马丁-克莱普曼于2012年12月5日发表。

你有一些数据，你想存储在一个文件中或通过网络发送。你可能会发现自己经历了几个阶段的演变。

1. 使用你的编程语言的内置序列化，例如 Java serialization, Ruby的 marshal或 Python 的 pickle. 或者你甚至可以发明你自己的格式。

2. 然后你意识到被锁定在一种编程语言中是很糟糕的，所以你转而使用一种被广泛支持的、与语言无关的格式，如JSON（如果你喜欢像1999年那样狂欢，也可以使用XML）。

3. 然后你决定JSON太冗长了，解析起来太慢了，你对它不区分整数和浮点感到恼火，并且认为你很喜欢二进制字符串和Unicode字符串。所以你发明了某种二进制格式，有点像JSON，但又是二进制(1, 2, 3, 4, 5, 6).

4. 然后你发现人们把各种随机的字段塞进他们的对象中，使用不一致的类型，而你很想有一个模式和一些文档，非常感谢。也许你还在使用一种静态类型的编程语言，并想从模式中生成模型类。你也意识到你的二进制JSON-lookalike实际上并不那么紧凑，因为你仍然在重复存储字段名；嘿，如果你有一个模式，你可以避免存储对象的字段名，你可以节省一些字节

一旦你到了第四阶段，你的选择通常是 Thrift, Protocol Buffers或 Avro。所有这三个都提供了高效的、跨语言的、使用模式的数据序列化，并为Java生成代码。

已经有很多关于它们的比较文章然而，许多文章忽略了一个乍看起来很平凡的细节，但实际上是至关重要的。如果模式发生变化会怎样？

在现实生活中，数据总是在不断变化。当你认为你已经敲定了一个模式的时候，有人会想出一个没有预料到的用例，并希望 "只是快速添加一个字段"。幸运的是，Thrift、Protobuf和Avro都支持模式演进：你可以改变模式，你可以让生产者和消费者同时使用不同版本的模式，而且都能继续工作。当你处理一个大的生产系统时，这是一个非常有价值的功能，因为它允许你在不同的时间独立地更新系统的不同组件，而不用担心兼容性问题。

这把我们带到了今天文章的主题。我想探讨一下Protocol Buffers、Avro和Thrift实际上是如何将数据编码成字节的--这也将有助于解释它们各自如何处理模式变化。每个框架的设计选择都很有趣，通过比较，我认为你可以成为一个更好的工程师（通过一点点）。

我将使用的例子是一个描述一个人的小对象。在JSON中我将这样写。

{
    "userName": "Martin",
    "favouriteNumber": 1337,
    "interests": ["daydreaming", "hacking"]
}

这个JSON编码可以作为我们的基线。如果我去掉所有的空白，它消耗了82个字节。

◆Protobuf

人物对象的Protobuf模式可能看起来像这样。

message Person {
    required string user_name        = 1;
    optional int64  favourite_number = 2;
    repeated string interests        = 3;
}

当我们 encode上面的数据使用这种模式时，它使用了33个字节，如下所示。

准确地看一下二进制表示法的结构，逐个字节地看。这个人的记录只是其字段的连接。每个字段以一个字节开始，表示它的标签号（上述模式中的数字1、2、3），以及字段的类型。如果一个字段的第一个字节表明该字段是一个字符串，那么它后面是该字符串的字节数，然后是该字符串的UTF-8编码。如果第一个字节表明该字段是一个整数，那么接下来是一个可变长度的数字编码。没有数组类型，但一个标签号可以出现多次，以代表一个多值字段。

这种编码对模式的进化有影响。

• 可选字段、必填字段和重复字段之间的编码没有区别（除了标签号可以出现的次数）。这意味着你可以将一个字段从可选字段改为重复字段，反之亦然（如果解析器期待一个可选字段，但在一条记录中多次看到相同的标签号，它就会丢弃除最后一个值以外的所有字段）。required有一个额外的验证检查，所以如果你改变它，你会有运行时错误的风险（如果消息的发送者认为它是可选的，但接收者认为它是必需的）。

• 一个没有值的可选字段，或者一个值为零的重复字段，根本不会出现在编码数据中--带有该标签号的字段根本不存在。因此，从模式中删除这类字段是安全的。然而，你决不能在将来为另一个字段重复使用标签号，因为你可能仍然有存储的数据，这些数据在你删除的字段中使用了该标签。

• 你可以向你的记录添加一个字段，只要给它一个新的标签号。如果Protobuf分析器看到一个在其模式版本中没有定义的标签号，它就没有办法知道这个字段叫什么。但是它确实大致知道它是什么类型，因为该字段的第一个字节中包含了一个3位类型代码。这意味着，即使解析器不能准确地解释这个字段，它也能算出需要跳过多少个字节，以便找到记录中的下一个字段。

• 你可以重命名字段，因为字段名在二进制序列化中并不存在，但你永远不能改变标签号。

这种用一个标签号来代表每个字段的方法简单而有效。但我们马上就会看到，这并不是唯一的方法。

◆Avro

Avro模式可以用两种方式编写，一种是JSON格式。

{
    "type": "record",
    "name": "Person",
    "fields": [
        {"name": "userName",        "type": "string"},
        {"name": "favouriteNumber", "type": ["null", "long"]},
        {"name": "interests",       "type": {"type": "array", "items": "string"}}
    ]
}

...或在一个IDL中。

record Person {
    string               userName;
    union { null, long } favouriteNumber;
    array<string>        interests;
}

请注意，在模式中没有标签号！在模式中没有标签号。那么，它是如何工作的呢？

下面是同一个例子的数据 encoded只用了32个字节。

字符串只是一个长度前缀，后面是UTF-8字节，但字节流中没有任何东西告诉你它是一个字符串。它也可能是一个变长的整数，或者完全是其他的东西。你能解析这个二进制数据的唯一方法是通过与模式一起阅读，而模式告诉你接下来应该期待什么类型。你需要拥有与所用数据的编写者完全相同的模式版本。如果你有错误的模式，解析器将不能对二进制数据进行首尾呼应。

那么，Avro是如何支持模式演变的呢？好吧，尽管你需要知道写入数据的确切模式（写入者的模式），但这并不一定与消费者所期望的模式（读者的模式）相同。实际上，你可以给Avro分析器提供两种不同的模式，它用 resolution rules来将数据从写模式翻译成读模式。

这对模式的进化有一些有趣的影响。

• Avro编码没有一个指示器来说明哪个字段是下一个；它只是按照它们在模式中出现的顺序，对一个又一个字段进行编码。因为解析器没有办法知道一个字段被跳过，所以在Avro中没有可选字段这种东西。相反，如果你想撇开一个值，你可以使用一个联合类型，比如上面的union { null, long }。这被编码为一个字节，告诉解析器要使用哪种可能的联合类型，然后是值本身。通过使用null类型的Union（简单地编码为零字节），你可以让一个字段变得可有可无。

• Union类型很强大，但在改变它们时，你必须小心。如果你想给Union添加一个类型，你首先需要用新的模式更新所有的读者，这样他们就知道该怎么做了。只有当所有的读者都被更新后，写作者才可以开始把这个新的类型放在他们生成的记录中。

• 你可以随心所欲地重新排列记录中的字段。尽管字段是按照它们被声明的顺序进行编码的，但解析器是按照名字来匹配读写器模式中的字段的，这就是为什么在Avro中不需要标签号。

• 因为字段是按名称匹配的，所以改变字段的名称是很棘手的。你需要首先更新数据的所有读者以使用新的字段名，同时保留旧的名称作为别名（因为名称匹配使用来自读者模式的别名）。然后，你可以更新写作者的模式以使用新的字段名。

• 你可以在一条记录中添加一个字段，只要你给它一个默认值（例如，如果字段的类型是与null联合的，则为null）。默认值是必要的，这样当使用新模式的读者解析用旧模式写的记录时（因此缺少字段），它就可以填入默认值来代替。

• 相反，你可以从一条记录中删除一个字段，只要它以前有一个默认值。(这是一个很好的理由，如果可能的话，让你的所有字段都有默认值。）这样，当使用旧模式的读者解析用新模式写的记录时，它就可以返回到默认值。

这就给我们留下了一个问题，就是要知道某条记录是用什么模式写的。最好的解决方案取决于你的数据被使用的环境。

• 在Hadoop中，你通常会有包含数百万条记录的大文件，这些记录都是用同一个模式编码的。 Object container files处理这种情况：他们只是在文件的开头包括一次模式，文件的其余部分就可以用该模式进行解码。

• 在RPC上下文中，在每个请求和响应中发送模式的开销可能太大。但是，如果你的RPC框架使用长寿命的连接，它可以在连接开始时协商一次模式，并在许多请求中分摊开销。

• 如果你在数据库中逐一存储记录，最终可能会出现在不同时间编写的不同模式版本，因此你必须在每条记录上注释其模式版本。如果存储模式本身的开销太大，你可以使用一个 hash的模式，或者一个连续的模式版本号。然后你需要一个 schema registry在这里，你可以为一个给定的版本号查找准确的模式定义。

一种看法是：在Protocol Buffers中，记录中的每个字段都被标记，而在Avro中，整个记录、文件或网络连接都被标记为模式版本。

乍一看，Avro的方法似乎有更大的复杂性，因为你需要付出额外的努力来分配模式。然而，我开始认为Avro的方法也有一些明显的优势。

• 对象容器文件是很好的自我描述：文件中嵌入的作者模式包含了所有的字段名和类型，甚至还有文档字符串（如果模式的作者费心写了一些）。这意味着你可以将这些文件直接加载到交互式工具中，如 Pig等交互式工具中，而且无需任何配置就能正常工作。

• 由于Avro模式是JSON格式，你可以在其中添加你自己的元数据，例如，描述一个字段的应用级语义。当你分发模式时，这些元数据也会自动分发。

• 模式注册表在任何情况下都可能是一件好事，它可以作为 documentation并帮助你找到和重用数据。而且因为没有模式，你根本无法解析Avro数据，所以模式注册表可以保证是最新的。当然，你也可以建立一个protobuf模式注册表，但由于它不是操作所必需的，所以它最终将是在尽力而为的基础上。

◆Thrift

Thrift是一个比Avro或Protocol Buffers更大的项目，因为它不仅仅是一个数据序列化库，也是一个完整的RPC框架。它也有一些不同的文化：Avro和Protobuf标准化了一个单一的二进制编码，而Thrift embraces有各种不同的序列化格式（它称之为 "协议"）。

事实上，Thrift有两种不同的JSON编码，以及不少于三种不同的二进制编码。(然而，其中一种二进制编码，DenseProtocol，是只支持C++的实现的；由于我们对跨语言的序列化感兴趣，我将专注于其他两种编码）。

所有的编码都有相同的模式定义，在Thrift IDL中。

struct Person {
  1: string       userName,
  2: optional i64 favouriteNumber,
  3: list<string> interests
}

BinaryProtocol的编码非常直接，但也相当浪费（它需要59个字节来编码我们的示例记录）。

CompactProtocol编码在语义上是等同的，但它使用可变长度的整数和比特打包，将大小减少到34字节。

正如你所看到的，Thrift的模式演化方法与Protobuf的相同：每个字段在IDL中被手动分配一个标签，标签和字段类型被存储在二进制编码中，这使得解析器可以跳过未知字段。Thrift定义了一个明确的列表类型，而不是Protobuf的重复字段方法，但除此之外，两者非常相似。

就哲学而言，这些库是非常不同的。Thrift倾向于 "一站式服务 "的风格，给你一个完整的RPC框架和许多选择，而Protocol Buffers和Avro似乎更倾向于遵循一种 “do one thing and do it well”风格。

来源：

https://www.toutiao.com/article/7078084133943001631/?log_from=f72a76d35dc64_1648180420342

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