开源跨平台数据格式化框架概览-阿里云开发者社区

说到数据格式化框架，就不得不提到 Google 的 Protocol Buffers，Facebook 的 Thrift，还有 Apache Hadoop 推出的 Avro。Microsoft 最近开源的 Bond 也是一种用于数据格式化的可扩展框架，其适用的应用场景包括服务间通信、大数据存储和处理等。

为什么会有这么多关于数据格式处理的框架？它们都在解决什么问题呢？我们先来观察一下典型的服务间通信的结构。

通常，在设计服务间通信时，我们所要面对的基本问题有：

如何传输数据？
使用什么协议通信？
数据以何种格式表达？
在服务端如何处理数据请求？
数据在服务端如何存储？
请求消息如何路由或转发？

随着服务系统架构的不断演进，我们会面对更多的问题：

适应架构演进的能力
适应集群扩展的能力
灵活性
延时
简单

那么，以前我们都是在用什么技术来解决这些问题的呢？

C 语言的动态结构体二进制传输
DCOM, COM+
CORBA
SOAP
XML, JSON

都是听起来很熟悉的名字。实际上，C 结构体仍然被广泛地应用于网络底层通信，DCOM, CORBA, SOAP 正逐步退出历史舞台。目前，最流行的就是基于 XML 或 JSON 的序列化机制。

但使用 XML 和 JSON 时也会面对一些问题：

通信协议需要额外描述
需要维护服务端和客户端两侧契约代码
需要为设计的协议编写包装类
需要为不同编程语言编写实现
承担解析 XML 和 JSON 较高的开销
存储空间占用相对较多

那么，对于这些数据处理和序列化框架，从软件设计人员的角度来看，我们最需要的到底是什么呢？

多语言间的透明性
时间和空间效率
支持快速开发
能利用已有的类库

所以，业界著名公司的开发人员分别推出了不同的框架，以期解决这些问题。包括 Google 的 Protocol Buffers，Facebook 的 Thrift，Apache Hadoop 的 Avro，和 Microsoft 的 Bond。

	Bond	Protocol Buffers	Thrift	Avro
框架起源	Microsoft	Google	Facebook	Apache
开源年份	2014	2008	2007	2009
开源协议	MIT License	BSD License	Apache License 2.0	Apache License 2.0
代码位置	GitHub	GitHub	Apache	Apache
官方文档	Documents	Documents	Documents	Documents

这些框架的一些共性：

使用 IDL 定义，IDL (Interface Description Language)
性能较高
支持版本演进
采用二进制格式

这些框架的典型使用过程：

编写类似于结构体的消息格式定义，使用类似于 IDL 的语言定义。
使用代码生成工具，生成目标语言代码。
虽然生成了许多代码，但代码的可读性比较高。
在程序中直接使用这些代码。
生成的代码不允许编辑。

也就是说，用户首先需要定义数据结构，然后生成可以有效读写这些数据结构的代码，再将代码嵌入到服务端与客户端的代码中使用。

例如，下面使用 Protocol Buffers 的定义搜索请求消息 search.proto。

package serializers.protobuf.test;

message SearchRequest {
  required string query = 1;
  optional int32 page_number = 2;
  optional int32 result_per_page = 3 [default = 10];
  enum Corpus {
    UNIVERSAL = 0;
    WEB = 1;  }
  optional Corpus corpus = 4 [default = UNIVERSAL];
}

使用代码生成工具生成 C# 代码如下。

 1 namespace serializers.protobuf.test
 2 {
 3   [global::System.Serializable, global::ProtoBuf.ProtoContract(Name=@"SearchRequest")]
 4   public partial class SearchRequest : global::ProtoBuf.IExtensible
 5   {
 6     public SearchRequest() {}
 7     
 8     private string _query;
 9     [global::ProtoBuf.ProtoMember(1, IsRequired = true, Name=@"query", DataFormat = global::ProtoBuf.DataFormat.Default)]
10     public string query
11     {
12       get { return _query; }
13       set { _query = value; }
14     }
15     private int _page_number = default(int);
16     [global::ProtoBuf.ProtoMember(2, IsRequired = false, Name=@"page_number", DataFormat = global::ProtoBuf.DataFormat.TwosComplement)]
17     [global::System.ComponentModel.DefaultValue(default(int))]
18     public int page_number
19     {
20       get { return _page_number; }
21       set { _page_number = value; }
22     }
23     private int _result_per_page = (int)10;
24     [global::ProtoBuf.ProtoMember(3, IsRequired = false, Name=@"result_per_page", DataFormat = global::ProtoBuf.DataFormat.TwosComplement)]
25     [global::System.ComponentModel.DefaultValue((int)10)]
26     public int result_per_page
27     {
28       get { return _result_per_page; }
29       set { _result_per_page = value; }
30     }
31     private serializers.protobuf.test.SearchRequest.Corpus _corpus = serializers.protobuf.test.SearchRequest.Corpus.UNIVERSAL;
32     [global::ProtoBuf.ProtoMember(4, IsRequired = false, Name=@"corpus", DataFormat = global::ProtoBuf.DataFormat.TwosComplement)]
33     [global::System.ComponentModel.DefaultValue(serializers.protobuf.test.SearchRequest.Corpus.UNIVERSAL)]
34     public serializers.protobuf.test.SearchRequest.Corpus corpus
35     {
36       get { return _corpus; }
37       set { _corpus = value; }
38     }
39     [global::ProtoBuf.ProtoContract(Name=@"Corpus")]
40     public enum Corpus
41     {            
42       [global::ProtoBuf.ProtoEnum(Name=@"UNIVERSAL", Value=0)]
43       UNIVERSAL = 0,
44             
45       [global::ProtoBuf.ProtoEnum(Name=@"WEB", Value=1)]
46       WEB = 1,
47     }
48   
49     private global::ProtoBuf.IExtension extensionObject;
50     global::ProtoBuf.IExtension global::ProtoBuf.IExtensible.GetExtensionObject(bool createIfMissing)
51       { return global::ProtoBuf.Extensible.GetExtensionObject(ref extensionObject, createIfMissing); }
52   }
53 }

IDL 语法

使用 IDL 定义的语法通常包括：

每个字段（Field）必须包含一个唯一的正整数标识符，例如 "= 1", "= 2" 或 "1 : ", "2 : " 等。
字段可以被标记为 required 或 optional。
多个 structs 可以被定义在相同的文件中。
structs 可以包含其他 structs。
字段可以被指定默认值。

这里，为字段指定的标识符 "= 1", "= 2" 或 "1 : ", "2 : " 等称为 "Tag"，这个操作称为 "Tagging"。这些 Tag 用于从二进制的消息中识别字段，所以一旦定义并使用，则后续不能修改。

Tag 的值在 1-15 区间时使用 1 byte 存储，在 16-2047 区间时使用 2 bytes 存储。所以，为节省空间，要将 1-15 留给最常使用的消息元素，并且要为未来可能出现的频繁使用元素留出空间。

下面是各框架在 IDL 定义层的比较：

	Bond	Protocol Buffers	Thrift	Avro
File Extension	.bond	.proto	.thrift	.avpr
Namespace	namespace	package	namespace	@namespace
Import	import "t.bond"	import "t.proto"	include "t.thrift"	import protocol
Compsite Type	struct t {}	message t {}	struct t {}	protocol t {}
Tagging	1: int32 t;	int32 t = 1;	1: i32 t	×
Field Rules	required optional	required optional repeated	required optional	-
Base Types	bool uint8 uint16 uint32 uint64 float double string int8 int16 int32 int64 wstring	double float int32 int64 uint32 uint64 sint32 sint64 fixed32 fixed64 sfixed32 sfixed64 bool string bytes	bool byte i15 i32 i64 double string	null boolean int long float double bytes string
Containers	list set map vector nullable blob	×	list set map	record array map union fixed
Polymorphism	√	×	×	×
Generics	√	×	×	×
Enumerations	enum t {}	enum t {}	enum t {}	enum t {}
Type Aliases	using t = int64	×	typedef i32 t	@aliases
Constants	×	×	const i32 t = 1	×
Exceptions	√	×	exception t {}	×
Services	√	service t {}	service t {}	protocol t {}
Attributes	√	-	-	-
Comments	C++ Style	C/C++ Style	C/Shell Style	Java Style

注："√" 代表支持，"×" 代表不支持，"-" 代表不涉及。

编程语言支持

各开源数据格式化框架默认会支持若干编程语言，一些没有被默认支持的编程语言通常在社区中也会找到支持。下面是各框架默认支持的开发语言：

Bond

Protocol Buffers

Thrift

Avro

官方支持语言

C#, C++,

Python

C++, Java,

Python

C++, Java, Python,

PHP, Ruby, Erlang,

Perl, Haskell, C#,

Cocoa, JavaScript,

Node.js, Smalltalk,

OCaml, Delphi

C, C++, C#,

Java, JavaScript,

Python, Perl,

PHP, Ruby

开源语言实现

C#:

protobuf-net

protobuf-csharp-port

Node.js:

node-protobuf

性能比较

以下性能比较数据来自 GitHub eishay/jvm-serializers 。

Serializes only specific classes using code generation or other special knowledge about the class.

                                   create     ser   deser   total   size  +dfl
kryo-opt                               64     658     864    1522    209   129
wobly                                  43     886     536    1422    251   151
wobly-compact                          43     903     569    1471    225   139
protobuf                              130    1225     701    1926    239   149
protostuff                             82     488     678    1166    239   150
protobuf/protostuff                    83     598     692    1290    239   149
thrift                                126    1796     795    2591    349   197
thrift-compact                        126    1555     963    2518    240   148
avro                                   89    1616    1415    3031    221   133
json/json-lib-databind                 63   26330  103150  129479    485   263
json/jsonij-jpath                      63   38015   12325   50339    478   259

Total Time : Including creating an object, serializing and deserializing.

Serialization Time : Serializing with a new object each time (object creation time included).

Deserialization Time : Often the most expensive operation. To make a fair comparison, all fields of the deserialized instances are accessed - this forces lazy deserializers to really do their work.

Serialization Size : May vary a lot depending on number of repetitions in lists, usage of number compacting in protobuf, strings vs numerics, assumptions that can be made about the object graph, and more.