Java 反序列化现有对象上的Google Protobuf wire消息

我有一个Java应用程序，希望重用现有对象来反序列化传入的Google protobuf wire消息（字节[]）

我试图解码现有的wire消息，并检查生成的类文件中的方法，以查看是否有任何方法对已创建的ProtoBuf类对象上的字节[]进行反序列化

我正在反序列化传入的有线缓冲区（字节[]），但每次我从类上调用parseFrom时，它都会创建Protobuf类的新对象。我想重用类对象。我尝试在对象上调用parseFrom（byte[]）方法，但作为一个静态方法，其行为是相同的

下面是示例deserializeMessage（）方法：

是否有任何选项可重复使用对象对进线mesage（字节[]）进行解码

这些是我在Java中序列化和反序列化100k消息、运行10次迭代并获得所有数字的平均值时的性能数字

Msg Size|Total Data Processed (Mb)|Java Serialize Time|Java Deserialize Time
195     |19.5                     |                 19|                   45
1095    |109.5                    |                 84|                  132
2095    |209.5                    |                160|                  233
3095    |309.5                    |                230|                  294
4095    |409.5                    |                847|                 2465
5095    |509.5                    |               1037|                 3006
6095    |609.5                    |               1266|                 3766

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您只能重用构建器，它只是一个指针。我打赌你有很强的C语言背景。你不必担心，这对于一个现代垃圾收集器来说是非常便宜的。对它进行基准测试，你就会明白。你对“C”的理解是对的。是的，我做了性能测试，在尝试反序列化~100k条消息时，当消息大小>4095字节（大约）时，数字不好。反序列化从295ms跳到2465ms（2.5秒）。串行化也从230ms=>847ms（虽然不多，但不是线性的）跃升。我怀疑这与页面大小（4K）或一级/二级缓存有关，但目前还没有。因此，我们更加关注优化反序列化。我也试过MessagePack，处理时间是基于消息大小+消息总数的良好线性增长。这确实有点奇怪。我目前正在运行一些线程，在一台t2.nano机器（1“vcpu”，512MB ram）中，以平均1187微秒/消息的速度反序列化125KB的proto消息。经过测试，其中一个线程在一分钟内平均反序列化了2.5GB的原始消息（125KB），两天内没有任何顾虑，反序列化是整个“消息处理循环”中最快的步骤之一，cpu和内存指标非常稳定。您的JVM堆大小是多少？嗯，只是读了MsgPack的评论。。。所以它可能与jvm无关。jvm堆大小是默认值。我没有设置任何特定的值：这就是我看到的：uintx-HeapSizePerGCThread=87241520{product}Hmm无法真正判断这是否是gc/内存问题。它也可能与protobuff消息的格式、其中的对象等有关，。。。。

Msg Size|Total Data Processed (Mb)|Java Serialize Time|Java Deserialize Time
195     |19.5                     |                 19|                   45
1095    |109.5                    |                 84|                  132
2095    |209.5                    |                160|                  233
3095    |309.5                    |                230|                  294
4095    |409.5                    |                847|                 2465
5095    |509.5                    |               1037|                 3006
6095    |609.5                    |               1266|                 3766