㈠ android 怎么使用flatbuffers
在Android应用程序中使用Flatbuffers的最简单方法：
JSON数据在应用程序之外的某个地方被转换成FlatBuffer格式的文件（例如，将二进制数据以文件的形式提交，还可以从API直接返回FlatBuffer二进制文件）。
在flatc (FlatBuffer编译器)的帮助下，手工生成数据模型（Java类）。
JSON文件存在一定的局限性（不能使用null字段，日期格式也被解析为字符串）。
将来，我们或许会提出更复杂的解决方案。
FlatBuffers编译器
首先，我们需要flatc，即flatbuffers编译器。该编译器可以从Google所属的源代码构建，源代码位于Flatbuffers资源库中。我们下载并克隆它。整个构建过程在FlatBuffers构建文档中都做了描述。如果你是Mac用户的话，需要这样来构建：
在\{extract directory}\build\XcodeFlatBuffers.xcodeproj路径下，打开已下载的源代码。
点击Play按钮或⌘ + R，运行flatc scheme（默认情况下应该是被选中的）。
flatc可执行文件就会在项目的根目录下出现。
现在，我们可以使用schema编译器了，该编译器能够把给定的schema（在Java、C#、Python、GO和C++语言中的schema）生成为模型类，还可以把JSON转换成Flatbuffer的二进制文件。
Schema文件
接着，我们必须准备schema文件，该文件定义了要进行序列化和反序列化的数据结构。这个schema将用于flatc创建Java模型，把JSON转换成FlatBuffers的二进制文件。
㈡ 安卓开发 FlatBuffers能够替代JSON 吗
FlatBuffers vs JSON
你也许会问：既然我们已经有了标准的JSON、GSON和Jackson，为何还要使用新的工具呢？
你不妨试试FlatBuffers，你就会发它们比JSON快多了。
FlatBuffers是什么？
FlatBuffers是一个跨平台标准化的C++、C#、C、Go、Java、JavaScript、PHP和Python库。它们最早由谷歌创立，用来开发游戏和其他一些需要高性能的程序。
为什么使用latBuffers？
无需分解/拆包就能使用序列化数据——FlatBuffers最大的特点，就是它可以在二进制文件缓冲区内代表分层数据，也就是说，在无需分解和拆包的情况下，它们就可以被使用，而且同时支持数据架构演变（支持向前和向后）。
内存效率与速度——获取数据所需的唯一内存，就是缓冲内存。它不需要任何额外的内存分配（至少在C++中不需要。其它语言可能会有所不同）。
FlatBuffers还适用于mmap，内存只需要缓冲的一部分。数据使用的速度接近原架构，只需要一个额外的间接引用来允许格式演化和非强制性字段。
FlatBuffers瞄准的是那些消耗大量时间和空间（许多许多的内存分配）的项目，它让这些项目可以使用或架构那些不受欢迎的序列号数据，例如
FlatBuffers可以运用在游戏，或是其他需要消耗性能的应用中。
灵活性——拥有非强制性字段意味着你不仅可以获得优秀的前进和后退能力（在游戏中非常重要，你无需再每一个新版本中对所有数据都进行更新），还意味着你在数据写入和放弃方面，你拥有了更多的选择，在设计数据结构上面，你也有更多的选择。
对代码数量需求低——FlatBuffers只需要很少的代码，以及非常易于真核的单一小标题作为最小依赖。
编写简单——在使用的时候，错误在编写阶段就能体现出来，而不需要你进行反复的代码编写，也不需要进行运行时检查。它还会为你生成一些有用的代码。
使用方便——它所生成的C++代码便于访问，可用在结构代码中。它还有一个用于分解纲要的可选功能，以及类似JSON的文本表达功能，可以在运行时有效运转（相比JSON分解器速度更快，对内存的使用率也更高）。
跨平台，无依赖——C++代码可以兼容任何最近的gcc/clang和VS2010。它还内置了一个用于测试和样品的构建文件（安卓.mk文件，以及支持所有其他平台的cmake文件）。
是谁在使用FlatBuffers
BobbleApp是印度最受欢迎的表情贴纸应用。他们在使用FlatBuffers的过程中，大幅的提升了应用的性能。Cocos2d-x是排名第一的开源移动游戏引擎，他们也在使用Cocos2d-x来将游戏数据进行序列化处理。
Facebook也在使用FlatBuffers，他们用它来构建安卓应用中的客户服务沟通功能。他们曾经发布了一篇文章，讲述FlatBuffers对他们的帮助。
谷歌的Fun Propulsion Labs使用FlatBuffers在库和游戏的开发中大量使用FlatBuffers。
应用性能有多大的提升？
分解速度方面，在JSON上处理20KB的数据需要35毫秒，超过了UI框架刷新的间隔（16.6毫秒）。在使用JSON的时候，我们无法给用户带来顺滑的应用体验，他们在滚动UI的时候，会感到明显的延迟。
分解初始化方面。JSON的分解器需要在分解前构建field mapping，通常需要100-200毫秒。这会大大延长应用的启动时间。
垃圾收集方面，在JSON进行分解的过程中，会产生大量小对象，我们发现，当JSON对20KB的数据进行分解的时候，需要为其指派100KB的内存空间，这个Java的垃圾收集器造成了巨大的压力。
FlatBuffer vs JSON
我
曾经做过这样的实验，分别用FlatBuffer和JSON对4mb的文件进行分解，FlatBuffer需要1-5毫秒，而JSON需要2000毫秒。
在使用FlatBuffer的时候，应用无需调用GC；而在使用JSON的时候，GC需要被调用多次。因此，在使用JSON的时候，应用UI冻结，我只能
选在在背景中让JSON完成分解。