Java 新纪元 — JDK 25 + Spring Boot 4 全栈实战（十五）：序列化选型与性能实测——别让JSON拖垮你的微服务
一、引子：一次线上事故的根因
去年"双十一"大促，我们AI电商系统的订单服务突然QPS腰斩。监控面板上，Prometheus的P99延迟从30ms飙到800ms，消息队列RocketMQ积压了200万条消息。
排查了半天，最后定位到根因——商品详情服务的JSON响应体太大。
一个包含20个SKU的商品详情，Jackson序列化后达到了47KB。当并发量上来时，这47KB的数据要经过网络传输、JSON解析、对象构建，整条链路的延迟雪崩式放大。
这只是冰山一角。在我们的AI电商系统中，序列化无处不在：
| 场景 | 当前方案 | 痛点 |
|---|---|---|
| 商品列表API响应 | Jackson JSON | 响应体大，带宽吃紧 |
| 订单消息MQ传输 | Jackson JSON | 积压严重，吞吐不足 |
| AI推荐结果缓存 | JDK序列化 | 缓存命中率低，体积大 |
| 微服务间RPC通信 | Jackson JSON | 延迟敏感场景不够快 |
这个系列已经走到