Avro和Protobuf：数据模式的困境 Avro和Protobuf：数据模式的困境

欢迎来到没有适当模式管理的分布式系统世界。

分布式系统就像一场复杂的舞蹈表演——每个人都需要同步。
数据格式会随着时间演变，但系统的所有部分并不会同时演变。
不兼容的更改可能导致系统范围的故障、数据丢失，甚至更糟糕的是——静默的数据损坏。

这时，Avro 和 Protobuf 登场了——它们是模式管理的动态二人组。这些工具帮助我们在混乱中保持秩序，确保即使数据结构发生变化，我们的服务也能有效沟通。

Avro vs. Protobuf：对决

在深入探讨之前，让我们先了解一下我们的竞争者：

Avro：灵活的新秀

Avro 就像街区里那个酷炫的新孩子。它动态、灵活，并且与其他人相处融洽。以下是你需要了解的内容：

模式是数据的一部分（嵌入模式）或可以单独存储。
使用 JSON 进行模式定义，使其易于阅读。
支持模式演变而无需重新编译。

以下是 Avro 模式的示例：

{
  "type": "record",
  "name": "User",
  "fields": [
    {"name": "username", "type": "string"},
    {"name": "age", "type": ["int", "null"]},
    {"name": "email", "type": "string"}
  ]
}

Protobuf：高效的老将

Protobuf，全称为 Protocol Buffers，是经验丰富的老手。它已经历过多次优化，知道如何提高效率。关键点：

使用二进制格式进行数据序列化。
需要从 .proto 文件生成代码。
提供强类型和向后兼容性。

Protobuf 模式（.proto 文件）如下所示：

syntax = "proto3";

message User {
  string username = 1;
  int32 age = 2;
  string email = 3;
}

模式演变：好的、坏的和丑的

现在我们已经了解了竞争者，让我们来谈谈真正的挑战：模式演变。我们如何在不破坏一切的情况下更改数据结构？

好的：向后和向前兼容性

Avro 和 Protobuf 都支持向后和向前兼容性，但它们的方法不同：

Avro 的方法

向后兼容性：新模式可以读取旧数据。
向前兼容性：旧模式可以读取新数据。
使用默认值和联合类型来处理缺失或额外的字段。

在 Avro 中添加新字段的示例：

{
  "type": "record",
  "name": "User",
  "fields": [
    {"name": "username", "type": "string"},
    {"name": "age", "type": ["int", "null"]},
    {"name": "email", "type": "string"},
    {"name": "phone", "type": ["string", "null"], "default": null}
  ]
}

Protobuf 的方法

使用字段编号来标识字段，便于添加新字段。
支持可选字段和默认值。
严格的字段类型更改规则以保持兼容性。

在 Protobuf 中添加新字段：

syntax = "proto3";

message User {
  string username = 1;
  int32 age = 2;
  string email = 3;
  optional string phone = 4;
}

坏的：破坏性更改

尽管我们尽力而为，有时我们需要进行破坏性更改。以下是需要注意的事项：

删除必需字段
不兼容地更改字段类型（例如，从字符串到整数）
重命名字段（特别是在 Protobuf 中，字段名称仅用于可读性）

专业提示：当你必须进行破坏性更改时，考虑创建新版本的模式，并在过渡期间同时运行两个版本。

丑的：模式注册表来救场

在分布式系统中管理模式可能会变得混乱。这时，模式注册表登场了——一个用于管理和验证模式的集中式存储库。它就像你的数据的保镖，确保只有兼容的更改才能通过。

对于 Avro，Confluent 的模式注册表是一个流行的选择。它与 Kafka 集成良好，并提供：

集中式模式存储
兼容性检查
版本管理

以下是如何将模式注册表与 Kafka 和 Avro 一起使用的快速示例：


Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer");
props.put("value.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer");
props.put("schema.registry.url", "http://localhost:8081");

Producer producer = new KafkaProducer<>(props);

// 创建一个 Avro 记录
Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
Schema schema = parser.parse(new File("user.avsc"));
GenericRecord avroRecord = new GenericData.Record(schema);
avroRecord.put("username", "johndoe");
avroRecord.put("age", 30);
avroRecord.put("email", "[email protected]");

ProducerRecord record = new ProducerRecord<>("users", "key", avroRecord);
producer.send(record);

对于 Protobuf，虽然没有官方的模式注册表，但像 Buf 这样的工具可以帮助管理 .proto 文件并检查破坏性更改。

性能对决：Avro vs. Protobuf

现在，让我们谈谈性能。在分布式系统的世界中，每毫秒都很重要。那么，Avro 和 Protobuf 的表现如何呢？

序列化速度

Protobuf 通常在这里领先。其二进制格式和代码生成导致更快的序列化和反序列化时间。Avro 虽然不差，但由于其动态特性，存在一些开销。

数据大小

两种格式都比 JSON 或 XML 更紧凑，但 Protobuf 通常产生稍小的输出。然而，Avro 的压缩能力有时可以在处理大型数据集时占据优势。

模式演变

在模式演变方面，Avro 表现出色。其无需重新编译即可处理模式更改的能力使其在快速变化的环境中更具灵活性。

以下是一个快速比较：

特性	Avro	Protobuf
序列化速度	良好	优秀
数据大小	非常好	优秀
模式演变	优秀	良好
语言支持	良好	优秀

实际应用案例

理论很好，但让我们看看这些工具在现实世界中的表现：

Avro 的应用

大数据处理：Avro 是 Hadoop 生态系统中的一等公民。
事件流处理：Kafka + Avro 是处理不断变化的事件模式的绝佳组合。
数据仓储：Avro 的模式演变使其非常适合长期数据存储。

Protobuf 的应用场景

微服务通信：使用 Protobuf 的 gRPC 非常适合服务间通信。
移动应用：Protobuf 的小负载大小非常适合移动数据传输。
高性能系统：当每个字节和毫秒都很重要时，Protobuf 表现出色。

模式管理的实用技巧

在结束之前，这里有一些经过实战考验的管理模式的技巧：

为你的模式版本化：使用语义版本控制你的模式。它有助于跟踪更改和管理兼容性。
自动化兼容性检查：将模式兼容性检查集成到你的 CI/CD 流水线中。
记录更改：为你的模式保留变更日志。你的未来自我（和团队成员）会感谢你。
计划过渡：在进行重大更改时，计划一个过渡期，在此期间多个版本共存。
明智地使用默认值：默认值可以在向后兼容性方面成为救星。
在删除字段之前三思：一旦字段投入生产，删除它之前要非常谨慎。

结论

那么，Avro 还是 Protobuf？答案，正如技术中常见的那样，是“视情况而定”。以下是一个快速决策指南：

选择 Avro 如果：
- 你需要灵活的模式演变而无需重新编译。
- 你在 Hadoop 生态系统中工作。
- 你重视人类可读的模式。
选择 Protobuf 如果：
- 性能是你的首要任务。
- 你正在构建多语言微服务架构。
- 你需要强类型和 IDE 支持。

记住，目标是让你的分布式系统在演变时保持顺畅运行。无论你选择 Avro、Protobuf 还是其他解决方案，关键是要有一个可靠的数据模式管理策略。

总结

在分布式系统中管理模式就像指挥一场交响乐——需要仔细的协调和计划。Avro 和 Protobuf 是你模式管理工具箱中的强大工具，各自有其优势和理想的使用场景。

当你开始你的模式管理之旅时，请记住：最好的工具是适合你特定需求的工具。进行实验、基准测试，最重要的是，为变化做好计划。你的未来自我，在凌晨 3 点处理生产问题时，会感谢你的远见。

现在去吧，愿你的模式永远兼容！

“在分布式系统中，变化是唯一不变的。接受它，为它做好计划，让你的模式优雅地演变。”

附言：别忘了在评论中分享你的模式战争故事。我们都在这个分布式的混乱中一起奋斗！