我将给予一个可能的答案，然后详细介绍选择序列化格式的细节，希望它可以作为您了解全局的指导。
存在多种二进制序列化格式，每种格式都有自己的优点和缺点，这就是为什么给您“一个正确答案”甚至不值得尝试的原因。
我可以给你给予一个建议，让你开始，是评估Apache Avro，一个广泛的二进制格式，它经常与Apache Kafka和一般的大型数据处理系统。
下面是一个简短的例子，说明如何使用Circe解析原始JSON文件，然后使用avro4s序列化到Avro：

import io.circe.generic.auto._, io.circe.syntax._
import io.circe._, io.circe.parser._

final case class Item(a: Int, b: Int, c: String, d: Int, e: Int)

val items = parse(json).flatMap(_.as[Vector[Item]]).toTry.get

import com.sksamuel.avro4s._

val schema = AvroSchema[Item]
val baos = new java.io.ByteArrayOutputStream()
val os = AvroOutputStream.data[Item].to(baos).build()
os.write(items)
os.flush()
os.close()
baos.close()

字符串
你可以使用这个代码here on Scastie。注意：
1.我将json作为lazy val放在操场的最后，因为Avro需要将数据模式与数据本身一起存储，这意味着对于一些对象，自描述JSON格式实际上更紧凑，因此我需要包含更多内容以确保我没有歪曲该格式的优点和缺点
1.在这里，我将序列化为一个字节数组，以便我链接到的在线游戏场给予您使用二进制格式可以实现的节省，实际上，您很可能会写入某种持久存储
如上所述，上面的是一个可能的答案。实际上，选择数据序列化格式并不简单，需要很好地理解所涉及的权衡，考虑到一旦选择了一种格式，根据所涉及的系统，迁移它可能是一个漫长，困难和风险的操作。
如果你感兴趣的只是节省空间，你可能想看看简单地压缩JSON是否对你有用，知道这将把节省的空间转化为计算时间，否则可能会花费在其他方面。如果文件的结构是非常可预测的，压缩的JSON文件可能能够与压缩的二进制文件竞争。JSON在工具的可用性和检查文件本身，除了文本编辑器之外没有任何专门的工具。
如果你仍然确信你想转移到二进制序列化格式，那么有很多存在的序列化格式都是出于特定的需要，你可能想一个接一个地研究它们，以评估它们是否适合你的项目。我将列举一些最广泛使用的序列化格式：

• Avro
• Protocol Buffers
• 节俭
• Flatbuffers
• 普罗托船长
• BSON
• parquet
• CBOR
• MessagePack

This page on Wikipedia可能会让你对每一个特性有一个大致的了解。你可能想问自己的几个问题是：

• 对于我的团队使用的语言，有什么样的支持？
• 一般如何使用格式，为什么？
• 格式如何允许我考虑模式演变和向后/向前兼容性？
• 格式是自描述的还是需要引用外部存储的模式？