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C/C++常用开源库总结_c++ 开源库
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一、目录
| 库名 | 主要功能和组件 | 语言以及说明 |
| miniftpd研究 | 简单的ftp服务器 | C |
| muduo的研究目录 | 记录学习muduo库的一些笔记 1.事件驱动：Muduo 使用事件驱动的方式处理网络通信，通过监听事件并相应地调用相应的回调函数来实现异步非阻塞的网络操作。 2.多线程支持：Muduo 使用多线程模型，可以通过创建多个线程来处理客户端请求，实现并发处理。 3.高性能：Muduo 使用了多种优化技术，如使用线程池、非阻塞 I/O 和事件分发等，以提高服务器的并发处理能力和响应速度。 4.TCP/IP 支持：Muduo 提供了对 TCP/IP 协议的支持，可以方便地进行网络通信。它提供了 TCP 客户端和服务器端的 API，以及常用的网络编程组件，如套接字、缓冲区等。 5.定时器：Muduo 提供了定时器功能，可以用于处理定时任务，执行周期性的操作，或者延迟执行某些任务。 6.异步日志：Muduo 内置了高性能的异步日志系统，可以方便地记录服务器运行过程中的日志信息，帮助开发者进行调试和故障排查。 7.线程同步：Muduo 提供了一些线程同步的原语，如互斥锁、条件变量等，用于保护共享资源的访问。 8.跨平台支持：Muduo 可以在多个主流操作系统上运行，包括 Linux、macOS 和 Windows 等。 | C++，samples1 |
| yazi | yazi封装的json解析库、ini解析库、xml解析库、简单的基于TCP的多线程服务器 | – |
| ZeroMQ | – | – |
| Abseil | 字符串操作: Abseil 提供了一套强大而灵活的字符串处理工具，包括字符串拼接、分割、查找、替换等常用操作，以及基于模式匹配的功能。 并发库：Abseil 提供了各种并发编程的工具和原语，包括互斥锁、条件变量、原子操作等，帮助开发人员编写高效且线程安全的并发代码 容器和算法：Abseil 包含了一系列高性能的容器类型，如 flat_hash_map、flat_hash_set、InlinedVector 等，用于管理数据集合并提供高效的访问和操作， 日志库：Abseil 提供了灵活的日志记录功能，支持多级别的日志消息、消息格式化、日志过滤等，方便开发人员进行调试和错误追踪 时间和日期：Abseil 提供了可靠且易于使用的时间处理工具，包括时钟类型、时间间隔计算、日期时间格式化等，满足日常的时间操作需求， 效用库：Abseil 包含了许多实用的小工具和功能，如命令行解析器、随机数生成器、文件操作等，简化了常见任务的编码过程。 测试框架：Abseil 提供了全面而强大的测试框架，包括单元测试、性能测试和基准测试等，方便开发人员进行代码测试和性能优化。 | C++，samples1 |
| C++ – 常用的C++命令行参数解析第三方库 | – | – |
| purecpp社区开源项目列表 | rest_rpc：header only的c++11 rpc库 ； cinatra：cinatra是一个高性能易用的跨平台http（server和client）框架 ； iguana：通用的跨平台的序列化引擎，支持c++对象到json、xml等格式的相互转换； ormpp：为用户提供统一的接口，支持多种数据库，提高数据库开发效率； feather：快速开发一个高性能的web网站； asio_redis_client：The best c++ redis client!； future：解决标准库的future无法实现链式调用问题，提供了多线程异步并行的方法； NoahGameFrame：C++跨平台插件式，模块化的游戏服务器架构，面向接口编程； ajson：a utility for serialize C++ and json.； plugincpp：现代C++跨平台插件框架，零依赖 :现代C++跨平台插件框架; raftcpp：An implementation of Raft consensus algorithm in modern C++.; moon:C++编写的跨平台游戏服务器框架，采用(线程绑定)Actor模型，C/CPP编写核心库，Lua编写逻辑代码的开发方式。框架注重游戏服务器开发，仅提供核心功能，不带游戏逻辑代码。 drogon:Drogon是一个基于C++14/17的Http应用高性能跨平台异步框架，使用Drogon可以方便的使用C++构建各种类型的Web应用程序。 workflow: Workflow可以同时用于异步调度和并行计算，自带Http/Redis/MySQL/Kafka协议，除OpenSSL无其他依赖，通过任务流模式为用户提供完备的通信计算融为一体的编程范式，自带服务治理，是一个设计优雅的企业级编程引擎，在搜狗内部支撑搜索服务、云输入法、在线广告的每日数百亿以上的请求。; srpc:srpc是基于workflow开发的RPC系统，兼具高性能和低门槛。支持IDL：Protobuf/Thrift；支持协议：SRPC/BRPC/ThriftFramed/ThriftHttp；支持压缩类型：snappy/gzip/zlib/lz4；支持json且可使用Http进行跨语言。自带部分代码生成，其中thrift纯手工解析，并且打通workflow自带的其他功能包括任务流、计算调度和服务治理等。 librf: 一个基于C++20 coroutines编写的无栈协程库。 nebula: Nebula Graph 是一款开源的图数据库，擅长处理千亿个顶点和万亿条边的超大规模数据集。 cpp-ipc: 使用共享内存的跨平台（Linux/Windows，x86/x64/ARM）高性能IPC通讯库。 | C++， 需要甄别研究再选，或者看懂以后自己改最好，最原始的代码并不是很好用，不能直接应用于工程 |
| awesome-cpp，C++ 资源大全中文版 | – | C++开源项目大全 |
| Tinyhttpd | 项目简介：Tinyhttpd 是J. David Blackstone在1999年写的一个不到 500 行的超轻量型 Http Server，用来学习非常不错，可以帮助我们真正理解服务器程序的本质。建议源码阅读顺序为：main->startup->accept_request->execute_cgi | – |
| tmux | tmux一个炫酷的终端复用软件 | – |
| musikcube | musikcube是一个使用C ++编写的跨平台，运行于终端上的音乐播放器 | – |
| MyTinySTL | C++11 重新复写了一个小型 STL（容器库＋算法库），代码结构清晰规范、包含中文文档与注释，并且自带一个简单的测试框架 | – |
| oatpp | 一个轻量、跨平台、高性能、完全零依赖，用纯 C++ 实现的 Web 框架 | – |
| CppNet | CppNet一个封装在 TCP 协议上的 Proactor 模式 multi-thread 网络库。包含 OS 接口调用、回调处理、定时器、缓存管理等，这里有从操作系统到应用层的所有网络细节，便于初学者学习和实践。 简单：只导出了最少量的接口，其声明都类似系统 socket API。对客户端而言，只新增了一个 buffer 类型 快速：采用性能最优的 epoll 和 IOCP 做事件驱动。每个连接都独享一个内存池，从内存池中申请的内存都由智能指针管理 清晰：结构上分为事件驱动，会话管理，接口三层，通过回调向上通知。模块之间职责分工明确，最大的类不超过 500 行代码 | – |
| Poco | 跨平台支持：Poco库支持多个操作系统，包括Windows、Linux、macOS等 组件化设计：Poco库的设计基于组件化思想，将常用的功能封装成独立的可重用组件 网络和通信：Poco库提供了强大而易用的网络和通信功能，包括HTTP、SMTP、POP3、FTP、WebSocket、TCP/UDP等协议的支持，以及HTTP服务器和客户端的实现 数据库访问：Poco库具有对多种数据库的支持，包括MySQL、SQLite、PostgreSQL、Oracle等。它提供了简单而灵活的接口，方便进行数据库连接、查询和事务处理。 加密和安全：Poco库提供了包括AES、RSA、HMAC、SSL等在内的各种加密算法的支持，以及摘要、签名、证书管理等安全功能。 多线程和并发：Poco库提供了多线程和并发编程的支持，包括线程、互斥锁、条件变量、线程池等工具，方便编写高效的并发代码。 XML和JSON处理：Poco库提供了对XML和JSON格式的解析、生成和处理的支持，方便开发者进行配置文件解析、数据交换等操作。 文件系统和IO操作：Poco库提供了强大的文件系统和IO操作功能，包括文件读写、目录遍历、文件监控等，简化了文件和目录处理的过程。 单元测试和文档生成：Poco库内置了用于单元测试和文档生成的工具集，方便开发者进行代码测试、文档编写和生成。 | samples1 |
| spdlog | 简单易用：Spdlog 提供简洁的 API，使得日志记录变得非常容易。你只需要包含头文件，并使用简单的方法调用即可输出日志 多种日志目标：Spdlog 支持多种日志目标，可以将日志记录到控制台、文件、网络等不同的位置。你可以根据需求选择适合的日志目标 灵活的格式化：Spdlog 具有灵活的日志格式化选项，可以自定义日志的输出格式。你可以按照自己的需求定义日期、时间、日志级别和其他附加信息的格式。 多线程支持：Spdlog 在设计上考虑到多线程环境下的安全性，可以在多个线程中同时记录日志，而无需担心竞争条件。 高性能：Spdlog 使用异步日志记录方式和高效的写入策略，以提供卓越的性能。它可以处理大量的日志消息而不会对应用程序的性能产生显著影响。 支持不同的日志级别：Spdlog 提供了不同的日志级别（如 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 等），可以根据需求选择适当的级别进行日志记录，以帮助你更好地控制日志输出。 集成第三方库：Spdlog 可以与其他流行的 C++ 库和框架集成，如 fmtlib、Google Protocol Buffers (protobuf) 等。 跨平台支持：Spdlog 支持在多个操作系统和编译器上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS。它可以无缝地在不同平台上提供一致的 API 和功能。 内置FMT库 | samples |
| Boost | 1.Boost.Asio：提供了异步I/O操作的网络编程库，支持TCP、UDP、串口等网络协议。 2.Boost.Smart_Ptr：提供了智能指针类，如shared_ptr和weak_ptr，用于方便地进行内存管理。 3.Boost.Filesystem：提供了对文件系统的访问和操作，包括文件和目录的创建、删除、遍历等。 4.Boost.Regex：提供了正则表达式的功能，用于进行文本匹配和搜索操作。 5.Boost.Thread：提供了跨平台的多线程编程接口，简化了线程的创建、同步和通信等操作 6.Boost.Serialization：提供了对象的序列化和反序列化功能，可以将对象以二进制或XML格式进行存储和传输。 Boost还包含了许多其他功能丰富的库，如Boost.Math用于数学计算、Boost.Graph用于图论算法、Boost.Test用于单元测试等。Boost库通常以头文件方式提供，使用Boost只需包含相应的头文件，并链接对应的库文件 | samples1 |
| Boost::Asio | 1.异步模型：Boost.Asio使用异步编程模型，允许你以非阻塞的方式处理多个并发的I/O操作。这样可以提高程序的性能和响应能力。 2.跨平台性：Boost.Asio在不同操作系统上提供统一的API，使得你可以在多个平台上轻松开发和移植网络应用程序。 3.支持多种协议：Boost.Asio支持多种网络协议，包括TCP、UDP、SSL等，让你能够轻松地进行各种网络通信。 4.网络编程基础功能：Boost.Asio提供了一系列的类和函数，用于处理套接字、地址解析、定时器、缓冲区等常见的网络编程任务 5.可扩展性：Boost.Asio提供了灵活的接口和设计，允许你根据需要对其进行扩展和定制，以满足特定的应用需求。 6.高性能：Boost.Asio通过使用异步I/O、事件驱动和零拷贝等技术，可以实现高效的网络编程，提供出色的性能。 | Asio是"异步 I/O"的缩写。samples1 |
| tinyxml2 | 1.简单易用：TinyXML-2提供了简单的API，使得解析和生成XML文档变得简单和直观。它使用类似于DOM（文档对象模型）的方法来操作XML元素，让开发者可以轻松地读取和写入XML数据。 2.轻巧高效：TinyXML-2具有非常小的内存占用和高性能。它专注于简单的XML操作，没有复杂的依赖关系，因此可以快速加载和处理大型XML文件。 3.支持解析和生成：TinyXML-2支持从字符串或文件中解析XML文档，并且可以生成格式良好的XML文本。它能够处理各种节点类型，如元素、属性、文本、注释等。 4.错误处理：TinyXML-2提供了灵活的错误处理机制。当解析XML时，它可以检测到语法错误、结构错误或其他问题，并提供相关的错误信息和异常处理机制。 5.跨平台：TinyXML-2可以在多个操作系统上使用，包括Windows、Linux和Mac OS等。 | samples1 |
| libevent | 1.事件驱动：libevent使用事件驱动的方式处理网络和I/O操作。它基于回调机制，可以处理各种事件，包括网络连接、读写操作、定时器等。 2.跨平台支持：libevent可以在多个平台上运行，包括Linux、Unix、Windows等。它封装了不同操作系统的底层API，使开发人员能够在不同平台上实现相同的功能。 3.高性能：libevent被设计成高效的事件通知引擎，它使用了高效的I/O多路复用技术（如epoll、kqueue等），能够同时处理大量的并发连接和事件。 4.可扩展性：libevent提供了可扩展的接口和机制，开发人员可以自定义事件的处理方式，并添加自定义的事件类型。它还支持多线程和多进程编程模型，方便实现并发处理。 5.支持多种协议：libevent支持多种网络协议，包括TCP、UDP、SSL等。它提供了相应的API和功能，以便开发人员轻松地构建各种网络应用程序。 | QNX不支持epoll，samples1，samples2 |
| cpp-httplib | 1.轻量级：cpp-httplib是一个轻量级的库，仅依赖于C++标准库，无需安装额外的依赖项。 2.简单易用的接口：cpp-httplib提供了简单直观的接口，使开发者能够方便地处理HTTP请求和响应。您可以轻松地创建服务器、处理路由、读取请求参数、设置响应头等。 3.客户端功能：cpp-httplib可以用作HTTP客户端，发送HTTP请求并接收响应。您可以设置请求头、请求参数、处理响应数据等 4.SSL/TLS支持：cpp-httplib支持通过SSL/TLS进行安全的HTTP通信。您可以使用HTTPS协议进行加密通信，确保数据传输的安全性。 5.静态文件服务器：cpp-httplib提供了静态文件服务器的功能，可以轻松地将静态文件（如HTML、CSS、JavaScript、图像等）提供给客户端。 6.跨平台支持：cpp-httplib可在多个平台上运行，包括Windows、Linux和macOS等。 cpp-httplib是一个简单而功能丰富的C++ HTTP库，适用于构建各种基于HTTP协议的应用程序，如Web服务器、RESTful API、HTTP客户端等。 cpp-httplib是一个单头文件的c++库，因此在项目中只有加入该头文件httplib.h即可 | samples1 |
| grpc | gRPC是一个高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架，由Google开发并基于Protocol Buffers实现。它可以在客户端和服务器之间进行快速、有效的通信，并支持多种编程语言。gRPC的设计目标是让开发者能够像调用本地函数一样调用远程服务，从而简化分布式系统的开发。 1.高效性能：gRPC使用基于HTTP/2的协议进行通信，支持双向流、流式处理和多路复用等特性，从而实现了更高效的数据传输和低延迟的通信。 2.强大的IDL（接口定义语言）：gRPC使用Protocol Buffers作为其默认的IDL，它提供了简单、轻量级的数据交换格式，并通过代码生成工具生成符合各种编程语言的代码。这使得开发者可以轻松定义服务接口和数据结构，并自动生成相应的代码。 3.多语言支持：gRPC支持多种编程语言，包括但不限于Java、C++、Python、Go、Node.js等，这使得不同语言的应用程序可以无缝地进行通信和集成。 4.支持多种服务类型：gRPC支持四种服务类型：Unary、Server Streaming、Client Streaming和Bidirectional Streaming。这使得开发者可以根据实际需求选择最适合的服务类型，并实现灵活的数据传输方式。 5.可插拔的认证和流控制：gRPC提供了可插拔的认证机制，可以基于SSL/TLS进行安全通信。此外，还支持流控制、拦截器、错误处理等功能，使得开发者可以更好地控制和管理通信过程。 6.丰富的生态系统：gRPC拥有活跃的社区和广泛的应用场景，许多知名公司和项目都在使用gRPC。这意味着你可以从丰富的资源中获取支持、文档和示例代码，从而更好地学习和使用gRPC。 总结起来，gRPC是一个强大的远程过程调用框架，它具有高效性能、强大的IDL、多语言支持、多种服务类型和丰富的生态系统。通过使用gRPC，开发者可以轻松构建高性能、可扩展的分布式系统，并简化不同语言之间的通信和集成。 | 中文文档，samples1 |
| yaml-cpp | tutorial,samples1 | |
| rapidjson | 一个快速的 C++ JSON 解析器/生成器，具有高效的内存利用和低延迟。它是一个轻量级的、模块化的、功能齐全的 JSON 库 1.快速高效：RapidJSON 通过最大程度地优化内存使用和计算效率来实现快速的 JSON 解析和生成，它在性能上表现出色。 2.标准兼容：RapidJSON 完全符合 JSON 标准（RFC 8259），可以处理各种合法的 JSON 数据。 3.模块化设计：RapidJSON 的设计非常模块化，允许用户根据自己的需求选择性地使用特定的功能模块，从而减少了库的大小和依赖关系。 4.可扩展性：RapidJSON 支持用户自定义分配器来管理内存分配，也支持自定义解析错误处理策略，使其在不同的应用场景下具有很好的灵活性。 5.跨平台：RapidJSON 可以在各种操作系统和编译器上运行，包括 Windows、Linux、macOS 等。 | samples1 |
| jsoncpp | JsonCpp是一个功能强大、易用性高、性能优秀的C++ JSON库 | samples1 |
| protobuf | 语言无关、平台无关。即 ProtoBuf 支持 Java、C++、Python 等多种语言，支持多个平台 高效。即比 XML 更小（3 ~ 10倍）、更快（20 ~ 100倍）、更为简单 扩展性、兼容性好。你可以更新数据结构，而不影响和破坏原有的旧程序 | samples1 |
| cpp-tbox | 百宝箱组件库 cpp-tbox 是一个跨平台、轻量级的 C++ 工具库，旨在提供丰富的常用功能和便捷的编程接口。它的设计目标是简单易用、高效可靠，并且具有较低的资源消耗。 1.跨平台支持：cpp-tbox 可以在多个主流操作系统上运行，包括 Windows、Linux、Mac等。它封装了操作系统相关的功能，提供了统一的接口，使得开发者可以在不同的平台下写出可移植的代码。 2.线程和并发支持：cpp-tbox 提供了线程管理、互斥锁、条件变量等基础的线程和并发功能。你可以使用 cpp-tbox 来创建和控制线程，进行线程同步和互斥操作，实现多线程并发编程。 3.内存管理：cpp-tbox 提供了内存管理的工具和接口，帮助你更方便地进行内存分配和释放。它封装了常用的内存操作，如动态内存分配、内存对齐、内存拷贝等，提供了安全和高效的内存管理功能。 4.常用数据结构和算法：cpp-tbox 实现了许多常用的数据结构和算法，如动态数组、链表、哈希表、堆等。它们被设计为高效和易用的，可以满足各种场景下的需求。 5.文件和IO操作：cpp-tbox 提供了便捷的文件和IO操作接口，使得文件处理和IO操作变得更简单。你可以使用 cpp-tbox 来读写文件、创建目录、遍历文件系统等。 6.字符串操作：cpp-tbox 封装了常见的字符串处理操作，如拆分、连接、格式化等。它还提供了正则表达式的支持，使得字符串匹配和替换更方便。 7.时间和日期处理：cpp-tbox 提供了时间和日期相关的功能，如获取当前时间、计算时间差、日期格式化等。它还支持时区转换，以及常见的时间和日期操作。 | 使用教程,samples1，基于Module？ |
| easyloggingpp | 1.简单易用：Easylogging++ 提供了简洁的 API，使得添加日志记录功能变得非常容易。只需包含头文件并使用简单的宏即可进行日志记录，无需复杂的配置和初始化过程。 2.高性能：Easylogging++ 被设计为高性能的日志库，对于频繁的日志记录操作也有很好的性能表现。它采用了异步日志记录机制，将日志写入缓冲区，并在适当的时机进行批量写入，以提高性能。 3.灵活的日志配置：Easylogging++ 具有灵活的日志配置选项，可以根据需求进行自定义。你可以定义不同的日志级别，选择日志记录的目标（文件、终端等），设置日志格式等。可以通过配置文件或代码进行配置。 4.多线程支持：Easylogging++ 对多线程环境有良好的支持。它使用线程安全的方式处理日志记录，确保在多线程环境下的正确性和一致性。 5.跨平台：Easylogging++ 可以在多个平台上运行，包括 Windows、Linux、Mac等。它不依赖于任何特定的操作系统功能，具有很好的可移植性。 6.支持附加数据：除了记录文本日志消息外，Easylogging++ 还允许你附加其他数据，如时间戳、线程ID等，以便更详细地追踪和分析日志。 7.丰富的功能：Easylogging++ 提供了许多额外的功能，如日志滚动（按时间或文件大小自动分割日志文件）、日志过滤、标签支持等，以满足不同场景下的需求。 | samples1 |
| gflags命令行参数解析库 | 1.定义命令行参数：使用 gflags，您可以通过宏来定义命令行参数，例如 DEFINE_bool、DEFINE_int32、DEFINE_string 等。这些宏将会生成相应类型的全局变量，并可用于指定默认值、设置帮助信息等。 2.解析命令行参数：gflags 提供了 ParseCommandLineFlags 函数，用于解析命令行参数并将其存储在相应的全局变量中。在程序启动时，您可以调用该函数来解析命令行参数。 3.访问命令行参数：一旦命令行参数被解析，您可以直接访问相应的全局变量来获取命令行参数的值。例如，如果定义了一个 bool 类型的命令行参数 my_flag，则可以通过 FLAGS_my_flag 来访问其值。 4.支持多种数据类型：gflags 支持多种常见的数据类型，包括布尔型、整数型、浮点型、字符串型等。您可以根据参数的类型选择相应的宏进行定义。 5.自动生成帮助信息：通过定义命令行参数时提供的参数说明，gflags 可以自动生成帮助信息。您可以通过设置 --help 参数来显示帮助信息，以了解可用的命令行参数和其意义。 6.支持配置文件：gflags 可以读取和解析配置文件中的参数值，这样可以方便地批量设置参数。您可以使用 --flagfile 参数指定配置文件的路径。 | samples1 |
| ThreadPoll线程池,ThreadPoll | 1.任务队列（Task Queue）：用于存储待执行的任务。当任务提交到线程池时，它们被放置在任务队列中等待执行。 2.线程池管理器（Thread Pool Manager）：负责创建、管理和调度线程池中的线程。它控制着线程的数量，可以动态地增加或减少线程的数量，以适应不同的工作负载。 3.工作线程（Worker Threads）：线程池中的实际执行单元。它们不断地从任务队列中获取任务并执行。 4.任务接口（Task Interface）：定义了要执行的任务的接口。通常，任务是以函数或可运行对象的形式表示。 | samples1 |
| MQTT for mosquitto | MQTT 特别适合在网络带宽有限的情况下进行通信，因为它使用的数据包非常小。此外，它还提供了多种 QoS (Quality of Service) 级别来确保消息的可靠性和有效性。 特点：1.轻量级：相对于 HTTP 等协议，MQTT 的数据包非常小，因此能够以较低的网络带宽进行通信。 2.发布/订阅模式：通过订阅一个特定的主题，客户端能够接收和处理与该主题相关的所有消息。 3.多种 QoS 级别：MQTT 提供了三种不同的 QoS级别，以满足不同场景下的需求。 4.可扩展性：MQTT 的设计使得它能够方便地扩展到大规模系统中，并支持多种不同的连接方式，例如TCP、WebSocket 等。 | samples1，MQTT官方网站 |
C++相关技术学习文档
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C++开源技术总结
二、开源项目的进一步介绍
1.Boost
Boost.Thread特性
线程管理：Boost.Thread可以创建、启动、停止和管理线程。它提供了线程对象（boost::thread）来表示一个线程，并提供了一些类似于启动线程、等待线程结束、检查线程状态等方法。
互斥锁和条件变量：Boost.Thread 提供了互斥锁和条件变量等同步原语，用于实现线程之间的互斥和同步。互斥锁可以保护共享资源的访问，条件变量可以实现线程之间的等待和通知机制。
线程间数据共享：Boost.Thread提供了一些线程间数据共享的机制，如原子操作、线程局部存储等，可以保证在多线程环境下的数据访问的正确性和一致性。
线程间通信：Boost.Thread 还提供了一些线程间通信的机制，如消息队列、信号量等，可以实现线程之间的信息传递和同步。
并发算法：Boost.Thread 还提供了一些并发算法，如并行循环（parallel loop）、并行排序（parallel sort）等，可以在多核处理器上有效地执行并行计算任务。
Boost.Serialization特性
序列化：Boost.Serialization 可以将对象序列化为字节流。通过使用 boost::serialization 命名空间中的 << 运算符，您可以将对象写入输出流中。
反序列化：Boost.Serialization 可以从字节流反序列化对象。通过使用 boost::serialization 命名空间中的 >> 运算符，您可以从输入流中读取字节并重建对象。
版本控制：Boost.Serialization 支持版本控制，可以在不同版本之间进行对象的序列化和反序列化。这使得改变对象的结构时可以进行向前和向后兼容。
对象关联：Boost.Serialization 能够正确地处理对象之间的关联关系和引用。当序列化一个对象时，被引用的对象也会被自动序列化，并在反序列化时进行恢复。
自定义扩展：Boost.Serialization 允许开发者对自定义类型进行扩展和适配，以支持序列化和反序列化操作。通过为自定义类型添加 serialize 函数，可以指定如何将对象转换为字节流和从字节流中恢复。
Boost.Math特性
数字运算：Boost.Math 提供了大量的数学函数，例如幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、双曲函数等。这些函数支持各种数据类型，包括整数、浮点数和复数，并且具有高精度和高效率。
特殊函数：Boost.Math 实现了许多特殊函数，如伽玛函数、贝塞尔函数、椭圆积分、误差函数和球贝塞尔函数等。这些函数在科学计算、信号处理、概率统计和物理建模等领域中具有广泛的应用。
数值常量：Boost.Math 提供了许多常用的数学常量，如圆周率 π、自然对数底 e、黄金比例 φ 等。这些常量可以直接在代码中使用，而无需手动输入。
概率分布：Boost.Math 实现了各种概率分布函数和随机数生成器，如正态分布、均匀分布、泊松分布和二项分布等。这些函数和生成器可用于模拟实验、数据分析和统计推断等应用场景。
统计算法：Boost.Math 包含一些统计计算的算法，如平均值、标准差、方差、协方差和相关系数等。这些算法可以用于描述和分析数据集的统计特性。
几何计算：Boost.Math 提供了一些用于几何计算的函数和类，如点、向量、矩阵、线段、射线和多边形等。这些工具可以用于解决几何问题，如交点计算、距离计算和形状检测等。
Boost.Time特性
boost::posix_time：提供了对时间点和时间间隔进行操作的类和函数。它支持高精度的时间表示，并提供了各种算术和比较运算符，以及格式化和解析时间的能力。
boost::gregorian：提供了对 Gregorian 阳历日期进行操作的类和函数。它支持日期的算术和比较运算符，以及格式化和解析日期的能力。它还提供了一些有用的函数，如计算某个日期的下一个工作日、计算某个月份的天数等。
boost::date_time：提供了一个更高级的日期和时间处理框架，可以处理多种不同的日历系统、时区和时间精度。它建立在
boost::posix_time 和 boost::gregorian 的基础上，提供了更丰富的功能。例如，它支持多种不同的日历系统，如 Julian 日历、季节日历等；支持多种不同的时区表示和转换；还提供了更复杂的日期和时间算法，如计算某个日期之前或之后的工作日，计算某个日期所在的周是当年的第几周等。
Boost.Geometry几何计算库特性
几何数据模型：Boost.Geometry 定义了一套通用的几何数据模型，包括点、线、多边形等。这个数据模型可以适用于二维和三维空间，并支持不同的几何类型。
几何算法：Boost.Geometry 提供了许多几何算法，包括距离计算、相交检测、包围盒计算、缓冲区计算等。这些算法可以应用于几何对象上，以解决各种几何问题。
几何运算：Boost.Geometry 支持各种几何运算，如交集、并集、差集、对称差集等。这些运算可以用于组合和修改几何对象。
空间索引：Boost.Geometry 提供了一些空间索引数据结构，如 R-tree 和 Quadtree，用于高效地进行空间查询和搜索。
输入/输出支持：Boost.Geometry 支持各种几何数据格式的输入和输出，包括 WKT (Well-Known Text)、WKB (Well-Known Binary) 等。这使得与其他几何库和工具进行数据交换变得更加容易。
Boost中asio库还包括：
1.Boost.Asio：Boost.Asio 是一个跨平台的网络编程库，提供了异步 I/O 操作和网络编程的基本功能，支持 TCP、UDP、串口、定时器等。它是 Boost 网络编程的核心库，也是其他 Boost 网络库的基础。
2.Boost.Beast：Boost.Beast 是一个基于 Boost.Asio 的 HTTP 和 WebSocket 协议库。它提供了一个高性能、易于使用的 API，用于构建和处理 HTTP 请求和响应，以及实现 WebSocket 通信。
3.Boost.Asio SSL：Boost.Asio SSL 提供了对 SSL/TLS 安全传输协议的支持，用于在 Boost.Asio 中进行安全的网络通信。
4.Boost.Asio IPC：Boost.Asio IPC 提供了在本地进程间进行通信的功能，包括命名管道、共享内存、信号量等。
5.Boost.Asio Coroutine：Boost.Asio Coroutine 是一个用于在异步网络编程中使用协程的库。它结合了 Boost.Asio 和 Boost.Coroutine，使得编写异步代码更加简洁和易读。
2.yaml
YAML（YAML Ain’t Markup Language）是一种简单可读的数据序列化格式。它是一种简洁和易于理解的语言，用于表示数据结构和配置信息。YAML最初是为了在不同编程语言之间交换数据而设计的，但它也被广泛用于配置文件、日志文件以及其他需要结构化数据的地方。
YAML采用了一种基于缩进的语法来表示数据的层次结构。它使用空格缩进来表示层级关系，而不是像XML或JSON那样使用特殊的标记符号。这使得YAML文件在视觉上更具可读性，并且可以使用普通文本编辑器进行编辑。
YAML还支持一些高级特性，如引用、包含外部文件、多行字符串等。它的灵活性使得它成为许多应用程序中处理配置文件和数据交换的首选格式。
3.xml vs protobuf vs json
ProtoBuf 是否就等同于 XML 和 JSON 呢，它们是否具有完全相同的应用场景呢？
个人认为如果要将 ProtoBuf、XML、JSON 三者放到一起去比较，应该区分两个维度。一个是数据结构化，一个是数据序列化。这里的数据结构化主要面向开发或业务层面，数据序列化面向通信或存储层面，当然数据序列化也需要“结构”和“格式”，所以这两者之间的区别主要在于面向领域和场景不同，一般要求和侧重点也会有所不同。数据结构化侧重人类可读性甚至有时会强调语义表达能力，而数据序列化侧重效率和压缩。
XML 作为一种扩展标记语言，JSON 作为源于 JS 的数据格式，都具有数据结构化的能力。
例如 XML 可以衍生出 HTML （虽然 HTML 早于 XML，但从概念上讲，HTML 只是预定义标签的 XML），HTML 的作用是标记和表达万维网中资源的结构，以便浏览器更好的展示万维网资源，同时也要尽可能保证其人类可读以便开发人员进行编辑，这就是面向业务或开发层面的数据结构化。
再如 XML 还可衍生出 RDF/RDFS，进一步表达语义网中资源的关系和语义，同样它强调数据结构化的能力和人类可读。
JSON 也是同理，在很多场合更多的是体现了数据结构化的能力，例如作为交互接口的数据结构的表达。在 MongoDB 中采用 JSON 作为查询语句，也是在发挥其数据结构化的能力。
当然，JSON、XML 同样也可以直接被用来数据序列化，实际上很多时候它们也是这么被使用的，例如直接采用 JSON、XML 进行网络通信传输，此时 JSON、XML 就成了一种序列化格式，它发挥了数据序列化的能力。但是经常这么被使用，不代表这么做就是合理。实际将 JSON、XML 直接作用数据序列化通常并不是最优选择，因为它们在速度、效率、空间上并不是最优。换句话说它们更适合数据结构化而非数据序列化。
扯完 XML 和 JSON，我们来看看 ProtoBuf，同样的 ProtoBuf 也具有数据结构化的能力，其实也就是上面介绍的 message 定义。我们能够在 .proto 文件中，通过 message、import、内嵌 message 等语法来实现数据结构化，但是很容易能够看出，ProtoBuf 在数据结构化方面和 XML、JSON 相差较大，人类可读性较差，不适合上面提到的 XML、JSON 的一些应用场景。
但是如果从数据序列化的角度你会发现 ProtoBuf 有着明显的优势，效率、速度、空间几乎全面占优，看完后面的 ProtoBuf 编码的文章，你更会了解 ProtoBuf 是如何极尽所能的压榨每一寸空间和性能，而其中的编码原理正是 ProtoBuf 的关键所在，message 的表达能力并不是 ProtoBuf 最关键的重点。所以可以看出 ProtoBuf 重点侧重于数据序列化而非数据结构化。
三、开源好用的效率工具
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