You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

大多数基本类型的高效二进制序列化

在Java中,可以使用Java序列化库或者第三方库来实现大多数基本类型的高效二进制序列化。以下是使用Java序列化库的示例代码:

import java.io.*;

public class BinarySerializationExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 序列化对象
        serializeObject("data.bin", 10, 3.14, "Hello World");

        // 反序列化对象
        Object obj = deserializeObject("data.bin");
        if (obj instanceof DataObject) {
            DataObject dataObject = (DataObject) obj;
            System.out.println("Integer value: " + dataObject.getIntValue());
            System.out.println("Double value: " + dataObject.getDoubleValue());
            System.out.println("String value: " + dataObject.getStringValue());
        }
    }

    public static void serializeObject(String filename, int intValue, double doubleValue, String stringValue) {
        try {
            FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream(filename);
            ObjectOutputStream objectOut = new ObjectOutputStream(fileOut);

            // 创建包含基本类型数据的对象
            DataObject dataObject = new DataObject(intValue, doubleValue, stringValue);

            // 序列化对象
            objectOut.writeObject(dataObject);

            objectOut.close();
            fileOut.close();
            System.out.println("Object has been serialized to " + filename);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static Object deserializeObject(String filename) {
        try {
            FileInputStream fileIn = new FileInputStream(filename);
            ObjectInputStream objectIn = new ObjectInputStream(fileIn);

            // 反序列化对象
            Object obj = objectIn.readObject();

            objectIn.close();
            fileIn.close();
            System.out.println("Object has been deserialized from " + filename);
            return obj;
        } catch (IOException | ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

// 自定义数据对象
class DataObject implements Serializable {
    private int intValue;
    private double doubleValue;
    private String stringValue;

    public DataObject(int intValue, double doubleValue, String stringValue) {
        this.intValue = intValue;
        this.doubleValue = doubleValue;
        this.stringValue = stringValue;
    }

    public int getIntValue() {
        return intValue;
    }

    public double getDoubleValue() {
        return doubleValue;
    }

    public String getStringValue() {
        return stringValue;
    }
}

上述代码使用了java.io.Serializable接口来标记自定义数据对象DataObject可以被序列化和反序列化。serializeObject函数DataObject对象序列化到文件中,deserializeObject函数从文件中反序列化对象。

除了Java序列化库,你还可以使用第三方库,如Google的Protocol Buffers或JSON库(如Jackson、Gson等),它们提供了更高效和可扩展的二进制序列化方案。以下是使用Google的Protocol Buffers的示例代码:

import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;

public class ProtobufSerializationExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建数据对象
        DataObjectProto.DataObject dataObject = DataObjectProto.DataObject.newBuilder()
                .setIntValue(10)
                .setDoubleValue(3.14)
                .setStringValue("Hello World")
                .build();

        // 序列化对象
        byte[] serializedData = dataObject.toByteArray();

        // 反序列化对象
        try {
            DataObjectProto.DataObject deserializedData = DataObjectProto.DataObject.parseFrom(serializedData);
            System.out.println("Integer value: " + deserializedData.getIntValue());
            System.out.println("Double value: " + deserializedData.getDoubleValue());
            System.out.println("String value: " + deserializedData.getStringValue());
        } catch (InvalidProtocolBufferException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

上述代码使用了Google的Protocol Buffers库来定义数据对象的结构,并使用toByteArray方法将对象序列化为字节数组。使用parseFrom方法从字节数组中反序列化对象。

无论使用Java序列化库还是第三方库,都可以根据具体的需求选择适合的二进制序列化方案。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

dubbo系列之-序列化

但是这样带来一个明显的问题就是顺序和类型依赖很强)## 03、length&valuelength和value指的是后面变长内容的长度和序列化之后的字节内容。## 04、编码规则protobuf 有一套高效的编码方式,这里解释其中编码方式varint和zigzag和定长编码:* varint:将二进制从右到左边7位一次计算,直到读取最后有效位置,7位有效位如果非最后7位则前面补1进行编码。* zigzag(如果为负数的情况):(n << 1) ^ (n >> 31)* 定长编码:像...

干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布

> 近期火山引擎正式发布 UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件,**它在缩小了近乎 10 倍体积的基础上,居然还实现了提速 10 倍!**> > 目前,UIMeta Servi... 它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持...

干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布

> > > 近期火山引擎正式发布UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件, **它在缩小了近乎 10倍体积的基础上,居然还实现了提速 10倍!**> > > > > 目前... 它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

数据结构往往同高效的检索[算法](https://baike.baidu.com/item/算法/209025)和[索引](https://baike.baidu.com/item/索引/5716853)技术有关。简单讲,数据结构就是组织,管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的... 在计算机中表示信息的最小的单位是二进制数中的一位,叫做**位**。也就是我们常见的类似`01010101010`这种数据,计算机的底层就是各种晶体管,电路板,所以不管是什么数据,即使是图片,声音,在最底层也是`0`和`1`,如果有...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

大多数基本类型的高效二进制序列化-优选内容

dubbo系列之-序列化
但是这样带来一个明显的问题就是顺序和类型依赖很强)## 03、length&valuelength和value指的是后面变长内容的长度和序列化之后的字节内容。## 04、编码规则protobuf 有一套高效的编码方式,这里解释其中编码方式varint和zigzag和定长编码:* varint:将二进制从右到左边7位一次计算,直到读取最后有效位置,7位有效位如果非最后7位则前面补1进行编码。* zigzag(如果为负数的情况):(n << 1) ^ (n >> 31)* 定长编码:像...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
> 近期火山引擎正式发布 UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件,**它在缩小了近乎 10 倍体积的基础上,居然还实现了提速 10 倍!**> > 目前,UIMeta Servi... 它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
> > > 近期火山引擎正式发布UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件, **它在缩小了近乎 10倍体积的基础上,居然还实现了提速 10倍!**> > > > > 目前... 它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
数据结构往往同高效的检索[算法](https://baike.baidu.com/item/算法/209025)和[索引](https://baike.baidu.com/item/索引/5716853)技术有关。简单讲,数据结构就是组织,管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的... 在计算机中表示信息的最小的单位是二进制数中的一位,叫做**位**。也就是我们常见的类似`01010101010`这种数据,计算机的底层就是各种晶体管,电路板,所以不管是什么数据,即使是图片,声音,在最底层也是`0`和`1`,如果有...

大多数基本类型的高效二进制序列化-相关内容

关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文

对象序列化二进制存储,下面在来详细介绍下flink内存管理。## 完全JVM内存管理存在的问题基于JVM的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存当中,就不得不面对JVM存在的几个问题:- java对象存储密度低:比如... JIT编译优化。Flink并不是将大量对象存在堆上,而是将对象序列化到一个预分配的内存块上,这个内存块叫MemorySegment,它代表了一段固定长度的内存(默认32KB)也就是flink中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读...

揭秘|UIService:字节跳动云原生Spark History 服务

它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvid... 大部分 event 是无用的。并且 event log 一般使用 json 明文存储,空间占用较大。对于比较复杂或时间长的任务,event log 可以达到几十GB。 **字节内部7天的 event log 占用约 3.2 PB 的 HDFS 存储空间。**2. *...

Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践

帮助字节跳动快速建立起一套基础设施系统,满足服务水平扩缩容、业务高速发展变化和不同团队灵活协作的需求。时至今日,字节跳动的在线微服务类型数量已超过 10 万。但作为一家快速发展的企业,字节特殊的内部业务场景也对微服务落地提出了一些挑战,如:* **大规模**:一是集群规模非常大,二是业务的领域比较广泛,业务领域涵盖了短视频、内容推荐、电商等各类场景;* **快迭代**:一是演进速度快,很多新特性被很快发布出来,...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

集成准备

高效网络库支持 支持 TTNet 网络库,基于 cronet 内核改造的移动端网络库,支持 HTTP1.x、HTTP2 以及 websocket 等多种网络协议,内部包含 DNS、链接以及协议层多种优化策略。 清除缓存 支持用户清除缓存。 动图循环... 硬件序列号、Android ID、OAID、MAC 等信息(详见隐私政策)。// 如您无需使用日志上报功能或不想隐私数据被收集,请在添加依赖时剔除 AppLog 模块//implementation "com.bytedance.glide:statistics:1.4.0-tob" { ...

字节跳动云原生 Spark History 服务的实现与优化

序列化,并使用 ReplayListener将其中信息反馈到 KVStore 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 KVStore中,KVStore是 Spark 中基于内存的KV存储,可以存储任意的类实例。前端会从KVStore查询所需的对象,实现页面的渲染。**痛点**1. **存储空间开销大** Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的事件数量非常大,对于UI显示来说,大部分 even...

揭秘字节跳动云原生 Spark History 服务 UIService

序列化,并使用 ReplayListener 将其中信息反馈到 KVStore 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 KVStore 中,KVStore 是 Spark 中基于内存的 KV 存储,可以存储任意的类实例。前端会从 KVStore 查询所需的对象,实现页面的渲染。## 痛点### 存储空间开销大Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的事件数量非常大,对于 UI 显示来说,大部分 event 是...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多,为了训练这些庞大的模型需要更多、更丰富的训...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

基础软件领域,有三大基础软件,分别是操作系统、数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方方面面,背后都离不开这些基础软件的支撑,其中数据库系统是业务数据的载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有任何差错,数据库在所有IT系统中的地位都是重中之重。数据库作为基础软件的重要性不言而喻,各行各业的数字系统都离不开数据库系统。但不同行业特点不同,行业需求也就不同。面对着业界上百种数据库类型,到底应该如何...

LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求... 作为当今云原生基础设施的事实标准,Kubernetes 在 LAS Spark 中扮演着重要的角色。我们首先分享下 LAS Spark 基于 Kubernetes 的实践优化工作。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/t...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询