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你可能会问，既然我们已经有很标准的JSON以及转换库比如GSON和Jackson，为什么还要使用新的工具呢？
不妨先试一下FlatBuffers，然后你就会发现它比JSON快得多。
FlatBuffers是什么？
FlatBuffers是一个高效的跨平台序列化类库，可以在C++、C#、C、Go、Java、JavaScript、PHP和Python中使用。是Google开发的，是为了应用在游戏开发，以及其他注重性能的应用上。
为什么要使用FlatBuffers？
不需要解析/拆包就可以访问序列化数据 — FlatBuffers与其他库不同之处就在于它使用二进制缓冲文件来表示层次数据，这样它们就可以被直接访问而不需解析与拆包，同时还支持数据结构进化（前进、后退兼容性）。
内存高效速度快 — 访问数据时只需要访问内存中的缓冲区。它不需要多余的内存分配（至少在C++是这样，其他语言中可能会有变动）。FlatBuffers还适合配合 mmap或数据流使用，只需要缓冲区的一部分存储在内存中。访问时速度接近原结构访问，只有一点延迟（一种虚函数表vtable），是为了允许格式升级以 及可选字段。FlatBuffers适合那些花费了大量时间和空间（内存分配）来访问和构建序列化数据的项目，比如游戏以及其他对表现敏感的应用。可以参 考这里的基准。
灵活 — 由于有可选字段，你不但有很强的升级和回退兼容性（对于历史悠久的游戏尤其重要，不用为了每个版本升级所有数据），在选择要存储哪些数据以及设计数据结构时也很自由。
轻量的code footprint — FlatBuffers只需要很少量的生成代码，以及一个表示最小依赖的很小的头文件，很容易集成。细节上可以看上面的基准页。
强类型 — 编译时报错，而不需要自己写重复的容易出错的运行时检查。它可以自动生成有用的代码。
使用方便 — 生成的C++代码允许精简访问与构建代码。还有可选的用于实现图表解析、类似JSON的运行时字符串展示等功能的方法。（后者比JSON解析库更快，内存效率更高）
代码跨平台且没有依赖 — C++代码可以运行在任何近代的gcc/clang和VS2010上。同时还有用于测试和范例的构建文件（Android中.mk文件，其他平台是cmake文件）。
都有谁使用FlatBuffers?
BobbleApp，印度第一贴图App。我们在BobbleApp中使用FlatBuffers后App的性能明显增强。
Cocos2d-x，第一开源移动游戏引擎，使用FlatBuffers来序列化所有的游戏数据。
Facebook使用FlatBuffers在Android App中进行客户端服务端的沟通。他们写了一篇文章来描述FlatBuffers是如何加速加载内容的。
Google的Fun Propulsion Labs在他们所有的库和游戏中大量使用FlatBuffers。
App性能有多大提高？
解析速度 解析一个20KB的JSON流（这差不多是BobbleApp的返回大小）需要35ms，超过了UI刷新间隔也就是16.6ms。如果解析JSON的话，我们就在滑动时就会因为要从磁盘加载缓存而导致掉帧（视觉上的卡顿）。
解析器初始化 一个JSON解析器需要先构建字段映射再进行解析，这会花100ms到200ms，很明显的拖缓App启动时间。
垃圾回收 在解析JSON时创建了很多小对象，在我们的试验中，解析20kb的JSON流时，要分配大约100kb的瞬时存储，对Java内存回收造成很大压力。
FlatBuffers vs JSON
我尝试使用FlatBuffers和JSON解析4mb的JSON文件。
FlatBuffers花了1-5ms，JSON花了大约2000ms。在使用FlatBuffers期间Android App中没有GC，而在使用JSON时发生了很多次GC。在使用JSON时UI完全卡住，所以真实使用时只能在后台线程进行解析。
github源码地址：https://github.com/amitshekhariitbhu/FlatBuffer
转自oschina开源中国社区：http://www.oschina.net/news/75092/android-flatbuffers-json
你可能会问，既然我们已经有很标准的JSON以及转换库比如GSON和Jackson，为什么还要使用新的工具呢？
不妨先试一下FlatBuffers，然后你就会发现它比JSON快得多。
FlatBuffers是什么？
FlatBuffers是一个高效的跨平台序列化类库，可以在C++、C#、C、Go、Java、JavaScript、PHP和Python中使用。是Google开发的，是为了应用在游戏开发，以及其他注重性能的应用上。
为什么要使用FlatBuffers？
不需要解析/拆包就可以访问序列化数据 — FlatBuffers与其他库不同之处就在于它使用二进制缓冲文件来表示层次数据，这样它们就可以被直接访问而不需解析与拆包，同时还支持数据结构进化（前进、后退兼容性）。
内存高效速度快 — 访问数据时只需要访问内存中的缓冲区。它不需要多余的内存分配（至少在C++是这样，其他语言中可能会有变动）。FlatBuffers还适合配合 mmap或数据流使用，只需要缓冲区的一部分存储在内存中。访问时速度接近原结构访问，只有一点延迟（一种虚函数表vtable），是为了允许格式升级以 及可选字段。FlatBuffers适合那些花费了大量时间和空间（内存分配）来访问和构建序列化数据的项目，比如游戏以及其他对表现敏感的应用。可以参 考这里的基准。
灵活 — 由于有可选字段，你不但有很强的升级和回退兼容性（对于历史悠久的游戏尤其重要，不用为了每个版本升级所有数据），在选择要存储哪些数据以及设计数据结构时也很自由。
轻量的code footprint — FlatBuffers只需要很少量的生成代码，以及一个表示最小依赖的很小的头文件，很容易集成。细节上可以看上面的基准页。
强类型 — 编译时报错，而不需要自己写重复的容易出错的运行时检查。它可以自动生成有用的代码。
使用方便 — 生成的C++代码允许精简访问与构建代码。还有可选的用于实现图表解析、类似JSON的运行时字符串展示等功能的方法。（后者比JSON解析库更快，内存效率更高）
代码跨平台且没有依赖 — C++代码可以运行在任何近代的gcc/clang和VS2010上。同时还有用于测试和范例的构建文件（Android中.mk文件，其他平台是cmake文件）。
都有谁使用FlatBuffers?
BobbleApp，印度第一贴图App。我们在BobbleApp中使用FlatBuffers后App的性能明显增强。
Cocos2d-x，第一开源移动游戏引擎，使用FlatBuffers来序列化所有的游戏数据。
Facebook使用FlatBuffers在Android App中进行客户端服务端的沟通。他们写了一篇文章来描述FlatBuffers是如何加速加载内容的。
Google的Fun Propulsion Labs在他们所有的库和游戏中大量使用FlatBuffers。
App性能有多大提高？
解析速度 解析一个20KB的JSON流（这差不多是BobbleApp的返回大小）需要35ms，超过了UI刷新间隔也就是16.6ms。如果解析JSON的话，我们就在滑动时就会因为要从磁盘加载缓存而导致掉帧（视觉上的卡顿）。
解析器初始化 一个JSON解析器需要先构建字段映射再进行解析，这会花100ms到200ms，很明显的拖缓App启动时间。
垃圾回收 在解析JSON时创建了很多小对象，在我们的试验中，解析20kb的JSON流时，要分配大约100kb的瞬时存储，对Java内存回收造成很大压力。
FlatBuffers vs JSON
我尝试使用FlatBuffers和JSON解析4mb的JSON文件。
FlatBuffers花了1-5ms，JSON花了大约2000ms。在使用FlatBuffers期间Android App中没有GC，而在使用JSON时发生了很多次GC。在使用JSON时UI完全卡住，所以真实使用时只能在后台线程进行解析。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xiaodon1992/p/5660503.html
