一次JSF上线问题引发的MsgPack深入理解,保证对你有收获

京东云开发者
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作者: 京东零售 肖梦圆

前序

某一日晚上上线,测试同学在回归项目黄金流程时,有一个工单项目接口报JSF序列化错误,马上升级对应的client包版本,编译部署后错误消失。



线上问题是解决了,但是作为程序员要了解问题发生的原因和本质。但这都是为什么呢?



第一个问题:为什么测试的时候没有发现问题呢?

首先预发环境中,所有项目中的JSF别名和client包都是beta,每天都有项目进行编译部署,这样每个项目获取的都是最新的client包,所以在预发环境测试没有发现



第二个问题:为什么会出现序列化问题?

JDer的开发们都知道JSF接口如果添加字段需要在类的最后进行添加,对此我检查了自己的代码发现我添加的代码也是在类的最后进行添加的,但是特殊之处在于这是一个父类,有子类进行继承



第三个问题:如果在父类上添加一个字段有什么影响呢?

说实话,猛的这么一问,我犹豫了,JDer们都知道JSF的默认序列化使用的是MsgPack,一直都是口口相传说如果client类添加字段必须在类的最后,但是也没人告诉父类添加字段咋办呀,父子类这种场景MsgPack是如何处理序列化和反序列化的?



第四个问题:MsgPack是什么?MsgPack的序列化和反序化是怎么实现的?

对此问题我坦白了,我不知道;是否有很多JDer跟我对于MsgPack的认识仅限于名字的吗,更别提是如何实现序列化和反序列化了



到此我已经积累了这么多问题了,是时候努力了解一下MsgPack了,看看什么是MsgPack,为什么JSF的默认序列化选择MsgPack呢?



msgpack介绍

官网地址: https://msgpack.org/

官方介绍:

It's like JSON. but fast and small.

翻译如下:

这就像JSON,但更快更小

MessagePack 是一种高效的二进制序列化格式。它允许您在多种语言(如 JSON)之间交换数据。但是速度更快,体积更小。小整数被编码成一个字节,而典型的短字符串除了字符串本身之外只需要一个额外的字节。



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JSON格式占用27字节,msgpack只占用18字节



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msgpack 核心压缩规范

msgpack制定了压缩规范,这使得msgpack更小更快。我们先了解一下核心规范:



format name first byte (in binary) first byte (in hex)
positive fixint 0xxxxxxx 0x00 - 0x7f
fixmap 1000xxxx 0x80 - 0x8f
fixarray 1001xxxx 0x90 - 0x9f
fixstr 101xxxxx 0xa0 - 0xbf
nil 11000000 0xc0
(never used) 11000001 0xc1
false 11000010 0xc2
true 11000011 0xc3
bin 8 11000100 0xc4
bin 16 11000101 0xc5
bin 32 11000110 0xc6
ext 8 11000111 0xc7
ext 16 11001000 0xc8
ext 32 11001001 0xc9
float 32 11001010 0xca
float 64 11001011 0xcb
uint 8 11001100 0xcc
uint 16 11001101 0xcd
uint 32 11001110 0xce
uint 64 11001111 0xcf
int 8 11010000 0xd0
int 16 11010001 0xd1
int 32 11010010 0xd2
int 64 11010011 0xd3
fixext 1 11010100 0xd4
fixext 2 11010101 0xd5
fixext 4 11010110 0xd6
fixext 8 11010111 0xd7
fixext 16 11011000 0xd8
str 8 11011001 0xd9
str 16 11011010 0xda
str 32 11011011 0xdb
array 16 11011100 0xdc
array 32 11011101 0xdd
map 16 11011110 0xde
map 32 11011111 0xdf
negative fixint 111xxxxx 0xe0 - 0xff



示例解读:

json串:{"compact":true,"schema":0}

对应的msgpack为:82 a7 63 6f 6d 70 61 63 74 c3 a6 73 63 68 65 6d 61 00



第一个82,查看规范表,落在fixmap上,fixmap的范围:0x80 - 0x8f,表示这是一个map结构,长度为2

后面一个为a7,查看规范表,落在fixstr的范围:0xa0 - 0xbf,表示是一个字符串,长度为7,后面7个为字符串内容:63 6f 6d 70 61 63 74 将16进制转化为字符串为:compact

往后一个为:c3,落在true的范围:oxc3

再往后一个为:a6,查看规范表,落在fixstr的范围:0xa0 - 0xbf,表示是一个字符串,长度为6,后面6个字符串内容为:

73 63 68 65 6d 61,将16进制转化为字符串为:schema

最后一个为:00,查看规范表,落在positive fixint,表示一个数字,将16进制转为10进制数字为:0





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拼装一下{ "compact" : true , "schema" : 0 }



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我们看一下官方给出的stringformat示意图:



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对于上面的问题,一个长度大于15(也就是长度无法用4bit表示)的string是这么表示的:用指定字节0xD9表示后面的内容是一个长度用8bit表示的string,比如一个160个字符长度的字符串,它的头信息就可以表示为D9A0。



举一个长字符串的例子:

{"name":"fatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfatherfather","age":10,"childerName":"childer"}

83 A4 6E 61 6D 65 DA 03 06 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 66 61 74 68 65 72 A3 61 67 65 0A AB 63 68 69 6C 64 65 72 4E 61 6D 65 A7 63 68 69 6C 64 65 72



一起解析一下看看

83:这个大家都已经知道了,一个固定的map,长度为3

A4:fixstr(长度4),然后找到后面四位

6E 61 6D 65:16进制转为字符串:name

DA:str 16 ,后面两个字节为长度

03 06:16进制转化为10进制:774

后面774个字节转化为字符串:



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A3: fixstr(长度3),然后找到后面三位

61 67 65 :16进制转为字符串:age

0A :16进制转10进制:10

AB :fixstr(长度11),然后找到后面11位

63 68 69 6C 64 65 72 4E 61 6D 65 :16进制转为字符串:childerName

A7 : fixstr(长度7),然后找到后面七位

63 68 69 6C 64 65 72 :16进制转为字符串:childer



问题原因解析

先还原事件过程,我们在父类的最后添加一个字段,然后创建一个子类继承父类,然后进行模拟序列化和反序化,查找问题



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第一步:模拟父子类,输出16进制数据

先声明一个父子类,然后进行序列化

父类:

public class FatherPojo implements Serializable {    
    /**     
    * name     
    */    
    private String name;
}

子类:

public class ChilderPojo  extends FatherPojo implements Serializable {    
    private String childerName;
}



使用官方的序列化包进行序列化

<dependency>
  <groupId>org.msgpack</groupId>
  <artifactId>jackson-dataformat-msgpack</artifactId>
  <version>(version)</version>
</dependency>



测试代码如下:

public class Demo {    

    public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {  

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(new MessagePackFactory());        
        ChilderPojo pojo = new ChilderPojo();        
        pojo.setName("father");        
        pojo.setChilderName("childer");        
        System.out.println(JSON.toJSON(pojo));        
        byte[] bytes = objectMapper.writeValueAsBytes(pojo);   
        //输出16进制     
        System.out.println(byteToArray(bytes));    
    }    


    /**
    *  byte数组转化为16进制数据
    */
    public static String byteToArray(byte[]data) {        
        StringBuilder result = new StringBuilder();        
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {            
            result.append(Integer.toHexString((data[i] & 0xFF) | 0x100).toUpperCase().substring(1, 3)).append(" ");        
        }        
        return result.toString();    
   }

}

输入结果如下:

{"name":"father","childerName":"childer"}

82 A4 6E 61 6D 65 A6 66 61 74 68 65 72 AB 63 68 69 6C 64 65 72 4E 61 6D 65 A7 63 68 69 6C 64 65 72

拿着json数据去messagepack官网也获取一下16进制数据,跟如上代码输出的结果是一样的。



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第二步:在父类的结尾增加一个字段,然后输出16进制数组

修改父类,增加一个age字段

public class FatherPojo implements Serializable {    
    /**     
    * name     
    */    
    private String name;    
    /***     
    * age     
    */    
    private Integer age;
}

修改测试代码,给父类的age赋值



public class Demo {    

    public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {  

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(new MessagePackFactory());        
        ChilderPojo pojo = new ChilderPojo();        
        pojo.setName("father");        
        pojo.setChilderName("childer");  
        pojo.setAge(10);

        System.out.println(JSON.toJSON(pojo));        
        byte[] bytes = objectMapper.writeValueAsBytes(pojo);   
        //输出16进制     
        System.out.println(byteToArray(bytes));    
    }    


    /**
    *  byte数组转化为16进制数据
    */
    public static String byteToArray(byte[]data) {        
        StringBuilder result = new StringBuilder();        
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {            
            result.append(Integer.toHexString((data[i] & 0xFF) | 0x100).toUpperCase().substring(1, 3)).append(" ");        
        }        
        return result.toString();    
   }

}

输入结果如下:

{"name":"father","age":10,"childerName":"childer"}

83 A4 6E 61 6D 65 A6 66 61 74 68 65 72 A3 61 67 65 0A AB 63 68 69 6C 64 65 72 4E 61 6D 65 A7 63 68 69 6C 64 65 72

拿着json数据去messagepack官网也获取一下16进制数据,跟如上代码输出的结果是一样的。



一次JSF上线问题引发的MsgPack深入理解,保证对你有收获





先对比json数据

父类没加字段之前:{"name":"father","childerName":"childer"}

父类加字段之后: {"name":"father","age":10,"childerName":"childer"}



对比一下前后两次16进制数组,我们进行对齐后进行对比一下

82 A4 6E 61 6D 65 A6 66 61 74 68 65 72 AB 63 68 69 6C 64 65 72 4E 61 6D 65 A7 63 68 69 6C 64 65 72

83 A4 6E 61 6D 65 A6 66 61 74 68 65 72 A3 61 67 65 0A AB 63 68 69 6C 64 65 72 4E 61 6D 65 A7 63 68 69 6C 64 65 72



对比发现在红色部分是多出来的一部分数据应该就是我们添加的age字段,现在我们进行解析对比一下。



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拼装一下{ "name": "father", "childerName" : "childer" }



一次JSF上线问题引发的MsgPack深入理解,保证对你有收获





拼装一下{ "name": "father", “age”: 10 "childerName" : "childer" }



第三步:直接对二进制数据解包

1、先用正确的顺序解包

public static void analyze(byte[] bytes) throws IOException {    
    MessageUnpacker unpacker = MessagePack.newDefaultUnpacker(bytes);    
    int length =  unpacker.unpackMapHeader();    
    String name = unpacker.unpackString();    
    String nameValue = unpacker.unpackString();    
    String age = unpacker.unpackString();    
    Integer ageValue = unpacker.unpackInt();    
    String childerName = unpacker.unpackString();    
    String childerNameValue = unpacker.unpackString();    
    System.out.println("{""+name+"":""+nameValue+"",""+age+"":"+ageValue+",""+childerName+"":""+childerNameValue+""}");
}

输出结果为:

{"name":"father","age":10,"childerName":"childer"}

2、如果我们客户端没有升级client包版本,使用了错误的解包顺序

public static void analyze(byte[] bytes) throws IOException {        
    MessageUnpacker unpacker = MessagePack.newDefaultUnpacker(bytes);        
    int length =  unpacker.unpackMapHeader();        
    String name = unpacker.unpackString();        
    String nameValue = unpacker.unpackString();
    String childerName = unpacker.unpackString();        
    String childerNameValue = unpacker.unpackString();       
    System.out.println("{""+name+"":""+nameValue+"",""+childerName+"":""+childerNameValue+""}");    
}

解析报错:反序列化失败



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从上述案例中发现在父类中增加数据,相当于在子类中间增加数据导致子嘞反序列化失败。需要注意的是解包顺序必须与打包顺序一致,否则会出错。也就是说协议格式的维护要靠两端手写代码进行保证,而这是很不安全的。



JSF为什么选择MsgPack以及官方FAQ解释

为什么JSF会选择MsgPack作为默认的序列化

JDer的开发们用的RPC基本上都是JSF,在远程调用的过程中字节越少传输越快越安全(产生丢包的可能性更小), 咱们回过头去看看MsgPack; 我们了解了MsgPack的压缩传输可以看到,MsgPack序列化后占用的字节更小,这样传输的更快更安全;所以这应该就是JSF选择Msgpack作为默认序列化的原因了。我理解MsgPack是采用一种空间换时间的策略,减少了在网络传输中的字节数,使其更安全,然后在接到序列化后的数据后按照压缩规范进行反序列化(这部分增加了cpu和内存的使用,但是减少了网络传输中时间且提高了传输安全性)。



JSF对父子类序列化的FQA解释



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是时候进行总结和说再见了

总结:

1、MessagePack 是一种高效的二进制序列化格式。 它允许您在多种语言(如 JSON)之间交换数据。 但是速度更快,体积更小。



此去经年,江湖再见

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今天上班的时候,自己正在参与的SpringCloud项目出现了问题,原本上周五还正常的项目突然所有接口调用都是返回http500的错误。项目的状态是在Eureka上可以看到对应微服务是在线状态,然后在Swagger里面测试接口,发现接口间歇性调用失败,也就是题目中的http500的错误,如下图。至于是间歇性的原因在于这个服务在线上部署了一个,然后我
京东云开发者 京东云开发者
4个月前
一起单测引起的项目加载失败惨案
一、前言最近在开发一个功能模块时,在功能自测阶段,通过使用单测测试功能的完整性,在测试单测联通性使用到静态方法测试时,发现单测报错,通过查阅解决方案发现需要对Javaassist包进行排包或者升版本处理。通过排包解决掉单测报错,在部署项目时发现频繁报bea
消失的死锁:从 JSF 线程池满到 JVM 初始化原理剖析 | 京东云技术团队
在一次上线时,按照正常流程上线后,观察了线上报文、接口可用率十分钟以上,未出现异常情况,结果在上线一小时后突然收到jsf线程池耗尽的报警,并且该应用一共有30台机器,只有一台机器出现该问题,迅速下线该机器的jsf接口,恢复线上。然后开始排查问题。
京东云开发者 京东云开发者
12个月前
记一次JSF异步调用引起的接口可用率降低 | 京东云技术团队
前言本文记录了由于JSF异步调用超时引起的接口可用率降低问题的排查过程,主要介绍了排查思路和JSF异步调用的流程,希望可以帮助大家了解JSF的异步调用原理以及提供一些问题排查思路。本文分析的JSF源码是基于JSF1,7.5HOTFIXT6版本。起因问题背景
京东云开发者 京东云开发者
11个月前
记一次JSF异步调用引起的接口可用率降低
前言本文记录了由于JSF异步调用超时引起的接口可用率降低问题的排查过程,主要介绍了排查思路和JSF异步调用的流程,希望可以帮助大家了解JSF的异步调用原理以及提供一些问题排查思路。本文分析的JSF源码是基于JSF1,7.5HOTFIXT6版本。起因问题背景
京东云开发者 京东云开发者
4个月前
记一次JSF异步调用引起的接口可用率降低
前言本文记录了由于JSF异步调用超时引起的接口可用率降低问题的排查过程,主要介绍了排查思路和JSF异步调用的流程,希望可以帮助大家了解JSF的异步调用原理以及提供一些问题排查思路。本文分析的JSF源码是基于JSF1,7.5HOTFIXT6版本。起因问题背景