Java 직렬화 대안 : Kryo, Protobuf 및 Avro 비교

Java Serialization Alternatives : Kryo, Protobuf 및 Avro 비교

이 기사는 3 가지 인기있는 Java Serialization 라이브러리를 비교합니다 : Kryo, Protobuf 및 Avro는 성능, 대규모 데이터 처리에 대한 적합성, 및 스키마 진화 기능에 중점을 둡니다. Java 직렬화

직렬화 및 사막화의 성능은 라이브러리를 선택할 때 중요한 요소입니다. 일반적으로 Protobuf는 최고의 성능을 제공하고 Avro 및 Kryo를 제공합니다. 이는 몇 가지 요인 때문입니다.

protobuf :

protobuf는 이진 형식과 최적화 된 코드 생성을 사용합니다. 스키마 정의는 효율적인 인코딩 및 디코딩을 허용합니다. 생성 된 코드는 데이터 구조에 직접 매핑되어 오버 헤드를 최소화합니다. 이로 인해 직렬화 된 데이터 크기가 작고 처리 속도가 빠릅니다.

avro :

Kryo :
• kryo는보다 일반적인 직렬화 라이브러리이며 성능은 예측하기 어려울 수 있습니다. 유연성을 제공하지만 Protobuf 또는 Avro와 동일한 수준의 최적화로부터 이점을 얻지 못합니다. 성능은 직렬화되는 객체의 복잡성과 구성 설정에 영향을받을 수 있습니다. 또한 Kryo는 반사에 의존하며 코드 생성 솔루션과 비교하여 오버 헤드를 소개 할 수 있습니다. 맞춤형 직렬화제로 최적화 할 수는 있지만 일반적으로 원시 속도로 Protobuf 및 Avro 뒤에 뒤떨어집니다. 어떤 직렬화 라이브러리 (Kryo, protobuf 또는 avro)가 Java에서 대규모 규모의 데이터 처리에 가장 적합한 지에 따라 대규모 데이터 처리에 대한 대규모 요구 사항에 의존하고 있으며, 일반적으로 Protobuf 및 Frotobuf는 선호합니다. Kryo.
  • protobuf : 우수한 성능으로 인해 실시간 데이터 스트리밍 또는 분산 시스템과 같은 높은 처리량 및 낮은 대기 시간 요구 사항이있는 시나리오에 이상적입니다. 직렬화 된 데이터 크기가 작을수록 네트워크 대역폭 소비 및 스토리지 요구를 줄입니다. AVRO : AVRO의 스키마 진화 기능은 데이터 구조가 시간이 지남에 따라 변할 수있는 대규모 환경에서 중요한 이점입니다. 호환성을 깨뜨리지 않고 스키마 진화를 처리하는 능력은 개발 및 배포 동안 시스템 안정성을 유지하는 데 중요합니다. 성능은 Protobuf보다 약간 낮지 만 Kryo보다 훨씬 빠르고 많은 대규모 응용 프로그램에 대해 충분합니다.
  kryo :
  • Kryo는 대규모 프로젝트에 사용될 수 있지만 성능 제한과 강력한 스키마 진화 기능은 시나리오프 또는 avro가 고도로 처리하는 데 적합하지 않습니다. 유연성과 사용 편의성이 원시 성능보다 우선 순위가 우선 순위가 떨어지는 덜 까다로운 응용 프로그램에 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 변화하는 데이터 구조를 다룰 때 Kryo, Protobuf 및 Avro의 스키마 진화 기능은 어떻게 데이터 구조에서 데이터 구조에서 데이터 구조가 결정될 수 있는가? 세 가지 라이브러리는 이것을 다르게 처리합니다.
  • avro : protobuf : protobuf는 스키마 진화를 지원하지만 AVRO보다 더 제한적입니다. 새 필드를 추가하는 것은 일반적으로 안전하지만 기존 필드를 제거하거나 변경하면 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 스키마 변경을 효과적으로 관리하기 위해서는 신중한 계획과 버전화가 필요합니다.
  kryo :
  Kryo의 스키마 진화 기능은 세 가지 중에서 가장 강력합니다. 버전 작성에 크게 의존하며 수업 변경을 신중하게 관리해야합니다. 필드를 추가, 제거 또는 수정하면 호환성이 쉽게 파괴되어 스키마 변경이 빈번한 시나리오에 적합하지 않습니다. Kryo를 사용한 효과적인 스키마 진화는 상당한 맞춤형 개발과 엄격한 테스트가 필요합니다.

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