1. 在内存中，数据保存在对象、结构体、列表、数组、哈希表和树等结构中。
2. 将数据写入文件或通过网络发送时，必须将其序列化为字节序列。

从内存中的表示到字节序列的转化称为序列化,反之称为反序列化。

Flink中，下述的场景需要进行序列化和反序列化[1]。

1. F1ink中上下游算子之间可能分布在不同的节点上，不同算子的subTask会通过网络传输数据
2. Flink的Source和sink算子消费和写入Kafka Topic
3. F1ink中进行checkPoint将内存中的状态持久化到HDFs和从checkPoint恢复时从HDFS上加载状态数据

Flink未直接使用Java序列化，而是自研了一套高效的序列化机制。

比如我们要在算子间传递一个Tuple3<Integer, Long, Person>的数据(其中Preson为由id和name组成的pojo类)，则subTask对其进行序列化的关键步骤如下。

1. 分析识别算子间传输数据的数据类型

2. 根据数据类型创建对应的序列化器

3. 使用序列化器将数据写入到内中(即内存段MemorySegment中)

1. 分析识别算子间传输数据的数据类型
2. 根据数据类型创建对应的序列化器
3. 使用序列化器将数据写入到内中(即内存段MemorySegment中)

Flink支持的类型有以下几种[3]，基本覆盖了大部分的用户使用场景,所以一般不用再自定义序列化器。

序列化方案的选择

如上节所述，很多场景(比如下面的场景)中数据在内存和文件/网络间传递时需要考虑序列化。

1. [数据库] 将数据写入到数据库需要进行序列化，从数据库读取的时候需要进行反序列

2. [服务调用(REST和远程调用RPC)] 客户端对请求进行序列化，服务器端对请求就行反序列化并将响应进行序列化，客户端最终对响应进行反序列化

3. [消息传递（消息代理Kafka和分布式Actor框架)] 节点之间通过互发消息进行通信，消息由由发送者进行序列化并由接收者反序列化。

生产环境中，许多服务需要支持滚动升级，即每次将新版本部署到几个节点，而非所有节点。

这种情况下，必须假设不同的节点正在运行应用代码的不同版本。

这意味着新旧版本的代码，以及新旧数据格式，可能会同时在系统内共存。

为了使系统继续顺利运行，需要保持双向的兼容性。

向后兼容：较新的代码可以读取由旧代码编写的数据。

向前兼容：较旧的代码可以读取由新代码编写的数据。

这种情况下，需要选择合适的序列化方案以支持双向兼容性就比较重要。

很多系统会选择Json/XML等文本格式和Avro等二进制格式的方案[2]。

此处以一条json数据为例，可以看到json的文本格式和Protobuf&Avro两种二进制格式的区别。

参考

1.《Flink SQL与DataStream 入门、进阶与实践》 羊艺超著 P121-P127
2.《数据密集型应用系统设计》 Martin Kleppmann 著 P109-P134
3. 数据类型以及序列化 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/types_serialization.html