《RPC手撸专栏》第30章：基于SPI扩展Kryo序列化与反序列化机制

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大家好，我是冰河~~

在前面的章节中，我们实现了对标Dubbo的SPI基础功能，并基于SPI扩展了JDK、Json、Hessian2与FST的序列化与反序列化方式，就序列化模块而言，整体具备了高度的可扩展性。来吧，我们进一步扩展序列化与反序列化机制。

一、前言

这次又要怎么扩展呢？

在前面的章节中，在涉及到数据的编解码过程中，我们实现了基于SPI扩展JDK、Json、Hessian2与FST的序列化与反序列化方式。这次我还想继续扩展序列化与反序列化的类型，怎么办呢？

还能怎么办呢？撸起袖子加油干吧！

目标很明确：新增Kryo序列化与反序列化方式！

对于RPC这种远程调用的底层基础设施框架来说，其性能的高低直接影响着整套分布式系统的性能。数据在网络中传输就涉及到数据的编解码，数据的编解码又会涉及到数据的序列化与反序列化，使用一款高效的序列化与反序列化框架有助于提升RPC框架的性能。

本章，我们就再次在RPC框架中集成一款高效的序列化与反序列化框架——Kryo。

Kryo是一个快速且高效的针对Java对象序列化的框架，具有比较多的有点，其中典型的优点如下所示。

好了，本章就基于SPI扩展支持Kryo序列化与反序列化方式。

如果让你设计基于SPI扩展Kryo序列化与反序列化，你会怎么设计呢？

基于SPI再次扩展Kryo的序列化与反序列化机制后，整体流程如图30-1所示。

图30-1

由图30-1可以看出，在实现数据的编解码过程中，再次扩展基于Kryo的序列化和反序列化方式后，自定义的编解码器会通过SPI机制加载序列化与反序列化的具体实现方式，程序会根据具体需要加载某一种特定的序列化与反序列化方式，同样不会在程序中硬编码写死。