Protocol Buffers的应用与分析

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Protocol Buffers 是一种用于序列化结构化数据的机制，它具有灵活、高效、自动化的特点。类似于 XML，但是比 XML 更小巧、快捷、简单。在 Google 几乎所有它内部的 RPC 协议和文件格式都是采用 PB。
PB 具有以下特点：

平台无关、语言无关
高性能比 XML 块 20-100 倍
体积小比 XML 小 3 -10 倍
使用简单
兼容性好

在这里，我做了个小实验，将一个 29230KB 的自定义格式的文本数据转换成 PB 和 XML：

	PB	XML
转换后的大小	21011KB	43202KB
解析时间（100 次循环）	18610ms	169251ms
完成解析所写代码行数	1 行	50 行
与官方说法的差距，主要可能是因为应用场景不同，我的测试数据中字段比较长

表 1：PB 与 XML 的实验比较

可见，PB 作为一种轻量级的数据协议，在时间、空间上都有一定的优势。

新建一个文件，命名为 addressbook.proto，内容如下：

package tutorial;// 命名空间
 
option java_package = "com.example.tutorial";// 生成文件的包名
option java_outer_classname = "AddressBookProtos";// 类名
 
message Person {// 要描述的结构化数据
 
    required string name = 1;//required 表示这个字段不能为空
    required int32 id = 2;// 等号后面的内容为数字别名
    optional string email = 3;//optional 表示可以为空
 
    PhoneNumber {// 内部 message
        required string number = 1;
        optional int32 type = 2;
    }
 
    repeated PhoneNumber phone = 4
}
 
message AddressBook {
    repeated Person person = 1;// 是个集合
}

对以上内容的一点解释：

PB 所支持的元类型数据请参考：PB 元类型数据
修饰符 required：这个修饰符应该谨慎使用，滥用会导致后续的修改容易出现兼容性问题；
修饰符 optional：对于常出现的属性，为节省空间应该取 1 -16 的别名；
PB 是以 key-value 的形式来将结构化数据序列化的。它采用了将等号后的数字别名以及属性的类型用 varints 编码成一个数字，来作为 key。

输入：protoc -I=$SRC_DIR –java_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto
其中 - I 指定.proto 文件所在目录
–java_out 指定生成 java 文件所在的目录

经过以上步骤，会在指定的 $DST_DIR 目录下生成一个 AddressBookProtos.java 的类。在 maven 中引入 protobuf-java 这个依赖后，利用这个类，便能序列化 / 反序列化数据了。
生成的代码结构如下：

class AddressBookProtos{
    class Person{
        class PhoneNumber{class Builder{}}
        class Builder{}
    }
    class AddressBook{class Builder{}}
} 

可以看到 Person、PhoneNumber、AddressBook 这些内部类则对应了所定义的那些 message。

通过阅读代码可以看到，以上三个类的成员变量都是 private 类型的，并且，只提供了 getter 方法，而没有提供 setter 方法去为数据变量赋值。
PB 利用了内部类可以访问到外部类中私有成员变量的特性。对外部类的任何赋值操作都需要通过 Builder 内部类来进行。Builder 中有一个指向外部类的引用（名为 result），当赋值完成，调用 Builder 的 build()方法时，会把这个对象返回，同时使 result 指向 null。
PB 通过这样一种方式保证了数据安全性，一旦数据构建完毕，将无法再对其进行修改。
拿 PhoneNumber 这个类来说，对成员变量 number、type 赋值，需要以如下方式来进行：

PhoneNumber.Builder builder = PhoneNumber.newBuilder();
 
// 调用 setter 赋值，setter 返回了 this，所以可以链式表述
builder.setNumber("111").setType(1);
     
// 赋值完成后，调用 Builder 的 build 方法，将返回 PhoneNumber 对象
PhoneNumber phoneNumber = builder.build();

构建完成后，可以调用 writeTo 方法，将数据写入数据流中。

一行代码便能完成反序列化：

AddressBook list = AddressBook .parseFrom(inputStream 或 buffer);

背后 PB 做了很多事情：

根据 inputStream 或者 buffer 去构造一个 CodedInputStream；
然后使用生成代码中的 mergeFrom 方法，去解析二进制数据：
首先调用 CodedInputStream 的 readTag，也就是从中取得 key 值（int 类型），然后通过 swtich 块来往对象中赋值（PB 采用了 Base 128 Varints 的方式来编码这个数字，后面会介绍这种方式的）。
将数据解析完成后，会调用 build()方法，将构建好的对象返回。

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107283p2.htm

PB 之所以解析速度快、所占体积小，很大程度上是由它序列化的编码特点来决定的。

PB 采用了 Base 128 Varints 来变长编码整数：

变长编码的整数，它可能包含多个 byte，对于每个 byte 的 8 位，其中后 7 位表示数值，最高的一位表示是否还有还有另一个 byte，0 表示没有，1 表示有；
越前面的 byte 表示数值的低位，越后面的 byte 表示数值的高位；

例子：
300 varints 编码为：1010 1100 0000 0010
解释如下：
300 的 2 进制编码为：0001 0010 1100
按照刚才的规则，高低位颠倒，截取最后的 7 为放在第一个 byte，则第一 byte 为 1010 1100（其中最高位 1 表示，后续还有 byte）；接着剩下的内容放到第二个 byte，为 0000 0010（其中最高位 0 表示，后续无 byte，这个数到这里截止了）。
于是，合在一起为 1010 1100 0000 0010；

如前所述，PB 的 message 是一系列的 key-value 对，在二进制数据中，使用 varints 数字（包含了别名以及属性类型信息）来作为 key，进而通过由 PB 编译器生成的代码来构造以及解析数据。
PB 将 key 编码成下面的结构：
X YYYY ZZZ
其中：最高位 X 表示是否还有后续的 byte 来编码数字别名；YYYY用于编码别名，定义了多余 16 个属性，则需要用到额外的 byte，所以出现频率高的字段应当取 1 -16 的别名）；ZZZ表示这个字段的类型，PB 支持的属性的对应规则如下表：

Type	Meaning	Used For
0	Varint	int32, int64, uint32, uint64, sint32,sint64, bool, enum
1	64-bit	fixed64, sfixed64, double
2	Length-delimited	string, bytes, embedded messages,packed repeated fields
3	Start group	groups (deprecated)
4	End group	groups (deprecated)
5	32-bit	fixed32, sfixed32, floa

表 2：PB 属性对应规则
例子：
required int32 a=1; 在应用中给 a 赋值 150，序列化后 08 96 01

08 代表的是 key 0 0001 000，最高位为0，表示这个 key 为一个 byte，中间四位表示 a 的数字别名，最后三位表示 a 的属性类型；
96 01 代表的是 value，二进制为：1001 0110 0000 0001
→ 001 0110 000 0001（去掉最高位）
→ 22 + 1*2^7 = 150

采用 varints 的方式编码有符号的整数，效率比较差，因为负数的最高位是 1，这样就导致了情况类似于编码一个很大的数。

为了解决这个问题，Protocol Buffers 定义了 sint32/sint64 属性，他们采用了“之字形”（ZigZag）编码的方式，将负数编码成正数，交替进行。看了下表就很好理解了：

Signed Original	Encoded As
0	0
-1	1
1	2
-2	3
2147483647	4294967294
2147483648	4294967295

表 3：Zig-Zag 编码规则
利用这个方式，可以有效地节省存储空间，也能提高解析效率。

了解了以上内容，对于其他数据类型的编码，也是很好理解的，大家可以参考官方文档，这里不做详述。

官方文档中，有提到 PB 提供了 RPC 的接口，但是没有提供具体实现。当在的.proto 文件中，加入如下定义：

service XXX {
    rpc MMM(request) returns(response);
}

PB 便会为你生成一个代表这个服务的 XXX 虚类，通过实现这个类中的 abstract MMM 方法，以及提供 RpcChannel 的实现，你便可以利用 Protocol Buffers 实现你的 RPC 了。

第三方的 RPC 实现大家可以参考 ThirdPartyRPC

在这里，我利用了第三方实现 protobuf-socket-rpc，写了一个小例子，有兴趣的可以看看。如下：Protocol buffer 的 rpc 例子

PB 具有跨平台、解析速度快、序列化数据体积小、扩展性高、使用简单的特点。但是我们也可以看到，相比于 XML，PB 的数据，并不是自然可读的；同时它生成的代码不是纯 pojo，对于代码有一定的侵入性。在你的项目中，如果对于以上缺点要求并不高，可以尝试着使用 PB。

Protocol Buffers 的详细介绍：请点这里
Protocol Buffers 的下载地址：请点这里