序列化：ProtoBuf 與 JSON 的比較
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介紹
ProtoBuf 是google團隊開發(fā)的用于高效存儲和讀取結構化數據的工具。什么是結構化數據呢，正如字面上表達的，就是帶有一定結構的數據。比如電話簿上有很多記錄數據，每條記錄包含姓名、ID、郵件、電話等，這種結構重復出現。
同類
XML、JSON 也可以用來存儲此類結構化數據，但是使用ProtoBuf表示的數據能更加高效，并且將數據壓縮得更小。
原理
ProtoBuf 是通過ProtoBuf編譯器將與編程語言無關的特有的 .proto 后綴的數據結構文件編譯成各個編程語言(Java,C/C++,Python)專用的類文件,然后通過Google提供的各個編程語言的支持庫lib即可調用API。(關于proto結構體怎么編寫，可自行查閱文檔)
ProtoBuf編譯器安裝
Mac :?
brew install protobuf
舉個例子
1. 先創(chuàng)建一個proto文件
message.proto
syntax?=?"proto3";
?
message?Person?{
????int32?id?=?1;
????string?name?=?2;
????
????repeated?Phone?phone?=?4;
????
????enum?PhoneType?{
????????MOBILE?=?0;
????????HOME?=?1;
????????WORK?=?2;
????}
?
????message?Phone?{
????????string?number?=?1;
????????PhoneType?type?=?2;
????}
}
2. 創(chuàng)建一個Java項目
并且將proto文件放置 src/main/proto 文件夾下
3. 編譯proto文件至Java版本
用命令行 cd 到 src/main 目錄下
終端執(zhí)行命令 : protoc --java_out=./java ./proto/*.proto
會發(fā)現，在你的src/main/java 里已經生成里對應的Java類
4. 依賴Java版本的ProtoBuf支持庫
這里只舉一個用Gradle使用依賴的栗子
implementation?'com.google.protobuf:protobuf-java:3.9.1'
5. 將Java對象轉為ProtoBuf數據
Message.Person.Phone.Builder?phoneBuilder?=?Message.Person.Phone.newBuilder();
Message.Person.Phone?phone1?=?phoneBuilder
????????.setNumber("100860")
????????.setType(Message.Person.PhoneType.HOME)
????????.build();
Message.Person.Phone?phone2?=?phoneBuilder
????????.setNumber("100100")
????????.setType(Message.Person.PhoneType.MOBILE)
????????.build();
Message.Person.Builder?personBuilder?=?Message.Person.newBuilder();
personBuilder.setId(1994);
personBuilder.setName("XIAOLEI");
personBuilder.addPhone(phone1);
personBuilder.addPhone(phone2);
Message.Person?person?=?personBuilder.build();
long?old?=?System.currentTimeMillis();
byte[]?buff?=?person.toByteArray();
System.out.println("ProtoBuf?編碼耗時："?+?(System.currentTimeMillis()?-?old));
System.out.println(Arrays.toString(buff));
System.out.println("ProtoBuf?數據長度:"?+?buff.length);
6. 將ProtoBuf數據，轉換回Java對象
System.out.println("-開始解碼-");
old?=?System.currentTimeMillis();
Message.Person?personOut?=?Message.Person.parseFrom(buff);
System.out.println("ProtoBuf?解碼耗時："?+?(System.currentTimeMillis()?-?old));
System.out.printf("Id:%d,?Name:%s\n",?personOut.getId(),?personOut.getName());
List?phoneList?=?personOut.getPhoneList();
for?(Message.Person.Phone?phone?:?phoneList)
{
????System.out.printf("手機號:%s?(%s)\n",?phone.getNumber(),?phone.getType());
}
比較
為了能體現ProtoBuf的優(yōu)勢，我寫了同樣結構體的Java類，并且將Java對象轉換成JSON數據，來與ProtoBuf進行比較。JSON編譯庫使用Google提供的GSON庫，JSON的部分代碼就不貼出來了，直接展示結果
比較結果結果
運行 1 次
【?JSON?開始編碼?】
JSON?編碼1次，耗時：22ms
JSON?數據長度:106
-開始解碼-
JSON?解碼1次，耗時：1ms
【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf?編碼1次,耗時：32ms
ProtoBuf?數據長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf?解碼1次,耗時：3ms
運行 10 次
【?JSON?開始編碼?】
JSON?編碼10次，耗時：22ms
JSON?數據長度:106
-開始解碼-
JSON?解碼10次，耗時：4ms
【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf?編碼10次,耗時：29ms
ProtoBuf?數據長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf?解碼10次,耗時：3ms
運行 100 次
【?JSON?開始編碼?】
JSON?編碼100次，耗時：32ms
JSON?數據長度:106
-開始解碼-
JSON?解碼100次，耗時：8ms
【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf?編碼100次,耗時：31ms
ProtoBuf?數據長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf?解碼100次,耗時：4ms
運行 1000 次
【?JSON?開始編碼?】
JSON?編碼1000次，耗時：39ms
JSON?數據長度:106
-開始解碼-
JSON?解碼1000次，耗時：21ms
【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf?編碼1000次,耗時：37ms
ProtoBuf?數據長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf?解碼1000次,耗時：8ms
運行 1萬 次
【?JSON?開始編碼?】
JSON?編碼10000次，耗時：126ms
JSON?數據長度:106
-開始解碼-
JSON?解碼10000次，耗時：93ms
【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf?編碼10000次,耗時：49ms
ProtoBuf?數據長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf?解碼10000次,耗時：23ms
運行 10萬 次
【?JSON?開始編碼?】
JSON?編碼100000次，耗時：248ms
JSON?數據長度:106
-開始解碼-
JSON?解碼100000次，耗時：180ms
【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf?編碼100000次,耗時：51ms
ProtoBuf?數據長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf?解碼100000次,耗時：58ms
總結
編解碼性能
上述栗子只是簡單的采樣，實際上據我的實驗發(fā)現
次數在1千以下，ProtoBuf 的編碼與解碼性能，都與JSON不相上下，甚至還有比JSON差的趨勢。
次數在2千以上，ProtoBuf的編碼解碼性能，都比JSON高出很多。
次數在10萬以上，ProtoBuf的編解碼性能就很明顯了，遠遠高出JSON的性能。
內存占用
ProtoBuf的內存34，而JSON到達106 ，ProtoBuf的內存占用只有JSON的1/3.
結尾
其實這次實驗有很多可待優(yōu)化的地方，就算是這種粗略的測試，也能看出來ProtoBuf的優(yōu)勢。
兼容
新增字段
在proto文件中新增 nickname 字段
生成Java文件
用老proto字節(jié)數組數據，轉換成對象
Id:1994,?Name:XIAOLEI
手機號:100860?(HOME)
手機號:100100?(MOBILE)
getNickname=
結果，是可以轉換成功。
刪除字段
在proto文件中刪除 name 字段
生成Java文件
用老proto字節(jié)數組數據，轉換成對象
Id:1994,?Name:null
手機號:100860?(HOME)
手機號:100100?(MOBILE)
結果，是可以轉換成功。