AVRO 序列化

AVRO 是一种数据序列化系统，用于在不同系统之间传输数据。它旨在提供一种紧凑和高效的二进制数据格式，适用于大多数应用程序，包括动态语言和嵌入式系统。它支持多种编程语言。

AVRO 中定义了一种语言无关的数据模型。这个数据模型包含了记录 (record)、枚举 (enum)、数组 (array)、映射 (map)、联合 (union)、定制 (fixed) 和原始类型 (primitive)。序列化时会将数据对象根据这个数据模型编码为二进制格式，然后进行传输。

AVRO 数据模型

AVRO 的数据模型由一组 schema 组成，这些 schema 描述了记录、枚举、数组、映射、联合、定制和原始类型的结构。schema 是基于 JSON 格式定义的。

下面是一个简单的记录和枚举类型的例子：

{
  "namespace": "example.avro",
  "type": "record",
  "name": "Person",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "gender", "type": {"type": "enum", "name": "Gender", "symbols": ["MALE", "FEMALE"]}},
    {"name": "age", "type": "int"}
  ]
}

这个 schema 定义了一个名为 Person 的记录类型，包含三个字段：name、gender 和 age。其中，gender 是一个枚举类型，只能是 MALE 或 FEMALE。

序列化和反序列化

AVRO 序列化和反序列化需要使用相应的库。Java 中的 AVRO 库用于序列化和反序列化 Java 对象。

序列化可以使用以下代码：

//创建 Person 对象
Person person = new Person("Alice", Gender.FEMALE, 30);

//创建 schema
Schema schema = new Schema.Parser().parse(...);

//序列化
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
DatumWriter<Person> writer = new SpecificDatumWriter<>(schema);
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
writer.write(person, encoder);
encoder.flush();
byte[] bytes = outputStream.toByteArray();

反序列化可以使用以下代码：

//反序列化
ByteArrayInputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(bytes);
DatumReader<Person> reader = new SpecificDatumReader<>(schema);
Decoder decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(inputStream, null);
Person readPerson = reader.read(null, decoder);

总结

AVRO 是一种灵活、高效和跨语言的序列化系统。它的数据模型是基于 JSON 定义的，支持记录、枚举、数组、映射、联合、定制和原始类型。在序列化和反序列化时，需要使用相应的库。