吞吐量（QPS）比单次耗时更贴近真实场景，需用统一基准测试序列化/反序列化性能：定义典型业务对象、预加载10万实例、固定JVM参数与关闭干扰项；Java原生、Protobuf、Kryo、Jackson四框架对比显示，Protobuf在10KB订单对象、10万QPS下达18.5万ops/s，CPU低35%。

直接用压测工具跑固定数据量下的单位时间操作次数，比单纯看单次耗时更贴近真实场景。吞吐量（QPS）反映的是系统在持续负载下的处理能力，尤其对高并发服务如订单、风控等关键链路至关重要。

准备统一测试基准

避免因数据结构差异导致结果失真。建议：

• 定义一个含嵌套集合、继承关系、泛型字段的典型业务对象（如Order包含User、List<Item>、Map<String, Object>）
• 预生成 10 万条该对象实例，全部加载进内存，不重复创建对象实例影响GC干扰
• 确保各框架使用相同 JVM 参数（如 -Xms2g -Xmx2g -XX:+UseG1GC），关闭 JMX 和监控代理
• 禁用日志输出（如 slf4j 绑定 nop），防止 I/O 成为瓶颈

控制变量测序列化吞吐量

重点测量每秒能完成多少次「对象 → 字节流」转换：

• Java 原生：用 ObjectOutputStream 写入 ByteArrayOutputStream，每次复用同一 ObjectOutputStream 实例（避免重复写头部元数据）
• Protobuf：基于 .proto 编译后的 Builder 构建，调用 build().toByteArray()
• Kryo：注册所有类，启用 setRegistrationRequired(true)，复用 Kryo 和 Output 实例
• Jackson：复用 ObjectMapper 和 ByteArrayOutputStream，禁用 WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS 等非必要特性

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反序列化吞吐量要模拟真实调用链

不能只测“字节流 → 对象”，需包含网络或缓存环节的典型开销：

• 原生：从 ByteArrayInputStream 创建 ObjectInputStream，注意跳过 classloader 查找开销（可预设 ObjectInputStream 子类重写 resolveClass）
• Protobuf：用 parseFrom(byte[])，不走流式解析
• 对比项加一项「带网络模拟」：用 Netty 或 OkHttp 模拟 HTTP body 传输，再反序列化 —— 此时 JSON 与 Protobuf 差距会进一步拉大
• 记录 GC 次数与 pause 时间（用 -XX:+PrintGCDetails），Kryo 和 Protobuf 通常分配更少临时对象

关键指标不止 QPS，还要看资源效率

吞吐量高但吃光 CPU 或内存，线上不可行：

• 用 JFR（Java Flight Recorder） 录制 5 分钟压测过程，分析「Allocation Rate」和「Method Profiling」热点
• 对比各框架在相同 QPS 下的 CPU 占用率（top -H 或 pidstat -t）
• 检查堆外内存：Protobuf 和 Kryo 默认不使用堆外，而某些 Netty+Jackson 配置可能触发 ByteBuffer.allocateDirect
• 实测案例显示：10KB 订单对象在 10 万 QPS 下，Jackson 吞吐约 7.2 万 ops/s，Protobuf 达 18.5 万 ops/s，CPU 使用率低 35%