当数据在网络上传输时，传输数据的基本形式是二进制流，要想使用网络框架的API来传输结构化的数据，必须得先实现结构化的数据和字节流之间的双向转换。将结构化数据转换成字节流的过程称为序列化，将字节流转换成结构化数据的过程称为反序列化。
序列化除了用于在网络上传输数据之外，还可以将结构化的数据保存在文本中，因为在文件内数据的形式也是二进制序列，和网络传输过程中的数据是一样的，所以序列化同样适用于将结构化数据保存到文本中。
我们有很多种通用的序列化实现方案，既包括了编程语言汇总内置的实现，也有各种开源方案。
当我们为项目选择合适的序列化方案时，可以考虑以下因素：
没有任何一种序列化方案可以满足上面所有条件，例如可读性和信息密度就是两个相悖的条件。
对于一些强业务类系统，例如电商、社交类的应用，它们业务复杂、需求变化快，但是对性能要求没有那么严苛，这种情况下，我们可以使用JSON这种实现简单、数据可读性好的序列化方案，方便后期接口调试和问题排查。
有些中间件会对网络通信的性能要求比较高，例如消息队列，普通的序列化无法达到性能要求，这时，一般会选择定制实现高性能的转用序列化和反序列化方案，可以有效减少序列化后的字节长度。
例如，针对下面的数据内容：
User:
name: "zhangsan"
age: 23
married: true
使用普通的JSON序列化方式，结果如下：
{"name":"zhangsan","age":"23","married":"true"}
我们可以考虑使用固定字段顺序的方式，在序列化后的内容中不必包含字段名，只需要字段值，结果如下：
03 | 08 7a 68 61 6e 67 73 61 6e | 17 | 01
User | z h a n g s a n | 23 | true
上述序列化后的内容，我们按照name、age、married的固定顺序来序列化这三个属性。
可以看到同样的对象，JSON序列化后需要47个字节，采用特定方式序列化后的内容只需要12个字节。
专用的序列化方式更加高效，序列化出来的字节更少，在网络传输过程汇总的速度也更快，但确定是需要为每种对象类型定义专门的序列化和反序列化方法，实现过程复杂。
因此，针对序列化方案选型，大多数情况下， 选择一个高性能的通用序列化框架都可以满足要求，在性能可以满足需求的前提下，推荐优先选择JSON这种可读性好的序列化方法。如果我们需要超高的性能或者带宽非常有限，那么我们可以使用专用的序列化方法来提升性能，节省传输流量。
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