浅谈序列化之protobuf与avro对比(Java)

下面是浅谈序列化之protobuf与avro对比(Java)完整攻略：

Introduction

在Java中，序列化是将对象转换为字节流方便存储和传输的过程。protobuf和avro是两种常用的序列化工具，它们都在大小、速度和兼容性等方面提供了很好的解决方案。在这篇文章中，我们将对它们进行简单的比较和对比，希望能够帮助读者选择适合自己项目的序列化工具。

Protobuf

简介

Protobuf（Protocol Buffers）是Google开源的一种轻便高效的结构化数据序列化方式，由谷歌公司于2010年发布。它可以将结构化数据转化成二进制流或其它形式，适用于数据存储、计算通信协议等方面。

特点

1. 语言无关、平台无关

Protobuf支持主流的编程语言，并且可移植性非常好。使用Java编写的消息结构可以被C++等其它语言解析。

1. 高效

Protobuf采用了二进制编码，所以在速度和数据压缩方面都表现优异。

1. 可扩展性好

因为Protobuf使用的是类似XML的结构体，所以用户在数据结构设计时没有严格的限制，而且由于支持动态消息类型，所以消息结构可以在每个版本中独立演化，同时保持向后和向前的兼容性。

实例

下面是一个使用Protobuf的Java代码示例：

定义一个Person消息类型，并且加上注解：

message Person {
  //字段的类型和名称
  required string name = 1;
  optional int32 id = 2;
  repeated string email = 3;
}

使用protoc命令生成Java文件：

protoc --java_out=. person.proto

在Java代码中使用生成的Person类：

Person.Builder builder = Person.newBuilder();

builder.setName("Tom");
builder.setId(1);
builder.addEmail("[e-mail]");

Person person = builder.build();

将Person实例序列化为字节数组：

byte[] byteArray = person.toByteArray();

将字节数组反序列化：

Person newPerson = Person.parseFrom(byteArray);

Avro

简介

Avro是由Apache软件基金会发布的序列化系统。它可以支持复杂的数据类型，并且提供了类似于IDL的架构定义语言，它是一个序列化和反序列化框架。

特点

1. 压缩性

Avro采用类似于JSON的编码方式，因此相比于Protobuf，Avro在解析数据时会更加快速。

1. 动态生成模式

Avro消息结构是动态生成的，这意味着开发人员不需要手动定义每个类和属性，而是可以随时使用动态生成对象和属性，并且进行序列化和反序列化操作。

1. 具有Schema

Avro有规范化的Schema定义，这就意味着，在序列化和反序列化时，开发人员必须在进行操作之前知道数据结构。

实例

下面是一个使用Avro的Java代码示例：

定义一个Person消息类型：

{
  "type": "record",
  "name": "Person",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "id",  "type": "int"},
    {"name": "email", "type": {"type": "array", "items": "string"}}
  ]
}

使用avro-maven-plugin命令生成Java文件：

<plugin>
    <groupId>org.apache.avro</groupId>
    <artifactId>avro-maven-plugin</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
    <executions>
        <execution>
            <id>generate-avro-sources</id>
            <phase>generate-sources</phase>
            <goals>
                <goal>schema</goal>
            </goals>
            <configuration>
                <sourceDirectory>${project.basedir}/src/main/avro</sourceDirectory>
                <outputDirectory>${project.basedir}/src/main/java</outputDirectory>
            </configuration>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

在Java代码中使用生成的Person类：

Person person = new Person();
person.setName("Tom");
person.setId(1);
person.setEmail(Arrays.asList("[e-mail]"));

将Person实例序列化为字节数组：

DatumWriter<Person> writer = new SpecificDatumWriter<>(Person.class);
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
writer.write(person, encoder);
encoder.flush();
byte[] byteArray = outputStream.toByteArray();
outputStream.close();

将字节数组反序列化：

DatumReader<Person> reader = new SpecificDatumReader<>(Person.class);
Decoder decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(byteArray, null);
Person newPerson = reader.read(null, decoder);

Conclusion

两者的性能、兼容性、可扩展性等方面都有较好的表现，选择哪一种需要根据具体情况进行选择，比如所需要序列化的数据类型、编程语言的限制等。希望这篇文章能够帮助读者更好的理解和使用protobuf和avro，在实际开发中获得更好的效果。