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jdk 自带对象序列化类ObjectInput(Out)Stream
1.无法跨语言。这应该是java序列化最致命的问题了。由于java序列化是java内部私有的协议，其他语言不支持，导致别的语言无法反序列化，这严重阻碍了它的应用。
2.序列后的码流太大。java序列化的大小是二进制编码的5倍多！
3.序列化性能太低。
常见的序列化框架
xml序列化
在java发展早期开始，为了统一接口，xml协议横空出世，良好的可读性，自由度极高的扩展性，成了很长一段时间的序列化标准规范。实现xml序列化/反序列化的方案有很多，最常见的是XStream 和 Java 自带的 XML 序列化和反序列化两种 ，并且还有基于xml协议的soap协议实现的webservice接口等。可以说xml序列化是开发中最常见也是发展时间最久的协议，并且支持跨进程和跨语言交互，但是缺陷也很明显，即xml规范下的每一个属性和值都是固定的标签形式，导致序列化后的字节流文件很大，远超于java自身的序列化方案，而且效率很低，一般建议使用在内部系统或者性能要求不高，但是对于接口的复杂度和准确性要求比较高的接口交互，或者适合多语言多进程之间交互的统一规范，不适合QPS过高的工程使用
XStream实现对象的序列化
在使用XStream进行序列化技术的实现过程中，类中的字符串组成了 XML 中的元素内容，而且该对象还不需要实现 Serializable 接口。XStream不关心被序列化/反序列化的类字段的可见性，该对象也不需要有getter/setter方法和默认的构造函数。
引入的依赖：
<dependency>
<groupId>com.thoughtworks.xstream</groupId>
<artifactId>xstream</artifactId>
<version>1.4.9</version>
</dependency>
通过使用XStream来对对象进行序列化和反序列化操作：
package com.sise.test.xstream;
import com.sise.test.Person;
import com.thoughtworks.xstream.XStream;
import com.thoughtworks.xstream.io.xml.DomDriver;
/**
* @author idea
* @date 2019/8/15
* @Version V1.0
*/
public class XStreamTest {
private static XStream xStream;
static {
xStream = new XStream(new DomDriver());
/*
* 使用xStream.alias(String name, Class Type)为任何一个自定义类创建到类到元素的别名
* 如果不使用别名，则生成的标签名为类全名
*/
xStream.alias("person", Person.class);
}
//xml转java对象
public static Object xmlToBean(String xml) {
return xStream.fromXML(xml);
}
//java对象转xml
public static String beanToXml(Object obj) {
return "<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>n" + xStream.toXML(obj);
}
/**
*
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 2000; i++) {
Person person = new Person();
person.setId(1);
person.setUsername("idea");
String xml = XStreamTest.beanToXml(person);
Person newPerson = (Person) XStreamTest.xmlToBean(xml);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时：" + (end - begin));
}
}
JSON序列化
在xml序列化发展了多年后，也浮现了一些问题，比如开发并不简便，解析xml复杂度较高，还有xml的标准规范比较多，自由度过高，导致很难有效的指定格式校验等，于是一种新的轻量级的序列化交互的方案--JSON（JavaScript Object Notation）出现了，相对于xml来说，json格式语法简单，自由度较高，有很高的可读性，并且在JSON序列化后的字节流小于xml序列化的结果，解析起来更方便，于是基于JSON的接口成了新的标准规范之一，到现在也出现了很多JSON的序列化/反序列化的开源框架，比如开发中最常见到的Jackson、阿里巴巴开源的FastJson、谷歌的GSON等，而这三种框架各有优劣，通过测试一万个对象的序列化和反序列化的效率，对比如下:
序列化:
开源的Jackson
相比json-lib框架，Jackson所依赖的jar包较少，简单易用并且性能也要相对高些。而且Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快。Jackson对于复杂类型的json转换bean会出现问题，一些集合Map，List的转换出现问题。Jackson对于复杂类型的bean转换Json，转换的json格式不是标准的Json格式
Google的Gson
Gson是目前功能最全的Json解析神器，Gson当初是为因应Google公司内部需求而由Google自行研发而来，但自从在2008年五月公开发布第一版后已被许多公司或用户应用。Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数，无依赖，不需要例外额外的jar，能够直接跑在JDK上。而在使用这种对象转换之前需先创建好对象的类型以及其成员才能成功的将JSON字符串成功转换成相对应的对象。类里面只要有get和set方法，Gson完全可以将复杂类型的json到bean或bean到json的转换，是JSON解析的神器。
Gson在功能上面无可挑剔，但是性能上面比FastJson有所差距。
阿里巴巴的FastJson
Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器,由阿里巴巴公司开发。无依赖，不需要例外额外的jar，能够直接跑在JDK上。FastJson在复杂类型的Bean转换Json上会出现一些问题，可能会出现引用的类型，导致Json转换出错，需要制定引用。FastJson采用独创的算法，将parse的速度提升到极致，超过所有json库。
protostuff也许是最佳选择。protostuff相比于kyro还有一个额外的好处，就是如果序列化之后，反序列化之前这段时间内，java class增加了字段（这在实际业务中是无法避免的事情），kyro就废了。 但是protostuff只要保证新字段添加在类的最后，而且用的是sun系列的JDK, 是可以正常使用的。因此，如果序列化是用在缓存等场景下，序列化对象需要存储很久，也就只能选择protostuff了。
反序列化:
可以看出来序列化的时候，Gson的速度明显稍微慢了一些，Jackson反而最快，而在反序列化的时候，三个表现都很稳定，时间都差不多，但是当数据比较大的时候，测试结果又有所不同，测试结果和数据来自https://blog.csdn.net/Sword52888/article/details/81062575 提供的代码和脚本，可以得出对应结论:
- 1、 当数据小于 100K 的时候，建议使用 Gson
- 2、 当数据100K 与 1M 的之间时候，建议使用各个JSON引擎性能差不多
- 3、 当数据大与 1M 的时候，建议使用 JackSon 与 FastJson
而在稳定性上面，默认情况下Gson在各种情况下的表现最好，Jackson配合对应的配置化也能达到很好的稳定性，而FastJson表现的不稳定，所以对于这几种json库的使用，建议环境较复杂场景下使用JackSon，加上自定义的配置化可以更灵活的处理更多的场景，但是在复杂度一般，仅仅在乎性能的场景下，建议使用FastJson，因为FastJson的api更易用，依赖少，简单场景下使用简单
faceBook的Thrift
1.Thrift支持多种语言（C++,C#,Cocoa,Erlag,Haskell,java,Ocami,Perl,PHP,Python,Ruby,和SmallTalk）
2.Thrift适用了组建大型数据交换及存储工具，对于大型系统中的内部数据传输，相对于Json和xml在性能上和传输大小上都有明显的优势。
3.Thrift支持三种比较典型的编码方式。（通用二进制编码，压缩二进制编码，优化的可选字段压缩编解码）
fst
fst是完全兼容JDK序列化协议的系列化框架，序列化速度大概是JDK的4-10倍，大小是JDK大小的1/3左右。
Hessian序列化
Hessian是一个支持跨语言传输的二进制文本序列化协议，对比Java默认的序列化，Hessian的使用较简单，并且性能较高，现在的主流远程通讯框架几乎都支持Hessian，比如Dubbo，默认使用的就是Hessian，不过是Hessian的重构版
Avro序列化
Avro序列化设计初衷是为了支持大批量数据交换的应用，支持二进制序列化方式，并且自身提供了动态语言支持，可以更加便捷、快速处理大批量的Avro数据
Kyro序列化
Kyro序列化是主流的比较成熟的序列化方案之一，目前广泛使用在大数据组件中，比如Hive、Storm等，性能比起Hessian还要优越，但是缺陷较明显，不支持跨语言交互，在dubbo2.6.x版本开始已经加入了Kyro序列化的支持
Kryo是一种非常成熟的序列化实现，已经在Twitter、Groupon、 Yahoo以及多个著名开源项目（如Hive、Storm）中广泛的使用，它的性能在各个方面都比hessian2要优秀些，因此dubbo后期也开始渐渐引入了使用Kryo进行序列化的方式。
对于kryo的使用，我们来看看相应代码：
首先我们引入相应的依赖：
<dependency>
<groupId>com.esotericsoftware</groupId>
<artifactId>kryo-shaded</artifactId>
<version>3.0.3</version>
</dependency>
然后就是基础的序列化和反序列化代码操作了
package com.sise.test.kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import com.sise.test.Person;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
/**
* @author idea
* @date 2019/8/15
* @Version V1.0
*/
public class KryoTest {
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
Kryo kryo=new Kryo();
Output output = new Output(new FileOutputStream("person.txt"));
Person person=new Person();
person.setId(1);
person.setUsername("idea");
kryo.writeObject(output, person);
output.close();
Input input = new Input(new FileInputStream("person.txt"));
Person person1 = kryo.readObject(input, Person.class);
input.close();
System.out.println(person1.toString());
assert "idea".equals(person1.getUsername());
}
}
ps：这里我们需要注意，Kryo不支持没有无参构造函数的对象进行反序列化，因此如果某个对象希望使用Kryo来进行序列化操作的话，需要有相应的无参构造函数才可以。
由于Kryo不是线程安全，因此当我们希望使用Kryo构建的工具类时候，需要在实例化的时候注意线程安全的问题。代码案例：
package com.sise.test.kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Input;
import com.esotericsoftware.kryo.io.Output;
import com.sise.test.Person;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
/**
* @author idea
* @data 2019/8/17
*/
public class KryoUtils {
public byte[] serialize(Object obj){
Kryo kryo = kryos.get();
ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
Output output = new Output(byteArrayOutputStream);
kryo.writeClassAndObject(output, obj);
output.close();
return byteArrayOutputStream.toByteArray();
}
public <T> T deserialize(byte[] bytes) {
Kryo kryo = kryos.get();
ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(bytes);
Input input = new Input(byteArrayInputStream);
input.close();
return (T) kryo.readClassAndObject(input);
}
private static final ThreadLocal<Kryo> kryos=new ThreadLocal<Kryo>(){
@Override
protected Kryo initialValue(){
Kryo kryo=new Kryo();
return kryo;
}
};
public static void main(String[] args) {
KryoUtils kryoUtils=new KryoUtils();
for(int i=0;i<1000;i++){
Person person=new Person(1,"idea");
byte[] bytes=kryoUtils.serialize(person);
Person newPerson=kryoUtils.deserialize(bytes);
System.out.println(newPerson.toString());
}
}
}
Protobuf序列化
Protobuf是谷歌提出的序列化方案，不同的是此方案独立于语言、平台，谷歌提供了多个语言如java、c、go、python等语言的实现，也提供了多平台的库文件支持，使用比较广泛，优点在于性能开销很小，压缩率很高，但是缺陷也很明显，可读性很差，并且protobuf需要使用特定语言的库进行翻译转换，使用起来较为麻烦
google protobuf是一个灵活的、高效的用于序列化数据的协议。相比较XML和JSON格式，protobuf更小、更快、更便捷。google protobuf是跨语言的，并且自带了一个编译器(protoc)，只需要用它进行编译，可以编译成Java、python、C++、C#、Go等代码，然后就可以直接使用，不需要再写其他代码，自带有解析的代码。
protobuf相对于kryo来说具有更加高效的性能和灵活性，能够在实际使用中，当对象序列化之后新增了字段，在反序列化出来的时候依旧可以正常使用。（这一点kryo无法支持）
不同序列化框架的总结
性能对比
Protobuf序列化的使用
首先现在使用Protobuf，有手动编译和maven依赖jar两种方案，实际开发中我们一般使用maven坐标引入jar，坐标如下:
<dependency>
<groupId>com.dyuproject.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-core</artifactId>
<version>1.0.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.dyuproject.protostuff</groupId>
<artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
<version>1.0.8</version>
</dependency>
编写一个便捷的序列化转换工具类：
package com.demo.utils;
import com.dyuproject.protostuff.LinkedBuffer;
import com.dyuproject.protostuff.ProtobufIOUtil;
import com.dyuproject.protostuff.runtime.RuntimeSchema;
public class SerializeUtils{
/**
**序列化方法
*/
public static <T> byte[] serialize(T t,Class<T> clazz) {
return ProtobufIOUtil.toByteArray(t, RuntimeSchema.createFrom(clazz),
LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE));
}
/**
**反序列化方法
*/
public static <T> T deSerialize(byte[] data,Class<T> clazz) {
RuntimeSchema<T> runtimeSchema = RuntimeSchema.createFrom(clazz);
T t = runtimeSchema.newMessage();
ProtobufIOUtil.mergeFrom(data, t, runtimeSchema);
return t;
}
使用的时候直接使用工具类进行自动的转换传输即可
注：使用的时候注意jdk版本和jar版本的兼容问题，并且需要序列化的实体并不需要实现Serializable 接口
当然，我们接下来手动编译protobuf使用，了解下protobuf的语法以及原理
手动编译Protobuf
手动编译protobuf我们需要一个Protobuf编译器的支持，这里推荐直接点击地址，在github上下载:
https://github.com/google/protobuf/releases
或者直接百度云:http://pan.baidu.com/s/1gefsM9X 下载，这里博主选择直接百度云集成的环境下载
1:解压protoc-3.0.0-beta-2-win32会得到一个protoc.exe的文件.
2:解压protobuf-3.0.0-beta-2.(3.0.0-beta是版本号，可能会有所不同)
3.将protoc.exe文件放到2步骤解压后文件夹java/src/这个目录里面(src里面，不是跟src并级)
4.WINDOS+R 输入cmd命令并切换至3步骤的src目录的上级目录，就是java目录下会发现这个目录有个POM文件，使用maven编译命令编译(mvn install)，然后会在java目录下生成target以及一个jar。OK到目前位置，安装算完成了
接下来是编译环节，将上面生成的那个jar和一开始的那个exe文件放到需要编译文件的同一目录下 ，使用编译指令(cmd)：
protoc --java_out=xxx/xxx.proto
如果出现：Missing input file错误，那么就使用 以下指令:
protoc xxx/xxx.proto --java_out=./
接下来，我们开始编写一个protobuf的简单demo，后缀为proto,代码如下：
syntax="proto2";
package com.demo.serial;
option java_package = "com.demo.serial";
option java_outer_classname="UserProtos";
message User {
required string name=1;
required int32 age=2;
}
首先我们先看看上面编写的内容分别代表什么意思:
syntax="proto2";
这里指定了protobuf编译的版本，目前主流为proto2，当然也有不少选择最新的proto3版本，而每个大版本之间的差异还是很大的，具体区别参见官方说明:https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto3
接着是:
option java_package = "com.demo.serial"
这里指定的是上一行我们设置的package对应java文件里面的package名称
option java_outer_classname="UserProtos"
这里指定了如果编译完毕生成的java类的名称
message User
这里的message代表给User类指定对应属性类型
required string name=1
这里出现了一个特殊的修饰符类型required，在protobuf中，有如下几种修饰符:
- required: 格式良好的 message 必须包含该字段一次。
- optional: 格式良好的 message 可以包含该字段零次或一次（不超过一次）。
- repeated: 该字段可以在格式良好的消息中重复任意多次（包括零）。其中重复值的顺序会被保留。
注意：在proto3版本中，为了兼容性考虑，required修饰符已经取消
完成这些以后，我们使用指令:
protoc --java_out=xxx/xxx.proto
生成protobuf转换后的实体类，然后我们在pom中引入:
<dependency>
<groupId>com.google.protobuf</groupId>
<artifactId>protobuf.java</artifactId>
<version>3.7.0</version>
</dependency>
然后进行序列化:
UserProtos.User user=UserProtos.User.newBuilder().setAge(300).setName("Mic").build();
byte[] bytes=user.toByteArray();
for(byte bt:bytes){
System.out.print(bt+" ");
}
我们将这个结果打印出来的字节如下:
10 3 77 105 99 16 -84 2
可以看出来序列化的数值看不明白，但是的确字节数很小，说明protobuf进行了算法压缩，那么我们就要了解下protobuf压缩算法相关的详细操作,首先我们要知道protobuf的type对应的各个语言的类型:
| .proto Type | Notes | C++ Type | Java Type | Python Type[2] | Go Type |
|---|---|---|---|---|---|
| double | double | double | float | *float64 | |
| float | float | float | float | *float32 | |
| int32 | 使用可变长度编码。编码负数的效率低 - 如果你的字段可能有负值，请改用 sint32 | int32 | int | int | *int32 |
| int64 | 使用可变长度编码。编码负数的效率低 - 如果你的字段可能有负值，请改用 sint64 | int64 | long | int/long[3] | *int64 |
| uint32 | 使用可变长度编码 | uint32 | int[1] | int/long[3] | *uint32 |
| uint64 | 使用可变长度编码 | uint64 | long[1] | int/long[3] | *uint64 |
| sint32 | 使用可变长度编码。有符号的 int 值。这些比常规 int32 对负数能更有效地编码 | int32 | int | int | *int32 |
| sint64 | 使用可变长度编码。有符号的 int 值。这些比常规 int64 对负数能更有效地编码 | int64 | long | int/long[3] | *int64 |
| fixed32 | 总是四个字节。如果值通常大于 228，则比 uint32 更有效。 | uint32 | int[1] | int/long[3] | *uint32 |
| fixed64 | 总是八个字节。如果值通常大于 256，则比 uint64 更有效。 | uint64 | long[1] | int/long[3] | *uint64 |
| sfixed32 | 总是四个字节 | int32 | int | int | *int32 |
| sfixed64 | 总是八个字节 | int64 | long | int/long[3] | *int64 |
| bool | bool | boolean | bool | *bool | |
| string | 字符串必须始终包含 UTF-8 编码或 7 位 ASCII 文本 | string | String | str/unicode[4] | *string |
| bytes | 可以包含任意字节序列 | string | ByteString | str | []byte |
Protobuf序列化的原理分析
了解了Protobuf的type转换的格式以后，我们再来看，Protobuf的存储格式，Protobuf采用了T-L-V的存储格式存储数据，其中的T代表tag，即key，L则是length，代表当前存储的类型的数据长度，当是数值类型的时候L被忽略，V代表value，即存入的值，protobuf会将每一个key根据不同的类型对应的序列化算法进行序列化，然后按照keyvaluekeyvalue的格式存储，其中key的type类型与对应的压缩算法关系如下:
| write_type | 编码方式 | type | 存储方式 |
|---|---|---|---|
| 0 | Varint(负数使用Zigzag辅助) | int32、int64、uint32、uint64、sint32、sint64、bool、enum | T-V |
| 1 | 64-bit | fixed、sfixed64、double | T-V |
| 2 | Length-delimi | string、bytes、embedded、messages、packed repeated fields | T-L-V |
| 3(弃用) | Start group | Groups(deprecated) | 弃用 |
| 4(弃用) | End group | Groups(deprecated) | 弃用 |
| 5 | 32-bit | fixed32、sfixed32、float | T-V |
需要注意的是protobuf的key计算按照(field_number << 3) | wire_type 方式计算，而这里的field_number是指定义的时候该字段的域号，如：required string name=1;这里的name字段的域号为1，在protobuf中规定:
- 如果域号在[1，15]范围内，会使用一个字节表示Key；
- 如果域号大于等于16，会使用两个字节表示Key；
key编码完成后，该字节的第一个比特位表示后一个字节是否与当前字节有关系，即:
- 如果第一个比特位为1，表示有关，即连续两个字节都是Key的编码；
- 如果第一个比特位为0，表示Key的编码只有当前一个字节，后面的字节是Length或者Value；
注意：protobuf中的域号定义要小于2048 ，原因为，最大的域号即2个字节16个比特位表示key，去掉位移的三位，还剩下13位，再去掉两个字节开头的第一个用来表示是否存在关系的比特位，即16-3-2=11，最后只有11位参与计算，二进制计算后2^11== 2048 ，所以域号不得超过2048
了解了以上的那些，我们看看，上述我们编写的案例，算法是如何实现的呢？
varint编码
上述我们的案例中，出现了int32类型，对应的压缩算法为varint，我们看下age=300，这个值是如何序列化的
可以看出来，我们首先将300转为二进制，结果为100101100，由于当前是int32，所以不足32位，高位全部补0，即为00000000000000000000000100101100，接着第二步，从低位到高位取7位，8位是一个字节，当前的最高位为标志位，如果下一个字节内还有非0得数值(即有意义存在)，则最高位补1，如果没有最高位补0，当最高位为0后，压缩存储结束，从age=300，我们可以看出来，取7位则是0101100，由于后一个字节中还存在值，所以最高位补1，则为10101100，而下一个字节则从第8位(低位到高位)开始，继续获取7个字节，则为0000010，由于后续的一个字节中，不存在有意义的值，则最高位补0，代表后续不存在有意义的值了，不需要继续压缩，则为00000010，也就是说原本32个比特位的数值，现在只有16个比特位，4个字节压缩到了2个字节，而我们都知道计算机中，高位为1代表负数，计算机中对负数的计算为先将结果取反后，再去补码操作，而负数的补码则是在反码的基础上+1，那么我们现在将结果反过来，先去-1，得到反码，则为10101011，再去取反，得到原码，则为01010100，现在我们将这个值转换为十进制，则可以知道结果为84，由于高位为1，则代表是负数，最终结果为-84，而00000010由于高位是0，代表本身为正数，正数的原码反码补码都是自身，所以直接转换为十进制结果为2，现在我们把这两个结果和上述打印的结果比较一下，是不是发现是一样的？当然，我们也从这个过程中发现了一些问题，比如小于128的值，我们甚至只需要1个字节就能存储完毕，但是如果我们需要存储的值很大，超过了268435455以后的数值，甚至需要五个字节来存储(超过28个有效比特位),但是绝大多数情况下，我们都不会使用这么大的数值，所以一般情况下，我们都能比之前使用更小的字节存储，达到压缩的目的
字符串压缩
在Protobuf中存储字符串格式，使用的T-L-V存储方式，标识符Tag采用Varint编码，字节长度Length采用Varint编码，string类型字段值采用UTF-8编码方式存储，所以tag得值为1 <<3 | 2 =10，L的值存储为00000011，即为3，而V的存储，把每一个字符按照UTF-8的编码后的字节流数组，分别为77 105 99，而在Protobuf编码后的字节流则是按照如图的顺序，所以打印出来的结果如上的10 3 77 105 99 16 -84 2
负数存储-write_type为0
在计算机中，负数会被表示为很大的整数，因为计算机定义负数符号位为数字的最高位，所
以如果采用 varint 编码表示一个负数，那么一定需要 5 个比特位。所以在 protobuf 中通过
sint32/sint64 类型来表示负数，负数的处理形式是先采用 zigzag 编码（把符号数转化为无符
号数），在采用 varint 编码。
sint32：(n << 1) ^ (n >> 31)
sint64：(n << 1) ^ (n >> 63)
比如存储一个（-300）的值
-300
原码：0001 0010 1100
取反：1110 1101 0011
加 1 ：1110 1101 0100
n<<1: 整体左移一位，右边补 0 -> 1101 1010 1000
n>>31: 整体右移 31 位，左边补 1 -> 1111 1111 1111
n<<1 ^ n >>31
1101 1010 1000 ^ 1111 1111 1111 = 0010 0101 0111
十进制： 0010 0101 0111 = 599
然后再使用varint 算法得到两个字节
1101 0111(-41),0000 0100(4)
总结:
基于Protobuf序列化原理分析，为了有效降低序列化后数据量的大小，可以采用以下措施：
- 字段标识号（Field_Number）尽量只使用1-15，且不要跳动使用 Tag是需要占字节空间的。如果Field_Number>16时，Field_Number的编码就会占用2个字节，那么Tag在编码时就会占用更多的字节；如果将字段标识号定义为连续递增的数值，将获得更好的编码和解码性能
- 若需要使用的字段值出现负数，请使用sint32/sint64，不要使用int32/int64。 采用sint32/sint64数据类型表示负数时，会先采用Zigzag编码再采用Varint编码，从而更加有效压缩数据
- 对于repeated字段，尽量增加packed=true修饰 增加packed=true修饰，repeated字段会采用连续数据存储方式，即T - L - V - V -V方式