比protobuf更快(rpc框架:thrift 和protobuf有什么区别)

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rpc框架:thrift 和protobuf有什么区别
都是数据交换 , 整合多种语言 ,应用的解决方案。
性能都差不多.
相比较而言 , thrift 稍微强些. 支持的数据格式也多些.
支持的开发语言也比protobuf多些 .
目前只用过thrift. protobuf 倒没有尝试...都差不多.
thrift和google protobuffer各有什么优劣
Google就是Google,就算是推白菜出来,也一样能让人侧目。其实protocol buffers也不是什么新鲜的概念,且不说传统的ASN.1, ICE这些有点类似的东西,facebook一年前就推出了thrift,应该说定位是非常的接近的。也有谣传说是先有了protocol buffers在google内部流行,然后google的人跳槽到facebook,就出了thrift这个东西……呵呵,停止八卦,言归正传。 观察法看到的优缺点 Thrift: 支持的语言更广泛一些c++, java, python,ruby, csharp, haskell, ocmal, erlang, cocoa, php, squeak(真够变态的) protobuf 目前还是只支持c++, java, python, 其他语言有待开发. Thrift提供的功能更丰富一些: Thrift提供了简单的RPC构架(其实不简单了, block, nonblock的都有了…..) protobuf好像一心一意做好自己的事情,只提供了序列化和反序列化的功能。 Thrift支持多种协议格式. Thrift的代码实现,有专门的TProtocol和TTransport抽象,相互配合,可以实现多种协议,方便集成各种传输方式。至少目前Thrift就能使用json作为序列化协议。 protobuf好像只安心一种协议,并下决心把这个格式做好。输入输出也是标准的stream. 认真的说也不完全这样,protobuf为了调试方便,也提供了Text_Fromat功能,这个也算一个nonbinary格式支持,这样看来完全新协议还是有可能的。 Thrift还提供了不少语言的C module(性能啊,都是性能啊) protobuf全部pure language实现, 反正现在已经都5到10倍速度了,不在乎了….. thrift目前不支持Windows平台,至少c++语言的runtime library和generated code是不不能在windows平台上使用的。(这真有点让人难以接受啊,现代科技这么发达,还有怪兽boost,支持windows有这么难吗?) protobuf没有这个问题,提供了visual studio的项目文件,可以很顺利的在windows平台下编译。(题外话: 如果不知道googletest怎么在windows平台上使用,可以参考protobuf的测试用例)。 The Thrift C++ runtime library does not currently work on Windows. This means that you’ll be able to compile ThriftIDL files to C++/Java/Python/etc., but you won’t be able to compile and run the generated C++ code under Windows. thrift wiki protobuf侧重点是语言表达,同时在存储效率上也下了不少功夫。用protobuf来直接读写数据结构相当的方便。 thrift侧重点是构建夸语言的可伸缩的服务,特点就是支持的语言多,同时提供了完整的rpc service framework,可以很方便的直接构建服务,不需要做太多其他的工作。 数据类型相对固定的情况下,不论是thrift还是protobuf都会比直接处理xml要方便很多。不管是dom还是类sax,总没有直接出数据结构访问来的方便啊
ProtoBuf简介
ProtoBuf是一种无关语言,无关平台的序列化结构数据的方法,可用于通信协议、数据存储等
XML:数据较为冗余,需要成对的闭合标签
JSON:使用键值对方式,压缩了一定的数据空间并且具有可读性
ProtoBuf:适合高性能,对响应速度有要求的数据传输场景,ProtoBuf是二进制数据格式,需要解码和编码,数据本身不具有可读性,只能反序列化后才能读到真正的数据。序列化后的数据相比json和xml很小,适合网络传输;序列化和反序列化比json的处理速度更快。
XML、JSON 更注重数据结构化.
ProtoBuf更注重数据序列化,关注效率、空间、速度
数据类型分为两大类:
复合数据类型:枚举和message类型
标准数据类型:整型,浮点,字符串
规则的修饰符:
required 字段必须出现1次
optional 字段可出现0次或1次
repeated 字段可出现多次(包括0)
标准数据类型:
proto与python类型对应
例如:

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