我们正在使用kafka存储消息并推送大量消息（一分钟> 30k）。我不确定它是否相关，但是作为kafka消息的生产者的代码是在jruby中。
对消息进行序列化和反序列化也会对系统产生性能影响。
在序列化和反序列化的速度方面，有人可以帮助比较Avro与协议缓冲区。
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我不想告诉你这个，但你的问题没有简单的答案。
序列化格式的性能取决于许多因素。首先，性能是实现的属性，而不是格式本身。您真正想知道的是每种格式的特定JRuby实现的执行情况（或者如果您只是将它们包装起来，可能是Java实现）。答案可能与其他语言（如C ++）的答案大不相同。
此外，性能将根据您使用库的方式而有所不同。许多图书馆＆＃39; API提供了简单，缓慢和＃34;之间的权衡。方式和快速，坚硬＆＃34;办法。在进行优化时，您需要仔细研究文档并查找库中的示例代码＆＃39;作者要了解如何挤出最高性能。
最后 - 最重要的是 - 根据您使用的数据，性能会有很大差异。不同的格式和实现针对不同类型的数据进行优化。例如，字符串繁重的数据将从数量繁重的数据中运用非常不同的代码路径。对于每种格式 - 甚至是JSON和XML * - 总能找到一个比其他所有格式都要好的用例。警惕来自图书馆的基准测试＆＃39;作者因为这些将倾向于强调对他们有利的用例。
不幸的是，如果您真的想知道哪种格式对您来说效果更好，那么您唯一能找到的方法就是编写两个版本的代码，一个使用每个库，然后比较它们。没有外部基准测试可以给你真正的答案。
（我是Protobuf v2和Cap'n Proto的作者，所以我花了很多时间查看序列化基准并考虑性能。）
*开个玩笑吧。