面试官：除了Java自带的序列化之外，你还了解哪些序列化工具？**
参考答案：
JSON：目前使用比较频繁的格式化数据工具，简单直观，可读性好，有jackson，gson，fastjson等等，比较优秀的JSON解析工具的表现还是比较好的，有些json解析工具甚至速度超过了一些二进制的序列化方式。
Protobuf：一个用来序列化结构化数据的技术，支持多种语言诸如C++、Java以及Python语言，可以使用该技术来持久化数据或者序列化成网络传输的数据。相比较一些其他的XML技术而言，该技术的一个明显特点就是更加节省空间（以二进制流存储）、速度更快以及更加灵活。另外Protobuf支持的数据类型相对较少，不支持常量类型。由于其设计的理念是纯粹的展现层协议（Presentation Layer），目前并没有一个专门支持Protobuf的RPC框架。
Thrift：是Facebook开源提供的一个高性能，轻量级RPC服务框架，其产生正是为了满足当前大数据量、分布式、跨语言、跨平台数据通讯的需求。 但是，Thrift并不仅仅是序列化协议，而是一个RPC框架。 相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案。但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面， Thrift框架本身并没有透出序列化和反序列化接口，这导致其很难和其他传输层协议共同使用（例如HTTP）。
Avro：提供两种序列化格式，即JSON格式或者Binary格式。Binary格式在空间开销和解析性能方面可以和Protobuf媲美， JSON格式方便测试阶段的调试。 Avro支持的数据类型非常丰富，包括C++语言里面的union类型。Avro支持JSON格式的IDL和类似于Thrift和Protobuf的IDL（实验阶段），这两者之间可以互转。Schema可以在传输数据的同时发送，加上JSON的自我描述属性，这使得Avro非常适合动态类型语言。 Avro在做文件持久化的时候，一般会和Schema一起存储，所以Avro序列化文件自身具有自我描述属性，所以非常适合于做Hive、Pig和MapReduce的持久化数据格式。对于不同版本的Schema，在进行RPC调用的时候，服务端和客户端可以在握手阶段对Schema进行互相确认，大大提高了最终的数据解析速度。
