Zenoh项目中的序列化优化:移除zenoh-ext中的Timestamp和Encoding类型
2025-07-08 04:30:54作者:裘晴惠Vivianne
在分布式系统开发中,数据序列化是一个核心组件,它直接影响着系统的性能和可维护性。最近,Zenoh项目团队对其序列化机制进行了一项重要优化——移除了zenoh-ext模块中对Timestamp和Encoding类型的序列化支持。这一变更看似微小,实则反映了Zenoh团队对插件系统设计的深入思考。
背景与动机
Zenoh作为一个高效的通信中间件,其插件系统需要处理各种数据类型的序列化和反序列化。最初,Timestamp(时间戳)和Encoding(编码)这两种类型的序列化被放置在zenoh-ext模块中,主要是为了方便插件使用。
然而,随着系统演进,团队发现这种设计存在两个关键问题:
- 性能考虑:对于编码插件而言,使用内部编码表示比通用序列化更加高效
- 架构清晰性:特定后端的序列化逻辑更适合放在各自的后端实现中,而不是放在通用的zenoh-ext模块
技术细节
Timestamp和Encoding是Zenoh中两个重要的数据类型:
- Timestamp:用于标记数据的时间信息,确保数据的有序性和时效性
- Encoding:定义了数据的编码格式,影响数据的解析方式
原先这些类型的序列化逻辑放在zenoh-ext中,导致:
- 插件被迫使用不够高效的通用序列化方式
- 后端实现与序列化逻辑分离,增加了维护复杂度
变更影响
这项优化主要影响三个方面:
- 插件开发:插件现在需要自行处理这些类型的序列化,但获得了更大的灵活性
- 后端实现:各后端(如文件系统后端、RocksDB后端)需要实现自己的序列化逻辑
- 系统性能:通过更贴近具体实现的序列化方式,提高了整体效率
架构意义
这一变更体现了Zenoh团队对系统架构的持续优化:
- 关注点分离:将通用功能与具体实现分离,使架构更加清晰
- 性能优先:允许特定场景使用最优化的序列化方式,而非强制通用方案
- 可维护性:相关逻辑靠近使用它的代码,降低了理解和修改的难度
开发者建议
对于基于Zenoh开发的工程师,需要注意:
- 如果开发插件,现在需要自行处理Timestamp和Encoding的序列化
- 升级时需要检查是否依赖了zenoh-ext中的这些序列化功能
- 可以考虑为特定场景实现定制化的高效序列化方案
这项变更是Zenoh持续优化的一部分,反映了团队对性能、架构清晰度和开发者体验的不懈追求。通过这样的精细化调整,Zenoh正变得越来越高效和易于使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++043Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0285Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析2 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析3 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求4 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析5 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析6 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正7 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析8 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案9 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议10 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析
最新内容推荐
咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 OpenSSL 3.3.0资源下载指南:新一代加密库的全面解析与部署教程 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
161
2.05 K

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
198
279

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
535
62

Ascend Extension for PyTorch
Python
48
81

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
950
556

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1 K
397

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
385
19

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191