面试题：消息队列Kafka中常见的消息序列化与反序列化方式有哪些

Question

在Kafka后端开发中，消息的序列化与反序列化至关重要。请列举出Kafka常见的消息序列化与反序列化方式，并简要说明每种方式的适用场景。

Answer 1

• Avro：
  • 适用场景：适用于对数据结构兼容性要求高，需要跨语言处理数据的场景。Avro使用Schema来定义数据结构，消息在序列化时会带上Schema信息，反序列化端即使没有预先知道Schema，也能根据消息中的Schema正确解析数据。常用于大数据生态中多个组件之间的数据交换，如Kafka与Hadoop等组件交互数据。
• JSON：
  • 适用场景：适合可读性要求高，前端与后端交互频繁，且数据结构相对灵活的场景。JSON格式人类可读，在Web应用等前后端交互场景，或数据需要易于理解和调试的场景下广泛应用。例如，微服务架构中，各服务之间通过Kafka传递消息，若有前端需要消费消息查看内容，JSON格式就很合适。
• Protobuf：
  • 适用场景：适用于对性能要求极高，数据量较大且网络带宽有限的场景。Protobuf采用紧凑的二进制编码，序列化后的数据体积小，解析速度快。常用于物联网、移动应用等对数据传输效率和存储空间敏感的领域，在Kafka消息传递中，能有效减少网络传输压力和存储成本。
• String：
  • 适用场景：简单文本消息场景，数据格式简单，不需要复杂的结构解析。例如，日志记录场景，生产者将日志信息以字符串形式发送到Kafka，消费者直接读取字符串进行后续处理，无需复杂的反序列化操作。