图1- 1 messagepack与json的格式对比1

 

图1- 2 messagepack与json的格式对比2

messagepack的具体的消息格式如图1-3所示，messagepack的数据类型主要分类两类：固定长度类型和可变长度类型。

 

图1- 3 messagepack的消息格式

messagepack的具体类型信息表示如图1-4所示。

 

 

图1- 4 messagepack的类型信息

1.2 messagepack的序列化和反序列化方式

现在msgpack能支持基本的数据类型，支持list和map， 还支持自定义的数据类型。例子1， 序列化和反序列化一个javabean， 只要加上@MessagePackMessage的注解。

 

/**   * 一个用于messagepack测试序列化和反序列的javabean   *    * @author jimmee   */  @MessagePackMessage   public class Person {  /** 编号 */  public int id;  /** 名字 */  public String name;  /**身高*/  public double height;  /**   * 默认构造函数   */  public Person() {  }

 

 

 

序列化直接调用MessagePack的pack方法；反序列化则调用对应的unpack方法。这两个方法，都支持传递序列化和反序列化的数据类型。

1.3 与json的序列化性能对比

如下所示，通过100条数据的序列化和反序列化进行对比。

 

List<Map> msgs = new ArrayList<Map>();  for (int i = 0; i < 100; i++) {  Map msg = new HashMap();  msg.put(Const.FID, i);  msg.put(Const.SUBJECT, "subject" + i);  msg.put(Const.LABEL0, 1);  msg.put(Const.FROM, "test@163.com");  msg.put(Const.TO, "test@126.com");  msg.put(Const.MODIFIED_DATE, new Date().getTime());  msg.put(Const.RECEIVED_DATE, new Date().getTime());  msg.put(Const.SENT_DATE, new Date().getTime());  msgs.add(msg);      }

 

 

比较结果如表1-1所示。

表1- 1 messagepack与json的性能对比

框架	字节大小（byte）	序列化时间（ns）	反序列化时间（ns）
messagepack	12793	2313335	529458
json	17181	1338371	1776519

 

可以看出，messagepack的序列化字节数比json小将近30%；序列化时间messagepack差不多是json的两倍；反序列化时间，messagepack只需要json的30%的时间。

但是，值得注意的是，虽然messagepack的反序列化时间比较少，但是要真正转换为前端需要的类型参数格式，还需要额外的一些时间。

第2部分 protocol buffers

2.1 protocol buffers的消息编码说明

Protocol Buffers支持的数据类型如下图所示：

  

图2- 1 protocol buffers支持的数据类型。

首先对Varint进行说明。Varint 是一种紧凑的表示数字的方法。它用一个或多个字节来示一个数字，值越小的数字使用越少的字节数。这能减少用来表示数字的字节数。

比如对于 int32 类型的数字，一般需要 4 个 byte 来表示。但是采用 Varint，对于很小的 int32 类型的数字，则可以用 1 个 byte 来表示。当然，采用 Varint 表示法，大的数字则需要 5 个 byte 来表示。从统计的角度来说，一般不会所有的消息中的数字都是大数，因此大多数情况下，采用 Varint 后，可以用更少的字节数来表示数字信息。

Varint 中的每个 byte 的最高位 bit 有特殊的含义，如果该位为 1，表示后续的 byte 也是该数字的一部分，如果该位为 0，则结束。其他的 7 个 bit 都用来表示数字。因此小于 128 的数字都可以用一个 byte 表示。大于 128 的数字，比如 300，会用两个字节来表示：1010 1100 0000 0010。

图2-2说明了 Google Protocol Buffer 如何解析两个 bytes。注意到最终计算前将两个 byte 的位置相互交换过一次，这是因为 Google Protocol Buffer 字节序采用 little-endian 的方式。

  

图2- 2 protocol buffers解析两个字节

消息经过序列化后会成为一个二进制数据流，该流中的数据为一系列的 Key-Value 对，如图2-3所示。

  

图2- 3 protocol buffers的消息流

采用这种 Key-Pair 结构无需使用分隔符来分割不同的 Field。对于可选的 Field，如果消息中不存在该 field，那么在最终的 Message Buffer 中就没有该 field，这些特性都有助于节约消息本身的大小。

假设我们生成如下的一个消息Message：

Message.id = 5;   Message.info = “hello”；

则最终的 Message Buffer 中有两个 Key-Value 对，一个对应消息中的 id；另一个对应 info。

Key 用来标识具体的 field，在解包的时候，Protocol Buffer 根据 Key 就可以知道相应的 Value 应该对应于消息中的哪一个 field。

Key 的定义如下：

(field_number << 3) | wire_type

可以看到 Key 由两部分组成。第一部分是 field_number。第二部分为 wire_type。表示 Value 的传输类型。

wire type如表2-1所示。

表2- 1 wire type说明

Type	Meaning	Used For
0	Varint	int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, enum
1	64-bit	fixed64, sfixed64, double
2	Length-delimited	string, bytes, embedded messages, packed repeated fields
3	Start group	Groups (deprecated)
4	End group	Groups (deprecated)
5	32-bit	fixed32, sfixed32, float

 

在计算机内，一个负数一般会被表示为一个很大的整数，因为计算机定义负数的符号位为数字的最高位。如果采用 Varint 表示一个负数，那么一定需要 5 个 byte。为此 Google Protocol Buffer 定义了 sint32，sint64 类型，采用 zigzag 编码。

Zigzag 编码用无符号数来表示有符号数字，正数和负数交错，如图2-3所示。使用 zigzag 编码，绝对值小的数字，无论正负都可以采用较少的 byte 来表示，充分利用了 Varint 这种技术。

  

图2- 4 ZigZag编码

2.2 protocol buffers的序列化和反序列化

步骤：

创建消息的定义文件.proto；

使用protoc工具将proto文件转换为相应语言的源码；

使用类库支持的序列化和反序列化方法进行操作。

 

以同样的数据的操作为例：

1. 定义proto文件messages.ptoto

 

message MessageMeta {    required int32 id = 1;    required string subject = 2;    optional int32 lablel0 = 3;  required string from = 4;  required string to = 5;  optional int64 modifiedDate = 6;  optional int64 receivedDate = 7;  optional int64 sentDate = 8;  }

 

 

 

 

message MessageMetas {  repeated MessageMeta msg = 1;  }

 

 

2. 将message.proto文件转换为java语言的源码

例如， 执行命令：protoc -I=src --java_out=out src/messages.proto产生Messages的java文件。

3. 执行序列化和反序列化

 

MessageMetas.Builder msgsBuilder = MessageMetas.newBuilder();  for (int i = 0; i < 100; i++) {  MessageMeta.Builder msgBuilder = MessageMeta.newBuilder();  msgBuilder.setId(i);  msgBuilder.setSubject("subject" + i);  msgBuilder.setLablel0(1);  msgBuilder.setFrom("test@163.com");  msgBuilder.setTo("test@126.com");  msgBuilder.setModifiedDate(new Date().getTime());  msgBuilder.setReceivedDate(new Date().getTime());  msgBuilder.setSentDate(new Date().getTime());  msgsBuilder.addMsg(msgBuilder.build());  }  MessageMetas msgs = msgsBuilder.build();

 

 

之后调用相应的writeTo方法进行序列化， 调用parseFrom进行反序列化。

2.3 与json等的性能对比

表2- 2 性能对比表格

框架	字节大小（byte）	序列化时间（ns）	反序列化时间（ns）
messagepack	12793	2313335	529458
protocol buffers	6590	941790	408571
json	17181	1338371	1776519

 

可以看出，protocol buffers在字节流，序列化时间和反序列化时间方面都明显较优（即空间和时间上都比较好）。

第3部分 thrift

thrift的架构如图3-1所示。图3-1显示了创建server和client的stack。最上面的是IDL，然后生成Client和Processor。红色的是发送的数据。protocol和transport 是Thrift运行库的一部分。通过Thrift 你只需要关心服务的定义，而不需要关心protocol和transport。

Thrift支持 text 和 binary protocols，binary protocols要比text protocols，但是有时候 text protocols比较有用（例如：调试的时候）。支持的协议有：

TBinaryProtocol ：直接的二进制格式

TCompactProtocol ：效率和高压缩编码数据

TDenseProtocoal ： 和TCompactProtocol相似，但是省略了meta信息，从哪里发送的，增加了receiver。还在实验中，java实现还不可用。

TJSONProtocoal：使用JSON

TSImpleJSONProtocoal ：只写的protocol使用JSON。适合被脚本语言转化

TDebugProtocoal：使用人类可读的text 格式 帮助调试

  

图3- 1 thrift架构图

上面的protocol 说明了传送的是什么样的数据，Thrift 的transports 则说明了怎样传送这些数据。支持的transport：

TSocket ：使用 blocking socket I/O；

TFramedTransport ：以帧的形式发送，每帧前面是一个长度。要求服务器来non-blocking server；

TFileTransport ：写到文件；

TMemoryTransport ：使用内存 I/O ，java实现中在内部使用了ByteArrayOutputStream；

TZlibTransport 压缩 使用zlib，在java实现中还不可用。

最后，thrift 提供了servers：

TSimpleServer ：单线程server，使用标准的blocking IO，用于测试；

TThreadPoolServer：多线程server ，使用标准的blocking IO；

TNonblockingServer  多线程 server，使用 non-blocking IO （java实现中使用了NIO channels），TFramedTransport必须使用在这个服务器。

一个server只允许定义一个接口服务。这样的话多个接口需要多个server。这样会带来资源的浪费。通常可以通过定义一个组合服务来解决。

3.1 thrift的消息编码说明

1. 支持的数据类型

所有编程语言中都可用的关键类型。

bool 布尔值，真或假

byte 有符号字节

i16  16位有符号整数

i32  32位有符号整数

i64  64位有符号整数

double 64位浮点数

string 与编码无关的文本或二进制字符串

可基于基本类型定义结构体，例如：

 

struct Example {  1:i32 number=10,  2:i64 bigNumber,  3:double decimals,  4:string name="thrifty"  }

 

 

支持的容器有list<type>，set<type>和Map<type1,type2>。

若使用TCompactProtocol，传递的消息形式如图3-2所示：

 

 

图3- 2 thrift的compact方式的消息流

在这种方式下，对整数而言，也是采用可变长度的方式进行实现。一个字节，最高位表示是否还有数据，低7位是实际的数据，如图3-3所示， 整数106903的编码， 相比普通的int类型，节省一个字节。

  

图3- 3 compact方式对一个整数106903进行编码

3.2thrift的序列化和反序列化方式

步骤：

创建thrift接口定义文件；

将thrift的定义文件转换为对应语言的源代码；

选择相应的protocol，进行序列化和反序列化。

仍以同样的数据对象为例子：

定义thrift文件messages.thrift

 

struct MessageMeta {    1:i32 id;    2:string subject;    3:i32 lablel0;  4:string from;  5:string to;  6:i64 modifiedDate;  7:i64 receivedDate;  8:i64 sentDate;  }     struct MessageMetas {  1:list<MessageMeta> msgs;  }

 

 

 

2. 将定义的文件转换成相应的java源码

执行命令：thrift -gen java messages.thrift

3. 执行序列化和反序列化

 

MessageMetas msgs = new MessageMetas();  List<MessageMeta> msgList = new ArrayList<MessageMeta>();  for (int i = 0; i < 100; i++) {  MessageMeta msg = new MessageMeta();  msg.setId(i);  msg.setSubject("subject" + i);  msg.setLablel0(1);  msg.setFrom("test@163.com");  msg.setTo("test@126.com");  msg.setModifiedDate(new Date().getTime());  msg.setReceivedDate(new Date().getTime());  msg.setSentDate(new Date().getTime());  msgList.add(msg);  }  msgs.setMsgs(msgList);  // 序列化  ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();  TTransport trans = new TIOStreamTransport(out);  TBinaryProtocol tp = new TBinaryProtocol(trans);  msgs.write(tp);     byte [] buf = out.toByteArray();  // 反序列化  ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(buf);  trans = new TIOStreamTransport(in);  tp = new TBinaryProtocol(trans);  MessageMetas msgs2 = new MessageMetas();  msgs2.read(tp);

 

 

3.3与json等的性能对比

表3- 1 性能对比

框架	字节大小（byte）	序列化时间（ns）	反序列化时间（ns）
messagepack	12793	2313335	529458
protocol buffers	6590	941790	408571
thrift	6530	798696	754458
json	17181	1338371	1776519

 

通过对比，可以发现thrift总的来说，都比较不错。

第4部分 小结

通过对messagepack，protocol buffers以及thrift的分析，主要分析了这些框架的序列化和反序列化部分的内容。实际上messagepack和thrift都还有自己的rpc调用框架。

所有的测试都是在本机上进行，基于100条元数据进行测试。可能不同数据，以及不同的规模，测试结果应该会存在差别，https://github.com/eishay/jvm-serializers/wiki/的有比较好的测试结果说明。根据自己的测试，从性能上说，messagepack，protocol buffers以及thrift都比json好（在测试时，发现messagepack序列化的时间稍微多一些）。

从编程语言上来说，messagepack，protocol buffers以及thrift，当然还包括json，都是支持跨语言的通讯的。

从接口定义的灵活性来（或者是否支持动态类型），messagepack较protocol buffers以及thrift较好，后两者都要预先定义schema并相对固定。

 

 实际工作中, 一般都采用protocol buffers或者thrift.

 

第5部分 参考资料

1. http://msgpack.org/

2. http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/protocolbuffers/docs/overview.html

3. http://jnb.ociweb.com/jnb/jnbJun2009.html

4. http://code.google.com/p/thrift-protobuf-compare/

5. http://www.tbdata.org/archives/1307

6. https://github.com/eishay/jvm-serializers/wiki/

7. http://wiki.apache.org/thrift/

8. http://pypi.python.org/pypi/msgpack-python/