序列化兼容技巧 之 指定序列化方式：
因为性能出色，Kryo 经常被选为Dubbo服务的序列化方案。
在序列化Java对象时，Kryo 默认使用 FieldSerializer 类进行序列化。
但为了增强兼容性，我们一般会显式指定使用 CompatibleFieldSerializer。
使用方式就是在 API jar 包中的类上，以添加注解的方式指定。
（只需对那些会在客户端和服务端之间进行传输的类进行改造）
如：
Java代码
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package demo.api.entity;
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import com.esotericsoftware.kryo.DefaultSerializer;
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import com.esotericsoftware.kryo.serializers.CompatibleFieldSerializer;
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@DefaultSerializer(CompatibleFieldSerializer.class)
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public class Arg implements Serializable {
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...
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}
CompatibleFieldSerializer 是啥？
这是Kryo中一种序列化对象的方式。
它以直接赋值字段的方式进行序列化，达到 向前与向后 兼容。
也就是说，无论新版中增加还是删除字段，仍然能反序列化老版本所得数据。
因为直接赋值字段的方式可以跳过无法识别的字段。
当然，如果是字段类型发生变更，那就无法兼容了。
【代价】这种兼容性也是有代价的。
当一个类首次被序列化时，会分析并记下各字段名称。
在序列化和反序列化时，需要创建缓冲区进行分块编码。
这样才能跳过那些无法识别的字段。
应用场景举例
假设有一个Dubbo API jar包，其中有个参数类Arg，作为客户端向服务端传递信息的媒介。
1.0 版本中，Arg类有3个字段。2.0 版本中为了增强服务能力，需要在Arg类中新增1个字段 extField。
业务规定客户端可以不指定extField，由服务端使用默认值。即，业务允许新版本兼容老版本。
但是如果直接在Arg中增加该字段，服务端用 2.0 版本的jar包，客户端还是用 1.0 版本的jar包，
那么将导致Dubbo序列化失败。
怎么办？
方案一：从一开始就为Arg指定序列化方式 CompatibleFieldSerializer。
当然，如果 1.0 已经发布，且未将Arg的序列化方式指定为 CompatibleFieldSerializer，那么即使你在 2.0 中指定 Arg 的序列化方式，仍然会遇到序列化问题 —— 来自客户端的Arg中所有字段都未赋值。因为这两个版本的序列化方式不同。
1.0 使用的是默认的 FieldSerializer，2.0 用了 CompatibleFieldSerializer。
方案二：另起一个命名空间，存放新版Arg。相应的服务方法可以重载。
这样，原Arg类完全不变，序列化当然没问题。
事实上，很多组织喜欢用方案二。因为这种方式更利于清晰的管理，对代码侵入性也小。
思考
序列化兼容性一直是 Dubbo 服务治理的重要内容。
一般只有经历过各种项目迭代场景，才能有效规避Dubbo服务API研发中的坑。
这是Dubbo对使用者不够友好的重要特征之一。
其实 Martin Fowler 当初提到“微服务”时，表示微服务之间是以 HTTP API 之类的轻量级协议通信的。
Dubbo这样的“重量级”服务框架所呈现的“强约束”有利有弊。而序列化兼容性显然是绝大多数研发组织在治理Dubbo时所面临的一个重要课题。有无数人在此踩过各种坑。甚至因此抛弃Dubbo，使用其它替代方案。
当然也有组织依靠合格的项目管理水平、通透的业务研究能力等各种过硬的综合实力，规避了很多可能引发Dubbo序列化问题的低级错误的项目变更操作。
目前而言，大多数时候，Dubbo还是可以的。
当你因遇到并处理过很多Dubbo序列化问题，而自以为是“资深高级人才”时，很可能仅仅是因为自己所处的平台存在很薄弱的环节，导致自己不得不处理各种恶心的“人祸”。一个合格的研发人员应从各种角度综合考量整个项目。很多时候表面上是“技术问题”，但需要解决的却是“需求管理”、“业务架构”等其它方向的问题。
