JSON序列化与JDK序列化在存储和效率上的对比：为什么会出现不同的结果？

在Redis应用中，JSON序列化通常被认为比JDK序列化更高效，占用的空间更小。然而，在实际应用中并不总是如此。本文将分析JSON和JDK序列化在存储和效率方面的差异，并讨论为什么JSON序列化在某些情况下占用更多的空间。

在研究Pig开源框架OAuth2的实现时，笔者发现Token令牌存储采用JDK序列化，引发了对两种序列化方法效率差异的深入思考。通过测试，发现JSON序列化在某些情况下的存储空间大于JDK序列化(JDK版本17)。为了验证这一现象，我们使用不同的数据集进行了比较测试。

试验方法如下：

@SpringBootTest
public class RedisSerializerTest {
    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    ObjectMapper objectMapper;

    @BeforeEach
    void initRedisTemplate() {
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashKeySerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer());
    }

    @BeforeEach
    void initObjectMapper() {
        objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
    }

    @Test
    void testRedis() throws JsonProcessingException {
        ComplexObject complexObject = createComplexObject();
        redisTemplate.opsForValue().set("testSerailizerByJson:1", complexObject);
        redisTemplate.setValueSerializer(RedisSerializer.java()); ///这里需要确认Redisserializer.实现java
        redisTemplate.opsForValue().set("testSeralizerByJdk:1", complexObject);
    }

    ComplexObject createComplexObject() {
        ComplexObject complexObject = new ComplexObject();
        complexObject.setName("Test Name");
        complexObject.setAge(30);
        complexObject.setHobbies(Arrays.asList("Hobby1", "Hobby2", "Hobby3"));
        Map<String, String> attributes = new HashMap<>(); //修正类型错误
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            attributes.put("attribute" + i, "value" + i);
        }
        complexObject.setAttributes(attributes);
        return complexObject;
    }
    // ... (Complexobject类定义) ...
}

测试结果表明，JSON序列化在某些数据结构下占据了更大的空间。这并非偶然，原因是：

JSON序列化：

JSON是一种基于文本的序列化方式，使用字符来表示数据。JSON在存储数字、布尔值和二进制数据时效率相对较低，占用空间较大。然而，JSON具有良好的可读性和跨语言兼容性。

JDK序列化：

JDK序列化是一种二进制序列化方法，在存储二进制数据时效率更高，占用空间更小。但它包含类型信息和其他元数据，在某些情况下可能导致序列化后的数据大小超过JSON。此外，JDK序列化后的数据只能由Java程序读取，可读性和可移植性较差。

结论:

JSON和JDK序列化的效率和存储空间取决于数据类型和结构。JSON序列化可能对包含大量文本数据的对象更有效率；对于包含大量二进制数据或需要极度压缩的对象，JDK序列化可能节省更多空间。 根据具体的应用场景和数据特征，需要权衡选择哪种序列化方法。 JDK序列化在Pig框架中的选择可能是出于安全性、性能或兼容性的具体考虑。 建议在实际应用中进行全面的性能测试，以选择最佳的序列化方案。

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