(转)Apache Avro 与 Thrift 比较

meimei10251314

Avro
和Thrift都是跨语言，基于二进制的高性能的通讯中间件. 它们都提供了数据序列化的功能和RPC服务. 总体功能上类似，但是哲学不一样.
Thrift出自Facebook用于后台各个服务间的通讯,Thrift的设计强调统一的编程接口的多语言通讯框架.
Avro出自Hadoop之父Doug Cutting,
在Thrift已经相当流行的情况下Avro的推出，其目标不仅是提供一套类似Thrift的通讯中间件更是要建立一个新的，标准性的云计算的数据交换和
存储的Protocol。
这个和Thrift的理念不同，Thrift认为没有一个完美的方案可以解决所有问题，因此尽量保持一个Neutral框架，插入不同的实现并互相交互。
而Avro偏向实用，排斥多种方案带来的
可能的混乱，主张建立一个统一的标准，并不介意采用特定的优化。Avro的创新之处在于融合了显式,declarative的Schema和高效二进制的
数据表达，强调数据的自我描述，克服了以往单纯XML或二进制系统的缺陷。Avro对Schema动态加载功能，是Thrift编程接口所不具备的，符合
了Hadoop上的Hive/Pig及NOSQL 等既属于ad hoc，又追求性能的应用需求.

语言绑定

目前阶段Thrift比Avro支持的语言更丰富.
Thrift:  C++, C#, Cocoa, Erlang, Haskell, Java, Ocami, Perl, PHP, Python, Ruby, Smalltalk.
Avro:   C, C++, Java, Python, Ruby, PHP.

数据类型

从常见的数据类型的角度来说， Avro和Thrift非常接近，功能上并没有什么区别。

	Avro	Thrift
基本类型			true  or false
	N/A		8-bit signed integer
	N/A	I16	16-bit signed integer
	int	I32	32-bit signed integer
	long	I64	64-bit signed integer
	float	N/A	32-bit floating point
	double	double	64-bit floating point
	bytes	binary	Byte sequence
	string	string	Character sequence
复杂类型
	record	struct	用户自定义类型
	enum	enum
	array<T>	list<T>
	N/A	set<T>
	map<string,T>	map<T1,T2>	Avro map的key 必须是string
	union	union
	fixed	N/A	固定大小的byte array e.g. md5(16);
RPC服务
	protocol	service	RPC服务类型
	error	exception	RPC异常类型
	namespace	namespace	域名

开发流程

从开发者角度来说，Avro和Thrift也相当类似，
1)       同一个服务分别用Avro和Thrift来描述
Avro.idl:
protocol SimpleService {
record Message {
string topic;
bytes content;
long    createdTime;
string id;
string ipAddress;
map<string> props;
}
int publish(string context,array<Message> messages);
}
Thrift.idl:
struct Message {
1: string topic
2: binary content
3: i64    createdTime
4: string id
5: string ipAddress
6: map<string,string> props
}
service SimpleService {
i32 publish(1:string context,2:list<Message> messages);
}
2)       Avro和Thrift都支持IDL代码生成功能
java idl avro.idl idl.avro
java org.apache.avro.specific.SpecificCompiler idl.avro avro-gen
目标目录生成Message.java和SimpleService.java
thrift -gen java thrift.idl
同样的,目标目录生成Message.java和SimpleService.java
3)       客户端代码
Avro client :
URL url = new URL ( “http”, HOST, PORT, “/”);
Transceiver trans = new HttpTransceiver(url);
SimpleService proxy=
= (SimpleService)SpecificRequestor.getClient(SimpleService.class, transceiver);
…
Thrift client :
TTransport transport = new TFramedTransport(new TSocket(HOST,PORT));
TProtocol protocol = new TCompactProtocol(transport);
transport.open();
SimpleService.Client client = new SimpleService.Client(protocol);
…
4)       服务器端 Avro和Thrift都生成接口需要实现：
Avro server:
public static class ServiceImpl implements SimpleService {
..
}
Responder responder = new SpecificResponder(SimpleService.class, new ServiceImpl());
Server server = new HttpServer(responder, PORT);
Thrift server:
public static class ServerImpl implements SimpleService.Iface {
..
}
TServerTransport serverTransport=new TServerSocket(PORT);
TServer server=new TSimpleServer(processor,serverTransport,new TFramedTransport.Factory(), new TCompactProtocol.Factory());
server.serve();

Schema处理

Avro和Thrift处理Schema方法截然不同。
Thrift是一个面向编程的系统, 完全依赖于IDL->Binding Language的代码生成。 Schema也“隐藏”在生成的代码中了，完全静态。为了让系统识别处理一个新的数据源，必须走编辑IDL，代码生成，编译载入的流程。
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a1.jpg

与此对照，虽然Avro也支持基于IDL的Schema描述,但Avro内部Schema还是显式的,存在于JSON格式的文件当中，Avro可以把IDL格式的Schema转化成JSON格式的。
Avro
支持2种方式。Avro-specific方式和Thrift的方式相似，依赖代码生成产生特定的类，并内嵌JSON
Schema.　Avro-generic方式支持Schema的动态加载，用通用的结构(map)代表数据对象，不需要编译加载直接就可以处理新的数据
源。
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a2.jpg


Serialization

对于序列化Avro制定了一个协议，而Thrift的设计目标是一个框架，它没有强制规定序列化的格式。
Avro
规定一个标准的序列化的格式，即无论是文件存储还是网络传输，数据的Schema(in
JASON)都出现在数据的前面。数据本身并不包含任何Metadata(Tag).
在文件储存的时候，schema出现在文件头中。在网络传输的时候Schema出现在初始的握手阶段.这样的好处一是使数据self
describe,提高了数据的透明度和可操作性，二是减少了数据本身的信息量提高存储效率，可谓一举二得了
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a3.jpg

Avro的这种协议提供了很多优化的机会:

• 对数据作Projection，通过扫描schema只对感兴趣的部分作反序列化。
  

• 支持schema的versioning和mapping ,不同的版本的Reader和Writer可以通过查询schema相互交换数据(schema的aliases支持mapping),这比thrift采用的给每个域编号的方法优越多了
  

Avro的Schema允许定义数据的排序Order并在序列化的时候遵循这个顺序。这样话不需要反序列化就可以直接对数据进行排序,在Hadoop里很管用.
另外一个Avro的特性是采用block链表结构，突破了用单一整型表示大小的限制。比如Array或Map由一系列Block组成，每个Block包含计数器和对应的元素，计数器为0标识结束。
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a4.jpg

Thrift提供了多种序列化的实现：
TCompactProtocol: 最高效的二进制序列化协议，但并不是所有的绑定语言都支持。
TBinaryProtocol: 缺省简单二进制序列化协议.
与Avro不同，Thrift的数据存储的时候是每个Field前面都是带Tag的，这个Tag用于标识这个域的类型和顺序ID（IDL中定义，用于Versioning）。在同一批数据里面，这些Tag的信息是完全相同的，当数据条数大的时候这显然就浪费了。
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a51.jpg


RPC服务

Avro提供了
HttpServer : 缺省,基于Jetty内核的服务.
NettyServer: 新的基于Netty的服务.
Thrift提供了：
TThreadPolServer: 多线程服务
TNonBlockingServer: 单线程 non blocking的服务
THsHaServer: 多线程 non blocking的服务

Benchmarking

测试环境：2台4核 Intel  Xeon 2.66GHz， 8G memory, Linux, 分别做客户端，服务器。
Object definition:
record Message {
string topic;
bytes payload;
long createdTime;
string id;
string ipAddress;
map<string,string > props;
}
Actual instance:
msg.createdTime : System.nanoTime
();
msg.ipAddress : “127.0.0.1″;
msg.topic : “pv”;
msg.payload : byte[100]
msg.id : UUID.randomUUID
().toString();
msg.props : new
 HashMap<String,String>();
msg.props.put(“author”, “tjerry”);
msg.props.put(“date”, new
 Date().toString());
msg.props.put(“status”, “new”);
Serialization size
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a6.jpg

Avro的序列化产生的结果最小
Serialization speed
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a7.jpg

Thrift-binary因为序列化方式简单反而看上去速度最快.
Deserialization speed
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/a8.jpg

这里 Thrift的速度很快， 因与它内部实现采用zero-copy的改进有关.不过在RPC综合测试里这一优势
似乎并未体现出来.
序列化测试数据采集利用了http://code.google.com/p/thrift-protobuf-compare/
所提供的框架,
原始输出：
Starting
,  
Object create,       Serialize,  /w Same Object,     Deserialize, and
Check Media,   and Check All,      Total Time, Serialized Size
avro-generic       
,      8751.30500,     10938.00000,      1696.50000,    
16825.00000,     16825.00000,     16825.00000,     27763.00000,       
221
avro-specific      
,      8566.88000,     10534.50000,      1242.50000,    
18157.00000,     18157.00000,     18157.00000,     28691.50000,       
221
thrift-compact     
,      6784.61500,     11665.00000,      4214.00000,     
1799.00000,      1799.00000,      1799.00000,     13464.00000,       
227
thrift-binary      
,      6721.19500,     12386.50000,      4478.00000,     
1692.00000,      1692.00000,      1692.00000,     14078.50000,       
273
RPC测试用例：
客户端向服务器发送一组固定长度的message,为了能够同时测试序列和反序列，服务器收到后将原message返回给客户端．
array<Message> publish(string context,　array<Message> messages);
测试使用了Avro Netty Server和 Thrift HaHa Server因为他们都是基于异步IO的并且适用于高并发的环境。
结果
http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/avro1.jpg

http://www.tbdata.org/wp-content/uploads/2010/12/avro21.jpg

从这个测试来看，再未到达网络瓶颈前，Avro Netty比Thrift HsHa服务提供了更高的吞吐率和更快的响应，另外 avro占用的内存高些。
通
过进一步实验,发现不存在绝对的Avro和Thrift服务哪一个更快,决定于给出的test
case,或者说与程序的用法有关,比如当前测试用例是Batch模式，大量发送fine
grained的对象(接近后台tt,hadoop的用法),这个情况下Avro有优势.
但是对于每次只传一个对象的chatty客户端,情况就出现逆转变成Thrift更高效了.还有当数据结构里blob比例变大的情况下,Avro和
Thrift的差别也在减小.

Conclusion

• Thrift适用于程序对程序静态的数据交换，要求schema预知并相对固定。
  

• Avro在Thrift基础上增加了对schema动态的支持且性能上不输于Thrift。
  

• Avro显式schema设计使它更适用于搭建数据交换及存储的通用工具和平台,特别是在后台。
  

• 目前Thrift的优势在于更多的语言支持和相对成熟。