小编点评

在大型互联网公司中，由于涉及多种开发语言和系统，数据交换和存储成为一个关键问题。为了实现跨平台、跨语言的数据交换并降低存储成本，微软推出了Bond格式。本文将介绍Bond格式的特点、应用场景以及与其他序列化方式的对比。 一、Bond格式简介 Bond是一种高效且易于扩展的数据结构，可以在不同的平台和语言之间进行无缝通信。它采用二进制序列化方式，去除了元数据的影响，使得数据存储更加紧凑。Bond支持基本数据类型、列表、字典、枚举、可选字段、必须字段、可空字段和 nullable 等特性，可以满足各种数据交换和存储需求。 二、应用场景 在大型互联网公司中，存在大量的不同开发语言和系统的团队。为了实现跨平台、跨语言的数据交换，可以使用Bond格式。此外，对于海量数据的存储和查询，Bond也可以降低存储成本和提高查询效率。 三、与其他序列化方式的对比 在序列化方面，相较于Java中的Gson、Python的json等序列化方式，Bond在序列化速度和存储空间方面具有明显优势。例如，在上述实验中，使用Bond序列化的速度比Gson序列化快4到5倍，序列化后的大小也只有json的1/5。 四、结论 总之，Bond格式作为一种高效、易用的数据结构，可以满足大型互联网公司对数据交换和存储的需求。通过使用Bond格式，可以降低存储成本、提高查询效率，并减少网络传输和计算成本。在未来，随着大数据和云计算技术的发展，Bond格式将在更多领域得到广泛应用。

正文

设想我们在一家很大的互联网公司做IT方面的规划、开发和维护，有以下这样的应用场景：

• 公司里有若干个不同的开发团队，开发语言有Java、.net、Python、C++....十来种，还有很多外包团队对项目进行开发，大中小系统已经多的数不过来；并且各个团队、系统间都需要进行海量数据的交换（比如搜索引擎实时的数据，GPS物联网实时数据，电站的实时监控数据等），如何定义一种数据格式，使得各种平台和语言都能够兼容，交换的成本最低？
• 如此多的结构化、非结构化数据都需要进行存储，有几百个哈杜集群、数十万台、百万台服务器，数据存储在Hbase、RocksDb或者其他自己开发的数据库结构中，对查询的实时性很高（内存表个位数毫秒、SSD十几毫秒等）。如何用一种较为统一的格式存放这些数据？

相信在大公司或者在大公司做过外包的童鞋，都接触过这样一种数据对象，那就是Bond格式，目前Bond由M$维护，官方网站：https://github.com/microsoft/bond/，上面提供了各种语言的示例、编译工具等。
一个基本的Bond文件如下所示：

namespace School

struct Student
{
    0: string Name;
    1: uint8 Age;
    2: bool IsBoy;
    3: optional vector<string> Interests;
}

这里定义了一个学校的命名空间，里面有个学生类，学生类里面有四个字段，依次是姓名、年龄、是否为男孩、兴趣爱好的列表(可选)。

很容易看出Bond结构实际是与平台和语言无关的，它是一个DSL，在不同的平台上，利用Bond编译工具gbc，可以把Bond文件编译成不同的类，然后就可以赋值、存储和传输了，编译好的Bond原生支持RPC调用。

Bond支持的数据类型有：

• 基本类型：int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64, float, double, bool, string, blob等，需要注意java平台没有uint类型，会编译成带有符号的同类型，数据会丢失精度（正数变成负数）；
• 列表 vector、字典 map
• 枚举 enum
• 默认值
• 可选字段 optional，必须字段 required
• 可空字段 nullable
• 支持类的继承
• 支持字段的修饰 Attribute，这对前端验证和数据库存储比较有用，能定义字段长度、范围、列族等

这些类型能很好的满足数据交换和存储的需要；除此以外，Bond是一种非常高效的数据存储格式，它的二进制序列化最大程度去除了元数据的影响，极其紧凑，我们来看一个示例：

ListingItem是一个Bond类型，它的结构定义如下：

struct ListingItem
{
    1: required uint64 xxxxxxxxx; 
    2: required uint8 xxxxxxxxx; 
    3: optional uint16 score;
    4: optional vector<xxxx> xxxxxxxxxxx;
    5: optional map<xxxxxx, uint16> xxxxxxxxx; 
    6: optional xxxxxx xxxxxxxxxxx = Exxxxx;
    7: optional bool IsDeleted;
    8: optional vector<xxxxxxxx> xxxxxxxxList = nothing;
}

由于牵涉到生产环境的真实数据，所以一些字段和引用使用xxxxx来代替了，这个类的大小中等，有各种字段，还有对其它类的引用和集合等等。

我们用随机化的方式生成一百万个类，类里面的字段和引用都不一样，数值都是随机生成的，然后用Bond序列化和Java中带的Gson序列化方式进行序列化后的二进制长度比较，渣代码如下：

    @Test
    public void ListingItemTest() throws IOException {
        int cycleLength = 1000000;
        Random random = new Random();
        // Create 1000000 listing item
        List<ListingItem> items = new ArrayList<>();
        for(int i = 0; i < cycleLength; i ++){
            ListingItem item = new ListingItem();
            // ... 
            //赋值省略，利用random.nextLong() nextInt()等给字段赋值
            // ...
            items.add(item);
        }

        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        int length = 0;
        stopWatch.start();
        //Serialization Bond Object for 1000000 times
        for(int i = 0; i < cycleLength; i ++){
            byte[] bytes = BondSerializationUtils.serializeBondToBytes(items.get(i), ProtocolType.MARSHALED_PROTOCOL);
            length += bytes.length;
        }
        stopWatch.stop();
        System.out.println(String.format("Bond Serialization %d objects cost %d ms, avg length in bytes is %d", cycleLength, stopWatch.getTime(), length / cycleLength));

        //Serialization as Json Object
        length = 0;
        stopWatch.reset();
        stopWatch.start();
        for(int i = 0; i < cycleLength; i ++){
            String json = gson.toJson(items.get(i));
            length += json.length();
        }
        stopWatch.stop();
        System.out.println(String.format("Json Serialization %d objects cost %d ms, avg length in string is %d", cycleLength, stopWatch.getTime(), length / cycleLength));
    }

在我的破笔记本(10代i5低功耗u)运行结果如下：

Bond Serialization 1000000 objects cost 1392 ms, avg length in bytes is 60
Json Serialization 1000000 objects cost 8837 ms, avg length in string is 310

由于Java字符串getBytes()后和原长度一样，所以我们可以把字符串长度看作二进制数组长度。

多运行几遍代码，可以看到，Bond序列化的速度比Gson序列化的速度快4到5倍，序列化后的大小也只有json的1/5。（使用不同的序列化协议，比如COMPACT_PROTOCOL可以进一步压缩结果大小和序列化时间，速度能比Json序列化快10倍以上）

这是个了不起的成绩，如果我们生产环境中每天产生上百亿条数据，这些数据用于各种转换、分析与统计，使用Bond结构存储只有使用字符串存储空间的1/5，能够省下4/5以EB、PB计的存储成本；而且由于数据量的减少，传输和计算的成本也进一步压缩，每年在IT基础设施上的投入能节约上百亿上千亿美元，这些节省的成本最后都是利润。

最后，由于Java平台没有自带二进制序列化框架，我们用.net自带的序列化框架测试下二进制序列化和Json序列化，序列化的类如下：

    [Serializable]
    public class TAListings
    {
        public string LxxxxxxxxList { get; set; }
        public string Titles { get; set; }
        public string CxxxxxxxxxxxxxxList { get; set; }
        public string CxxxxxxxxxxxxxxxxList { get; set; }
    }

代码如下：

TAListings listings = new TAListings() { CxxxxxxxxxxxxxxxxList= "5033333309:-:73333333333334,34444444442:-:744444444442,54444444449:-:744444444444444448,544444443:-:744444444444444" };

var binSerilization = BinaryHelper.Serialize(listings);
var jsonSerilization = JsonHelper.Serialize(listings);

Console.WriteLine(string.Join(" ", binSerilization.Select(f => f.ToString("x2"))));
Console.WriteLine("Binary Serilization Length: " + binSerilization.Length);
Console.WriteLine();
Console.WriteLine(jsonSerilization);
Console.WriteLine("Json Serilization UTF8 Length: " + Encoding.UTF8.GetByteCount(jsonSerilization));
Console.ReadLine();

结果如截图所示：

可以看到，如果只是普通的类，在.net使用二进制序列化后，反而比json序列化大了不少，增加的长度在二到四倍左右不等，这很反常识，是因为.net二进制序列化需要存储更多的元数据吗？

大家对我的文章有什么问题和建议，都希望能够参与讨论，谢谢大家！