目前 Java 生态圈提供了众多的序列化框架：Java serialization, Kryo, Apache Avro 等等。但是 Flink 实现了自己的序列化框架。
因为在 Flink 中处理的数据流通常是同一类型，由于数据集对象的类型固定，对于数据集可以只保存一份对象Schema信息，节省大量的存储空间。同时，对于固定大小的类型，也可通过固定的偏移位置存取。当我们需要访问某个对象成员变量的时候，通过定制的序列化工具，并不需要反序列化整个Java对象，而是可以直接通过偏移量，只是反序列化特定的对象成员变量。如果对象的成员变量较多时，能够大大减少Java对象的创建开销，以及内存数据的拷贝大小。
Flink支持任意的Java或是Scala类型。Flink 在数据类型上有很大的进步，不需要实现一个特定的接口（像Hadoop中的org.apache.hadoop.io.Writable），Flink 能够自动识别数据类型。Flink 通过 Java Reflection 框架分析基于 Java 的 Flink 程序 UDF (User Define Function)的返回类型的类型信息，通过 Scala Compiler 分析基于 Scala 的 Flink 程序 UDF 的返回类型的类型信息。类型信息由 TypeInformation 类表示，TypeInformation 支持以下几种类型：
- BasicTypeInfo: 任意Java 基本类型（装箱的）或 String 类型。
- BasicArrayTypeInfo: 任意Java基本类型数组（装箱的）或 String 数组。
- WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类。
- TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型(支持Tuple1 to Tuple25)。Flink tuples 是固定长度固定类型的Java Tuple实现。
- CaseClassTypeInfo: 任意的 Scala CaseClass(包括 Scala tuples)。
- PojoTypeInfo: 任意的 POJO (Java or Scala)，例如，Java对象的所有成员变量，要么是 public 修饰符定义，要么有 getter/setter 方法。
- GenericTypeInfo: 任意无法匹配之前几种类型的类。
前六种数据类型基本上可以满足绝大部分的Flink程序，针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。每个TypeInformation中，都包含了serializer，类型会自动通过serializer进行序列化，然后用Java Unsafe接口写入MemorySegments。对于可以用作key的数据类型，Flink还同时自动生成TypeComparator，用来辅助直接对序列化后的二进制数据进行compare、hash等操作。对于 Tuple、CaseClass、POJO 等组合类型，其TypeSerializer和TypeComparator也是组合的，序列化和比较时会委托给对应的serializers和comparators。如下图展示 一个内嵌型的Tuple3<Integer,Double,Person> 对象的序列化过程。
可以看出这种序列化方式存储密度是相当紧凑的。其中 int 占4字节，double 占8字节，POJO多个一个字节的header，PojoSerializer只负责将header序列化进去，并委托每个字段对应的serializer对字段进行序列化
Flink 的类型系统可以很轻松地扩展出自定义的TypeInformation、Serializer以及Comparator，来提升数据类型在序列化和比较时的性能。
