文章目录
一、介绍
1.1 cereal 介绍
cereal is a header-only C++11 serialization library. cereal takes arbitrary data types and reversibly turns them into different representations, such as compact binary encodings, XML, or JSON. cereal was designed to be fast, light-weight, and easy to extend - it has no external dependencies and can be easily bundled with other code or used standalone.
- cereal是一个只包含头文件的C++11序列化库
- cereal支持任何类型的数据并可以将其序列化为不同形式，例如：二进制、XML或者JSON。
- cereal的设计理念是快速、轻量级和容易扩展；cereal没有依赖第三库而且可以轻易的将其和其他代码相。
- 项目使用cereal的原因：（需求）
- 给WEB用：JSON
- 给后端用：C++对象（不够贴切）（成员变量自动序列化成JSON）
1.2 cereal 资料
-
评论：没用过msgpack吧，网络、数据库、配置+多语言，一套方案解决 回复：哈哈 msgpack
确实短小精悍，我有个项目要关RTTI，cereal搞得要死要活搞不定，msgpack轻松解决了。。
问题：
- cereal 是什么？是哪个团队创建和维护的？相比同类型其他库表现怎么样？
- cereal 依赖什么？
- cereal 怎么使用？
二、常见的序列化库
以下是您列出的序列化和数据交换格式库的简要介绍：
-
Apache Thrift
- 特点：由Facebook开发，是一个完整的RPC（远程过程调用）框架，用于构建跨语言的服务通信。
- 格式：二进制，也支持JSON和Compact Protocol。
- 优点：支持多种语言，有强大的IDL（接口定义语言）和编译器。
- 用途：广泛应用于构建分布式系统的微服务架构。
-
Protocol Buffers (protobuf)
- 特点：由Google开发，用于序列化结构化数据，类似于XML，但更小、更快、更简单。
- 格式：二进制。
- 优点：高性能，跨语言支持，有成熟的工具链。
- 用途：常用于网络通信、数据交换和持久化存储。
-
Boost.Serialization
- 特点：是Boost库的一部分，提供序列化和反序列化机制，支持多种格式。
- 格式：二进制、XML、JSON等。
- 优点：功能强大，可以序列化复杂类型。
- 用途：适用于需要灵活序列化机制的项目。
-
MessagePack
- 特点：一种高效、紧凑的二进制序列化格式，旨在替代JSON。
- 格式：二进制。
- 优点：比JSON更小，解析速度更快。
- 用途：适用于对数据大小和解析速度敏感的场景。
-
cereal
- 特点：一个轻量级、高性能的序列化库，仅包含头文件。
- 格式：二进制、XML、JSON。
- 优点：易于使用，性能好，无外部依赖。
- 用途：适用于需要快速集成序列化能力的项目。
-
Apache Avro
- 特点：一个数据序列化系统，支持动态模式和静态模式。
- 格式：二进制。
- 优点：动态模式无需编译，静态模式提供高性能。
- 用途：常用于Hadoop生态系统和数据交换。
-
Cap’n Proto
- 特点：一种高效的序列化协议，专注于零拷贝访问。
- 格式：二进制。
- 优点：极高的性能，适合大数据量传输。
- 用途：适用于需要高性能序列化和内存效率的应用。
-
Flatbuffers
- 特点：由Google开发，专注于直接访问序列化数据，无需解析。
- 格式：二进制。
- 优点：高性能，零拷贝访问。
- 用途：适用于游戏开发和其他需要直接访问数据的场景。
-
YAS (Yet Another Serialization Library)
- 特点：一个高性能的C++序列化库，专注于速度和易用性。
- 格式：二进制。
- 优点：零拷贝序列化，非常快。
- 用途：适用于对序列化性能有严格要求的场景。
每个库都有其独特的优势和适用场景，选择哪个库应根据项目需求、性能要求、跨语言支持、以及团队熟悉度等因素来决定。例如，如果你在构建一个跨语言的微服务架构，可能更倾向于使用Apache Thrift；而如果你在构建一个高性能的游戏引擎，则Flatbuffers或Cap’n Proto可能是更好的选择。
三、cereal 使用
3.1 官网demo
// type support
#include <cereal/types/map.hpp>
#include <cereal/types/vector.hpp>
#include <cereal/types/string.hpp>
#include <cereal/types/complex.hpp>
// for doing the actual serialization
#include <cereal/archives/json.hpp>
#include <iostream>
class Stuff
{
public:
Stuff() = default;
void fillData()
{
data = { {"real", { {1.0f, 0},
{2.2f, 0},
{3.3f, 0} }},
{"imaginary", { {0, -1.0f},
{0, -2.9932f},
{0, -3.5f} }} };
}
private:
std::map<std::string, std::vector<std::complex<float>>> data;
friend class cereal::access;
template <class Archive>
void serialize( Archive & ar )
{
ar( CEREAL_NVP(data) );
}
};
int main()
{
cereal::JSONOutputArchive output(std::cout); // stream to cout
Stuff myStuff;
myStuff.fillData();
output( cereal::make_nvp("best data ever", myStuff) );
}
五、其他资料
5.1 C++ 高性能序列化库推荐
在C++中，有许多高性能的序列化库可供选择，这些库各有特色，适用于不同的场景。以下是一些值得推荐的高性能序列化库：
-
cereal
- 特点：轻量级、零依赖的头文件库，支持C++11及以上标准，能够序列化各种类型的数据到二进制、XML或JSON格式。
- 官网：GitHub
-
Binn
- 特点：轻量级、高效的数据序列化库，适用于C和C++，支持多种数据类型，如字典、列表、整数、浮点数和字符串。
- 官网：GitHub
-
ThorsSerializer
- 特点：提供二进制序列化，拥有快速的性能和丰富的功能，适用于需要高效序列化的场景。
- 官网：GitHub
-
MessagePack for C++
- 特点：基于MessagePack协议，是一个高效的二进制序列化库，支持多种语言，C++版本性能优异。
- 官网：GitHub
-
FlatBuffers
- 特点：由Google开发，提供零拷贝序列化和反序列化，非常适合实时通信和大数据量的应用。
- 官网：GitHub
-
Cap’n Proto
- 特点：提供高性能的序列化和RPC框架，特别适合大规模分布式系统。
- 官网：GitHub
-
Kapok
- 特点：高性能的序列化/反序列化库，专为C++设计，提供与messagepack相当的性能。
- 官网：博客园（注意，该链接为一篇博客文章，可能并非官方主页）
-
nlohmann/json
- 特点：虽然主要是JSON库，但在序列化和反序列化方面性能优秀，易于使用。
- 官网：GitHub
-
Fast-CPP-CSV-Parser
- 特点：专注于CSV格式的高效解析和生成，如果你的工作涉及到CSV文件，这是一个不错的选择。
- 官网：GitHub
-
Succinct
- 特点：提供紧凑和高效的二进制序列化，适用于需要最小化数据大小的场景。
- 官网：GitHub
选择合适的序列化库时，请考虑你的项目需求，比如性能、数据格式、跨平台能力、依赖管理和许可证兼容性等。每种库都有其优势和局限，选择最适合你项目需求的那一个。
5.2 C++ 对象序列化为二进制或文本格式的库有哪些
C++中存在多个库可以用于将对象序列化为二进制或文本格式，这取决于你的具体需求，如性能、兼容性、易用性、跨平台支持等。以下是一些流行的C++序列化库：
-
Boost.Serialization
- 特点：作为Boost库的一部分，提供深度集成的序列化解决方案，支持多种格式和流。
- 格式：二进制、XML、文本等。
- 优点：成熟稳定，功能丰富，支持复杂类型的序列化。
- 缺点：可能较为复杂，对于简单任务来说可能有些冗余。
-
cereal
- 特点：轻量级、高性能，仅包含头文件，易于集成。
- 格式：二进制、XML、JSON。
- 优点：简单易用，没有外部依赖，性能优秀。
- 缺点：相对年轻，社区可能不如Boost大。
-
Protocol Buffers (protobuf)
- 特点：由Google开发，广泛用于网络通信和数据存储。
- 格式：二进制。
- 优点：高性能，跨语言支持，工具链完善。
- 缺点：需要IDL描述文件和编译步骤，增加构建复杂度。
-
FlatBuffers
- 特点：同样由Google开发，专注于内存效率和速度。
- 格式：二进制。
- 优点：直接在二进制数据上进行访问，无需解析和复制。
- 缺点：也需要IDL描述文件，学习曲线略陡峭。
-
MessagePack
- 特点：高效且轻量的序列化库，支持多种语言。
- 格式：二进制。
- 优点：比JSON更快，更小的编码。
- 缺点：可能不如protobuf那么成熟。
-
Cap’n Proto
- 特点：高性能的序列化库，专为零拷贝访问设计。
- 格式：二进制。
- 优点：非常快速，适合大数据量和实时应用。
- 缺点：学习和使用相对复杂。
-
jsoncpp
- 特点：用于JSON数据的序列化和反序列化。
- 格式：JSON。
- 优点：成熟稳定，功能全面。
- 缺点：可能不如nlohmann/json等库轻量级。
-
nlohmann::json
- 特点：现代C++的JSON库，易于使用。
- 格式：JSON。
- 优点：简单易用，性能良好。
- 缺点：仅限于JSON格式。
-
RapidJSON
- 特点：专注于速度和内存效率的JSON库。
- 格式：JSON。
- 优点：非常快，内存使用效率高。
- 缺点：仅限于JSON，使用SAX风格API。
-
YAS (Yet Another Serialization Library)
- 特点：高性能、零拷贝的序列化库。
- 格式：二进制。
- 优点：速度快，内存效率高。
- 缺点：可能不如一些库那样广泛使用。
选择正确的库取决于你的具体需求，比如是否需要跨语言支持、性能要求、是否愿意承担额外的构建步骤等。对于简单的序列化需求，如配置文件存储，轻量级的库如cereal或nlohmann::json可能就足够了。而对于高性能或大规模数据交换，protobuf或FlatBuffers可能是更好的选择。