Hessian 序列化解析

一、Hessian 概述

Hessian 是由 Caucho 公司开发的二进制 RPC 协议与序列化框架，支持 Java、.NET、Python 等多种语言，具有跨平台通信能力。其核心优势体现在性能、体积和跨语言兼容性上，适用于微服务通信、分布式系统等场景。

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二、核心特性

✅ 高效轻量

• 体积小：相比 JDK 序列化，Hessian 数据体积减少 30%~50%
• 速度快：反序列化速度优于 JSON（如 FastJSON）

✅ 复杂类型支持

• 基本类型、集合、Map、枚举、BigDecimal
• 循环引用处理能力
• 子类 / 父类同名字段优先处理子类字段

✅ 跨语言兼容

• 支持异构系统通信（Java ↔ Python ↔ .NET）

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三、性能对比

特性	JDK 序列化	FastJSON	Hessian
序列化体积	最大	最小	适中
序列化耗时	快	慢	较快
反序列化耗时	较慢	一般	最快
多语言支持	否	否	是
安全性	高	存在注入风险	高

实验数据：

• JDK 序列化长度：626 字节，耗时：55ms
• Hessian 序列化长度：182 字节，耗时：56ms
• FastJSON 序列化长度：119 字节，耗时：225ms

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四、代码示例

public class HessianSerializer implements Serializer {

    @Override
    public byte[] serialize(Object object) {
        try (ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream()) {
            HessianOutput output = new HessianOutput(byteArrayOutputStream);
            output.writeObject(object);
            output.flush();
            return byteArrayOutputStream.toByteArray();} catch (IOException e) {
            throw new SerializeException("Hessian 序列化失败", e);}
    }

    @Override
    public Object deserialize(byte[] bytes, int messageType) throws ClassNotFoundException {
        try (ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(bytes)) {
            HessianInput input = new HessianInput(byteArrayInputStream);
            return input.readObject();} catch (IOException e) {
            throw new SerializeException("Hessian 反序列化失败", e);}
    }
}

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五、序列化原理

1. 数据结构

• C 标识类定义开始
• 类名长度 + 类名
• 属性数量 + 属性名长度 + 属性名
• 实例化标识 + 属性值（递归处理嵌套对象）

2. 反序列化流程

1. 读取类定义（C 标识）
2. 加载类并创建反序列化器
3. 生成字段映射表 _fieldMap
4. 匹配字段并赋值（忽略不存在字段）

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六、常见问题与解决方案

1. 枚举新增字段是否影响反序列化？

• 不会影响。Hessian 序列化的是枚举的名称（name）。只要反序列化端存在同名的枚举常量，即可正常反序列化

2. 子类与父类有同名字段，能否正常赋值？

• 可以正常赋值。Hessian 会优先处理子类字段，父类同名字段将被忽略

3. 序列化类增加字段，反序列化类未更新，能否正常运行？

• 可以正常运行。Hessian 会忽略反序列化类中没有的字段

4. 使用基本类型还是包装器类型更好？

• 建议使用包装器类型（Integer/Double）。基本类型在反序列化时无法表示 null 值，可能导致逻辑错误

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七、最佳实践

1. ❗ 枚举处理

• 新增枚举常量不影响反序列化
• 建议使用 name() 保持兼容性

2. ❗ 字段变更

• 新增字段：反序列化端可忽略
• 删除字段：不影响旧数据

3. ❗ 类型选择

• 优先使用包装器类型（Integer/Double）
• 避免基本类型导致的 null 值丢失

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八、适用场景

场景	适用性	说明
微服务 RPC 通信	✅	低延迟、高吞吐
分布式缓存	✅	体积小节省存储空间
跨语言系统集成	✅	协议兼容性优势
嵌套对象结构传输	✅	支持复杂数据结构

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九、总结

Hessian 凭借其高效的二进制序列化机制、跨语言兼容性和稳定性，成为分布式系统通信的优选方案。结合现代文档工具链（如 MarkItDown、Pandoc），可实现代码与文档的自动化协同管理。对于追求性能与安全的后端服务，Hessian 是值得长期投入的技术选型。

参考实现：
Hessian 官方文档
掘金 - Hessian 序列化分析