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如果你看到了这里，那么接下来你将会认识Dubbo3的诞生将如何引领微服务领域更进一步，从而迈入云原生的领域，这当然不仅仅是Dubbo3，之前也介绍了Java生态另外一个云原生领域的技术Quarkus等技术，而本文内容侧重点去介绍Dubbo3迈向云原生
的技术分析和探索，如果有不正确的地方，还需要大家多多指正。

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前提介绍

Dubbo-RPC是Dubbo框架体系中最核心的一种高性能、高吞吐量的远程调用方式，称之为多路复用的TCP长连接调用。

长连接和多路复用

• 长连接：避免了每次调用新建TCP连接，提高了调用的响应速度。
• 多路复用：单个TCP连接可交替传输多个请求和响应的消息，降低了连接的等待闲置时间，从而减少了同样并发数下的网络连接数，提高了系统吞吐量。

Dubbo的序列化

Dubbo RPC主要用于两个dubbo系统之间作远程调用，特别适合高并发、小数据的互联网场景。而序列化对于远程调用的响应速度、吞吐量、网络带宽消耗等同样也起着至关重要的作用，是我们提升分布式系统性能的最关键因素之一。

Dubbo RPC中，同时支持多种序列化方式，例如：

• dubbo序列化：阿里尚未开发成熟的高效java序列化实现，阿里不建议在生产环境使用它
• hessian2序列化：hessian是一种跨语言的高效二进制序列化方式。但这里实际不是原生的hessian2序列化，而是阿里修改过的hessian lite，它是dubbo RPC默认启用的序列化方式
• json序列化：目前有两种实现，一种是采用的阿里的fastjson库，另一种是采用dubbo中自己实现的简单json库，但其实现都不是特别成熟，而json这种文本序列化性能一般不如上面两种二进制序列化。
• java序列化：主要是采用JDK自带的Java序列化实现，性能很不理想。

默认的序列化

在通常情况下，这四种主要序列化方式的性能从上到下依次递减，对于dubbo RPC这种追求高性能的远程调用方式来说，实际上只有1、2两种高效序列化方式比较般配，而第1个dubbo序列化由于还不成熟，所以实际只剩下2可用，所以dubbo RPC默认采用hessian2序列化。

但hessian是一个比较老的序列化实现了，而且它是跨语言的，所以不是单独针对java进行优化的。而dubbo RPC实际上完全是一种Java to Java的远程调用，其实没有必要采用跨语言的序列化方式（当然肯定也不排斥跨语言的序列化）。

序列化划分

最近几年，各种新的高效序列化方式层出不穷，不断刷新序列化性能的上限，最典型的包括：

• 专门针对Java语言的：Kryo，FST等等
• 跨语言的：Protostuff，ProtoBuf，Thrift，Avro，MsgPack等等

以上这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2（甚至包括尚未成熟的dubbo序列化），有鉴于此，我们为dubbo引入Kryo和FST这两种高效Java序列化实现，来逐步取代hessian2。

• Kryo是一种非常成熟的序列化实现，已经在Twitter、Groupon、Yahoo以及多个著名开源项目（如Hive、Storm）中广泛的使用。
• FST是一种较新的序列化实现，目前还缺乏足够多的成熟使用案例，但我认为它还是非常有前途的。

在面向生产环境的应用中，我建议目前更优先选择Kryo。

实战案例：启用Kryo序列化实现

使用Kryo和FST非常简单，只需要先增加对应的依赖

想知道特定但版本可以看一下maven仓库官网地址

https://mvnrepository.com/search?q=dubbo-serialization-kryo
再次我们选择最新的版本1.0.1版本的kryo

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.dubbo.extensions/dubbo-serialization-kryo -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.dubbo.extensions</groupId>
    <artifactId>dubbo-serialization-kryo</artifactId>
    <version>1.0.1</version>
</dependency>

在dubbo RPC的XML配置中添加属性

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo"/>

如果计划采用Java默认的序列化方式，则可以直接使用serialization=“java”。

在dubbo RPC的application.yml配置中添加属性

dubbo:
	protocol: 
		serialization: kryo

启动FST序列化实现

在dubbo RPC的XML配置中添加属性

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="fst"/>

在dubbo RPC的application.yml配置中添加属性

dubbo:
	protocol: 
		serialization: fst

进一步提升序列化性能

注册被序列化类

要让Kryo和FST完全发挥出高性能，最好将那些需要被序列化的类注册到dubbo系统中，例如，我们可以实现如下回调接口：

public class SerializationOptimizerImpl implements SerializationOptimizer {
    public Collection<Class> getSerializableClasses() {
        List<Class> classes = new LinkedList<Class>();
        classes.add(RpcRequest.class);
        classes.add(RpcResponse.class);
        classes.add(SyvhecObject.class);
        classes.add(XXXService.class);
        classes.add(Impression.class);
        return classes;
    }
}

然后在XML配置中添加：

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo" optimizer="org.apache.dubbo.demo.SerializationOptimizerImpl"/>

在注册这些类后，序列化的性能可能被大大提升，特别针对小数量的嵌套对象的时候。

当然，在对一个类做序列化的时候，可能还级联引用到很多类，比如Java集合类。针对这种情况，我们已经自动将JDK中的常用类进行了注册，所以你不需要重复注册它们（当然你重复注册了也没有任何影响），包括：

GregorianCalendar
InvocationHandler
BigDecimal
BigInteger
Pattern
BitSet
URI
UUID
HashMap
ArrayList
LinkedList
HashSet
TreeSet
Hashtable
Date
Calendar
ConcurrentHashMap
SimpleDateFormat
Vector
BitSet
StringBuffer
StringBuilder
Object
Object[]
String[]
byte[]
char[]
int[]
float[]
double[]

由于注册被序列化的类仅仅是出于性能优化的目的，所以即使你忘记注册某些类也没有关系。事实上，即使不注册任何类，Kryo和FST的性能依然普遍优于hessian和dubbo序列化。

自动注册机制

自动注册机制中，特别需要考虑如何保证服务提供端和消费端都以同样的顺序（或者ID）来注册类，避免错位，毕竟两端可被发现然后注册的类的数量可能都是不一样的。

无参构造函数和Serializable接口

如果被序列化的类中不包含无参的构造函数，则在Kryo的序列化中，性能将会大打折扣，因为此时我们在底层将用Java的序列化来透明的取代Kryo序列化。所以，尽可能为每一个被序列化的类添加无参构造函数是一种最佳实践（当然一个java类如果不自定义构造函数，默认就有无参构造函数）。

另外，Kryo和FST本来都不需要被序列化的类实现Serializable接口，但我们还是建议每个被序列化类都去实现它，因为这样可以保持和Java序列化以及dubbo序列化的兼容性，另外也使我们未来采用上述某些自动注册机制带来可能。