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Carregado porRafael Monteiro e Pereira
Explorando protocolos de serialização de alto desempenho
O documento discute protocolos de serialização de alto desempenho, comparando o desempenho de serialização e desserialização de mensagens usando protocolos como Protocol Buffers, FlatBuffers e JSON. Os resultados do benchmark mostram que Protocol Buffers e FlatBuffers proporcionam desempenho superior ao JSON, enquanto FlatBuffers é o mais rápido para desserialização de uma única mensagem.
Explorando protocolos de serialização de alto desempenho
- 1. Explorando protocolos de serializaçãode alto desempenho Rafael Monteiro e Pereira Software Engineer @ BM&F Bovespa
- 2. “Opiniões contidas aquisão exclusivamente minhas e não necessariamente refletem as opiniões do meu empregador.”
- 3. 99,9% de mensagens processadascom tempo de no máximo alguns milissegundos
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- 5. Garbage Collector Stop theWorld! Freeze!
- 6. “Cara, não tádando. Precisa melhorar esse treco” Cara de operações
- 7.
- 8. “Vamos fazer ofácil” “Não temos prazo para isso!” “Essa solução custa caro” Chefe
- 9. “Nem sonhe emreescrever 80% da aplicação!” Cara de QA
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- 12. Serialização... XML JSON Human Readable Binary Native( Java, c++ etc ) Google Protocol Buffers Google FlatBuffers Simple Binary Encoding Muitos outros.... (Mais rápido)
- 13. Muito verboso Human Readable Schema (XSD,DTD etc) Typed Lento…. XML JSON Menos verboso… Human Readable Não tem Schema Browser Friendly
- 14. Simples Typed Incluso na linguagem Native HumanReadable Browser Friendly Schema Interop
- 15. Languages: Java, C++, Python CodeGeneration Interop Typed Schema Backward Compatibility Protocol Buffers Human Readable Browser Friendly
- 16. Languages: Java, C++,C#, Go, Python Code Generation Interop Typed Schema Backward Compatibility Positional Access Table Based FlatBuffers Human Readable Browser Friendly
- 17. Languagues: C++, Java, C# Code Generation Interop Typed Schema Backward Compatibility Positional Access Simple Binary Encoding Human Readable Browser Friendly Complexo na utilização de Strings Focado em Mercado Financeiro (FIX) (Menção Honrosa)
- 18. Mais alguns dados... GPBSBE FlatBuffers Versionamento do Schema Sim Problemas Sim Zero-copy Não Sim Sim Leitura Random-access Não Não Sim Schema language Proprietário XML Proprietário Mensagens mutáveis Sim Não Sim
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- 20. Hardware Intel Core i74770K 16GB RAM DDR3 – 2400 mhz SSD 256 GB Ubuntu 15.04 x64 Algumas informações sobre o benchmark... Software JDK 1.8 x64 – Update 51 JMH – Warmup e Bencharking Google Protocol Buffers FlatBuffers Jackson(JSON)
- 21. Deserialization Native Java 16,854 ns JSON 578ns GPB 65 ns FlatBuffers 9 ns 1 10 100 1,000 10,000 100,000 1 mensagem ± 902,67 ± 7,91 ± 0,13 ± 0,05
- 22. Deserialization Native Java 16,854 ns JSON 578ns GPB 65 ns FlatBuffers 9 ns 1 10 100 1,000 10,000 100,000 1 mensagem ± 902,67 ± 7,91 ± 0,13 ± 0,05
- 23. Deserialization 1.000.000 mensagens Native Java 15,177ms JSON 408 ms GPB 67 ms FlatBuffers 7 ms 1 10 100 1,000 10,000 100,000 ± 32,27 ± 13,42 ± 1,04 ± 12,49
- 24. Serialization 1 mensagem Native Java 2,923ns JSON 425 ns GPB 109 ns FlatBuffers 315 ns 1 10 100 1,000 10,000 ± 32,27 ± 13,42 ± 1,04 ± 12,49
- 25. Serialization 1.000.000 mensagens Native Java 2,728ms JSON 563 ms GPB 110 ms FlatBuffers 280 ms 1 10 100 1,000 10,000 ± 32,27 ± 13,42 ± 1,04 ± 12,49
- 26. Tamanho das Mensagens 1Mensagem em bytes Native Java 425.00 JSON 117.00 GPB 56.00 FlatBuffers 104.00 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
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- 32. Obrigado!!!! Feedback ? Contato? Blog: rafamonteiro.io (soon) E-mail: rafael@rafamonteiro.io Github: github.com/rafamonteiro Twitter: @RafaMonteiro_Io