FlatBuffer是一种高效的、面向速度的序列化库，由Google开发并开源，主要应用于游戏开发和其他对性能要求极高的场景。它的设计目标是提供一种方法，能够在不进行解码或内存分配的情况下直接访问序列化数据，从而极大地提高了读取速度。 序列化是将对象的状态转换为可存储或可传输的形式的过程，而在反序列化时，这些数据可以恢复为原始对象。传统的序列化技术如JSON或XML，虽然易于理解和编写，但在解析时需要大量的内存分配和解码操作，这在性能敏感的应用中可能成为瓶颈。 FlatBuffer的工作原理与传统序列化库不同。它采用预定义的结构（schema）来定义数据模型，并将数据以二进制形式紧凑地存储在缓冲区中。这种存储方式使得数据在内存中的布局与原始结构非常接近，因此可以直接通过指针访问，无需解码。这大大减少了解析时间，并降低了内存开销。 在使用FlatBuffer时，首先需要编写一个Schema文件，描述数据的结构。Schema语言类似于IDL（接口定义语言），用于定义各种数据类型和它们之间的关系。然后，使用FlatBuffer编译器（flatc）将Schema文件转换为C++、Java、C#等语言的接口，这些接口允许你创建、读取和修改FlatBuffer数据。 FlatBuffer支持向后兼容性，这意味着即使Schema有所更改，旧版本的代码仍然可以读取新版本的数据。这种特性在软件更新时特别有用，可以避免因数据格式变化导致的问题。 在实际应用中，FlatBuffer特别适合用于游戏开发，因为游戏通常需要快速加载和处理大量数据，如游戏场景、角色状态、物理模拟等。此外，由于其紧凑的二进制格式，FlatBuffer也适用于网络通信，减少数据传输量，提高网络效率。 在“FlatBuffer-master”压缩包中，可能包含了FlatBuffer库的源代码、示例、文档以及Schema编译器。你可以通过阅读源代码了解其实现细节，查看示例了解如何使用，使用Schema编译器将你的数据模型转换为编程语言的接口。 FlatBuffer提供了一种高效、低开销的序列化解决方案，尤其适合性能要求高、数据量大的应用场景。通过学习和使用FlatBuffer，开发者可以优化他们的应用程序，提高运行效率，减少内存消耗，同时保持数据的可读性和兼容性。

TS版本转配置代码参考 Excel 到 FlatBuffer

主要对c#做了处理，导出时去除了可空类型

FlatSharp FlatSharp是Google在C＃中为C＃实现的FlatBuffers序列化格式。 FlatBuffers是用于高性能方案的零拷贝二进制序列化格式。 FlatSharp以Memory和Span的形式利用.NET的最新功能。 因此，FlatSharp的安全代码实现通常比其他使用不安全代码的实现更快。 FlatSharp旨在提供4个核心优先事项： 完全安全（没有不安全的代码或IL生成-下文更多内容）。 速度 FlatBuffers模式的正确性 与其他以C＃为重点的项目（如Unity，Blazor和Xamarin）的兼容性。 如果它支持.NET标准2.0，则

在大多数语言中支持可选标量。 Rust Verifier, Object API和FlexBuffers支持，以及许多API的改进。 彻底改变对TypeScript的支持。 gRPC为许多语言带来了最新的。 c++编译时字段反射。 JS FlexBuffers支持。 Kotlin FlexBuffers和平台支持。 Swift对象API和许多Swift性能改进。 Lua支持LuaJIT和更多的修复。 Python FlexBuffers支持。 还有许多其他的修复和较小的改进，自1.12.0以来共提交了371个文件 注意，“2.0”并不意味着对FlatBuffers的任何重大修改，它只是试图使其更加兼容，而且这个版本和之前的所有版本一样，对某些语言有突破性的更改。

flatcc：C语言中用于C的FlatBuffers编译器和库

excel配置表转成flatbuffer，支持list，支持枚举

flatbuffers-master.zip

FlatBuffers操作指南.docx