這裡只用python來分析說明。
python自帶的兩個cpickle, marshal
我用過或嘗試過的包括******json, amf， protobuf, messagepack
就這些來分析比較一下吧。
import time
import cpickle
import ******json
import marshal
import msgpack
import cjson
test_obj = ['abc', 123, , ("abc", 123), 4.56]
times = 100000
st = time.clock()
for x in xrange(times):
cpickle.loads(cpickle.dumps(test_obj))
print 'cpickle process %s times used %s '%(times, time.clock()-st)
st = time.clock()
for x in xrange(times):
******json.loads(******json.dumps(test_obj))
print '******json process %s times used %s '%(times, time.clock()-st)
st = time.clock()
for x in xrange(times):
cjson.decode(cjson.encode(test_obj))
print 'cjson process %s times used %s '%(times, time.clock()-st)
st = time.clock()
for x in xrange(times):
marshal.loads(marshal.dumps(test_obj))
print 'marshal process %s times used %s '%(times, time.clock()-st)
st = time.clock()
for x in xrange(times):
msgpack.loads(msgpack.dumps(test_obj))
print 'msgpack use loads/dumps process %s times used %s '%(times, time.clock()-st)
st = time.clock()
packer = msgpack.packer()
unpacker = msgpack.unpacker()
for x in xrange(times):
unpacker.feed(packer.pack(test_obj))
unpacker.unpack()
print 'msgpack use packer/unpacker process %s times used %s '%(times, time.clock()-st)
我本機的執行結果：
cpickle process 100000 times used 1.63
******json process 100000 times used 2.45
cjson process 100000 times used 0.91
marshal process 100000 times used 0.28
msgpack use loads/dumps process 100000 times used 1.17
msgpack use packer/unpacker process 100000 times used 0.28
可以看出marshal是很快的，但它有版本不相容問題， ******json比較慢，但好像有個cjson比cpickle還快， messagepack使用loads/dumps速度和cpickle差不多， 使用pcker/unpacker則快很多，它號稱比json快10倍，比protobuf快4倍，呵呵，不過我本地安裝msgpack-idl --install python 一直沒有成功，說沒有gem包，就不能用來和protobuf進行比較了
剩下兩種amf, protobuf則真正在rpc裡用的比較多，上面幾種都有不同的缺點， 比如cross language就不夠好， 而amf和protobuf這方面則作的不錯， amf出來的東西長度要長一些，因為它包括型別資訊，而protobuf則只有資料資訊，要小很多。 這是兩種不同的設計哲學。今天太晚了，以後有空把這兩種的使用和比較測試也寫一下。
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