第1部分 messagepack说明
1.1messagepack的消息编码说明
为什么messagepack比json序列化使用的字节流更少， 可通过图1-1、图1-2有个直观的感觉。
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
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("[email protected]");
msgBuilder.setTo("[email protected]");
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
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 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(); ListmsgList = new ArrayList (); for (int i = 0; i < 100; i++) { MessageMeta msg = new MessageMeta(); msg.setId(i); msg.setSubject("subject" + i); msg.setLablel0(1); msg.setFrom("[email protected]"); msg.setTo("[email protected]"); 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/
