rpc框架之 avro 学习 2 - 高效的序列化

同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。借用Apache Avro 与 Thrift 比较 一文中的几张图来说明一下，avro在序列化方面的改进：

1、无需强制生成目标语言代码

avro提供了二种使用方式，一种称之为Sepcific方式，这跟thrift基本一致，都是写定义IDL文件，然后用编译器(或插件)生成目标class，另一种方式是Generic，这种方式下，不用生成目标代码，而是采用动态加载定义文件的方式，将 FieldName - FieldValue，以Map<K,V>的方式存储。

 

2、scheme/tag信息不重复写入二进制数据，存储及传输更高效

上图是thrift的存储格式，每块数据前都有一个tag用于标识数据域的类型及编号（这部分tag信息可以理解为数据域的meta信息），如果传输一个List集合，集合中的每条记录，这部分meta信息实际是重复存储的，多少有些浪费。

这是avro的改进，avro抛弃了对Filed编号的做法，而是直接在class的头部，把所有schema元数据信息包含在内（见下面的java代码），这样，client与server二端其实都已经知道数据的schema(架构模式)信息，仅仅在client与server通讯初始化，首次传输即可，以后无需再传递这部分信息，提升了网络传输效率。类似刚才的List集合这种情况，这部分信息也需要重复存储到2进制数据中，反序列化时，也不需再关注schema的信息，存储空间更小。

package yjmyzz.avro.study.dto;

@SuppressWarnings("all")
@org.apache.avro.specific.AvroGenerated
public class QueryParameter extends org.apache.avro.specific.SpecificRecordBase implements org.apache.avro.specific.SpecificRecord {
    public static final org.apache.avro.Schema SCHEMA$ = new org.apache.avro.Schema.Parser().parse("{\"type\":\"record\",\"name\":\"QueryParameter\",\"namespace\":\"yjmyzz.avro.study.dto\",\"fields\":[{\"name\":\"ageStart\",\"type\":\"int\"},{\"name\":\"ageEnd\",\"type\":\"int\"}]}");

    public static org.apache.avro.Schema getClassSchema() {
        return SCHEMA$;
    }
  
    //...
}

这是avro生成的java代码，从源代码可以印证Schema确实已经包含在java代码内。

关于avro的序列化，可以用下面的代码测试一下：

package yjmyzz.avro.test;

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumWriter;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.*;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumReader;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import yjmyzz.avro.study.dto.QueryParameter;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;

public class SerializeTest {

    @Test
    public void test() throws IOException {

        QueryParameter queryParameter = getQueryParameter();

        //****** 1 Specific 方式-序列化*******//

        ByteArrayOutputStream out1 = new ByteArrayOutputStream();
        DatumWriter<QueryParameter> writer1 = new SpecificDatumWriter<QueryParameter>(QueryParameter.class);
        BinaryEncoder encoder1 = EncoderFactory.get().binaryEncoder(out1, null);
        writer1.write(queryParameter, encoder1);
        encoder1.flush();
        out1.close();
        byte[] byte1 = out1.toByteArray();
        System.out.println("Avro Specific二进制序列后的byte数组长度：" + byte1.length);

        //反序列化
        DatumReader<QueryParameter> reader1 = new SpecificDatumReader<QueryParameter>(QueryParameter.class);
        Decoder decoder1 = DecoderFactory.get().binaryDecoder(out1.toByteArray(), null);
        QueryParameter result1 = reader1.read(null, decoder1);
        Assert.assertEquals(queryParameter.getAgeStart(), result1.getAgeStart());
        Assert.assertEquals(queryParameter.getAgeEnd(), result1.getAgeEnd());

        //**我是万恶的分割线***//

        //****** 2 Genericy 方式-序列化*******//
        Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
        //Schema schema = parser.parse(new File("/Users/jimmy/Work/Code/avro/avro-contract/src/main/avro/QueryParameter.avsc"));
        Schema schema = parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/QueryParameter.avsc"));

        //根据schema创建一个record示例(跟反射的思想有点类似)
        GenericRecord datum = new GenericData.Record(schema);
        datum.put("ageStart", 1);
        datum.put("ageEnd", 5);

        //序列化
        ByteArrayOutputStream out2 = new ByteArrayOutputStream();
        DatumWriter<GenericRecord> writer2 = new GenericDatumWriter<GenericRecord>(schema);
        Encoder encoder2 = EncoderFactory.get().binaryEncoder(out2, null);
        writer2.write(datum, encoder2);
        encoder2.flush();
        out2.close();
        byte[] byte2 = out2.toByteArray();
        System.out.println("Avro Generic二进制序列后的byte数组长度：" + byte2.length);

        //反序列化
        DatumReader<GenericRecord> reader2 = new GenericDatumReader<GenericRecord>(schema);
        Decoder decoder2 = DecoderFactory.get().binaryDecoder(out2.toByteArray(), null);
        GenericRecord result2 = reader2.read(null, decoder2);
        Assert.assertEquals(datum.get("ageStart"), result2.get("ageStart"));
        Assert.assertEquals(datum.get("ageEnd"), result2.get("ageEnd"));
    }

    private QueryParameter getQueryParameter() {
        QueryParameter query = new QueryParameter();
        query.setAgeStart(1);
        query.setAgeEnd(5);
        return query;
    }
}

Avro Specific二进制序列后的byte数组长度：2
Avro Generic二进制序列后的byte数组长度：2

与前一篇thrift中的序列化结果相比，存储占用的空间比thrift的TCompactProtocol还要小，确实在序列化方面avro做得更好。

但是，凡事总有二面性，虽然avro在序列化方面做了不少改进，但是其RPC的实现并没有做出太多的创新，默认提供的HttpServer、NettyServer都是直接用的其它开源产品实现，不象Thrift自己提供了全新的实现，所以在RPC的性能方面，avro仍有很多可以优化的空间，默认情况下，从我自己测试的情况下，avro是不敌thrift的。但具体能优化到什么程度，就看使用的人在网络通讯、网络协议方面的功底了，有朋友说avro使用c#语言开发Server与Client端，对源代码优化后，可达到每秒20~30万的处理数。