XML的10倍压缩比
  • 跨语言，支持多种编程语言
  • 向前兼容和向后兼容性良好
  • 自带字段类型校验
  • 代码生成，减少编码错误

缺点

  • 需要预定义消息结构(Proto文件)
  • 实现复杂度高，需要额外的构建步骤
  • 对象模型变更需要重新生成代码
  • 动态类型支持有限
  • 难以直接查看或调试缓存内容

适用场景：

  • 多语言系统协作场景
  • 性能要求极高的实时系统
  • 对带宽要求苛刻的系统
  • 需要严格的字段验证
  • 消息格式相对稳定且可预定义的场景
  • 大规模分布式系统

总结对比

序列化方式 序列化性能 体积大小 可读性 跨语言 复杂度 类型信息 向前兼容性
JDK 低 大 差 否 低 完整 差
String 极高 小 优 是 极低 无 优
Jackson2Json 中 中 优 是 中 无 中
GenericJackson2Json 中 中偏大 中 否 中 完整 中
FastJson 高 中偏小 优 有限 中 可选 中
Kryo 极高 极小 差 否 高 有限 中
ProtoBuf 极高 极小 差 是 极高 完整 优

选型建议

根据不同的应用场景，以下是序列化策略的选择建议：

  1. 通用Web应用

    • 推荐：GenericJackson2JsonRedisSerializer
    • 理由：通用性好，可读性高，支持复杂对象，性能适中

  2. 高性能Java应用

    • 推荐：Kryo 或 FastJsonRedisSerializer
    • 理由：极高的性能和低内存占用，适合同构Java系统

  3. 跨语言系统

    • 推荐：ProtoBuf 或 StringRedisSerializer + JSON
    • 理由：良好的跨语言支持，严格的类型控制

  4. 仅存储简单数据

    • 推荐：StringRedisSerializer
    • 理由：极简实现，极高性能，无需关注序列化问题

  5. 混合数据类型

    • 推荐：使用多个RedisTemplate，针对不同数据类型采用不同序列化
    • 理由：针对特定数据类型优化性能和兼容性

  6. 临时解决方案

    • 推荐：JdkSerializationRedisSerializer
    • 理由：快速实现，无需额外配置，但不建议在生产环境长期使用

  7. 大规模分布式缓存

    • 推荐：ProtoBuf 或 Kryo
    • 理由：极小的序列化体积和极高性能，降低网络和存储开销

总结

选择合适的Redis序列化策略对于系统性能和兼容性至关重要。

最佳实践是针对不同类型的数据和不同的使用场景，以获得最佳的性能和开发体验。同时，应考虑版本控制、数据压缩等高级特性，为系统的长期演进做好准备。

通过合理选择和配置Redis序列化策略，可以显著提升系统性能，降低资源消耗，提高开发效率，使系统更加健壮和可扩展。

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