版本：dev

概述

Apache Fory™ 是一个速度极快的多语言序列化框架，面向符合语言习惯的领域对象、 Schema IDL 和跨语言数据交换。

Fory 专为跨语言、跨运行时的紧凑高吞吐序列化而设计。它可以直接处理应用对象，在需要稳定契约时支持共享 Schema，并保留共享引用、循环引用和多态运行时类型等对象图特性。

快速示例

跨语言序列化——使用 Rust 序列化，使用 Python 反序列化：

Rust

use fory::{Fory, ForyObject};

#[derive(ForyObject, Debug, PartialEq)]
struct User {
    name: String,
    age: i32,
}

fn main() {
    let mut fory = Fory::default().xlang(true);
    fory.register::<User>(1);

    let user = User { name: "Alice".to_string(), age: 30 };
    let bytes = fory.serialize(&user).unwrap();
    let decoded: User = fory.deserialize(&bytes).unwrap();
    println!("{:?}", decoded);  // User { name: "Alice", age: 30 }
}

Python

import pyfory
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    name: str
    age: pyfory.int32

fory = pyfory.Fory(xlang=True)
fory.register(User, type_id=1)

user = User(name="Alice", age=30)
data = fory.serialize(user)
decoded = fory.deserialize(data)
print(decoded)  # User(name='Alice', age=30)

核心特性

高效的跨语言编码

**Xlang 序列化格式**可在受支持的语言之间交换紧凑的二进制载荷：

紧凑元数据：对类型元数据和字段信息进行紧凑编码，减小载荷体积。
Schema 演进：兼容模式支持应用 Schema 向前和向后演进。
对象图语义：跨运行时保留共享引用、循环引用和多态运行时类型。
类型映射：通过共享的类型映射转换语言特定值。

领域对象优先

Fory 直接序列化原生领域对象，不强制应用使用包装类型：

Java class、Scala/Kotlin 类型和 GraalVM native image 工作负载。
Python dataclass 和 Python 原生对象图。
Go struct、Rust struct、C++ struct、C# 模型、Swift 类型、Dart 模型以及 JavaScript/TypeScript 值。
需要共享契约时使用生成类型或带注解类型。

支持引用的 Schema IDL

**Fory IDL 和编译器**让团队只需定义一次 Schema，即可为每种目标语言生成原生领域对象：

建模数值、字符串、list、map、array、enum、struct 和 union。
直接在 Schema 中表达共享引用和循环引用。
生成符合宿主语言习惯的代码，无需在用户代码中引入传输特定的包装类型。
服务需要在独立维护的运行时之间建立稳定契约时，使用 Schema IDL。

Row Format 随机访问

缓存友好的 Row Format 针对分析和部分读取工作负载进行了优化：

零拷贝随机访问：无需重建完整对象即可读取字段、array 和嵌套值。
部分操作：只读取查询或 pipeline 阶段所需的值。
Apache Arrow 集成：转换为列式数据，供分析 pipeline 使用。
多语言支持：在 Java、Python、C++ 和 Rust 之间交换 Standard Row Format 数据。

运行时优化

Fory 保持热路径高效，同时不强制每个运行时使用相同实现策略：

Java JIT 序列化器：运行时代码生成消除反射开销，并内联热路径。
生成序列化器和静态序列化器：其他运行时根据需要使用生成或静态序列化器。
零拷贝路径：Row Format 和带外缓冲区避免对大值进行不必要的复制。
元数据共享：共享或紧凑编码重复的类型信息，降低序列化开销。

快速示例​

核心特性​

高效的跨语言编码​

领域对象优先​

支持引用的 Schema IDL​

Row Format 随机访问​

运行时优化​