本文背景

由于笔者之前在工业类型的互联网公司工作过，曾经参与过一些工业软件应用的开发，因此知晓在当今社会，海量数据的应用实际上还是挺广泛的，特别是一直在说的工业4.0时代。当初笔者参与研发的是一个叫做预测性维护平台的BS端互联网应用，每天都数据量都是千万到亿级别的，笔者之前接触的是MessagePack，相信也有人用过，尚且有一定的局限性！

什么是dimbin

dimbin是笔者在逛Github的时候发现的一个海量数据的序列化方案，而之前也对这样的技术需求比较敏感，因此也分享出来，供有此类需求的道友们作为参考，同时也提一下当下序列化选型的一些方案对比！本文提到的一些方案可能只适用于较大数据量级别的需求，如果数据量不大，那么JSON甚至是XML都还是比较好的序列化方案！

Github关键字：dimbin

dimbin是针对大量数据网络传输设计的序列化方案，用于储存多维数组通过直接内存操作实现高于 JSON 多个数量级的性能和更小的传输体积！

使用预览

• 安装

npm install --save dimbin

• 引用导入

import DIMBIN from 'dimbin' // v3
// import DIMBIN from 'dimbin/v2' // old version

• 使用示例

const data = [
 [0, 1, 2, 3], // 普通数值数组 ?
 new Int16Array([1, 2, 3, 4]), // TypedArray ?
 [
 // 更高维度数组 ?
 [0, 1, 2],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 ],
 DIMBIN.stringsSerialize(['a', 'bc', '']), // Array<string>
 DIMBIN.booleansSerialize([true, false, true, true]), // Array<boolean>
]
// 序列化为ArrayBuffer
const bin = DIMBIN.serialize(data)
// 反序列化为 Array<TypedArray>
const dim = DIMBIN.parse(bin)
dim[3] = DIMBIN.stringsParse(dim[3])
dim[4] = DIMBIN.booleansParse(dim[4])
/*
[
 Float32Array{0, 1, 2, 3},
 Int16Array{1, 2, 3, 4},
 [
 Float32Array{0, 1, 2},
 Float32Array{0, 1, 2, 3, 4},
 ],
 ['a', 'bc', ''],
 [true, false, true, true]
]
*/

• 数据结构

DIMBIN 为多维数组而设计, 因此传入的数据结构必须为多维数组, 数组维数没有上限, 每一维度数组的元素个数上线为 2^32 . 维度和数组元素个数受运行环境和设备限制.

// 正确的格式
const input = [
 // Array
 [1, 2, 3],
 // TypedArray
 new Float32Array(1000),
 // higher dimensions
 [
 //
 [4, 5, 6],
 new Float64Array(2000),
 ],
]
const wrong1 = [
 // 必须为多维数组
 1,
 2,
 3,
]
const wrong2 = [
 // - 数组元素必须 *全部为数组* 或者 *全部为数值*
 [1, 2, 3, [4], [5]],
]
const wrong3 = [
 // 非数值数据需要先转换为数值数据
 ['123', 'hello'],
]

• 支持的格式与转换

数组的元素支持以下数据类型

1. number: Int8, UInt8, Int16, UInt16, Int32, UInt32, Float32, Float64
2. string
3. boolean

默认情况下, 所有的数据将使用 Float32 格式进行保存. 如果需要指定数据格式, 请先转换成 TypedArray. 如需要处理字符串和布尔值, 请使用对应的接口预先转换成 TypedArray

提供的方法（API）

• serialize

序列化为二进制数据

• @param {Array<TypedArray|Array<number|TypedArray|Array>>} data 多维数组
• @param {float} magicNumber 用户控制的标识位
• @return {ArrayBuffer}

• parse

反序列化回多维数组

• @param {ArrayBuffer|Buffer|DataView} buffer 序列化后的二进制数据
• @return {Array<TypedArray|Array<TypedArray|Array>>}

• getMeta

读取二进制数据的元数据

• @param {ArrayBuffer|Buffer|DataView} buffer 序列化后的二进制数据
• @return {Meta}

interface Meta {
 version: number
 magic_num: number
 seg_meta_bytes: number
 seg_meta_start: number
 len: number
 big_endian: boolean
}

• stringsSerialize

将 Array 序列化成 TypedArray

• @param {string[]} strs 元素为字符串的数组
• @return {UInt8Array} 序列化后的二进制数据

• stringsParse

将 stringsSerialize 生成的二进制数据解析回 Array

• @param {UInt8Array} 序列化后的二进制数据
• @return {string[]} 元素为字符串的数组

• booleansSerialize

将 Array 序列化成 TypedArray

• @param {boolean[]} strs 元素为布尔值的数组
• @return {UInt8Array} 序列化后的二进制数据

• booleansParse

将 booleansSerialize 生成的二进制数据解析回 Array

• @param {UInt8Array} 序列化后的二进制数据
• @return {boolean[]} 元素为布尔值的数组

性能

JS 环境下：当使用纯数值数据时

• 序列化性能为 JSON 的 3-10 倍
• 反序列化性能为 JSON 的 十万到百万 倍
• 体积比 JSON 减小 60%

在 JS 环境中, 性能高于 flatbuffers 30%~100%, 远高于 protocolbuffers

序列化方案对比

• protocol buffers
• gRPC 所用的传输协议，二进制存储，需要 IDL，非自描述
• 高压缩率，表达性极强，在 Google 系产品中使用广泛
• flat buffers
• Google 推出序列化方案，二进制存储，需要 IDL，非自描述（自描述方案不跨平台）
• 高性能，体积小，支持 string、number、boolean
• avro
• Hadoop 使用的序列化方案，将二进制方案和字符串方案的优势结合起来，仅序列化过程需要 IDL，自描述
• 然而场景受限，没有成熟的 JS 实现，不适合 Web 环境，这里不做对比
• Thrift
• Facebook 的方案，二进制存储，需要 IDL，非自描述
• 基本上只集成在 RPC 中使用，这里不做对比
• DIMBIN
• 针对多维数组设计的序列化方案，二进制存储，不需要 IDL，自描述
• 高性能，体积小，支持 string、number、boolean

以上是在DIMBIN作者和其他序列化方案对比，可以在仓库的wiki中查看原文，里面对序列化方案进行了比较深入和详细的对比以及，由于平台限制，不便于直接发出地址，感兴趣的小伙伴可以直接去看这篇文章，个人认为具有不错的参考价值！强烈建议查看原文！以下是动图一览，可能不够清晰！

总结

笔者认为在当今时代，尤其是在互联网和物联网时代，数据传输仍在占有绝对的地位，也出现过很多不错的解决方案，工业4.0在路上，物联网也在路上，相应的技术方案也会百花齐放，面对海量数据的传输，针对不同类型需要选择合适的解决方案！