Java字节序列化框架

工作中需要在Android平台与嵌入式设备通信，互联网环境中数据交互一般采用json格式，解析比较容易。嵌入式设备间通信常常采用字节流传输，通信过程中需要逐个字节、甚至逐个位去读取，非常麻烦。
Java语言与字节编码互相转换的框架实际上是有的，比如说Javolution，可以把C语言的结构体转换为Java类，但是国内用户很少，文档稀少，转换某些结构有bug，难以解决，于是打算自己写一个字节序列化框架。

思路

嵌入式设备通信过程中的字节数据，实际上代表的就是嵌入式程序中的C语言结构体；解析这些字节数据，实际上就是把c语言结构体对应的内存数据翻译成java对象。
字节数据可以逐个解析，c语言中的一个类型可能对应一个或多个字节，定义类型对象PType类用来描述C语言中的单字节数据、多字节数据、字符串、字节数组等，定义PStruct类来描述一组通信数据，一个PStruct可以关联多个PType。

主要结构

PStruct是抽象类，按照字节通信协议的格式编写对应的Struct类，例如：

public class StructA extends PStruct {
    public PInt model = Int(1);
    public PLong value = Long(5);
    public PString name = Str(8);
    public PByte bytes = Byte(5);
    public StructB structB = new StructB();
    public StructB[] arrays = array(new StructB(), 6);
}

其中的Int()、Long()、Str()、Byte()方法定义在PStruct父类，用来初始化相应的类型，StructA类实例化时会自动初始化这些变量，例如：

protected PInt Int(int length) {
    PInt pInt = new PInt(length);
    fieldInfos.add(new FieldInfo(pInt, fieldInfos.size() + 1, length));
    this.capacity += length;
    return pInt;
}

PStruct在初始化时将所有的字段属性例如类型、所占字节长度，顺序等，保存到fieldInfos，fieldInfos是线性单向列表，序列化和反序列化时会遍历fieldInfos。这么设计的优点是可以避免使用反射，提高性能。

难点

实际业务中，通信数据里难免回出现大量的循环结构的数据，例如一些参数设置、历史记录信息等。采由初始化变量的方式，使得PStruct可以天然支持嵌套定义，因此上述代码StructA里的StructB可以正常初始化。对于线性结构，这里提供了array()方法，用来初始化数组对象。

protected <T extends Parsable> T[] array(T object, int size) {
    removeField(object);
    T[] array = (T[]) Array.newInstance(object.getClass(), size);
    array[0] = object;
    if (object instanceof PType) {
        PType type = (PType) object;
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            array[i] = (T) type.copyEmpty();
        }
    } else if (object instanceof PStruct) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            try {
                array[i] = (T) object.getClass().newInstance();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    fieldInfos.add(new FieldInfo(array, fieldInfos.size() + 1, -1));
    this.capacity += array.length * object.length();
    return array;
}

array()方法的作用是初始化指定长度的数组，并且初始化数组中的所有元素，这里用到了反射（newInstance()方法），没有使用java的Clone机制，是因为必须要深拷贝，而PStruct是父类，无法获取子类的属性信息，只能用反射，反射执行构造方法显然比反射读取类的声明变量要快得多。

上下文（PSturctContext）

因为存在嵌套，必须要使用上下文来保存解析数据的源数据、目标数据、数据长度等信息，PStruct和PType都实现了Parsable接口，Parsable接口的deserialize()、serialize()方法分别用来解析和序列化数据，这两个方法都引用了PStructContext参数，一个PStruct和其子Struct以及所有Type字段共享一个PStructContext。
serialize方法：

public void serialize(PStructContext structContext) {     
    for (FieldInfo fieldInfo : fieldInfos) {
        if (fieldInfo.target.getClass().isArray()) {
            Parsable[] array = (Parsable[]) fieldInfo.target;
            for (Parsable parsable : array) {
                parsable.serialize(structContext);
            }
        } else {
            Parsable parsable = (Parsable) fieldInfo.target; 
            parsable.serialize(structContext);
        }
    }
}

deserialize方法：

public void deserialize(PStructContext structContext) {
    for (FieldInfo fieldInfo : fieldInfos) {
        if (fieldInfo.target.getClass().isArray()) {
            Parsable[] array = (Parsable[]) fieldInfo.target;
            for (Parsable parsable : array) {
                parsable.deserialize(structContext);
            }
        } else {
            Parsable parsable = (Parsable) fieldInfo.target;
            parsable.deserialize(structContext);
        }
    }
}

总结

本文实现一种轻量的字节序列化框架，具有以下特点：

• 由于主要的解析过程不涉及反射，因此性能很高，经测试，同样的Struct类，解析为字节码比将该类用Fastjson解析为json字符串要快100倍。
• 结构化很好，只需要按协议格式编写Struct类，使用方便，易于理解。
• 字段类型易于扩展，实现PType即可，PInt、PLong、PByte、PString提供了大量实用的工具方法，例如位操作、按位取值等。