序列化是 RPC 框架中的核心组件，直接影响性能和效率。常见的序列化协议各有特点：
1. Protobuf（Protocol Buffers）
- 特点：Google 开发，二进制格式，高效紧凑
- 优势：
- 序列化/反序列化速度快
- 数据体积小，传输效率高
- 支持多语言（Java、Python、Go、C++等）
- 向后兼容性好
- 定义清晰的数据结构（.proto 文件）
- 劣势：
- 可读性差，需要 .proto 文件
- 不支持动态类型
- 适用场景：高性能要求的微服务通信
2. Thrift
- 特点：Facebook 开发，支持多种协议和传输方式
- 优势：
- 支持多种序列化格式（Binary、JSON、Compact）
- 支持多种传输协议（TCP、HTTP、Memory）
- 代码生成功能强大
- 支持异步和同步调用
- 劣势：
- 学习曲线较陡
- 文档相对较少
- 适用场景：跨语言、多协议的复杂场景
3. JSON
- 特点：文本格式，易读易写
- 优势：
- 人类可读，调试方便
- 通用性强，所有语言都支持
- 灵活，支持动态类型
- 浏览器原生支持
- 劣势：
- 数据体积大，传输效率低
- 序列化/反序列化速度慢
- 类型安全性差
- 适用场景：对外 API、Web 应用
4. Avro
- 特点：Apache 项目，支持模式演化
- 优势：
- 支持动态模式，无需代码生成
- 模式演化能力强
- 压缩率高
- 适合大数据场景
- 劣势：
- 学习成本较高
- 相对小众
- 适用场景：大数据处理、日志收集
5. MessagePack
- 特点：二进制 JSON，高效紧凑
- 优势：
- 比 JSON 更小更快
- 保持 JSON 的数据类型
- 支持多种语言
- 劣势：
- 可读性不如 JSON
- 生态系统相对较小
- 适用场景：需要 JSON 兼容性但要求更高性能的场景
6. Hessian
- 特点：二进制序列化，动态类型
- 优势：
- 序列化速度快
- 支持动态类型
- 跨语言支持
- 劣势：
- 数据体积相对较大
- 社区活跃度不高
- 适用场景：Java 生态的 RPC 调用
性能对比（大致排序）：
- 序列化速度：Protobuf > Hessian > Thrift > MessagePack > Avro > JSON
- 数据体积：Protobuf > MessagePack > Thrift > Hessian > Avro > JSON
- 可读性：JSON > Avro > MessagePack > Thrift > Protobuf > Hessian
选择建议：
- 高性能内部服务：Protobuf、Thrift
- 对外 API：JSON
- 大数据场景：Avro
- 需要 JSON 兼容性：MessagePack
- Java 生态：Hessian