14年开始尝试Flume的时候了解到Avro相关的东西，但一直都没有很深入的使用。

最近在做Binlog采集时，写入Kafka的数据格式要求是Avro，在使用中了解碰到了一些小问题

在这里分享一下。

复用

序列化和反序列化时需要BinaryEncoder和BinaryDecoder，这个对象是可以反复使用的。

反序列化接口是支持对象复用的，但是经过测试复用对象性能反而下降了。

并发

序列化和反序列化都需要一个Json格式的Schema信息，或者叫Avsc。

最开始多线程反序列化Avro数据时，是使用同一个Schema对象的，但是随着线程的增加，

并发的效率提升并不明显，通过对线程状态的搜索，发现Schema对象上有Sync修饰，

详见JsonProperties类。解决办法也很简单，每个线程使用一个独立的Schema对象就可以了。

Avro中的String

Avro中的String可以是Java的String类型，还可以是使实现了CharSequence的UTF8。

当然UTF8的Charsequence直接tostring就会转为Java的String了，但是Map的key就非常难处理。

假如你的数据对象中有一个Map的field，并且Map的Key是String，通过get(“abc”)来获取

value是不可行的，因为”abc”和UTF8(“abc”)的hashcode完全不同。只能遍历老的map，然后

key.tostring()，再放入一个新的map中去，非常浪费性能。

Avro是可以声明schema的string是java的string的来解决，还可以复写SpecificDatumReader

这个类，特殊处理一下readMapKey方法，当是UTF8时调用一下tostring方法，转成java的string。