Google序列化库FlatBuffers 1.1发布，及与protobuf的比较

个人总结：

FlatBuffer相对于Protobuffer来讲，优势如下：

1. 由于省去了编解码的过程，所以从速度上快于Protobuffer，个人测试结果100w次编解码，编码上FlatBuffer 优势不明显，解码上优势明显

2. FlatBuffer的格式文件定义上比Protobuffer格式更丰富

3. 使用方便，直接一个头文件就能搞定，这点很赞

劣势：

1. FlatBuffer的使用上不如Protobuffer方便，创建类型多了一次转换，这和FlatBuffer提升性能有关

2. FlatBuffer的格式定义文件比较灵活，不如Protobuffer直观性好

3. 目前项目的稳定度上略为欠缺，Github上issuse还不少

另外：

1. FB中的Table中field都为optional，可以指定default value，如果not optional and  no defaults，可以使用struct

2. PB中定义message的时候可以使用opitional和required 进行指定

如果对于性能没有迫切要求和通信消息量不大的情况，两者都可以选择。

FlatBuffers 1.1版本下载地址：

https://github.com/google/flatbuffers/releases 

FlatBuffers项目主页:

http://google.github.io/flatbuffers/index.html

项目在GitHub上的托管地址：

https://github.com/google/flatbuffers

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经过几个月开发，FlatBuffers 1.1版本更新。这次的更新包含：

• 对Java API进行了广泛的检修

• out-of-the-box支持C#和Go

• 一个可选的校对器，使FlatBuffers在不可信的情况下变得实用

• 原型解析更容易从协议缓冲区迁移

• 字段ID可选手动分配

• 通过对一个键字段二进制查询的字典功能

• bug修复和其他的改进

FlatBuffers与protobuf性能比较

http://blog.csdn.net/menggucaoyuan/article/details/34409433

......从以上数据看出，在内存空间占用这个指标上，FlatBuffers占用的内存空间比protobuf多了两倍。序列化时二者的cpu计算时间FB比PB快了3000ms左右，反序列化时二者的cpu计算时间FB比PB快了9000ms左右。FB在计算时间上占优势，而PB则在内存空间上占优（相比FB，这也正是它计算时间比较慢的原因）。

上面的测试环境是在公司的linux server端和我自己的mac pro分别进行的。请手机端开发者自己也在手机端进行下测试， 应该能得到类似的结果。Google宣称FB适合游戏开发是有道理的，如果在乎计算时间我想它也适用于后台开发。

另外，FB大量使用了C++11的语法，其从idl生成的代码接口不如protubuf友好。不过相比使用protobuf时的一堆头文件和占18M之多的lib库，FlatBuffers仅仅一个"flatbuffers/flatbuffers.h"就足够了。

一. 什么是Google FlatBuffers

FlatBuffers是一个开源的、跨平台的、高效的、提供了C++/Java接口的序列化工具库。它是Google专门为游戏开发或其他性能敏感的应用程序需求而创建。尤其更适用于移动平台，这些平台上内存大小及带宽相比桌面系统都是受限的，而应用程序比如游戏又有更高的性能要求。它将序列化数据存储在缓存中，这些数据既可以存储在文件中，又可以通过网络原样传输，而不需要任何解析开销。

二. 为什么要使用Google FlatBuffers

 对序列化数据的访问不需要打包和拆包——它将序列化数据存储在缓存中，这些数据既可以存储在文件中，又可以通过网络原样传输，而没有任何解析开销；

• 内存效率和速度——访问数据时的唯一内存需求就是缓冲区，不需要额外的内存分配。 这里可查看详细的 基准测试；

• 扩展性、灵活性——它支持的可选字段意味着不仅能获得很好的前向/后向兼容性（对于长生命周期的游戏来说尤其重要，因为不需要每个新版本都更新所有数据）；

• 最小代码依赖——仅仅需要自动生成的少量代码和一个单一的头文件依赖，很容易集成到现有系统中。再次，看基准部分细节；

• 强类型设计——尽可能使错误出现在编译期，而不是等到运行期才手动检查和修正；

• 使用简单——生成的C++代码提供了简单的访问和构造接口；而且如果需要，通过一个可选功能可以用来在运行时高效解析Schema和类JSON格式的文本；

• 跨平台——支持C++11、Java，而不需要任何依赖库；在最新的gcc、clang、vs2010等编译器上工作良好；

三. 为什么不使用Protocol Buffers的，或者JSON

Protocol Buffers的确和FlatBuffers比较类似，但其主要区别在于FlatBuffers在访问数据前不需要解析/拆包这一步。 而且Protocol Buffers既没有可选的文本导入/导出功能，也没有Schemas语法特性（比如union）。

 JSON是非常可读的，而且当和动态类型语言（如JavaScript）一起使用时非常方便。然而在静态类型语言中序列化数据时，JSON不但具有运行效率低的明显缺点，而且会让你写更多的代码来访问数据（这个与直觉相反）。

四. 内建的数据类型

8 bit: byte ubyte bool

16 bit: short ushort

32 bit: int uint float

64 bit: long ulong double

Vector of any other type (denoted with [type]). Nesting vectors is not supported, instead you can wrap the inner vector in a table.

string, which may only hold UTF-8 or 7-bit ASCII. For other text encodings or general binary data use vectors ( [byte] or [ubyte]) instead.

References to other tables or structs, enums or unions.

五. 如何使用

1. 编写一个用来定义你想序列化的数据的schema文件（又称IDL），数据类型可以是各种大小的int、float，或者是string、array，或者另一对象的引用，甚至是对象集合；

2. 各个数据属性都是可选的，且可以设置默认值。

3. 使用FlatBuffer编译器flatc生成C++头文件或者Java类，生成的代码里额外提供了访问、构造序列化数据的辅助类。生成的代码仅仅依赖flatbuffers.h；请看 如何生成；

4. 使用FlatBufferBuilder类构造一个二进制buffer。你可以向这个buffer里循环添加各种对象，而且很简单，就是一个单一函数调用；

5. 保存或者发送该buffer

6. 当再次读取该buffer时，你可以得到这个buffer根对象的指针，然后就可以简单的就地读取数据内容；