81个开源大数据处理工具汇总（下），包括日志收集系统/集群管理/

FlatBuffers有如下一些关键特性——

• 访问序列化数据不需要打包/拆包
• 节省内存而且访问速度快——缓存只占用访问数据所需要的内存；不需要任何额外的内存。
• 灵活性——通过可选字段向前向后兼容
• 代码规模小
• 强类型——错误在编译时捕获，而不是在运行时
• 便利性——生成的C++头文件代码简洁。如果需要，有一项可选功能可以用来在运行时高效解析Schema和JSON-like格式的文本。
• 跨平台——使用C++编写，不依赖STL之外的库，因此可以用于任何有C++编辑器的平台。当前，该项目包含构建方法和在Android、Linux、Windows和OSX等操作系统上使用该库的示例。

与Protocol Buffers或JSON Parsing这样的可选方案相比，FlatBuffers的优势在于开销更小，这主要是由于它没有解析过程。

代码托管：https://github.com/google/flatbuffers

五、Protocol?Buffers

贡献者：Google

简介：Protocol Buffers是Google公司开发的一种数据描述语言，类似于XML能够将结构化数据序列化，可用于数据存储、通信协议等方面。它不依赖于语言和平台并且可扩展性极强。现阶段官方支持C++、JAVA、Python等三种编程语言，但可以找到大量的几乎涵盖所有语言的第三方拓展包。

通过它，你可以定义你的数据的结构，并生成基于各种语言的代码。这些你定义的数据流可以轻松地在传递并不破坏你已有的程序。并且你也可以更新这些数据而现有的程序也不会受到任何的影响。

Protocol Buffers经常被简称为protobuf。

官网：http://code.google.com/p/protobuf/

六、Consistent?Hashing（哈希算法）

简介：一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。

一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：

1、平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。

2、单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。

3、分散性(Spread)：在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。

4、负载(Load)：负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同 的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。

在分布式集群中，对机器的添加删除，或者机器故障后自动脱离集群这些操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash(object)%N算法，那么在有机器添加或者删除后，很多原有的数据就无法找到了，这样严重的违反了单调性原则。

七、Netty

贡献者：JBOSS

简介：Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。

（编辑：核心网）

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