聊聊Redis那些高效又实用的序列化技巧，帮你性能飞起来

说到用Redis，大家肯定不陌生，它就是个速度超快的“大内存”，专门帮我们存东西，但你想过没有，我们平时程序里的对象，比如一个用户信息（包含姓名、年龄、地址啥的），或者一个商品详情，都是复杂的数据结构，Redis并不能直接理解，这就好比你能看懂中文书，但给你一本用你不认识的外星文书写的书，你就傻眼了，在把数据存进Redis之前，我们需要一个“翻译官”，把程序里的对象转换成Redis能理解的格式，这个过程就是“序列化”；反过来，从Redis里读出来的时候，再“反序列化”回程序能用的对象。

这个“翻译官”的选择，可太重要了！选对了，性能嗖嗖往上涨；选错了，可能就成了拖慢整个系统的“罪魁祸首”，今天咱们就抛开那些让人头疼的专业术语,聊聊几种既高效又实用的序列化技巧。

第一招：简单粗暴的JSON，但别傻用

（来源：广泛使用的数据交换格式） JSON大概是大家最熟悉的了，几乎每种编程语言都支持它，它长这样：{"name": "张三", "age": 30}，一目了然，人也能看懂，调试起来特别方便，如果你存的数据结构不复杂，而且经常需要人工去Redis里瞅一眼数据对不对,用JSON是个不错的选择。

但它的缺点也很明显：体积偏大，你看，光是那些引号、冒号、大括号就占了不少空间，Redis的内存是很宝贵的，存的内容越大，占的内存就越多，网络传输的时间也越长，JSON在转换成二进制数据（Redis最终存储的格式）时，速度不算最快，如果你的系统对性能要求极高，或者数据量特别大，就需要考虑更高效的“翻译官”了。

第二招：二进制领域的王者：Protocol Buffers（protobuf）

（来源：Google开源的高效数据序列化协议） 这是Google大神们搞出来的，专门为了解决效率和体积问题，它不像JSON那样用可读的文本，而是直接转换成紧凑的二进制格式，它会为你的数据定义一个“模板”（叫做.proto文件），比如规定好第一个字段是字符串类型的名字，第二个字段是数字类型的年龄，序列化的时候，就按照这个模板，只存最核心的数据内容，什么字段名、标点符号统统不要。

这样做的好处太明显了：体积非常小，可能只有JSON的1/3到1/2，极大地节省了内存和网络带宽。速度非常快，因为编码解码规则简单直接，缺点是，序列化后的数据是一串二进制码，人眼根本看不懂，调试起来得先把它反序列化才行，需要你先定义好那个“.proto”模板，稍微多了一步，但对于高性能、大数据量的场景，比如微服务之间的通信、海量数据缓存,protobuf绝对是首选。

第三招：Java世界的“本地人”：Kryo

（来源：针对Java对象图序列化框架） 如果你的项目主要是用Java写的，那Kryo值得你特别关注，它可以说是为Java量身定做的，序列化Java对象时的效率非常高，它和protobuf类似，也生成二进制数据，体积小,速度快。

Kryo的一个厉害之处在于，它对Java对象模型的理解非常深，能很智能地处理各种复杂的对象关系，但它的一个潜在问题是，序列化格式可能会随着Kryo库版本的升级而改变，这可能会导致你用新版本无法反序列化旧版本存的数据，如果你用Kryo，一定要做好版本兼容性的管理，或者明确指定一个固定的序列化器版本,避免后续的麻烦。

第四招：Redis自家的MessagePack

（来源：一种高效的二进制序列化格式） MessagePack可以理解为“二进制版的JSON”，它设计的目标之一就是尽可能兼容JSON的数据模型，但把它转换成二进制形式，它比JSON更紧凑，序列化和反序列化的速度也更快，算是在可读性和性能之间取了一个不错的平衡，虽然性能可能略逊于protobuf和Kryo，但它使用起来非常简单，不需要像protobuf那样预先定义schema，对动态语言的支持也很好，如果你觉得JSON有点慢，但又不想搞得太复杂,MessagePack是个很好的升级选择。

怎么选？看菜吃饭

说了这么多，到底该用哪个呢？这得看你的具体“菜谱”（项目需求）。

• 追求极致的性能和最小的空间：选 Protocol Buffers 或 Kryo（如果是Java项目）。
• 想要简单易用、方便调试：JSON 在开发初期或数据量不大时完全够用。
• 在JSON和二进制之间找个折中：MessagePack 很合适。

最后提醒一个关键点：一旦选定了序列化方式，就不要轻易更改了，因为你一旦用JSON存了一批数据，后面要是换成protobuf，那之前存的数据就全都读不出来了！在做技术选型的时候,一定要考虑到未来的扩展性和维护成本。

选对一个好的“翻译官”，能让你的Redis真正发挥出闪电般的速度，帮你把性能稳稳地提上去,希望这些实实在在的技巧能帮到你。