資料序列化格式比較：JSON、Protobuf、MessagePack

序列化是將資料結構轉換為可儲存或傳輸的格式，以便日後重建的過程。格式的選擇會影響效能、酬載大小、互通性和開發者體驗。本指南比較最受歡迎的幾種方案。

格式概覽

格式	類型	Schema	人類可讀	二進位
JSON	文字	可選（JSON Schema）	是	否
Protocol Buffers	二進位	必需（.proto）	否	是
MessagePack	二進位	無	否	是
CBOR	二進位	可選（CDDL）	否	是
Avro	二進位	必需（JSON schema）	否	是
YAML	文字	可選	是	否
XML	文字	可選（XSD）	是	否

JSON：通用的預設選擇

JSON 是使用最廣泛的序列化格式，瀏覽器原生支援，且幾乎所有程式語言都支援。

{
  "name": "Alice",
  "age": 30,
  "roles": ["admin", "editor"],
  "active": true
}

優勢：通用支援、人類可讀、不需要 schema、除錯方便。劣勢：冗長、不支援二進位資料、無 schema 強制、解析速度比二進位格式慢。大小：此範例 = 74 位元組。

使用我們的 JSON 格式化工具格式化 JSON。

Protocol Buffers（Protobuf）

Google 的二進位序列化格式。需要 schema 定義：

message User {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  repeated string roles = 3;
  bool active = 4;
}

優勢：非常精簡、非常快速、透過 schema 實現強型別、向前/向後相容、程式碼自動產生。劣勢：非人類可讀、需要 schema 定義、需要程式碼產生步驟、除錯較困難。大小：相同資料 ≈ 28 位元組（比 JSON 小 62%）。

MessagePack

一種在結構上等同於 JSON 的二進位格式 — 相同的型別，不需要 schema：

const msgpack = require('msgpack-lite');
const packed = msgpack.encode({name: "Alice", age: 30, roles: ["admin", "editor"], active: true});
// Result: Buffer of ~45 bytes

優勢：可直接替換 JSON（相同的資料模型）、比 JSON 更小、解析更快、不需要 schema。劣勢：非人類可讀、沒有 Protobuf 精簡、無 schema 驗證。大小：相同資料 ≈ 45 位元組（比 JSON 小 39%）。

CBOR（精簡二進位物件表示法）

一個 IETF 標準（RFC 8949）的二進位資料格式。目標與 MessagePack 相似但有額外功能：

優勢：IETF 標準、支援擴充型別標籤（日期、BigInt）、確定性編碼、非常適合受限裝置（IoT）。劣勢：生態系統比 MessagePack 小、非人類可讀。大小：與 MessagePack 相似。

Apache Avro

在大數據生態系統中被大量使用（Hadoop、Kafka）：

優勢：schema 演進（安全地新增/移除欄位）、精簡編碼、內建壓縮、非常適合串流資料。劣勢：讀寫都需要 schema、較不適合請求-回應式 API。大小：當 schema 單獨共享時非常精簡。

效能比較

基準測試因實作而異，但典型的相對效能為：

格式	序列化速度	反序列化速度	大小
JSON	1x（基準）	1x（基準）	1x（基準）
MessagePack	快 2-4 倍	快 2-4 倍	0.6x
Protobuf	快 3-10 倍	快 3-10 倍	0.3-0.5x
Avro	快 2-5 倍	快 2-5 倍	0.3-0.5x
CBOR	快 2-4 倍	快 2-4 倍	0.6x

實際數字在很大程度上取決於資料結構、語言實作，以及 schema 編譯是否被攤銷。

選擇正確的格式

在以下情況使用 JSON：

建構 Web API（瀏覽器原生支援）
人類可讀性很重要（配置檔案、除錯）
互通性是首要考量（所有語言都支援 JSON）
需要 schema 彈性（不同結構的文件）

在以下情況使用 Protobuf：

效能至關重要（高吞吐量服務）
需要嚴格型別（強制 schema）
你同時控制生產者和消費者
使用 gRPC 進行服務通訊

在以下情況使用 MessagePack：

想要更小的酬載但不需要 schema 開銷
需要直接替換 JSON
使用的語言有良好的 MessagePack 支援
Redis 或其他系統原生使用 MessagePack

在以下情況使用 Avro：

使用大數據管線（Kafka、Hadoop）
schema 演進很重要
資料需要長期儲存（schema 註冊表幫助未來的讀取者）

如需在文字格式之間轉換，我們的 JSON 轉 YAML 轉換器能處理最常見的轉換需求。

常見問題

可以在網頁瀏覽器中使用二進位格式嗎？

可以，但有一些限制。MessagePack 和 CBOR 有在瀏覽器中運作的 JavaScript 函式庫。Protobuf 需要 protobufjs 函式庫。然而，JSON 仍然是 Web API 的預設選擇，因為它有原生瀏覽器支援、與 fetch 配合良好，且可在瀏覽器 DevTools 中除錯。

我應該將 API 從 JSON 切換到 Protobuf 嗎？

只有在你已經測量出 JSON 序列化造成的效能瓶頸時才需要。對大多數 Web 應用程式來說，JSON 的速度已經足夠，且其開發者體驗優勢（可讀性、除錯、工具支援）超過了二進位格式的效能增益。Protobuf 在高吞吐量的微服務通訊中表現出色，而非典型的 Web API。