chaokunyang
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蚂蚁金服技术专家，FURY序列化框架作者，从事分布式计算和科学计算多年，熟悉Ray、Spark、Flink、Hadoop、Mars、Dask等系统和Java/Python/C++/GoLang等语言。 Github：https://github.com/chaokunyang
Fury是一个基于JIT动态编译和零拷贝的多语言序列化框架，支持Java/Python/Golang/JavaScript/C++等语言，提供全自动的对象多语言/跨语言序列化能力，和相比JDK最高170倍的性能。经过多年蚂蚁核心场景的锤炼打磨，现已正式在Github对外开源：https://github.com/alipay/fury
问题背景Protobuf/Flatbuffers是业界广泛使用的序列化库，服务于大量的业务场景。但随着业务场景的复杂化，Protobuf/Flatbuffers逐渐不能满足性能需求开始成为系统瓶颈，在这种情况下，用户不得不手写大量序列化逻辑来进行极致性能优化，但这带来了三个问题：大量字段手写序列化逻辑冗长易出错；手写重复序列化逻辑开发效率低下；难以处理发送端和接收端字段变更的前后兼容性问题；这里将
问题背景Protobuf/Flatbuffers是业界广泛使用的序列化库，服务于大量的业务场景。但随着业务场景的复杂化，Protobuf/Flatbuffers逐渐不能满足性能需求开始成为系统瓶颈，在这种情况下，用户不得不手写大量序列化逻辑来进行极致性能优化，但这带来了三个问题：大量字段手写序列化逻辑冗长易出错；手写重复序列化逻辑开发效率低下；难以处理发送端和接收端字段变更的前后兼容性问题；这里将
Fury是一个基于JIT动态编译的高性能多语言原生序列化框架，支持Java/Python/Golang/C++/JavaScript等语言，提供全自动的对象多语言/跨语言序列化能力，以及相比于别的框架最高20~200倍的性能。
问题背景类型前后兼容是复杂业务场景序列化的常见需求。在快速迭代的业务场景当中，读写端经常发生对象字段发生变更：在线应用场景：线上SOFA/HSF应用提供服务给多个调用方，服务的滚动升级以及各个调用方独立更新都可能导致对象类型不一致的情况；在线服务场景：在线服务框架常驻不更改对象类型，但调用方业务逻辑变动独立更新导致对象字段跟服务端不一致；对象持久化场景：对象数据序列化后持久化写入存储(如Spark
问题背景类型前后兼容是复杂业务场景序列化的常见需求。在快速迭代的业务场景当中，读写端经常发生对象字段发生变更：在线应用场景：线上SOFA/HSF应用提供服务给多个调用方，服务的滚动升级以及各个调用方独立更新都可能导致对象类型不一致的情况；在线服务场景：在线服务框架常驻不更改对象类型，但调用方业务逻辑变动独立更新导致对象字段跟服务端不一致；对象持久化场景：对象数据序列化后持久化写入存储(如Spark
Fury是一个基于JIT的多语言原生序列化框架，支持Java/Python/Golang/C++等语言，提供全自动的对象多语言/跨语言序列化能力，和相比别的框架最高30~200倍的性能。背景过去十多年大数据和分布式系统蓬勃发展，序列化是其频繁使用的技术。当对象需要跨进程、跨语言、跨节点传输、持久化、状态读写时，都需要进行序列化，其性能和易用性影响着系统的运行效率和开发效率。对于Java序列化，尽管
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2023-07-19
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2023-04-13
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