0. 背景
我之前在"如何评价ry(Ryan Dahl)的新项目deno?"的回答中曾经写到：
我比较好奇的是 deno 使用了 Protobuf，而没有使用 Mojo。既然目标是要兼容浏览器，却不使用 Mojo…
…
但是从 issue 中可以看出，Ryan Dahl 之前是没有听说过 Mojo 的，但是他看完 Mojo 之后，依然觉得 Protobuf 是正确的的选择。
Ryan Dahl 最初选择了 golang，后来又将 golang 从 deno 中彻底删除。前几天 Protobuf 的作者 Kenton Varda(kentonv) 开了一个 issue：Protobuf seems like a lot of overhead for this use case? #269，在文中 kentonv 指出：
I was surprised by the choice of Protobuf for intra-process communications within Deno. Protobuf’s backwards compatibility guarantees and compact wire representation offer no benefit here, while the serialize/parse round-trip on every I/O seems like it would be pretty expensive.
大概意思是：kentonv 对于 Deno 选择 Protobuf 感到很吃惊，因为 Protobuf 的兼容性优势并不是 Deno 需要的，相反，Protobuf 的序列化和反序列化非常消耗 I/O 性能。
1. Cap’n Proto 性能
kentonv 离开 Google 之后开发了 Cap’n Proto。
Cap’n Proto 相比 Protobuf 到底有多快呢？10 倍？100 倍？1000倍？官网给出了一张对比图：
Cap’n Proto 的编码解码速度是 Protobuf 的 ∞ 倍。2333
其实这张图是个标题党，图中对比了两者的编码解码，但是在 Cap’n Proto 中，是根本不需要编码和解码(encoding/decoding)的。Cap’n Proto 编码后的数据格式直接存放在内存，数据结构跟在内存里面的布局保持一致，所以可以直接将编码好的结构根据字节存放到硬盘，或者通过网络传输。
这是不是意味这 Cap’n Proto 编码是特定于平台的？
不！Cap’n Proto 采用的按字节编码方案是独立于任何平台的，但在如今主流的通用 CPU 上面会有更好的性能。数据的组织类似于编译器对 struct 的组织形式：固定宽度，固定偏移，以及内存对齐，对于可变的数组元素使用指针，而指针也是使用的偏移存放而不是绝对地址。整数使用的是小端序，因为大多数现代 CPU 都是小端序的，甚至大端序的 CPU 通常有读取小端序数据的指令。
注：大端序（big-endian）和小端序（little-endian）统称为字节顺序。对于多字节数据，例如 32 位整数占据 4 字节，在不同的处理器中存放方式也不同，以内存中 0x0A0B0C0D 的存放方式为例：
在大端序中，如果数据以 8bit 为单位进行存储，则最高位字节 0x0A 存储在最低的内存地址处。
地址增长方向 →
0x0A, 0x0B, 0x0C, 0x0D
如果数据以 16bit 为单位进行存储，则最高的 16bit 单元 0x0A0B 存储在低位:
地址增长方向 →
0x0A0B, 0x0C0D
而小端序则与此相反。目前大多数主流 CPU 都是小端序的，这也是 Cap’n Proto 采用小端序的原因。
如果熟悉 C 或者 C++ 的结构体，可以看到 Cap’n Proto 的编码方式跟 struct 的内存结构很相似。即使在 V8 引擎内部，也是使用了类似的结构来进行属性的快速读取。相比使用 Hash Map 有很高的性能提升。
- 扩展阅读：开启 V8 对象属性的“fast”模式
2. 序列化/反序列化
Protobuf 每次都会构建一个用于表示 message 的对象，然后将对象序列化为 ArrayBuffer，在消息的接收方需要从缓冲区读取 message，然后解析为一个对应的对象，在之后的编程中使用该对象。而在 Cap’n Proto 中消息的结构直接存放在 ArrayBuffer 上，当我们调用 message.setFoo(123) 时，实际上就类似于 uint32Array[offset] = 123，在消息的接收方，我们可以直接从缓冲区读取这条消息。
Protobuf 可以使用变宽的编码，这样对于某些场景可以有更小的编码长度。而 Cap’n Proto 为了性能考虑会把整数编码为固定宽度，额外的字节使用 0 进行填充（这种存储方式很类似于 memcached）。一个是以空间换时间，一个是以时间换空间。在通过网络发送消息时，我们希望消息体越小越好，但是如果在同一地址空间内通信时，则我们有无限带宽。Cap’n Proto 的文档中还指出，当带宽真的很重要时，无论您使用何种编码格式，都应该对消息体进行通用压缩，如 zlib 或 LZ4。
3. FlatBuffers
deno 的作者 ry 也在 issue 中参与了讨论，对大家的热情关注 ry 感到十分感动，然后。。。。然后创建了一个 flatbuffers 分支 :P
FlatBuffers 同样是一个 created at Google 的库，具有更加完善的文档以及 Benchmarks。而 Cap’n Proto 除了那个“无限倍速”的不公平测试外，没有任何的基准测试数据。
而 kentonv 对基准测试的态度是：
关于基准测试 - 我花了很多时间对序列化系统进行基准测试，不幸的是，我的结论是基准测试结果几乎总是毫无意义。
…
一个真正有意义的基准测试，需要使用两种不同的序列化来编写两个版本的实际应用程序，并对它们进行比较…但这是几乎没有人做过的大量工作。
这确实是个大工程。相比而言，V8 和 Chrome 每次发布都会进行 Real-world JavaScript performance
4. 安全
在当前 deno 的 protobuf 使用上，每个消息都会创建一个副本。deno 使用 protobuf 只是为了在 V8 和其他特权代码之间通讯，即使真的明确需要一个消息副本，那么也可以直接使用 memcpy() 来达到更高的性能。
如果在同一个缓冲区（ArrayBuffer），当不同的线程同时操作时，则需要一个副本来防止 TOCTOU 漏洞，或者谨慎的处理 JavaScript 代码，但这是不可控的，因为你不能防止第三方模块也做相同的假设（如果第三方扩展也使用相同的通讯机制的化）。
TOCTOU 的全程是“time of check to time of use”，TOCTOU 是竞争条件缺陷的一种。在多线程、多核系统中，这个漏洞很普遍。当我们访问某个共享资源时，系统首先会检测当前用户或代码是否有权限，而检查(check)和使用(use)是分离的，而且不是原子的。当系统检查资源被授予用户权限后，攻击者可以临时阻塞调用户线程，然后在时间差内替换调资源，以达到越权访问的目的。
举个简单的例子：
if (hasPermission("file")) {
// (1)
buffer = open("file");
// (2) dosth
write("file", buffer);
// (3)
}
而攻击者可以在 (1) 处构造如下代码：
// ...
// hasPermission 检查通过
symlink("/etc/passwd", "file");
// 文件打开之前
// ...
这样用户就越权拿到了 "/etc/passwd" 的控制权。
上面只是一个简单的例子，TOCTOU 有很多不同的形式。在类 Unix 系统上，/tmp 和 /var/tmp 目录经常会被错误地使用，从而导致竞争条件。
为了安全而暂时损失性能是一种不得已的妥协，之前 V8 也遇到过，对于逃逸分析的漏洞直接导致了安全问题，Chrome 团队不得不在下一个发行版中去除了逃逸分析。
- 扩展阅读：V8 团队的一个错误，使得整个互联网变慢
5. 综上
Deno 就像一个出生不久的孩子，Ryan Dahl 也在不停的探索，难免会走一些弯路。而作为普通开发者的我们，可以关注 deno 的源码以及 github 上的 commit。
对于一个非常成熟的项目，比如 Node.js，我们很难读懂他的全部源码，甚至我们都不知道从何读起。而 deno 则是一个机会，我们见证了 deno 的诞生，截至到我写这篇文章，deno 一共才有 249 次 commit。
