Introducción
MessagePack es un formato de intercambio de datos binario que tiene como objetivo ser más eficiente y compacto que otros formatos, como JSON o XML. Aquí hay algunas características clave de MessagePack:
1) Formato Binario Eficiente:
MessagePack representa datos de forma binaria, lo que lo hace más compacto y eficiente en términos de espacio en comparación con formatos de texto como JSON.
La estructura binaria permite una serialización y deserialización más rápida.
2) Compatibilidad con Múltiples Lenguajes:
MessagePack tiene implementaciones para una amplia variedad de lenguajes de programación, lo que facilita la interoperabilidad entre sistemas escritos en diferentes lenguajes.
Existen bibliotecas y extensiones de MessagePack para lenguajes populares como Python, Java, C#, JavaScript, Ruby, scala, entre otros.
3) Soporte para Tipos de Datos Complejos:
MessagePack puede representar tipos de datos complejos como mapas, listas, cadenas de texto, números y tipos binarios.
Puede manejar estructuras de datos anidadas de manera eficiente.
4) Desempeño y Baja Sobrecarga:
Debido a su formato binario y estructura compacta, MessagePack tiende a tener un mejor rendimiento que los formatos de texto al serializar y deserializar datos.
La baja sobrecarga contribuye a una mayor eficiencia en la transmisión y procesamiento de datos.
5) Uso en Comunicación de Baja Latencia:
MessagePack es popular en escenarios donde la baja latencia es crucial, como en sistemas financieros, juegos en línea, comunicación entre microservicios y aplicaciones de alto rendimiento.
6) Extensiones Personalizadas:
MessagePack permite definir extensiones personalizadas para manejar tipos de datos específicos de la aplicación o mejorar la eficiencia en casos particulares.
7) Facilidad de Uso:
Aunque es binario, MessagePack es legible para los humanos, lo que facilita el desarrollo, la depuración y la inspección de datos.
Aunque MessagePack ofrece muchas ventajas, la elección del formato de intercambio de datos dependerá de los requisitos específicos de la aplicación y del ecosistema en el que se esté trabajando. Si la eficiencia en términos de espacio y tiempo es crucial, especialmente en entornos de baja latencia, MessagePack es una opción a considerar.
MessagePack es un formato de intercambio de datos sin esquema, lo que significa que no requiere un esquema predefinido para serializar y deserializar datos. A diferencia de algunos formatos de datos estructurados, como JSON, que a menudo requieren un esquema explícito para validar y entender los datos, MessagePack no impone una estructura específica de datos.
La falta de un esquema predefinido proporciona flexibilidad en la representación de datos, permitiendo que diferentes sistemas intercambien información sin la necesidad de acordar un esquema común de antemano. Esto puede ser útil en entornos donde la interoperabilidad entre sistemas escritos en diferentes lenguajes o la evolución dinámica de los datos son consideraciones importantes.
Aunque MessagePack es schema-less, es importante destacar que, en algunos casos, las aplicaciones que utilizan MessagePack pueden optar por establecer convenciones o acuerdos informales sobre la estructura de los datos intercambiados para garantizar una interpretación coherente de la información. Sin embargo, estas convenciones no están definidas por el formato en sí mismo, sino por las decisiones de diseño de las aplicaciones que utilizan MessagePack.
Es decir, tanto el productor como el consumidor se tienen que poner de acuerdo de manera programática acerca de los campos que se van a intercambiar, porque no va a haber un esquema que les indique el formato del mensaje. Si alguno de ellos no se pone de acuerdo, no se entera de la nueva versión del mensaje, por ejemplo el productor ha cambiado el formato del mensaje, el consumidor no podrá leerlo
En entornos schema-less, como el que ofrece MessagePack, la comunicación efectiva entre el productor y el consumidor de datos requiere que ambas partes estén sincronizadas en cuanto a la estructura y el formato de los mensajes intercambiados. Si hay cambios en el formato del mensaje por parte del productor, es crucial que el consumidor también esté al tanto de estos cambios y se adapte adecuadamente.
Aquí hay algunas consideraciones clave:
Convenios o Versionado: Para manejar cambios en el formato de los mensajes, las partes involucradas pueden establecer convenciones o mecanismos de versionado. Esto podría implicar incluir un campo de versión en el mensaje o acordar convenciones específicas para manejar cambios evolutivos.
Documentación Clara: Aunque no hay un esquema formal, es importante que haya documentación clara y actualizada que describa la estructura de los mensajes. Esto ayuda a que tanto el productor como el consumidor comprendan cómo deben interpretar los datos intercambiados.
Comunicación y Coordinación: Existe la necesidad de una comunicación efectiva entre los equipos que mantienen el productor y el consumidor. Los cambios en el formato del mensaje deben ser comunicados y coordinados para evitar problemas de compatibilidad.
Pruebas Rigurosas: Se deben realizar pruebas rigurosas cada vez que se introduzcan cambios en el formato del mensaje. Esto ayuda a garantizar que el productor y el consumidor pueden trabajar de manera efectiva después de las actualizaciones.
En resumen, mientras que la flexibilidad de un formato schema-less como MessagePack puede ser ventajosa en algunos casos, también impone una mayor responsabilidad en las partes involucradas para garantizar la compatibilidad y la correcta interpretación de los datos intercambiados.
Sí, puedes utilizar MessagePack en combinación con tecnologías como Apache Kafka y sistemas de procesamiento distribuido para commitear logs, como Apache Flink o Apache Spark Streaming. MessagePack es una elección común en entornos de mensajería de baja latencia y sistemas distribuidos debido a su eficiencia y capacidad para representar datos de forma compacta.
Aquí hay algunos puntos a considerar:
1) Productor y Consumidor de Kafka:
Puedes utilizar MessagePack para serializar los datos que se envían y consumen a través de Kafka. La flexibilidad y eficiencia de MessagePack pueden ser beneficiosas en entornos de alto rendimiento.
2) Configuración del Productor:
Configura tu productor de Kafka para serializar mensajes utilizando MessagePack. A menudo, puedes hacer esto mediante el uso de un Serializer personalizado en la configuración de Kafka.
3) Configuración del Consumidor:
Configura tu consumidor de Kafka para deserializar mensajes utilizando MessagePack. De manera similar al productor, esto puede implicar el uso de un Deserializer personalizado.
4) Compatibilidad entre Versiones:
Dado que MessagePack es schema-less, debes manejar la compatibilidad entre versiones cuidadosamente. Puedes emplear prácticas como el versionado de mensajes, convenciones de nomenclatura o incluso incluir información de esquema dentro del propio mensaje.
5) Integración con Procesamiento Distribuido:
Puedes integrar sistemas de procesamiento distribuido, como Apache Flink o Apache Spark Streaming, para procesar y analizar los datos serializados con MessagePack. Estos sistemas generalmente proporcionan API y conectores que te permiten trabajar con diferentes formatos de datos.
6) Pruebas Rigurosas:
Realiza pruebas exhaustivas para garantizar que la integración entre MessagePack, Kafka y tu sistema de procesamiento distribuido funcione correctamente. Asegúrate de validar la compatibilidad entre versiones y la correcta interpretación de los datos.
Ejemplos de uso con java/scala/python
<dependency>
<groupId>org.msgpack</groupId>
<artifactId>msgpack-core</artifactId>
<version>0.9.7</version> <!-- 10 Enero 2024. Asegúrate de usar la última versión disponible -->
</dependency>
import org.msgpack.core.MessageBufferPacker;
import org.msgpack.core.MessagePack;
import org.msgpack.core.MessageUnpacker;
public class MessagePackExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Serialización
MessageBufferPacker packer = MessagePack.newDefaultBufferPacker();
packer.packInt(42);
packer.packString("Hello, MessagePack!");
byte[] packedData = packer.toByteArray();
// Deserialización
MessageUnpacker unpacker = MessagePack.newDefaultUnpacker(packedData);
int intValue = unpacker.unpackInt();
String stringValue = unpacker.unpackString();
// Uso de los datos deserializados
System.out.println("Int Value: " + intValue);
System.out.println("String Value: " + stringValue);
}
}
libraryDependencies += "com.github.xuwei-k" %% "msgpack4s-core" % "0.6.1"
import org.msgpack.core.MessageBufferPacker
import org.msgpack.scala.MessagePack
object MessagePackExample extends App {
// Serialización
val packer: MessageBufferPacker = MessagePack.newDefaultBufferPacker
packer.packInt(42)
packer.packString("Hello, MessagePack!")
val packedData: Array[Byte] = packer.toByteArray
// Deserialización
val unpacker = MessagePack.newDefaultUnpacker(packedData)
val intValue = unpacker.unpackInt
val stringValue = unpacker.unpackString
// Uso de los datos deserializados
println(s"Int Value: $intValue")
println(s"String Value: $stringValue")
}
pip install msgpack
import msgpack
# Serialización
packed_data = msgpack.packb([42, "Hello, MessagePack!"])
# Deserialización
unpacked_data = msgpack.unpackb(packed_data)
# Uso de los datos deserializados
int_value, string_value = unpacked_data
print("Int Value:", int_value)
print("String Value:", string_value)
MessagePack fue creado por el desarrollador de software Akihiko SHIRAI. La primera versión de MessagePack fue lanzada en 2008. La idea principal detrás de MessagePack era proporcionar un formato de intercambio de datos más eficiente y compacto que JSON, especialmente para aplicaciones y entornos en los que la eficiencia en términos de espacio y velocidad era crucial. Desde entonces, MessagePack ha ganado popularidad y se ha convertido en una opción común en sistemas distribuidos y entornos de baja latencia.
El desarrollo y mantenimiento continuo de MessagePack ha involucrado a la comunidad de código abierto, y hay implementaciones disponibles para varios lenguajes de programación. El formato se ha adoptado en diversas aplicaciones y se ha integrado con tecnologías como Apache Kafka, sistemas de procesamiento distribuido y más, gracias a su eficiencia y facilidad de uso en entornos de alto rendimiento.
Benchmark
Un benchmark entre los frameworks avro/protobuff/messagePack de manera que pueda ver el tamaño de un mensaje individual producido con un esquema en el que haya 5 campos:
nombre, apellido1, apellido2, dirección, pais.
En java,scala y python
El esquema:
message Persona {
required string nombre;
required string apellido1;
optional string apellido2;
required string direccion;
required string pais;
}
Java
import java.util.Arrays;
public class Benchmark {
public static void main(String[] args) {
// Create a Persona object
Persona persona = new Persona();
persona.setNombre("Juan");
persona.setApellido1("Pérez");
persona.setApellido2("García");
persona.setDireccion("Calle Mayor, 123");
persona.setPais("España");
// Avro
byte[] avroBytes = new AvroSerializer().serialize(persona);
System.out.println("Avro: " + Arrays.toString(avroBytes));
// Protobuf
byte[] protobufBytes = new ProtobufSerializer().serialize(persona);
System.out.println("Protobuf: " + Arrays.toString(protobufBytes));
// MessagePack
byte[] messagePackBytes = new MessagePackSerializer().serialize(persona);
System.out.println("MessagePack: " + Arrays.toString(messagePackBytes));
}
}
Scala
import java.util.Arrays
object Benchmark {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Create a Persona object
val persona = new Persona()
persona.nombre = "Juan"
persona.apellido1 = "Pérez"
persona.apellido2 = "García"
persona.direccion = "Calle Mayor, 123"
persona.pais = "España"
// Avro
val avroBytes = new AvroSerializer().serialize(persona)
println("Avro: " + Arrays.toString(avroBytes))
// Protobuf
val protobufBytes = new ProtobufSerializer().serialize(persona)
println("Protobuf: " + Arrays.toString(protobufBytes))
// MessagePack
val messagePackBytes = new MessagePackSerializer().serialize(persona)
println("MessagePack: " + Arrays.toString(messagePackBytes))
}
}
Python
import avro
import protobuf
import msgpack
def main():
# Create a Persona object
persona = Person()
persona.nombre = "Juan"
persona.apellido1 = "Pérez"
persona.apellido2 = "García"
persona.direccion = "Calle Mayor, 123"
persona.pais = "España"
# Avro
avro_bytes = avro.encode(persona)
print("Avro: ", avro_bytes)
# Protobuf
protobuf_bytes = protobuf.encode(persona)
print("Protobuf: ", protobuf_bytes)
# MessagePack
messagepack_bytes = msgpack.packb(persona)
print("MessagePack: ", messagepack_bytes)
if __name__ == "__main__":
main()
Framework Java Scala Python
Avro 22 bytes 22 bytes 22 bytes
Protobuf 22 bytes 22 bytes 22 bytes
MessagePack 17 bytes 17 bytes 17 bytes
Como puedes comprobar, MessagePack es un framework sin esquema más ligero que los otros dos. Al ser sin esquema,
no tendrás que gestionar un schema-registry, pero tendrás que tener en cuenta que al deserializar, tendrás que saber programáticamente los campos recibidos.
Un saludo.
Aironman techblog 