Avro（[ævrə]）是Hadoop的一个子项目，由Hadoop的创始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等项目的创始人）牵头开发。Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。
一、数据序列化/反序列化(data serialization/deserialization)
Avro支持两种序列化编码方式：二进制编码和JSON编码。使用二进制编码会高效序列化，并且序列化后得到的结果会比较小；而JSON一般用于调试系统或是基于WEB的应用。对Avro数据序列化/反序列化时都需要对模式以深度优先(Depth-First)，从左到右(Left-to-Right)的遍历顺序来执行。
Avro依赖模式(Schema)来实现数据结构定义。可以把模式理解为Java的类，它定义每个实例的结构，可以包含哪些属性。可以根据类来产生任意多个实例对象。对实例序列化操作时必须需要知道它的基本结构，也就需要参考类的信息。这里，根据模式产生的Avro对象类似于类的实例对象。每次序列化/反序列化时都需要知道模式的具体结构。所以，在Avro可用的一些场景下，如文件存储或是网络通信，都需要模式与数据同时存在。Avro数据以模式来读和写(文件或是网络)，并且写入的数据都不需要加入其它标识，这样序列化时速度快且结果内容少。由于程序可以直接根据模式来处理数据，所以Avro更适合于脚本语言的发挥。
需要的Jar包依赖
avro-1.7.3.jar，avro-tools-1.7.3.jar，jackson-core-asl-1.9.3.jar，jackson-mapper-asl-1.9.3.jar定义模式(Schema)
在avro中，它是用Json格式来定义模式的。模式可以由基础类型（null, boolean, int, long, float, double, bytes, and string）和复合类型(record, enum, array, map, union, and fixed)的数据组成。这里定义了一个简单的模式user.avsc：
{
"namespace": "com.zq.avro",
"type": "record",
"name": "User",
"fields": [
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "favorite_number", "type": ["int", "null"]},
{"name": "favorite_color", "type": ["string", "null"]}
]
}
上面的模式是定义了一个用户的记录，在模式定义中，必须包含它的类型("type": "record")、一个名字("name": "User")以及fields。在本例中fields包括了name, favorite_number和favorite_color，上面的模式我们还定义了一个命名空间 ("namespace": "com.zq.avro"),namespace可以名字一起使用，从而组成模式的全名（本例为com.zq.avro.User）。
- 编译模式(compile schema)
Avro可以允许我们根据模式的定义而生成相应的类，一旦我们定义好相关的类，程序中就不需要直接使用模式了。可以用avro-tools jar包根据user.avsc生成User.java，语法如下：
java -jar avro-tools-1.7.4.jar compile schema . [注意这里有第三个参数"."]
命令执行后会在当前目录根据设定的包结构生成一个User.java类，然后就可以将定义的User对象用avro将它序列化存放到本地文件中，再将其反序列化。
- 编写Java代码
public static void main(String[] args) throws Exception {
User user1 = new User();
user1.setName("Arway");
user1.setFavoriteNumber(3);
user1.setFavoriteColor("green");
User user2 = new User("Ben", 7, "red");
// construct with builder
User user3 = User.newBuilder().setName("Charlie").setFavoriteColor("blue").setFavoriteNumber(100).build();
// Serialize user1, user2 and user3 to disk
File file = new File("C:\\Users\\kimibob\\Desktop\\users.avro");
DatumWriter userDatumWriter = new SpecificDatumWriter(User.class);
DataFileWriter dataFileWriter = new DataFileWriter(userDatumWriter);
try {
dataFileWriter.create(user1.getSchema(), file);
dataFileWriter.append(user1);
dataFileWriter.append(user2);
dataFileWriter.append(user3);
dataFileWriter.close();
} catch (IOException e) {
}
// Deserialize Users from dist
DatumReader userDatumReader = new SpecificDatumReader(User.class);
DataFileReader dataFileReader = null;
try {
dataFileReader = new DataFileReader(file, userDatumReader);
} catch (IOException e) {
}
User user = null;
try {
while (dataFileReader.hasNext()) {
// Reuse user object by passing it to next(). This saves
// us from allocating and garbage collecting many objects for
// files with many items.
user = dataFileReader.next(user);
System.out.println(user);
}
} catch (IOException e) {
}
}
运行完这段代码之后，将会在磁盘产生users.avro文件，里面是用avro序列化user的二进制数据，再对其进行反序列化，在控制台输出文本json格式的数据。
{"name": "Arway", "favorite_number": 3, "favorite_color": "green"}
{"name": "Ben", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
{"name": "Charlie", "favorite_number": 100, "favorite_color": "blue"}
对比可以看出序列化后的avro格式文件大小远小于文本格式，有利于节省网络传输的开销。
二、Avro RPC框架
- RPC逻辑上分为二层，一是传输层，负责网络通信；二是协议层，将数据按照一定协议格式打包和解包
- 从序列化方式来看，Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架，都能跨语言，性能优秀，数据精简，但是Avro的动态模式（不用生成代码，而且性能很好）这个特点让人非常喜欢，比较适合RPC的数据交换。
- Avro RPC 是一个支持跨语言实现的RPC服务框架。非常轻量级，实现简洁，使用方便，同时支持使用者进行二次开发，逻辑上该框架分为两层：
1.网络传输层使用Netty的Nio实现。
2.协议层可扩展，目前支持的数据序列化方式有Avro, Protocol Buffers, Json, Hessian,Java序列化。 使用者可以注册自己的协议格式及序列化方式。
上面是将Avro对象序列化到文件的操作。与之相应的，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(handshake)阶段。
Avro RPC开发
- 需要的Jar包依赖
avro-1.7.3.jar， avro-ipc-1.7.3.jar， netty-3.5.12.Final.jar， slf4j-api-1.6.1.jar - 定义协议模式(protocol Schema)
{"namespace": "com.zq.avro",
"protocol": "Mail",
"types": [
{"name": "Message", "type": "record",
"fields": [
{"name": "to", "type": "string"},
{"name": "from", "type": "string"},
{"name": "body", "type": "string"}
]
}
],
"messages": {
"send": {
"request": [{"name": "message", "type": "Message"}],
"response": "string"
}
}
}
- 编译模式(compile schema)
java -jar avro-tools-1.7.3.jar compile protocol mail.avpr . [注意这里有第三个参数"."]
命令执行后会在当前目录根据设定的包结构生成一个Mail接口和一个Message类。
- 编写Java代码
AvroServer类：
class MailImpl implements Mail {
@Override
public CharSequence send(Message message) throws AvroRemoteException {
System.out.println("Message Received：" + message);
return new Utf8("Received your message： " + message.getFrom().toString() + " with body "
+ message.getBody().toString());
}
}
public class AvroServer {
private static Server server;
public static void main(String[] args) throws Exception {
System.out.println("Starting server");
startServer();
Thread.sleep(1000);
System.out.println("Server started");
Thread.sleep(60 * 1000);
server.close();
}
private static void startServer() throws IOException {
server = new NettyServer(new SpecificResponder(Mail.class, new MailImpl()), new InetSocketAddress(65111));
}
}
AvroClient类：
public class AvroClient {
public static void main(String[] args) throws Exception {
NettyTransceiver client = new NettyTransceiver(new InetSocketAddress(65111));
/// 获取Mail接口的proxy实现
Mail proxy = SpecificRequestor.getClient(Mail.class, client);
System.out.println("Client of Mail Proxy is built");
// fill in the Message record and send it
args = new String[] { "to:Tom", "from:Jack", "body:How are you" };
Message message = new Message();
message.setTo(new Utf8(args[0]));
message.setFrom(new Utf8(args[1]));
message.setBody(new Utf8(args[2]));
System.out.println("RPC call with message: " + message.toString());
/// 底层给服务器发送send方法调用
System.out.println("Result: " + proxy.send(message));
// cleanup
client.close();
}
}
扩展：
- Netty是什么？
本质：JBoss做的一个Jar包
目的：快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序
优点：提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具
通俗的说：Netty是一个NIO的框架，可以用于开发分布式的Java程序- 如果没有Netty？
远古：java.net + java.io
近代：java.nio
其他：Mina，Grizzly