除了JSON,还有这些主流数据传输格式!
在互联网技术飞速发展的今天,数据传输是连接前后端、服务与服务的“生命线”,提到数据传输格式,绝大多数开发者首先会想到JSON——它轻量、易读、与JavaScript无缝衔接,几乎成了现代Web开发的“默认选项”,但JSON并非“唯一解”,在不同的应用场景中,XML、Protocol Buffers、MessagePack、YAML、TOML等格式各显神通,有的追求极致性能,有的兼顾可读性与扩展性,有的则为特定领域优化,本文将带你全面了解这些“非JSON”数据传输格式,看看它们如何在不同场景中发挥作用。
XML:结构化数据的“老牌强者”
全称:eXtensible Markup Language(可扩展标记语言)
核心特点:标签化、树形结构、可扩展性强
XML是互联网早期的“数据传输霸主”,至今仍在金融、政务、企业级系统中广泛使用,它通过自定义标签描述数据,例如一个用户信息可能表示为:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<user>
<id>1001</id>
<name>张三</name>
<email>zhangsan@example.com</email>
<orders>
<order>
<orderId>2024001</orderId>
<amount>99.99</amount>
</order>
</orders>
</user>
优势:
- 可读性好:标签语义明确,人类可直接阅读理解;
- 扩展性强:支持自定义标签和属性,适合复杂层级结构;
- 跨平台兼容:不受编程语言限制,几乎所有系统都能解析。
劣势:
- 冗余度高(标签、闭合标签占用大量空间);
- 解析复杂(需DOM/SAX等解析器,性能较差);
- 数据体积大,不适合高并发、低带宽场景。
典型应用:
- Web服务(如早期的SOAP协议);
- 配置文件(如Java的Spring框架XML配置);
- 金融/政务系统(需严格数据结构定义的场景)。
Protocol Buffers(Protobuf):高性能的“二进制利器”
全称:Protocol Buffers(Google开发)
核心特点:二进制格式、高效序列化、强类型定义
Protobuf是Google为解决数据传输性能问题设计的开源序列化框架,它通过.proto文件定义数据结构,再编译为多种语言的代码,最终生成紧凑的二进制数据,例如定义一个用户消息:
syntax = "proto3";
message User {
int32 id = 1;
string name = 2;
string email = 3;
repeated Order orders = 4; // repeated表示数组
}
message Order {
int32 orderId = 1;
double amount = 2;
}
序列化后的二进制数据比JSON节省60%-80%的空间,解析速度也快5-10倍。
优势:
- 极致性能:二进制格式体积小、解析快,适合高并发、低带宽场景;
- 强类型支持:通过
.proto文件严格定义数据类型,避免运行时类型错误; - 跨语言支持:支持Java、Python、Go、C++等多种语言。
劣势:
- 可读性差(二进制数据无法直接阅读,需工具解析);
- 需预定义 schema(修改数据结构需重新编译代码);
- 适合机器间通信,不适合人类直接编辑。
典型应用:
- 微服务间通信(如gRPC默认使用Protobuf);
- 移动端数据传输(减少网络流量和电量消耗);
- 大数据处理(如Hadoop、Spark的二进制数据交换)。
MessagePack:JSON的“极速二进制版”
核心特点:二进制格式、兼容JSON语法、即插即用
MessagePack被称为“MessagePack JSON”,它将JSON数据转换为紧凑的二进制格式,同时保持与JSON几乎相同的语法结构,例如JSON对象{"name": "李四", "age": 25}会被编码为二进制数据,但体积更小。
优势:
- 兼容JSON:可直接解析为JSON对象,无需额外学习成本;
- 高性能:二进制序列化/反序列化速度远快于JSON;
- 无需预定义schema:动态类型,适合灵活场景。
劣势:
- 可读性差(二进制数据无法直接查看);
- 不适合复杂嵌套结构(二进制格式调试困难);
- 生态不如JSON/Protobuf完善。
典型应用:
- Web实时通信(如WebSocket传输二进制数据);
- 缓存系统(如Redis存储MessagePack编码的数据);
- 嵌入式设备(资源受限场景下的高效数据交换)。
YAML:人类友好的“配置数据格式”
全称:YAML Ain't Markup Language(YAML不是标记语言)
核心特点:缩进式结构、可读性强、支持注释
YAML通过缩进(空格而非标签)表示层级关系,支持注释,常用于配置文件和数据交换,例如一个用户配置可能表示为:
user:
id: 1002
name: 王五
email: wangwu@example.com
orders:
- orderId: 2024002
amount: 149.99
- orderId: 2024003
amount: 79.99
优势:
- 可读性极佳:接近自然语言,适合人类编写和修改;
- 支持注释:可在文件中添加说明,便于维护;
- 支持复杂数据类型(如列表、字典、布尔值、日期等)。
劣势:
- 对缩进敏感(必须使用空格,且缩进层级不能混乱);
- 解析速度较慢(依赖正则表达式,不适合高频数据传输);
- 冗余度高于JSON(缩进和换行占用空间)。
典型应用:
- 配置文件(如Docker Compose、Kubernetes YAML配置);
- 数据序列化(如Ansible playbook、CI/CD pipeline配置);
- 文档数据(如Markdown前置元数据)。
TOML:简洁的“配置文件新贵”
全称:Tom's Obvious, Minimal Language(Tom的简洁语言)
核心特点:键值对结构、简洁直观、兼容INI格式
TOML由GitHub创始人Tom Preston-Werner设计,旨在解决YAML/JSON配置文件的复杂性,强调“简洁”和“易读”。
[user] id = 1003 name = "赵六" email = "zhaoliu@example.com" [[orders]] orderId = 2024004 amount = 199.99 [[orders]] orderId = 2024005 amount = 129.99
优势:
- 极简语法:无缩进要求,键值对结构清晰;
- 易读易写:接近INI格式,学习成本低;
- 强类型支持(明确区分字符串、数字、布尔值等)。
劣势:
- 不适合复杂数据传输(主要面向配置文件);
- 生态较小(解析库支持不如JSON/YAML广泛);
- 不支持注释(部分实现支持,但非标准)。
典型应用:
- 项目配置文件(如Cargo.toml、pyproject.toml);
- 开发工具配置(如VS Code settings、TOML格式的环境变量);
- 轻量级数据交换(如小型应用的数据存储)。
其他特色数据传输格式
除了上述主流格式,还有一些针对特定场景的“小众但强大”的格式:
Avro:大数据领域的“动态序列化工具”
由Hadoop生态圈开发,支持动态类型和模式演进,常用于Kafka、HBase等大数据系统,适合需要灵活数据结构的场景。
CBOR:物联网的“紧凑二进制格式”
基于Concise Binary Object Representation,设计目标是比MessagePack更紧凑,支持二进制和文本模式,适合物联网设备(如传感器、嵌入式系统)的数据传输。
BSON:MongoDB的“二进制JSON”
Binary JSON是MongoDB的存储格式,在JSON基础上增加了二进制数据类型(如日期、二进制串),支持嵌套文档和数组,适合文档型数据库的数据交换。
如何选择?看场景说话!
没有“最好”的数据传输格式,只有“最适合”的格式,以下是选择建议:
| 场景 | 推荐格式 | 原因 |
|---|---|---|
| Web前后端交互(高可读性) | JSON | 轻量、易读、与JavaScript无缝集成,生态完善。 |
| 微服务 |



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