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1.介绍
在数据序列化和通信领域，schema 指的是用于定义数据结构的模式或结构描述。它描述了数据的字段、类型、嵌套结构和约束，并在数据验证和解释上发挥重要作用。常见的 schema 格式包括 Protocol Buffers (proto)、JSON Schema、XML Schema 等。
Protocol Buffers（简称 proto）和 JSON 都是用于数据交换的格式，但在 schema 的强度和类型系统上有一些关键差异，使得 proto 在某些方面比 JSON 更具优势。
1.1 pb类型检查更严格
- Proto：proto 的 schema 定义了每个字段的确切类型（例如
int32、float、string、bool、enum、嵌套消息等），这使得数据更加清晰、可预测。proto 编译器会根据 schema 自动生成代码，确保序列化和反序列化的数据符合预定的类型和结构。 - JSON：虽然 JSON Schema 可以定义字段的类型，但在实际使用中 JSON 并不强制类型检查。JSON 本身是一种松散的格式，通常在序列化或解析时不进行强类型约束，这容易导致数据格式和类型不一致的问题。
例子，数组 values 包含了整数、字符串、布尔值和对象等不同类型。JSON 不会强制验证数组元素的类型一致性，但在解析或操作 values 数组时，类型不一致可能会带来逻辑问题。
{"values": [1, "2", true, {"nested": "object"}]
}
JSON 不进行类型检查，数据格式问题通常只能在应用程序层面捕获，并没有自动的类型校验机制。
1.2 数据大小和性能
- Proto：proto 使用二进制格式进行序列化，更加紧凑和高效。在网络传输和存储方面，比 JSON 的文本格式更节省空间。proto 在读取、写入和传输数据时性能更高，尤其在处理大量数据时，proto 的 schema 能帮助优化数据处理流程。
- JSON：JSON 是一种文本格式，通常比 proto 的二进制格式大，占用更多的带宽和存储空间。此外，由于 JSON 需要解析复杂的文本格式，相对耗时，尤其在数据量较大时性能较差。
1.3 前向兼容和后向兼容
- Proto：proto schema 支持前向和后向兼容，允许定义字段时指定字段编号，以便在 schema 变化时保留旧字段并添加新字段。这样在不同版本间升级时，旧服务和新服务能继续通信而不会出错。
- JSON：JSON 缺乏直接的前向和后向兼容支持。若添加、删除或更改字段，需要客户端和服务端都进行更新和兼容处理，不然可能导致数据解释失败。
后向兼容：
后向兼容（backward compatibility）意味着旧版本的客户端或服务端能够解析新版本数据的主要字段。通常指的是在 schema 中新增字段，而不影响旧版本的解析。Proto 解析器会忽略未知字段，但依然可以成功读取和解析已知的字段。
前向兼容：
前向兼容（forward compatibility）指的是新版本的客户端或服务端能够解析旧版本数据中的已知字段，而不会因缺少字段导致错误。这种兼容性通常是在删除或弃用字段时体现。被移除的字段在解析时为空。