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解析網(wǎng)站處理數(shù)據(jù)交換時的序列化和反序列化

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#摘要
序列化和反序列化幾乎是工程師們每天都要面對的事情,但是要精確掌握這兩個概念并不容易:一方面,它們往往作為框架的一部分出現(xiàn)而湮沒在框架之中;另一方面,它們會以其他更容易理解的概念出現(xiàn),例如加密、持久化。然而,序列化和反序列化的選型卻是系統(tǒng)設(shè)計或重構(gòu)一個重要的環(huán)節(jié),在分布式、大數(shù)據(jù)量系統(tǒng)設(shè)計里面更為顯著。恰當?shù)男蛄谢瘏f(xié)議不僅可以提高系統(tǒng)的通用性、強健性、安全性、優(yōu)化系統(tǒng)性能,而且會讓系統(tǒng)更加易于調(diào)試、便于擴展。本文從多個角度去分析和講解“序列化和反序列化”,并對比了當前流行的幾種序列化協(xié)議,期望對讀者做序列化選型有所幫助。

簡介
文章作者服務(wù)于美團推薦與個性化組,該組致力于為美團用戶提供每天billion級別的高質(zhì)量個性化推薦以及排序服務(wù)。從Terabyte級別的用戶行為數(shù)據(jù),到Gigabyte級別的Deal/Poi數(shù)據(jù);從對實時性要求毫秒以內(nèi)的用戶實時地理位置數(shù)據(jù),到定期后臺job數(shù)據(jù),推薦與重排序系統(tǒng)需要多種類型的數(shù)據(jù)服務(wù)。推薦與重排序系統(tǒng)客戶包括各種內(nèi)部服務(wù)、美團客戶端、美團網(wǎng)站。為了提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù),為了實現(xiàn)與上下游各系統(tǒng)進行良好的對接,序列化和反序列化的選型往往是我們做系統(tǒng)設(shè)計的一個重要考慮因素。

本文內(nèi)容按如下方式組織:

第一部分給出了序列化和反序列化的定義,以及其在通訊協(xié)議中所處的位置。
第二部分從使用者的角度探討了序列化協(xié)議的一些特性。
第三部分描述在具體的實施過程中典型的序列化組件,并與數(shù)據(jù)庫組建進行了類比。
第四部分分別講解了目前常見的幾種序列化協(xié)議的特性,應(yīng)用場景,并對相關(guān)組件進行舉例。
最后一部分,基于各種協(xié)議的特性,以及相關(guān)benchmark數(shù)據(jù),給出了作者的技術(shù)選型建議。
#一、定義以及相關(guān)概念

互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生帶來了機器間通訊的需求,而互聯(lián)通訊的雙方需要采用約定的協(xié)議,序列化和反序列化屬于通訊協(xié)議的一部分。通訊協(xié)議往往采用分層模型,不同模型每層的功能定義以及顆粒度不同,例如:TCP/IP協(xié)議是一個四層協(xié)議,而OSI模型卻是七層協(xié)議模型。在OSI七層協(xié)議模型中展現(xiàn)層(Presentation Layer)的主要功能是把應(yīng)用層的對象轉(zhuǎn)換成一段連續(xù)的二進制串,或者反過來,把二進制串轉(zhuǎn)換成應(yīng)用層的對象--這兩個功能就是序列化和反序列化。一般而言,TCP/IP協(xié)議的應(yīng)用層對應(yīng)與OSI七層協(xié)議模型的應(yīng)用層,展示層和會話層,所以序列化協(xié)議屬于TCP/IP協(xié)議應(yīng)用層的一部分。本文對序列化協(xié)議的講解主要基于OSI七層協(xié)議模型。

序列化: 將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或?qū)ο筠D(zhuǎn)換成二進制串的過程
反序列化:將在序列化過程中所生成的二進制串轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或者對象的過程
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、對象與二進制串
不同的計算機語言中,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),對象以及二進制串的表示方式并不相同。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和對象:對于類似Java這種完全面向?qū)ο蟮恼Z言,工程師所操作的一切都是對象(Object),來自于類的實例化。在Java語言中最接近數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的概念,就是POJO(Plain Old Java Object)或者Javabean--那些只有setter/getter方法的類。而在C++這種半面向?qū)ο蟮恼Z言中,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和struct對應(yīng),對象和class對應(yīng)。

二進制串:序列化所生成的二進制串指的是存儲在內(nèi)存中的一塊數(shù)據(jù)。C++語言具有內(nèi)存操作符,所以二進制串的概念容易理解,例如,C++語言的字符串可以直接被傳輸層使用,因為其本質(zhì)上就是以'\0'結(jié)尾的存儲在內(nèi)存中的二進制串。在Java語言里面,二進制串的概念容易和String混淆。實際上String 是Java的一等公民,是一種特殊對象(Object)。對于跨語言間的通訊,序列化后的數(shù)據(jù)當然不能是某種語言的特殊數(shù)據(jù)類型。二進制串在Java里面所指的是byte[],byte是Java的8中原生數(shù)據(jù)類型之一(Primitive data types)。

#二、序列化協(xié)議特性

每種序列化協(xié)議都有優(yōu)點和缺點,它們在設(shè)計之初有自己獨特的應(yīng)用場景。在系統(tǒng)設(shè)計的過程中,需要考慮序列化需求的方方面面,綜合對比各種序列化協(xié)議的特性,最終給出一個折衷的方案。

通用性
通用性有兩個層面的意義:
第一、技術(shù)層面,序列化協(xié)議是否支持跨平臺、跨語言。如果不支持,在技術(shù)層面上的通用性就大大降低了。
第二、流行程度,序列化和反序列化需要多方參與,很少人使用的協(xié)議往往意味著昂貴的學習成本;另一方面,流行度低的協(xié)議,往往缺乏穩(wěn)定而成熟的跨語言、跨平臺的公共包。

強健性/魯棒性
以下兩個方面的原因會導致協(xié)議不夠強?。?br />第一、成熟度不夠,一個協(xié)議從制定到實施,到最后成熟往往是一個漫長的階段。協(xié)議的強健性依賴于大量而全面的測試,對于致力于提供高質(zhì)量服務(wù)的系統(tǒng),采用處于測試階段的序列化協(xié)議會帶來很高的風險。
第二、語言/平臺的不公平性。為了支持跨語言、跨平臺的功能,序列化協(xié)議的制定者需要做大量的工作;但是,當所支持的語言或者平臺之間存在難以調(diào)和的特性的時候,協(xié)議制定者需要做一個艱難的決定--支持更多人使用的語言/平臺,亦或支持更多的語言/平臺而放棄某個特性。當協(xié)議的制定者決定為某種語言或平臺提供更多支持的時候,對于使用者而言,協(xié)議的強健性就被犧牲了。

可調(diào)試性/可讀性
序列化和反序列化的數(shù)據(jù)正確性和業(yè)務(wù)正確性的調(diào)試往往需要很長的時間,良好的調(diào)試機制會大大提高開發(fā)效率。序列化后的二進制串往往不具備人眼可讀性,為了驗證序列化結(jié)果的正確性,寫入方不得同時撰寫反序列化程序,或提供一個查詢平臺--這比較費時;另一方面,如果讀取方未能成功實現(xiàn)反序列化,這將給問題查找?guī)砹撕艽蟮奶魬?zhàn)--難以定位是由于自身的反序列化程序的bug所導致還是由于寫入方序列化后的錯誤數(shù)據(jù)所導致。對于跨公司間的調(diào)試,由于以下原因,問題會顯得更嚴重:
第一、支持不到位,跨公司調(diào)試在問題出現(xiàn)后可能得不到及時的支持,這大大延長了調(diào)試周期。
第二、訪問限制,調(diào)試階段的查詢平臺未必對外公開,這增加了讀取方的驗證難度。

如果序列化后的數(shù)據(jù)人眼可讀,這將大大提高調(diào)試效率, XML和JSON就具有人眼可讀的優(yōu)點。

性能
性能包括兩個方面,時間復雜度和空間復雜度:
第一、空間開銷(Verbosity), 序列化需要在原有的數(shù)據(jù)上加上描述字段,以為反序列化解析之用。如果序列化過程引入的額外開銷過高,可能會導致過大的網(wǎng)絡(luò),磁盤等各方面的壓力。對于海量分布式存儲系統(tǒng),數(shù)據(jù)量往往以TB為單位,巨大的的額外空間開銷意味著高昂的成本。
第二、時間開銷(Complexity),復雜的序列化協(xié)議會導致較長的解析時間,這可能會使得序列化和反序列化階段成為整個系統(tǒng)的瓶頸。

可擴展性/兼容性
移動互聯(lián)時代,業(yè)務(wù)系統(tǒng)需求的更新周期變得更快,新的需求不斷涌現(xiàn),而老的系統(tǒng)還是需要繼續(xù)維護。如果序列化協(xié)議具有良好的可擴展性,支持自動增加新的業(yè)務(wù)字段,而不影響老的服務(wù),這將大大提供系統(tǒng)的靈活度。

安全性/訪問限制
在序列化選型的過程中,安全性的考慮往往發(fā)生在跨局域網(wǎng)訪問的場景。當通訊發(fā)生在公司之間或者跨機房的時候,出于安全的考慮,對于跨局域網(wǎng)的訪問往往被限制為基于HTTP/HTTPS的80和443端口。如果使用的序列化協(xié)議沒有兼容而成熟的HTTP傳輸層框架支持,可能會導致以下三種結(jié)果之一:
第一、因為訪問限制而降低服務(wù)可用性。
第二、被迫重新實現(xiàn)安全協(xié)議而導致實施成本大大提高。
第三、開放更多的防火墻端口和協(xié)議訪問,而犧牲安全性。

#三、序列化和反序列化的組件

典型的序列化和反序列化過程往往需要如下組件:

IDL(Interface description language)文件:參與通訊的各方需要對通訊的內(nèi)容需要做相關(guān)的約定(Specifications)。為了建立一個與語言和平臺無關(guān)的約定,這個約定需要采用與具體開發(fā)語言、平臺無關(guān)的語言來進行描述。這種語言被稱為接口描述語言(IDL),采用IDL撰寫的協(xié)議約定稱之為IDL文件。
IDL Compiler:IDL文件中約定的內(nèi)容為了在各語言和平臺可見,需要有一個編譯器,將IDL文件轉(zhuǎn)換成各語言對應(yīng)的動態(tài)庫。
Stub/Skeleton Lib:負責序列化和反序列化的工作代碼。Stub是一段部署在分布式系統(tǒng)客戶端的代碼,一方面接收應(yīng)用層的參數(shù),并對其序列化后通過底層協(xié)議棧發(fā)送到服務(wù)端,另一方面接收服務(wù)端序列化后的結(jié)果數(shù)據(jù),反序列化后交給客戶端應(yīng)用層;Skeleton部署在服務(wù)端,其功能與Stub相反,從傳輸層接收序列化參數(shù),反序列化后交給服務(wù)端應(yīng)用層,并將應(yīng)用層的執(zhí)行結(jié)果序列化后最終傳送給客戶端Stub。
Client/Server:指的是應(yīng)用層程序代碼,他們面對的是IDL所生存的特定語言的class或struct。
底層協(xié)議棧和互聯(lián)網(wǎng):序列化之后的數(shù)據(jù)通過底層的傳輸層、網(wǎng)絡(luò)層、鏈路層以及物理層協(xié)議轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號在互聯(lián)網(wǎng)中傳遞。

序列化組件與數(shù)據(jù)庫訪問組件的對比
數(shù)據(jù)庫訪問對于很多工程師來說相對熟悉,所用到的組件也相對容易理解。下表類比了序列化過程中用到的部分組件和數(shù)據(jù)庫訪問組件的對應(yīng)關(guān)系,以便于大家更好的把握序列化相關(guān)組件的概念。

#四、幾種常見的序列化和反序列化協(xié)議

互聯(lián)網(wǎng)早期的序列化協(xié)議主要有COM和CORBA。

COM主要用于Windows平臺,并沒有真正實現(xiàn)跨平臺,另外COM的序列化的原理利用了編譯器中虛表,使得其學習成本巨大(想一下這個場景, 工程師需要是簡單的序列化協(xié)議,但卻要先掌握語言編譯器)。由于序列化的數(shù)據(jù)與編譯器緊耦合,擴展屬性非常麻煩。

CORBA是早期比較好的實現(xiàn)了跨平臺,跨語言的序列化協(xié)議。COBRA的主要問題是參與方過多帶來的版本過多,版本之間兼容性較差,以及使用復雜晦澀。這些政治經(jīng)濟,技術(shù)實現(xiàn)以及早期設(shè)計不成熟的問題,最終導致COBRA的漸漸消亡。J2SE 1.3之后的版本提供了基于CORBA協(xié)議的RMI-IIOP技術(shù),這使得Java開發(fā)者可以采用純粹的Java語言進行CORBA的開發(fā)。

這里主要介紹和對比幾種當下比較流行的序列化協(xié)議,包括XML、JSON、Protobuf、Thrift和Avro。

一個例子
如前所述,序列化和反序列化的出現(xiàn)往往晦澀而隱蔽,與其他概念之間往往相互包容。為了更好了讓大家理解序列化和反序列化的相關(guān)概念在每種協(xié)議里面的具體實現(xiàn),我們將一個例子穿插在各種序列化協(xié)議講解中。在該例子中,我們希望將一個用戶信息在多個系統(tǒng)里面進行傳遞;在應(yīng)用層,如果采用Java語言,所面對的類對象如下所示:

Java Code復制內(nèi)容到剪貼板
  1. class Address   
  2. {   
  3.     private String city;   
  4.     private String postcode;   
  5.     private String street;   
  6. }   
  7. public class UserInfo   
  8. {   
  9.     private Integer userid;   
  10.     private String name;   
  11.     private ListAddress> address;   
  12. }  

XMLSOAP
XML是一種常用的序列化和反序列化協(xié)議,具有跨機器,跨語言等優(yōu)點。 XML歷史悠久,其1.0版本早在1998年就形成標準,并被廣泛使用至今。XML的最初產(chǎn)生目標是對互聯(lián)網(wǎng)文檔(Document)進行標記,所以它的設(shè)計理念中就包含了對于人和機器都具備可讀性。 但是,當這種標記文檔的設(shè)計被用來序列化對象的時候,就顯得冗長而復雜(Verbose and Complex)。 XML本質(zhì)上是一種描述語言,并且具有自我描述(Self-describing)的屬性,所以XML自身就被用于XML序列化的IDL。 標準的XML描述格式有兩種:DTD(Document Type Definition)和XSD(XML Schema Definition)。作為一種人眼可讀(Human-readable)的描述語言,XML被廣泛使用在配置文件中,例如O/R mapping、 Spring Bean Configuration File 等。

SOAP(Simple Object Access protocol) 是一種被廣泛應(yīng)用的,基于XML為序列化和反序列化協(xié)議的結(jié)構(gòu)化消息傳遞協(xié)議。SOAP在互聯(lián)網(wǎng)影響如此大,以至于我們給基于SOAP的解決方案一個特定的名稱--Web service。SOAP雖然可以支持多種傳輸層協(xié)議,不過SOAP最常見的使用方式還是XML+HTTP。SOAP協(xié)議的主要接口描述語言(IDL)是WSDL(Web Service Description Language)。SOAP具有安全、可擴展、跨語言、跨平臺并支持多種傳輸層協(xié)議。如果不考慮跨平臺和跨語言的需求,XML的在某些語言里面具有非常簡單易用的序列化使用方法,無需IDL文件和第三方編譯器, 例如Java+XStream。

自我描述與遞歸
SOAP是一種采用XML進行序列化和反序列化的協(xié)議,它的IDL是WSDL. 而WSDL的描述文件是XSD,而XSD自身是一種XML文件。 這里產(chǎn)生了一種有趣的在數(shù)學上稱之為“遞歸”的問題,這種現(xiàn)象往往發(fā)生在一些具有自我屬性(Self-description)的事物上。

IDL文件舉例
采用WSDL描述上述用戶基本信息的例子如下:

復制代碼
代碼如下:

xsd:complexType name='Address'>
xsd:attribute name='city' type='xsd:string' />
xsd:attribute name='postcode' type='xsd:string' />
xsd:attribute name='street' type='xsd:string' />
/xsd:complexType>
xsd:complexType name='UserInfo'>
xsd:sequence>
xsd:element name='address' type='tns:Address'/>
xsd:element name='address1' type='tns:Address'/>
/xsd:sequence>
xsd:attribute name='userid' type='xsd:int' />
xsd:attribute name='name' type='xsd:string' />
/xsd:complexType>

典型應(yīng)用場景和非應(yīng)用場景
SOAP協(xié)議具有廣泛的群眾基礎(chǔ),基于HTTP的傳輸協(xié)議使得其在穿越防火墻時具有良好安全特性,XML所具有的人眼可讀(Human-readable)特性使得其具有出眾的可調(diào)試性,互聯(lián)網(wǎng)帶寬的日益劇增也大大彌補了其空間開銷大(Verbose)的缺點。對于在公司之間傳輸數(shù)據(jù)量相對小或者實時性要求相對低(例如秒級別)的服務(wù)是一個好的選擇。

由于XML的額外空間開銷大,序列化之后的數(shù)據(jù)量劇增,對于數(shù)據(jù)量巨大序列持久化應(yīng)用常景,這意味著巨大的內(nèi)存和磁盤開銷,不太適合XML。另外,XML的序列化和反序列化的空間和時間開銷都比較大,對于對性能要求在ms級別的服務(wù),不推薦使用。WSDL雖然具備了描述對象的能力,SOAP的S代表的也是simple,但是SOAP的使用絕對不簡單。對于習慣于面向?qū)ο缶幊痰挠脩?,WSDL文件不直觀。

JSON(Javascript Object Notation)
JSON起源于弱類型語言Javascript, 它的產(chǎn)生來自于一種稱之為"Associative array"的概念,其本質(zhì)是就是采用"Attribute-value"的方式來描述對象。實際上在Javascript和PHP等弱類型語言中,類的描述方式就是Associative array。JSON的如下優(yōu)點,使得它快速成為最廣泛使用的序列化協(xié)議之一:
1、這種Associative array格式非常符合工程師對對象的理解。
2、它保持了XML的人眼可讀(Human-readable)的優(yōu)點。
3、相對于XML而言,序列化后的數(shù)據(jù)更加簡潔。 來自于的以下鏈接的研究表明:XML所產(chǎn)生序列化之后文件的大小接近JSON的兩倍。http://www.codeproject.com/Articles/604720/JSON-vs-XML-Some-hard-numbers-about-verbosity
4、它具備Javascript的先天性支持,所以被廣泛應(yīng)用于Web browser的應(yīng)用常景中,是Ajax的事實標準協(xié)議。
5、與XML相比,其協(xié)議比較簡單,解析速度比較快。
6、松散的Associative array使得其具有良好的可擴展性和兼容性。

IDL悖論
JSON實在是太簡單了,或者說太像各種語言里面的類了,所以采用JSON進行序列化不需要IDL。這實在是太神奇了,存在一種天然的序列化協(xié)議,自身就實現(xiàn)了跨語言和跨平臺。然而事實沒有那么神奇,之所以產(chǎn)生這種假象,來自于兩個原因:
第一、Associative array在弱類型語言里面就是類的概念,在PHP和Javascript里面Associative array就是其class的實際實現(xiàn)方式,所以在這些弱類型語言里面,JSON得到了非常良好的支持。
第二、IDL的目的是撰寫IDL文件,而IDL文件被IDL Compiler編譯后能夠產(chǎn)生一些代碼(Stub/Skeleton),而這些代碼是真正負責相應(yīng)的序列化和反序列化工作的組件。 但是由于Associative array和一般語言里面的class太像了,他們之間形成了一一對應(yīng)關(guān)系,這就使得我們可以采用一套標準的代碼進行相應(yīng)的轉(zhuǎn)化。對于自身支持Associative array的弱類型語言,語言自身就具備操作JSON序列化后的數(shù)據(jù)的能力;對于Java這強類型語言,可以采用反射的方式統(tǒng)一解決,例如Google提供的Gson。

典型應(yīng)用場景和非應(yīng)用場景
JSON在很多應(yīng)用場景中可以替代XML,更簡潔并且解析速度更快。典型應(yīng)用場景包括:
1、公司之間傳輸數(shù)據(jù)量相對小,實時性要求相對低(例如秒級別)的服務(wù)。
2、基于Web browser的Ajax請求。
3、由于JSON具有非常強的前后兼容性,對于接口經(jīng)常發(fā)生變化,并對可調(diào)式性要求高的場景,例如Mobile app與服務(wù)端的通訊。
4、由于JSON的典型應(yīng)用場景是JSON+HTTP,適合跨防火墻訪問。

總的來說,采用JSON進行序列化的額外空間開銷比較大,對于大數(shù)據(jù)量服務(wù)或持久化,這意味著巨大的內(nèi)存和磁盤開銷,這種場景不適合。沒有統(tǒng)一可用的IDL降低了對參與方的約束,實際操作中往往只能采用文檔方式來進行約定,這可能會給調(diào)試帶來一些不便,延長開發(fā)周期。 由于JSON在一些語言中的序列化和反序列化需要采用反射機制,所以在性能要求為ms級別,不建議使用。

IDL文件舉例
以下是UserInfo序列化之后的一個例子:

復制代碼
代碼如下:
{"userid":1,"name":"messi","address":[{"city":"北京","postcode":"1000000","street":"wangjingdonglu"}]}


Thrift
Thrift是Facebook開源提供的一個高性能,輕量級RPC服務(wù)框架,其產(chǎn)生正是為了滿足當前大數(shù)據(jù)量、分布式、跨語言、跨平臺數(shù)據(jù)通訊的需求。 但是,Thrift并不僅僅是序列化協(xié)議,而是一個RPC框架。相對于JSON和XML而言,Thrift在空間開銷和解析性能上有了比較大的提升,對于對性能要求比較高的分布式系統(tǒng),它是一個優(yōu)秀的RPC解決方案;但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面,Thrift框架本身并沒有透出序列化和反序列化接口,這導致其很難和其他傳輸層協(xié)議共同使用(例如HTTP)。

典型應(yīng)用場景和非應(yīng)用場景
對于需求為高性能,分布式的RPC服務(wù),Thrift是一個優(yōu)秀的解決方案。它支持眾多語言和豐富的數(shù)據(jù)類型,并對于數(shù)據(jù)字段的增刪具有較強的兼容性。所以非常適用于作為公司內(nèi)部的面向服務(wù)構(gòu)建(SOA)的標準RPC框架。

不過Thrift的文檔相對比較缺乏,目前使用的群眾基礎(chǔ)相對較少。另外由于其Server是基于自身的Socket服務(wù),所以在跨防火墻訪問時,安全是一個顧慮,所以在公司間進行通訊時需要謹慎。 另外Thrift序列化之后的數(shù)據(jù)是Binary數(shù)組,不具有可讀性,調(diào)試代碼時相對困難。最后,由于Thrift的序列化和框架緊耦合,無法支持向持久層直接讀寫數(shù)據(jù),所以不適合做數(shù)據(jù)持久化序列化協(xié)議。

IDL文件舉例

復制代碼
代碼如下:

struct Address
{
1: required string city;
2: optional string postcode;
3: optional string street;
}
struct UserInfo
{
1: required string userid;
2: required i32 name;
3: optional listAddress> address;
}

Protobuf
Protobuf具備了優(yōu)秀的序列化協(xié)議的所需的眾多典型特征:
1、標準的IDL和IDL編譯器,這使得其對工程師非常友好。
2、序列化數(shù)據(jù)非常簡潔,緊湊,與XML相比,其序列化之后的數(shù)據(jù)量約為1/3到1/10。
3、解析速度非??欤葘?yīng)的XML快約20-100倍。
4、提供了非常友好的動態(tài)庫,使用非常簡介,反序列化只需要一行代碼。

Protobuf是一個純粹的展示層協(xié)議,可以和各種傳輸層協(xié)議一起使用;Protobuf的文檔也非常完善。 但是由于Protobuf產(chǎn)生于Google,所以目前其僅僅支持Java、C++、Python三種語言。另外Protobuf支持的數(shù)據(jù)類型相對較少,不支持常量類型。由于其設(shè)計的理念是純粹的展現(xiàn)層協(xié)議(Presentation Layer),目前并沒有一個專門支持Protobuf的RPC框架。

典型應(yīng)用場景和非應(yīng)用場景
Protobuf具有廣泛的用戶基礎(chǔ),空間開銷小以及高解析性能是其亮點,非常適合于公司內(nèi)部的對性能要求高的RPC調(diào)用。由于Protobuf提供了標準的IDL以及對應(yīng)的編譯器,其IDL文件是參與各方的非常強的業(yè)務(wù)約束,另外,Protobuf與傳輸層無關(guān),采用HTTP具有良好的跨防火墻的訪問屬性,所以Protobuf也適用于公司間對性能要求比較高的場景。由于其解析性能高,序列化后數(shù)據(jù)量相對少,非常適合應(yīng)用層對象的持久化場景。

它的主要問題在于其所支持的語言相對較少,另外由于沒有綁定的標準底層傳輸層協(xié)議,在公司間進行傳輸層協(xié)議的調(diào)試工作相對麻煩。

IDL文件舉例

復制代碼
代碼如下:

message Address
{
required string city=1;
optional string postcode=2;
optional string street=3;
}
message UserInfo
{
required string userid=1;
required string name=2;
repeated Address address=3;
}


Avro
Avro的產(chǎn)生解決了JSON的冗長和沒有IDL的問題,Avro屬于Apache Hadoop的一個子項目。 Avro提供兩種序列化格式:JSON格式或者Binary格式。Binary格式在空間開銷和解析性能方面可以和Protobuf媲美,JSON格式方便測試階段的調(diào)試。 Avro支持的數(shù)據(jù)類型非常豐富,包括C++語言里面的union類型。Avro支持JSON格式的IDL和類似于Thrift和Protobuf的IDL(實驗階段),這兩者之間可以互轉(zhuǎn)。Schema可以在傳輸數(shù)據(jù)的同時發(fā)送,加上JSON的自我描述屬性,這使得Avro非常適合動態(tài)類型語言。 Avro在做文件持久化的時候,一般會和Schema一起存儲,所以Avro序列化文件自身具有自我描述屬性,所以非常適合于做Hive、Pig和MapReduce的持久化數(shù)據(jù)格式。對于不同版本的Schema,在進行RPC調(diào)用的時候,服務(wù)端和客戶端可以在握手階段對Schema進行互相確認,大大提高了最終的數(shù)據(jù)解析速度。

典型應(yīng)用場景和非應(yīng)用場景
Avro解析性能高并且序列化之后的數(shù)據(jù)非常簡潔,比較適合于高性能的序列化服務(wù)。

由于Avro目前非JSON格式的IDL處于實驗階段,而JSON格式的IDL對于習慣于靜態(tài)類型語言的工程師來說不直觀。

IDL文件舉例

復制代碼
代碼如下:

protocol Userservice {
record Address {
string city;
string postcode;
string street;
}
record UserInfo {
string name;
int userid;
arrayAddress> address = [];
}
}

所對應(yīng)的JSON Schema格式如下:

JavaScript Code復制內(nèi)容到剪貼板
  1. {   
  2.   "protocol" : "Userservice",   
  3.   "namespace" : "org.apache.avro.ipc.specific",   
  4.   "version" : "1.0.5",   
  5.   "types" : [ {   
  6.     "type" : "record",   
  7.     "name" : "Address",   
  8.     "fields" : [ {   
  9.       "name" : "city",   
  10.       "type" : "string"  
  11.     }, {   
  12.       "name" : "postcode",   
  13.       "type" : "string"  
  14.     }, {   
  15.       "name" : "street",   
  16.       "type" : "string"  
  17.     } ]   
  18.   }, {   
  19.     "type" : "record",   
  20.     "name" : "UserInfo",   
  21.     "fields" : [ {   
  22.       "name" : "name",   
  23.       "type" : "string"  
  24.     }, {   
  25.       "name" : "userid",   
  26.       "type" : "int"  
  27.     }, {   
  28.       "name" : "address",   
  29.       "type" : {   
  30.         "type" : "array",   
  31.         "items" : "Address"  
  32.       },   
  33.       "default" : [ ]   
  34.     } ]   
  35.   } ],   
  36.   "messages" : { }   
  37. }  

#五、Benchmark以及選型建議

##Benchmark
以下數(shù)據(jù)來自https://code.google.com/p/thrift-protobuf-compare/wiki/Benchmarking

解析性能

序列化之空間開銷

從上圖可得出如下結(jié)論:
1、XML序列化(Xstream)無論在性能和簡潔性上比較差。
2、Thrift與Protobuf相比在時空開銷方面都有一定的劣勢。
3、Protobuf和Avro在兩方面表現(xiàn)都非常優(yōu)越。

選型建議
以上描述的五種序列化和反序列化協(xié)議都各自具有相應(yīng)的特點,適用于不同的場景:
1、對于公司間的系統(tǒng)調(diào)用,如果性能要求在100ms以上的服務(wù),基于XML的SOAP協(xié)議是一個值得考慮的方案。
2、基于Web browser的Ajax,以及Mobile app與服務(wù)端之間的通訊,JSON協(xié)議是首選。對于性能要求不太高,或者以動態(tài)類型語言為主,或者傳輸數(shù)據(jù)載荷很小的的運用場景,JSON也是非常不錯的選擇。
3、對于調(diào)試環(huán)境比較惡劣的場景,采用JSON或XML能夠極大的提高調(diào)試效率,降低系統(tǒng)開發(fā)成本。
4、當對性能和簡潔性有極高要求的場景,Protobuf,Thrift,Avro之間具有一定的競爭關(guān)系。
5、對于T級別的數(shù)據(jù)的持久化應(yīng)用場景,Protobuf和Avro是首要選擇。如果持久化后的數(shù)據(jù)存儲在Hadoop子項目里,Avro會是更好的選擇。
6、由于Avro的設(shè)計理念偏向于動態(tài)類型語言,對于動態(tài)語言為主的應(yīng)用場景,Avro是更好的選擇。
7、對于持久層非Hadoop項目,以靜態(tài)類型語言為主的應(yīng)用場景,Protobuf會更符合靜態(tài)類型語言工程師的開發(fā)習慣。
8、如果需要提供一個完整的RPC解決方案,Thrift是一個好的選擇。
9、如果序列化之后需要支持不同的傳輸層協(xié)議,或者需要跨防火墻訪問的高性能場景,Protobuf可以優(yōu)先考慮。

標簽:德宏 江蘇 沈陽 廊坊 伊春 臺灣 雅安 包頭

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