thrift由facebook出品，protobuffer由google出品；
下面对比一下这两个的区别。参考：http://zhidao.baidu.com/link?url=yNLBeHhWokfwB677UZHoyv4vLyPOZEEQypUMiX__YIhp5E7UmpvIWTArKPMab32xj5gkRo4a6CXoZ1nxore82kXyOzfXdaRRhOAPynxYmB7
1）Thrift: 支持的语言更广泛一些c++, java, python,ruby, csharp, haskell, ocmal, erlang, cocoa, php
protobuf 目前还是只支持c++, java, python
2）Thrift提供的功能更丰富一些: Thrift提供了简单的RPC构架(其实不简单了, block, nonblock的都有了…..)
protobuf好像一心一意做好自己的事情，只提供了序列化和反序列化的功能。
3）Thrift支持多种协议格式. Thrift的代码实现，有专门的TProtocol和TTransport抽象，相互配合，可以实现多种协议，方便集成各种传输方式。至少目前Thrift就能使用json作为序列化协议。
protobuf只安心一种协议，并下决心把这个格式做好。输入输出也是标准的stream.
4）thrift目前不支持Windows平台
protobuf没有这个问题，提供了visual studio的项目文件，可以很顺利的在windows平台下编译。
5）thrift侧重点是构建夸语言的可伸缩的服务，特点就是支持的语言多，同时提供了完整的rpc service framework，可以很方便的直接构建服务，不需要做太多其他的工作。
相同点：
数据类型相对固定的情况下，不论是thrift还是protobuf都会比直接处理xml要方便很多
常用的跨语言通信方案：
- 基于SOAP消息格式的WebService
- 基于JSON消息格式的RESTful 服务
以上两种方案的弊端：
- XML体积太大，解析性能极差
- JSON体积相对较小，解析相对较快，但表达能力较弱
现在比较流行的跨语言通信方案：
- Google protobuf (http://code.google.com/p/protobuf)
- Apache Thrift （http://thrift.apache.org/）
- Apache Avro (http://avro.apache.org/)
thrift ：是由 Facebook 主导开发的一个跨平台、支持多语言的，通过定义 IDL 文件，自动生成 RPC 客户端与服务端通信代码的工具，以构建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml 这些编程语言间无缝结合的、高效的服务。Thrift通过一个中间语言(IDL, 接口定义语言)来定义RPC的接口和数据类型，然后通过一个编译器生成不同语言的代码并由生成的代码负责RPC协议层和传输层的实现。
Thrift是 由Facebook开源的一个RPC框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，使得各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。我们依据Thrift的规范 简单定义访问接口，通过Thrift编译器编译生成各种编程语言代码，实现各种语言模块之间的高效互访问，速度比Google的Protocol Buffers还要快。Thrift可以说它是现在最优秀的分布式通信机制，实现了在大型分布式集群中各独立模块之间的高效协同
protocol buffer 是一种序列化与结构化数据的一种机制，具有跨平台、解析速度快、序列化数据体积小、扩展性高、使用简单的特点。
Apache Avro 是一个二进制的数据序列化系统。实际上 Avro 除了序列化之外，像 MP 一样也提供了远程调用（ RPC ）功能。 Avro 是属于 Hadoop 的一个子项目，由 Hadoop 的 创始人 Doug Cutting 牵头开发，设计用于支持大批量数据交换的应用，依赖模式 (Schema) 来实现数据结构定义，模式由 JSON 对象来表示， Avro 也被作为一种 RPC 框架来使用。客户端希望同服务器端交互时，就需要交换双方通信的协议，它类似于模式，需要双方来定义，在 Avro 中被称为消息 (Message) 。通信双方都必须保持这种协议，以便于解析从对方发送过来的数据，这也就是传说中的握手阶段。
性能对比 由于thrift功能较protobuf丰富,因此单从序列化机制上进行性能比较,手机html制作按照序列化后字节数、序列化时间、反序列化时间三个指标进行对thrift的二进制、压缩、protobuf三种格式进行对比发现：Protobuf序列化后的字节数较少,符合w3c标准而且序列化和反序列化的时间也较短.
protocol buffer 是一种序列化与结构化数据的一种机制,具有跨平台、解析速度快、序列化数据体积小、扩展性高、使用简单的特点.
protobuf thrift 功能特性 主要是一种序列化机制 提供了全套RPC解决方案,包括序列化机制、传输层、并发处理框架等 支持语言 C++/Java/Python C++,易用性 语法类似,使用方式等类似 生成代码的质量 可读性都还过得去,网页外包接活执行效率另测 升级时版本兼容性 均支持向后兼容和向前兼容 学习成本 功能单一（不适合复杂应用）容易学习 功能丰富、学习成本高 文档&社区 官方文档较为丰富,protocol buffer有2000W+结果,google group被墙不能访问 官方文档较少,没有API文档,google搜索apache thrift仅40W结果,web前端报价邮件列表不怎么活跃
Apache Avro 是一个二进制的数据序列化系统.实际上 Avro 除了序列化之外像 MP 一样也提供了远程调用（ RPC ）功能. Avro 是属于 Hadoop 的一个子项目,由 Hadoop 的 创始人 Doug Cutting 牵头开发设计用于支持大批量数据交换的应用依赖模式 (Schema) 来实现数据结构定义模式由 JSON 对象来表示,Avro 也被作为一种 RPC 框架来使用.客户端希望同服务器端交互时就需要交换双方通信的协议,它类似于模式需要双方来定义,在 Avro 中被称为消息 (Message) .通信双方都必须保持这种协议,以便于解析从对方发送过来的数据,符合w3c标准这也就是传说中的握手阶段.
对比三种框架首推的应该是thrift、,因为其不仅有对于协议封装和解析的处理,、而且有完备的通讯框架的实现、,完全封装了底层通讯,对于使用者、,只要在框架的客户端和服务器接口回调中处理逻辑就可以了.
Google protobuf：
优点
- 二进制消息，性能好/效率高（空间和时间效率都很不错）
- proto文件生成目标代码，简单易用
- 序列化反序列化直接对应程序中的数据类，不需要解析后在进行映射(XML,JSON都是这种方式)
- 支持向前兼容（新加字段采用默认值）和向后兼容（忽略新加字段），简化升级
- 支持多种语言（可以把proto文件看做IDL文件）
- Netty等一些框架集成
缺点
- 官方只支持C++,JAVA和Python语言绑定
- 二进制可读性差（貌似提供了Text_Fromat功能）
- 二进制不具有自描述特性
- 默认不具备动态特性（可以通过动态定义生成消息类型或者动态编译支持）
- 只涉及序列化和反序列化技术，不涉及RPC功能（类似XML或者JSON的解析器）
Apache Thrift：
应用
- Facebook的开源的日志收集系统(scribe: https://github.com/facebook/scribe)
- 淘宝的实时数据传输平台(TimeTunnel http://code.taobao.org/p/TimeTunnel/wiki/index)
- Evernote开放接口(https://github.com/evernote/evernote-thrift)
- Quora(http://www.quora.com/Apache-Thrift)
- HBase( http://abloz.com/hbase/book.html#thrift )
- …
优点
- 支持非常多的语言绑定
- thrift文件生成目标代码，简单易用
- 消息定义文件支持注释
- 数据结构与传输表现的分离，支持多种消息格式
- 包含完整的客户端/服务端堆栈，可快速实现RPC
- 支持同步和异步通信
缺点
- 和protobuf一样不支持动态特性
Apache Avro：
应用
- Hadoop RPC （http://hadoop.apache.org/#What+Is+Apache+Hadoop%3F）
优点
- 二进制消息，性能好/效率高
- 使用JSON描述模式
- 模式和数据统一存储，消息自描述，不需要生成stub代码（支持生成IDL）
- RPC调用在握手阶段交换模式定义
- 包含完整的客户端/服务端堆栈，可快速实现RPC
- 支持同步和异步通信
- 支持动态消息
- 模式定义允许定义数据的排序（序列化时会遵循这个顺序）
- 提供了基于Jetty内核的服务基于Netty的服务
缺点
- 只支持Avro自己的序列化格式
- 语言绑定不如Thrift丰富