#摘要
序列化和反序列化幾乎是工程師們每天都要面對的事情，但是要精確掌握這兩個概念并不容易：一方面，它們往往作為框架的一部分出現(xiàn)而湮沒在框架之中；另一方面，它們會以其他更容易理解的概念出現(xiàn)，例如加密、持久化。然而，序列化和反序列化的選型卻是系統(tǒng)設計或重構一個重要的環(huán)節(jié)，在分布式、大數(shù)據(jù)量系統(tǒng)設計里面更為顯著。恰當?shù)男蛄谢瘏f(xié)議不僅可以提高系統(tǒng)的通用性、強健性、安全性、優(yōu)化系統(tǒng)性能，而且會讓系統(tǒng)更加易于調試、便于擴展。本文從多個角度去分析和講解“序列化和反序列化”，并對比了當前流行的幾種序列化協(xié)議，期望對讀者做序列化選型有所幫助。

簡介
文章作者服務于美團推薦與個性化組，該組致力于為美團用戶提供每天billion級別的高質量個性化推薦以及排序服務。從Terabyte級別的用戶行為數(shù)據(jù)，到Gigabyte級別的Deal/Poi數(shù)據(jù)；從對實時性要求毫秒以內(nèi)的用戶實時地理位置數(shù)據(jù)，到定期后臺job數(shù)據(jù)，推薦與重排序系統(tǒng)需要多種類型的數(shù)據(jù)服務。推薦與重排序系統(tǒng)客戶包括各種內(nèi)部服務、美團客戶端、美團網(wǎng)站。為了提供高質量的數(shù)據(jù)服務，為了實現(xiàn)與上下游各系統(tǒng)進行良好的對接，序列化和反序列化的選型往往是我們做系統(tǒng)設計的一個重要考慮因素。

本文內(nèi)容按如下方式組織：

第一部分給出了序列化和反序列化的定義，以及其在通訊協(xié)議中所處的位置。
第二部分從使用者的角度探討了序列化協(xié)議的一些特性。
第三部分描述在具體的實施過程中典型的序列化組件，并與數(shù)據(jù)庫組建進行了類比。
第四部分分別講解了目前常見的幾種序列化協(xié)議的特性，應用場景，并對相關組件進行舉例。
最后一部分，基于各種協(xié)議的特性，以及相關benchmark數(shù)據(jù)，給出了作者的技術選型建議。
#一、定義以及相關概念

互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生帶來了機器間通訊的需求，而互聯(lián)通訊的雙方需要采用約定的協(xié)議，序列化和反序列化屬于通訊協(xié)議的一部分。通訊協(xié)議往往采用分層模型，不同模型每層的功能定義以及顆粒度不同，例如：TCP/IP協(xié)議是一個四層協(xié)議，而OSI模型卻是七層協(xié)議模型。在OSI七層協(xié)議模型中展現(xiàn)層（Presentation Layer）的主要功能是把應用層的對象轉換成一段連續(xù)的二進制串，或者反過來，把二進制串轉換成應用層的對象--這兩個功能就是序列化和反序列化。一般而言，TCP/IP協(xié)議的應用層對應與OSI七層協(xié)議模型的應用層，展示層和會話層，所以序列化協(xié)議屬于TCP/IP協(xié)議應用層的一部分。本文對序列化協(xié)議的講解主要基于OSI七層協(xié)議模型。

序列化： 將數(shù)據(jù)結構或對象轉換成二進制串的過程
反序列化：將在序列化過程中所生成的二進制串轉換成數(shù)據(jù)結構或者對象的過程
數(shù)據(jù)結構、對象與二進制串
不同的計算機語言中，數(shù)據(jù)結構，對象以及二進制串的表示方式并不相同。

數(shù)據(jù)結構和對象：對于類似Java這種完全面向對象的語言，工程師所操作的一切都是對象（Object），來自于類的實例化。在Java語言中最接近數(shù)據(jù)結構的概念，就是POJO（Plain Old Java Object）或者Javabean－－那些只有setter/getter方法的類。而在C++這種半面向對象的語言中，數(shù)據(jù)結構和struct對應，對象和class對應。

二進制串：序列化所生成的二進制串指的是存儲在內(nèi)存中的一塊數(shù)據(jù)。C++語言具有內(nèi)存操作符，所以二進制串的概念容易理解，例如，C++語言的字符串可以直接被傳輸層使用，因為其本質上就是以'\0'結尾的存儲在內(nèi)存中的二進制串。在Java語言里面，二進制串的概念容易和String混淆。實際上String 是Java的一等公民，是一種特殊對象（Object）。對于跨語言間的通訊，序列化后的數(shù)據(jù)當然不能是某種語言的特殊數(shù)據(jù)類型。二進制串在Java里面所指的是byte[]，byte是Java的8中原生數(shù)據(jù)類型之一（Primitive data types）。

#二、序列化協(xié)議特性

每種序列化協(xié)議都有優(yōu)點和缺點，它們在設計之初有自己獨特的應用場景。在系統(tǒng)設計的過程中，需要考慮序列化需求的方方面面，綜合對比各種序列化協(xié)議的特性，最終給出一個折衷的方案。

通用性
通用性有兩個層面的意義：
第一、技術層面，序列化協(xié)議是否支持跨平臺、跨語言。如果不支持，在技術層面上的通用性就大大降低了。
第二、流行程度，序列化和反序列化需要多方參與，很少人使用的協(xié)議往往意味著昂貴的學習成本；另一方面，流行度低的協(xié)議，往往缺乏穩(wěn)定而成熟的跨語言、跨平臺的公共包。

強健性/魯棒性
以下兩個方面的原因會導致協(xié)議不夠強健：
第一、成熟度不夠，一個協(xié)議從制定到實施，到最后成熟往往是一個漫長的階段。協(xié)議的強健性依賴于大量而全面的測試，對于致力于提供高質量服務的系統(tǒng)，采用處于測試階段的序列化協(xié)議會帶來很高的風險。
第二、語言/平臺的不公平性。為了支持跨語言、跨平臺的功能，序列化協(xié)議的制定者需要做大量的工作；但是，當所支持的語言或者平臺之間存在難以調和的特性的時候，協(xié)議制定者需要做一個艱難的決定--支持更多人使用的語言/平臺，亦或支持更多的語言/平臺而放棄某個特性。當協(xié)議的制定者決定為某種語言或平臺提供更多支持的時候，對于使用者而言，協(xié)議的強健性就被犧牲了。

可調試性/可讀性
序列化和反序列化的數(shù)據(jù)正確性和業(yè)務正確性的調試往往需要很長的時間，良好的調試機制會大大提高開發(fā)效率。序列化后的二進制串往往不具備人眼可讀性，為了驗證序列化結果的正確性，寫入方不得同時撰寫反序列化程序，或提供一個查詢平臺--這比較費時；另一方面，如果讀取方未能成功實現(xiàn)反序列化，這將給問題查找?guī)砹撕艽蟮奶魬?zhàn)--難以定位是由于自身的反序列化程序的bug所導致還是由于寫入方序列化后的錯誤數(shù)據(jù)所導致。對于跨公司間的調試，由于以下原因，問題會顯得更嚴重：
第一、支持不到位，跨公司調試在問題出現(xiàn)后可能得不到及時的支持，這大大延長了調試周期。
第二、訪問限制，調試階段的查詢平臺未必對外公開，這增加了讀取方的驗證難度。

如果序列化后的數(shù)據(jù)人眼可讀，這將大大提高調試效率， XML和JSON就具有人眼可讀的優(yōu)點。

性能
性能包括兩個方面，時間復雜度和空間復雜度：
第一、空間開銷（Verbosity）， 序列化需要在原有的數(shù)據(jù)上加上描述字段，以為反序列化解析之用。如果序列化過程引入的額外開銷過高，可能會導致過大的網(wǎng)絡，磁盤等各方面的壓力。對于海量分布式存儲系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量往往以TB為單位，巨大的的額外空間開銷意味著高昂的成本。
第二、時間開銷（Complexity），復雜的序列化協(xié)議會導致較長的解析時間，這可能會使得序列化和反序列化階段成為整個系統(tǒng)的瓶頸。

可擴展性/兼容性
移動互聯(lián)時代，業(yè)務系統(tǒng)需求的更新周期變得更快，新的需求不斷涌現(xiàn)，而老的系統(tǒng)還是需要繼續(xù)維護。如果序列化協(xié)議具有良好的可擴展性，支持自動增加新的業(yè)務字段，而不影響老的服務，這將大大提供系統(tǒng)的靈活度。

安全性/訪問限制
在序列化選型的過程中，安全性的考慮往往發(fā)生在跨局域網(wǎng)訪問的場景。當通訊發(fā)生在公司之間或者跨機房的時候，出于安全的考慮，對于跨局域網(wǎng)的訪問往往被限制為基于HTTP/HTTPS的80和443端口。如果使用的序列化協(xié)議沒有兼容而成熟的HTTP傳輸層框架支持，可能會導致以下三種結果之一：
第一、因為訪問限制而降低服務可用性。
第二、被迫重新實現(xiàn)安全協(xié)議而導致實施成本大大提高。
第三、開放更多的防火墻端口和協(xié)議訪問，而犧牲安全性。

#三、序列化和反序列化的組件

典型的序列化和反序列化過程往往需要如下組件：

IDL（Interface description language）文件：參與通訊的各方需要對通訊的內(nèi)容需要做相關的約定（Specifications）。為了建立一個與語言和平臺無關的約定，這個約定需要采用與具體開發(fā)語言、平臺無關的語言來進行描述。這種語言被稱為接口描述語言（IDL），采用IDL撰寫的協(xié)議約定稱之為IDL文件。
IDL Compiler：IDL文件中約定的內(nèi)容為了在各語言和平臺可見，需要有一個編譯器，將IDL文件轉換成各語言對應的動態(tài)庫。
Stub/Skeleton Lib：負責序列化和反序列化的工作代碼。Stub是一段部署在分布式系統(tǒng)客戶端的代碼，一方面接收應用層的參數(shù)，并對其序列化后通過底層協(xié)議棧發(fā)送到服務端，另一方面接收服務端序列化后的結果數(shù)據(jù)，反序列化后交給客戶端應用層；Skeleton部署在服務端，其功能與Stub相反，從傳輸層接收序列化參數(shù)，反序列化后交給服務端應用層，并將應用層的執(zhí)行結果序列化后最終傳送給客戶端Stub。
Client/Server：指的是應用層程序代碼，他們面對的是IDL所生存的特定語言的class或struct。
底層協(xié)議棧和互聯(lián)網(wǎng)：序列化之后的數(shù)據(jù)通過底層的傳輸層、網(wǎng)絡層、鏈路層以及物理層協(xié)議轉換成數(shù)字信號在互聯(lián)網(wǎng)中傳遞。

序列化組件與數(shù)據(jù)庫訪問組件的對比
數(shù)據(jù)庫訪問對于很多工程師來說相對熟悉，所用到的組件也相對容易理解。下表類比了序列化過程中用到的部分組件和數(shù)據(jù)庫訪問組件的對應關系，以便于大家更好的把握序列化相關組件的概念。

#四、幾種常見的序列化和反序列化協(xié)議

互聯(lián)網(wǎng)早期的序列化協(xié)議主要有COM和CORBA。

COM主要用于Windows平臺，并沒有真正實現(xiàn)跨平臺，另外COM的序列化的原理利用了編譯器中虛表，使得其學習成本巨大（想一下這個場景， 工程師需要是簡單的序列化協(xié)議，但卻要先掌握語言編譯器）。由于序列化的數(shù)據(jù)與編譯器緊耦合，擴展屬性非常麻煩。

CORBA是早期比較好的實現(xiàn)了跨平臺，跨語言的序列化協(xié)議。COBRA的主要問題是參與方過多帶來的版本過多，版本之間兼容性較差，以及使用復雜晦澀。這些政治經(jīng)濟，技術實現(xiàn)以及早期設計不成熟的問題，最終導致COBRA的漸漸消亡。J2SE 1.3之后的版本提供了基于CORBA協(xié)議的RMI-IIOP技術，這使得Java開發(fā)者可以采用純粹的Java語言進行CORBA的開發(fā)。

這里主要介紹和對比幾種當下比較流行的序列化協(xié)議，包括XML、JSON、Protobuf、Thrift和Avro。

一個例子
如前所述，序列化和反序列化的出現(xiàn)往往晦澀而隱蔽，與其他概念之間往往相互包容。為了更好了讓大家理解序列化和反序列化的相關概念在每種協(xié)議里面的具體實現(xiàn)，我們將一個例子穿插在各種序列化協(xié)議講解中。在該例子中，我們希望將一個用戶信息在多個系統(tǒng)里面進行傳遞；在應用層，如果采用Java語言，所面對的類對象如下所示：

XML&SOAP
XML是一種常用的序列化和反序列化協(xié)議，具有跨機器，跨語言等優(yōu)點。 XML歷史悠久，其1.0版本早在1998年就形成標準，并被廣泛使用至今。XML的最初產(chǎn)生目標是對互聯(lián)網(wǎng)文檔（Document）進行標記，所以它的設計理念中就包含了對于人和機器都具備可讀性。 但是，當這種標記文檔的設計被用來序列化對象的時候，就顯得冗長而復雜（Verbose and Complex）。 XML本質上是一種描述語言，并且具有自我描述（Self-describing）的屬性，所以XML自身就被用于XML序列化的IDL。 標準的XML描述格式有兩種：DTD（Document Type Definition）和XSD（XML Schema Definition）。作為一種人眼可讀（Human-readable）的描述語言，XML被廣泛使用在配置文件中，例如O/R mapping、 Spring Bean Configuration File 等。

SOAP（Simple Object Access protocol） 是一種被廣泛應用的，基于XML為序列化和反序列化協(xié)議的結構化消息傳遞協(xié)議。SOAP在互聯(lián)網(wǎng)影響如此大，以至于我們給基于SOAP的解決方案一個特定的名稱--Web service。SOAP雖然可以支持多種傳輸層協(xié)議，不過SOAP最常見的使用方式還是XML+HTTP。SOAP協(xié)議的主要接口描述語言（IDL）是WSDL（Web Service Description Language）。SOAP具有安全、可擴展、跨語言、跨平臺并支持多種傳輸層協(xié)議。如果不考慮跨平臺和跨語言的需求，XML的在某些語言里面具有非常簡單易用的序列化使用方法，無需IDL文件和第三方編譯器， 例如Java＋XStream。

自我描述與遞歸
SOAP是一種采用XML進行序列化和反序列化的協(xié)議，它的IDL是WSDL. 而WSDL的描述文件是XSD，而XSD自身是一種XML文件。 這里產(chǎn)生了一種有趣的在數(shù)學上稱之為“遞歸”的問題，這種現(xiàn)象往往發(fā)生在一些具有自我屬性（Self-description）的事物上。

IDL文件舉例
采用WSDL描述上述用戶基本信息的例子如下：

典型應用場景和非應用場景
SOAP協(xié)議具有廣泛的群眾基礎，基于HTTP的傳輸協(xié)議使得其在穿越防火墻時具有良好安全特性，XML所具有的人眼可讀（Human-readable）特性使得其具有出眾的可調試性，互聯(lián)網(wǎng)帶寬的日益劇增也大大彌補了其空間開銷大（Verbose）的缺點。對于在公司之間傳輸數(shù)據(jù)量相對小或者實時性要求相對低（例如秒級別）的服務是一個好的選擇。

由于XML的額外空間開銷大，序列化之后的數(shù)據(jù)量劇增，對于數(shù)據(jù)量巨大序列持久化應用常景，這意味著巨大的內(nèi)存和磁盤開銷，不太適合XML。另外，XML的序列化和反序列化的空間和時間開銷都比較大，對于對性能要求在ms級別的服務，不推薦使用。WSDL雖然具備了描述對象的能力，SOAP的S代表的也是simple，但是SOAP的使用絕對不簡單。對于習慣于面向對象編程的用戶，WSDL文件不直觀。

JSON（Javascript Object Notation）
JSON起源于弱類型語言Javascript， 它的產(chǎn)生來自于一種稱之為"Associative array"的概念，其本質是就是采用"Attribute－value"的方式來描述對象。實際上在Javascript和PHP等弱類型語言中，類的描述方式就是Associative array。JSON的如下優(yōu)點，使得它快速成為最廣泛使用的序列化協(xié)議之一：
1、這種Associative array格式非常符合工程師對對象的理解。
2、它保持了XML的人眼可讀（Human-readable）的優(yōu)點。
3、相對于XML而言，序列化后的數(shù)據(jù)更加簡潔。 來自于的以下鏈接的研究表明：XML所產(chǎn)生序列化之后文件的大小接近JSON的兩倍。http://www.codeproject.com/Articles/604720/JSON-vs-XML-Some-hard-numbers-about-verbosity
4、它具備Javascript的先天性支持，所以被廣泛應用于Web browser的應用常景中，是Ajax的事實標準協(xié)議。
5、與XML相比，其協(xié)議比較簡單，解析速度比較快。
6、松散的Associative array使得其具有良好的可擴展性和兼容性。

IDL悖論
JSON實在是太簡單了，或者說太像各種語言里面的類了，所以采用JSON進行序列化不需要IDL。這實在是太神奇了，存在一種天然的序列化協(xié)議，自身就實現(xiàn)了跨語言和跨平臺。然而事實沒有那么神奇，之所以產(chǎn)生這種假象，來自于兩個原因：
第一、Associative array在弱類型語言里面就是類的概念，在PHP和Javascript里面Associative array就是其class的實際實現(xiàn)方式，所以在這些弱類型語言里面，JSON得到了非常良好的支持。
第二、IDL的目的是撰寫IDL文件，而IDL文件被IDL Compiler編譯后能夠產(chǎn)生一些代碼（Stub/Skeleton），而這些代碼是真正負責相應的序列化和反序列化工作的組件。 但是由于Associative array和一般語言里面的class太像了，他們之間形成了一一對應關系，這就使得我們可以采用一套標準的代碼進行相應的轉化。對于自身支持Associative array的弱類型語言，語言自身就具備操作JSON序列化后的數(shù)據(jù)的能力；對于Java這強類型語言，可以采用反射的方式統(tǒng)一解決，例如Google提供的Gson。

典型應用場景和非應用場景
JSON在很多應用場景中可以替代XML，更簡潔并且解析速度更快。典型應用場景包括：
1、公司之間傳輸數(shù)據(jù)量相對小，實時性要求相對低（例如秒級別）的服務。
2、基于Web browser的Ajax請求。
3、由于JSON具有非常強的前后兼容性，對于接口經(jīng)常發(fā)生變化，并對可調式性要求高的場景，例如Mobile app與服務端的通訊。
4、由于JSON的典型應用場景是JSON＋HTTP，適合跨防火墻訪問。

總的來說，采用JSON進行序列化的額外空間開銷比較大，對于大數(shù)據(jù)量服務或持久化，這意味著巨大的內(nèi)存和磁盤開銷，這種場景不適合。沒有統(tǒng)一可用的IDL降低了對參與方的約束，實際操作中往往只能采用文檔方式來進行約定，這可能會給調試帶來一些不便，延長開發(fā)周期。 由于JSON在一些語言中的序列化和反序列化需要采用反射機制，所以在性能要求為ms級別，不建議使用。

IDL文件舉例
以下是UserInfo序列化之后的一個例子：

Thrift
Thrift是Facebook開源提供的一個高性能，輕量級RPC服務框架，其產(chǎn)生正是為了滿足當前大數(shù)據(jù)量、分布式、跨語言、跨平臺數(shù)據(jù)通訊的需求。 但是，Thrift并不僅僅是序列化協(xié)議，而是一個RPC框架。相對于JSON和XML而言，Thrift在空間開銷和解析性能上有了比較大的提升，對于對性能要求比較高的分布式系統(tǒng)，它是一個優(yōu)秀的RPC解決方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，Thrift框架本身并沒有透出序列化和反序列化接口，這導致其很難和其他傳輸層協(xié)議共同使用（例如HTTP）。

典型應用場景和非應用場景
對于需求為高性能，分布式的RPC服務，Thrift是一個優(yōu)秀的解決方案。它支持眾多語言和豐富的數(shù)據(jù)類型，并對于數(shù)據(jù)字段的增刪具有較強的兼容性。所以非常適用于作為公司內(nèi)部的面向服務構建（SOA）的標準RPC框架。

不過Thrift的文檔相對比較缺乏，目前使用的群眾基礎相對較少。另外由于其Server是基于自身的Socket服務，所以在跨防火墻訪問時，安全是一個顧慮，所以在公司間進行通訊時需要謹慎。 另外Thrift序列化之后的數(shù)據(jù)是Binary數(shù)組，不具有可讀性，調試代碼時相對困難。最后，由于Thrift的序列化和框架緊耦合，無法支持向持久層直接讀寫數(shù)據(jù)，所以不適合做數(shù)據(jù)持久化序列化協(xié)議。

IDL文件舉例

Protobuf
Protobuf具備了優(yōu)秀的序列化協(xié)議的所需的眾多典型特征：
1、標準的IDL和IDL編譯器，這使得其對工程師非常友好。
2、序列化數(shù)據(jù)非常簡潔，緊湊，與XML相比，其序列化之后的數(shù)據(jù)量約為1/3到1/10。
3、解析速度非?？?，比對應的XML快約20-100倍。
4、提供了非常友好的動態(tài)庫，使用非常簡介，反序列化只需要一行代碼。

Protobuf是一個純粹的展示層協(xié)議，可以和各種傳輸層協(xié)議一起使用；Protobuf的文檔也非常完善。 但是由于Protobuf產(chǎn)生于Google，所以目前其僅僅支持Java、C++、Python三種語言。另外Protobuf支持的數(shù)據(jù)類型相對較少，不支持常量類型。由于其設計的理念是純粹的展現(xiàn)層協(xié)議（Presentation Layer），目前并沒有一個專門支持Protobuf的RPC框架。

典型應用場景和非應用場景
Protobuf具有廣泛的用戶基礎，空間開銷小以及高解析性能是其亮點，非常適合于公司內(nèi)部的對性能要求高的RPC調用。由于Protobuf提供了標準的IDL以及對應的編譯器，其IDL文件是參與各方的非常強的業(yè)務約束，另外，Protobuf與傳輸層無關，采用HTTP具有良好的跨防火墻的訪問屬性，所以Protobuf也適用于公司間對性能要求比較高的場景。由于其解析性能高，序列化后數(shù)據(jù)量相對少，非常適合應用層對象的持久化場景。

它的主要問題在于其所支持的語言相對較少，另外由于沒有綁定的標準底層傳輸層協(xié)議，在公司間進行傳輸層協(xié)議的調試工作相對麻煩。

IDL文件舉例

Avro
Avro的產(chǎn)生解決了JSON的冗長和沒有IDL的問題，Avro屬于Apache Hadoop的一個子項目。 Avro提供兩種序列化格式：JSON格式或者Binary格式。Binary格式在空間開銷和解析性能方面可以和Protobuf媲美，JSON格式方便測試階段的調試。 Avro支持的數(shù)據(jù)類型非常豐富，包括C++語言里面的union類型。Avro支持JSON格式的IDL和類似于Thrift和Protobuf的IDL（實驗階段），這兩者之間可以互轉。Schema可以在傳輸數(shù)據(jù)的同時發(fā)送，加上JSON的自我描述屬性，這使得Avro非常適合動態(tài)類型語言。 Avro在做文件持久化的時候，一般會和Schema一起存儲，所以Avro序列化文件自身具有自我描述屬性，所以非常適合于做Hive、Pig和MapReduce的持久化數(shù)據(jù)格式。對于不同版本的Schema，在進行RPC調用的時候，服務端和客戶端可以在握手階段對Schema進行互相確認，大大提高了最終的數(shù)據(jù)解析速度。

典型應用場景和非應用場景
Avro解析性能高并且序列化之后的數(shù)據(jù)非常簡潔，比較適合于高性能的序列化服務。

由于Avro目前非JSON格式的IDL處于實驗階段，而JSON格式的IDL對于習慣于靜態(tài)類型語言的工程師來說不直觀。

IDL文件舉例

所對應的JSON Schema格式如下：

#五、Benchmark以及選型建議

##Benchmark
以下數(shù)據(jù)來自https://code.google.com/p/thrift-protobuf-compare/wiki/Benchmarking

解析性能

序列化之空間開銷

從上圖可得出如下結論：
1、XML序列化（Xstream）無論在性能和簡潔性上比較差。
2、Thrift與Protobuf相比在時空開銷方面都有一定的劣勢。
3、Protobuf和Avro在兩方面表現(xiàn)都非常優(yōu)越。

選型建議
以上描述的五種序列化和反序列化協(xié)議都各自具有相應的特點，適用于不同的場景：
1、對于公司間的系統(tǒng)調用，如果性能要求在100ms以上的服務，基于XML的SOAP協(xié)議是一個值得考慮的方案。
2、基于Web browser的Ajax，以及Mobile app與服務端之間的通訊，JSON協(xié)議是首選。對于性能要求不太高，或者以動態(tài)類型語言為主，或者傳輸數(shù)據(jù)載荷很小的的運用場景，JSON也是非常不錯的選擇。
3、對于調試環(huán)境比較惡劣的場景，采用JSON或XML能夠極大的提高調試效率，降低系統(tǒng)開發(fā)成本。
4、當對性能和簡潔性有極高要求的場景，Protobuf，Thrift，Avro之間具有一定的競爭關系。
5、對于T級別的數(shù)據(jù)的持久化應用場景，Protobuf和Avro是首要選擇。如果持久化后的數(shù)據(jù)存儲在Hadoop子項目里，Avro會是更好的選擇。
6、由于Avro的設計理念偏向于動態(tài)類型語言，對于動態(tài)語言為主的應用場景，Avro是更好的選擇。
7、對于持久層非Hadoop項目，以靜態(tài)類型語言為主的應用場景，Protobuf會更符合靜態(tài)類型語言工程師的開發(fā)習慣。
8、如果需要提供一個完整的RPC解決方案，Thrift是一個好的選擇。
9、如果序列化之后需要支持不同的傳輸層協(xié)議，或者需要跨防火墻訪問的高性能場景，Protobuf可以優(yōu)先考慮。

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