C#教程之[.NET]使用十年股价对比各种序列化技术

当前位置:

首页 > Python基础教程 >

C#教程之[.NET]使用十年股价对比各种序列化技术

1. 前言#

上一家公司有搞股票，当时很任性地直接从服务器读取一个股票10年份的股价（还有各种指标）在客户端的图表上显示，而且因为是桌面客户端，传输的数据也是简单粗暴地使用Soap序列化。获取报价的接口大概如下，通过symbol、beginDate和endDate三个参数获取股票某个时间段的股价：

Copy

public IEnumerable<StockPrice> LoadStockPrices(string symbol,DateTime beginDate,DateTime endDate) { //some code }

后来用Xamarin.Forms做了移动客户端，在手机上就不敢这么任性了，移动端不仅对流量比较敏感，而且显示这么多数据也不现实，于是限制为不可以获取这么长时间的股价，选择一种新的序列化方式也被提上了日程。不过当时我也快离职了所以没关心这件事。上周看到这篇问文章：【开源】C#.NET股票历史数据采集，【附18年历史数据和源代码】，一时兴起就试试用各种常用的序列化技术实现以前的需求。

2. 数据结构#

Copy

[Serializable] [ProtoContract] [DataContract] public class StockPrice { [ProtoMember(1)] [DataMember] public double ClosePrice { get; set; } [ProtoMember(2)] [DataMember] public DateTime Date { get; set; } [ProtoMember(3)] [DataMember] public double HighPrice { get; set; } [ProtoMember(4)] [DataMember] public double LowPrice { get; set; } [ProtoMember(5)] [DataMember] public double OpenPrice { get; set; } [ProtoMember(6)] [DataMember] public double PrvClosePrice { get; set; } [ProtoMember(7)] [DataMember] public string Symbol { get; set; } [ProtoMember(8)] [DataMember] public double Turnover { get; set; } [ProtoMember(9)] [DataMember] public double Volume { get; set; } }

上面是股价的数据结构，包含股票代号、日期、OHLC、前收市价(PreClosePice)，成交额(Turnover)和成交量(Volume)，这里我已经把序列化要用到的Attribute加上了。

测试数据使用長和(00001)2003年开始10年的股价，共2717条数据。为了方便测试已经把它们从数据库导出到文本文档。其实大小也就200K而已。

3. 各种序列化技术#

在.NET中要执行序列化有很多可以考虑的东西，如网络传输、安全性、.NET Remoting的远程对象等内容。但这里单纯只考虑序列化本身。

3.1 二进制序列化#

二进制序列化将对象的公共字段和私有字段以及类（包括含有该类的程序集）的名称都转换成字节流，对该对象进行反序列化时，将创建原始对象的准确克隆。除了.NET可序列化的类型，其它类型要想序列化，最简单的方法是使用 SerializableAttribute 对其进行标记。

.NET中使用BinaryFormatter实现二进制序列化，代码如下：

Copy

public override byte[] Serialize(List<StockPrice> instance) { using (var stream = new MemoryStream()) { IFormatter formatter = new BinaryFormatter(); formatter.Serialize(stream, instance); return stream.ToArray(); } } public override List<StockPrice> Deserialize(byte[] source) { using (var stream = new MemoryStream(source)) { IFormatter formatter = new BinaryFormatter(); var target = formatter.Deserialize(stream); return target as List<StockPrice>; } }

结果：

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
BinarySerializer	117	12	242,460

3.2 XML#

XML序列化将对象的公共字段和属性或者方法的参数及返回值转换（序列化）为符合特定 XML架构定义语言 (XSD) 文档的 XML 流。由于 XML 是开放式的标准，因此可以根据需要由任何应用程序处理 XML流，而与平台无关。

.NET中执行Xml序列化可以使用XmlSerializer：

Copy

public override byte[] Serialize(List<StockPrice> instance) { using (var stream = new MemoryStream()) { var serializer = new System.Xml.Serialization.XmlSerializer(typeof(List<StockPrice>)); serializer.Serialize(stream, instance); return stream.ToArray(); } } public override List<StockPrice> Deserialize(byte[] source) { using (var stream = new MemoryStream(source)) { var serializer = new System.Xml.Serialization.XmlSerializer(typeof(List<StockPrice>)); var target = serializer.Deserialize(stream); return target as List<StockPrice>; } }

结果如下，因为XML格式为了有较好的可读性引入了一些冗余的文本信息，所以体积膨胀了不少：

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
XmlSerializer	133	26	922,900

3.3 SOAP#

XML 序列化还可用于将对象序列化为符合 SOAP 规范的 XML 流。 SOAP 是一种基于 XML 的协议，它是专门为使用 XML 来传输过程调用而设计的，熟悉WCF的应该不会对SOAP感到陌生。

.NET中使用SoapFormatter实现序列化，代码如下：

Copy

public override byte[] Serialize(List<StockPrice> instance) { using (var stream = new MemoryStream()) { IFormatter formatter = new SoapFormatter(); formatter.Serialize(stream, instance.ToArray()); return stream.ToArray(); } } public override List<StockPrice> Deserialize(byte[] source) { using (var stream = new MemoryStream(source)) { IFormatter formatter = new SoapFormatter(); var target = formatter.Deserialize(stream); return (target as StockPrice[]).ToList(); } }

结果如下，由于它本身的特性，体积膨胀得更可怕了（我记得WCF默认就是使用SOAP？）：

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
SoapSerializer	105	123	2,858,416

3.4 JSON#

JSON（JavaScript Object Notation）是一种由道格拉斯·克罗克福特构想和设计、轻量级的资料交换语言，该语言以易于让人阅读的文字为基础，用来传输由属性值或者序列性的值组成的数据对象。

虽然.NET提供了DataContractJsonSerializer，但Json.NET更受欢迎，代码如下：

Copy

public override byte[] Serialize(List<StockPrice> instance) { using (var stream = new MemoryStream()) { var serializer = new DataContractJsonSerializer(typeof(List<StockPrice>)); serializer.WriteObject(stream, instance); return stream.ToArray(); } } public override List<StockPrice> Deserialize(byte[] source) { using (var stream = new MemoryStream(source)) { var serializer = new DataContractJsonSerializer(typeof(List<StockPrice>)); var target = serializer.ReadObject(stream); return target as List<StockPrice>; } }

结果如下，JSON的体积比XML小很多：

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
JsonSerializer	40	60	504,320

3.5 Protobuf#

其实一开始我和我的同事就清楚用Protobuf最好。

Protocol Buffers 是 Google提供的数据序列化机制。它性能高，压缩效率好，但是为了提高性能，Protobuf采用了二进制格式进行编码，导致可读性较差。

使用protobuf-net需要将序列化的对象使用ProtoContractAttribute和ProtoMemberAttribute进行标记。序列化和反序列化代码如下：

Copy

public override byte[] Serialize(List<StockPrice> instance) { using (var stream = new MemoryStream()) { Serializer.Serialize(stream, instance); return stream.ToArray(); } } public override List<StockPrice> Deserialize(byte[] source) { using (var stream = new MemoryStream(source)) { return Serializer.Deserialize<List<StockPrice>>(stream); } }

结果十分优秀：

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
ProtobufSerializer	93	18	211,926

3.6 结果对比#

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
BinarySerializer	117	12	242,460
XmlSerializer	133	26	922,900
SoapSerializer	105	123	2,858,416
JsonSerializer	40	60	504,320
ProtobufSerializer	93	18	211,926

将上述方案的结果列出来对比，Protobuf序列化后体积最少。不过即使是Protobuf，压缩后的数据仍然比文本文档的200K还大，那还不如直接传输这个文本文档。

4. 优化数据结构#

其实传输的数据结构上有很大的优化空间。

首先是股票代号Symbol，前面提到获取股价的接口大概是这样：IEnumerable LoadStockPrices(string symbol,DateTime beginDate,DateTime endDate)。既然都知道要获取的股票代号，StockPrice中Symbol这个属性完全就是多余的。

其次是OHLC和PreClosePrice，港股（不记得其它Market是不是这样）的报价肯定是4位有效数字(如95.05和102.4)，用float精度也够了，不必用 double。

最后是Date，反正只需要知道日期，不必知道时分秒，直接用与1970-01-01相差的天数作为存储应该就可以了。

Copy

private static DateTime _beginDate = new DateTime(1970, 1, 1); public DateTime Date { get => _beginDate.AddDays(DaysFrom1970); set => DaysFrom1970 = (short) Math.Floor((value - _beginDate).TotalDays); } [ProtoMember(2)] [DataMember] public short DaysFrom1970 { get; set; }

不要以为Volume可以改为int，有些仙股有时会有几十亿的成交量，超过int的最大值2147483647（顺便一提Int32的最大值是2的31次方减1，有时面试会考）。

这样修改后的类结构如下：

Copy

[Serializable] [ProtoContract] [DataContract] public class StockPriceSlim { [ProtoMember(1)] [DataMember] public float ClosePrice { get; set; } private static DateTime _beginDate = new DateTime(1970, 1, 1); public DateTime Date { get => _beginDate.AddDays(DaysFrom1970); set => DaysFrom1970 = (short) Math.Floor((value - _beginDate).TotalDays); } [ProtoMember(2)] [DataMember] public short DaysFrom1970 { get; set; } [ProtoMember(3)] [DataMember] public float HighPrice { get; set; } [ProtoMember(4)] [DataMember] public float LowPrice { get; set; } [ProtoMember(5)] [DataMember] public float OpenPrice { get; set; } [ProtoMember(6)] [DataMember] public float PrvClosePrice { get; set; } [ProtoMember(8)] [DataMember] public double Turnover { get; set; } [ProtoMember(9)] [DataMember] public double Volume { get; set; } }

序列化的体积大幅减少：

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
BinarySerializer	11	12	141,930
XmlSerializer	42	24	977,248
SoapSerializer	48	89	2,586,720
JsonSerializer	17	33	411,942
ProtobufSerializer	7	3	130,416

其实之所以有这么大的优化空间，一来是因为传输的对象本身就是ORM生成的对象没针对网络传输做优化，二来各个券商的数据源差不多都是这样传输数据的，最后，本来这个接口是给桌面客户端用的根本就懒得考虑传输数据的大小。

5. 自定义的序列化#

由于股票的数据结构相对稳定，而且这个接口不需要通用性，可以自己实现序列化。StockPriceSlim所有属性加起来是38个字节，测试数据是2717条报价，共103246字节，少于Protobuf的130416字节。要达到每个报价只存储38个字节，只需将每个属性的值填入固定的位置：

Copy

public override byte[] SerializeSlim(List<StockPriceSlim> instance) { var list = new List<byte>(); foreach (var item in instance) { var bytes = BitConverter.GetBytes(item.DaysFrom1970); list.AddRange(bytes); bytes = BitConverter.GetBytes(item.OpenPrice); list.AddRange(bytes); bytes = BitConverter.GetBytes(item.HighPrice); list.AddRange(bytes); bytes = BitConverter.GetBytes(item.LowPrice); list.AddRange(bytes); bytes = BitConverter.GetBytes(item.ClosePrice); list.AddRange(bytes); bytes = BitConverter.GetBytes(item.PrvClosePrice); list.AddRange(bytes); bytes = BitConverter.GetBytes(item.Volume); list.AddRange(bytes); bytes = BitConverter.GetBytes(item.Turnover); list.AddRange(bytes); } return list.ToArray(); } public override List<StockPriceSlim> DeserializeSlim(byte[] source) { var result = new List<StockPriceSlim>(); var index = 0; using (var stream = new MemoryStream(source)) { while (index < source.Length) { var price = new StockPriceSlim(); var bytes = new byte[sizeof(short)]; stream.Read(bytes, 0, sizeof(short)); var days = BitConverter.ToInt16(bytes, 0); price.DaysFrom1970 = days; index += bytes.Length; bytes = new byte[sizeof(float)]; stream.Read(bytes, 0, sizeof(float)); var value = BitConverter.ToSingle(bytes, 0); price.OpenPrice = value; index += bytes.Length; stream.Read(bytes, 0, sizeof(float)); value = BitConverter.ToSingle(bytes, 0); price.HighPrice = value; index += bytes.Length; stream.Read(bytes, 0, sizeof(float)); value = BitConverter.ToSingle(bytes, 0); price.LowPrice = value; index += bytes.Length; stream.Read(bytes, 0, sizeof(float)); value = BitConverter.ToSingle(bytes, 0); price.ClosePrice = value; index += bytes.Length; stream.Read(bytes, 0, sizeof(float)); value = BitConverter.ToSingle(bytes, 0); price.PrvClosePrice = value; index += bytes.Length; bytes = new byte[sizeof(double)]; stream.Read(bytes, 0, sizeof(double)); var volume = BitConverter.ToDouble(bytes, 0); price.Volume = volume; index += bytes.Length; bytes = new byte[sizeof(double)]; stream.Read(bytes, 0, sizeof(double)); var turnover = BitConverter.ToDouble(bytes, 0); price.Turnover = turnover; index += bytes.Length; result.Add(price); } return result; } }

结果如下：

Name	Serialize(ms)	Deserialize(ms)	Bytes
CustomSerializer	5	1	103,246

这种方式不仅序列化后的体积最小，而且序列化和反序列化的速度都十分优秀，不过代码十分难看而且没有扩展性。尝试用反射改进一下：

Copy

public override byte[] SerializeSlim(List<StockPriceSlim> instance) { var result = new List<byte>(); foreach (var item in instance) foreach (var property in typeof(StockPriceSlim).GetProperties()) { if (property.GetCustomAttribute(typeof(DataMemberAttribute)) == null) continue; var value = property.GetValue(item); byte[] bytes = null; if (property.PropertyType == typeof(int)) bytes = BitConverter.GetBytes((int)value); else if (property.PropertyType == typeof(short)) bytes = BitConverter.GetBytes((short)value); else if (property.PropertyType == typeof(float)) bytes = BitConverter.GetBytes((float)value); else if (property.PropertyType == typeof(double)) bytes = BitConverter.GetBytes((double)value); result.AddRange(bytes); } return result.ToArray(); } public override List<StockPriceSlim> DeserializeSlim(byte[] source) { using (var stream = new MemoryStream(source)) { var result = new List<StockPriceSlim>(); var index = 0; while (index < source.Length) { var price = new StockPriceSlim(); foreach (var property in typeof(StockPriceSlim).GetProperties()) { if (property.GetCustomAttribute(typeof(DataMemberAttribute)) == null) continue; byte[] bytes = null; object value = null; if (property.PropertyType == typeof(int


  
  
   
    共2页: 
上一页
1
2
下一页


 
 
  
 
 
  

  
 
 
 
栏目列表
  
      
      
      
      
    
    
    

    
    
    


 




 





 



 






 




 
  
 
         
    最新更新
        

    
                      
              nodejs爬虫
     
Python正则表达式完全指南
     
爬取豆瓣Top250图书数据
     
shp 地图文件批量添加字段
     
爬虫小试牛刀（爬取学校通知公告）
     
【python基础】函数-初识函数
     
【python基础】函数-返回值
     
HTTP请求：requests模块基础使用必知必会
     
Python初学者友好丨详解参数传递类型
     
如何有效管理爬虫流量？
     



    
                  SQL SERVER中递归
     
2个场景实例讲解GaussDB(DWS)基表统计信息估
     
常用的 SQL Server 关键字及其含义
     
动手分析SQL Server中的事务中使用的锁
     
openGauss内核分析：SQL by pass & 经典执行
     
一招教你如何高效批量导入与更新数据
     
天天写SQL，这些神奇的特性你知道吗？
     
openGauss内核分析：执行计划生成
     
[IM002]Navicat ODBC驱动器管理器 未发现数据
     
初入Sql Server 之 存储过程的简单使用
     



              这是目前我见过最好的跨域解决方案！
     
减少回流与重绘
     
减少回流与重绘
     
如何使用KrpanoToolJS在浏览器切图
     
performance.now() 与 Date.now() 对比
     
一款纯 JS 实现的轻量化图片编辑器
     
关于开发 VS Code 插件遇到的 workbench.scm.
     
前端设计模式——观察者模式
     
前端设计模式——中介者模式
     
创建型-原型模式






 




相关教程





python基础教程
软件开发
PHP教程
sql教程
vb.net教程
sql语句大全
asp.net教程
dreamweaver教程
javascript教程
flash教程
vb教程
计算机二级vfp
access教程
html5教程
C#教程
web前端 
python入门教程 





关于我们--广告服务--免责声明--本站帮助-友情链接--版权声明--联系我们

  
  
黑ICP备07002182号