开源跨平台数据格式化框架概览

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。