编码的浪漫：完美序列化的官方评测

在北银河65000个共和星，Zipack就像一台以可控核聚变驱动的永续型发动机，动力强劲，没有一丝赘肉。

西伯利亚大橘猫

Zipack VS MessagePack

虽然以前使劲吹过MessagePack，认为它是JSON的完美替代品，但还是发现了它的缺陷，最终光荣弃坑。于是我从头开始设计了MessagePack的替代品——Zipack：压缩效率进一步提升。我们来看看Zipack优于MessagePack（简称msgpack）的地方。本文主要从3种最基本的数据类型来评测2者的差距：浮点数、大整数、字符串。

1.  浮点数性能比拼
   

浮点数是比较复杂的数据结构，永远记得在《计算机组成原理》中被浮点数考点支配的恐惧。msgpack支持的是传统的IEEE浮点数包括32位单精度和64位双精度这2种数据类型。

但是很显然在进制转化上没处理好，比如0.5明明可以用单精度表示，msgpack非要用双精度表示，后果就是，JSON用3个字节能表示的数，拿到msgpack占据了9个字节，简直是迷惑行为：

即使采用单精度，msgpack也需要5个字节来表示。而我的Zipack抛弃了IEEE浮点数，取而代之的是非标准化的原创算法——反转精度算法。在这套优美算法下，不仅可以表示任意精度的小数，还可以最大程度上地压缩小数。同样是0.5，Zipack只要3个字节：

结论：Zipack胜出。

2. 大整数性能比拼

首先msgpack居然支持总共10种整数类型，参考下面我画的msgpack的类型树。

可是整数根本不需要这么多类型，造成太多冗余，违背信息论“一一映射的原则”，Zipack只有3种整数类型，分别是小自然数、VLQ正整数、VLQ负整数。当然也不能怪msgpack，因为它也是尽可能地遵守IEEE的标准。

下面用大整数来测试双方的性能。用多大的整数呢？就拿从1970年1月1日初整点到现在经过的毫秒数来测试吧。

Date.now()

我们得到1596597287169，下面分别带入msgpack和Zipack，看看压缩效率如何。

1596597287169：

• 在msgpack下的压缩比是69%

• 在Ziapck下的压缩比是54%

解释：Zipack采用的是与IEEE整数完全不同的编码：VLQ偏移编码，在这个编码下，整数的体积得到了极大的压缩。

结论：Zipack胜出。

3. 字符串性能比拼

msgpack毫无悬念地采用了UTF-8字符编码，但稍微有点计算机基础的人都知道，UTF8非常冗余，赘肉横生，根本不适用于序列化格式。这不，Zipack从一开始就果断抛弃了UTF8，转而采用压缩率更高的VLQ编码，具体原理就不赘述了，感兴趣的可以参考Zipack官方的规范文档。VLQ编码的字符串相对于UTF8的显著优势在于，那些在utf8下需要3字节的中日韩字符(CJK)在Zipack下只需要2个字节。下面我们用《名侦探柯南》中那句必杀黑话：しんじつはいつもひとつ（真相只有一个）来测试，总共11个字符。

我嘞个天，msgpack居然没有一点压缩量。

反观Zipack，字符串的压缩比达到了2/3，因为原本3字节的字符变成了2字节的字符。

并不是所有中日韩字符都得到了1/3的超强压缩率，简体中文中的常用字符由于他们在Unicode中的排序靠后，仍然需要3字节来编码。（这就是我为什么不用中文测试的原因，哈哈）

结论：Zipack胜出。

这就是Zipack的魅力，其实Zipack还有许多地方比msgpack设计的更好，比如字典类型的key值约束可以更好的压缩key，短类型提供最大长度为32（msgpack则为16），等等，但由于这些效果不明显，就不展示了。

Zipack的官网：https://zipack.github.io/

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