Protobuf 编码结构
编码结构
什么是protobuf
protocol buffers 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法,可用于数据通信协议和数据存储等,它是 Google 提供的一个具有高效协议数据交换格式工具库,是一种灵活、高效和自动化机制的结构数据序列化方法。相比XML,有编码后体积更小,编解码速度更快的优势;相比于 Json,Protobuf 有更高的转化效率。
protobuf优点
1、性能好/效率高
- 时间开销:XML 格式化(序列化)的开销还好;但是 XML 解析(反序列化)的开销就不敢恭维了。 但是 protobuf 在这个方面就进行了优化。可以使序列化和反序列化的时间开销都减短。
- 空间开销:也减少了很多
2、支持多种编程语言
protobuf缺点
1、二进制格式导致可读性差
为了提高性能,protobuf 采用了二进制格式进行编码。这直接导致了可读性差,影响开发测试时候的效率。当然,在一般情况下,protobuf 非常可靠,并不会出现太大的问题。
2、缺乏自描述
一般来说,XML 是自描述的,而 protobuf 格式则不是。它是一段二进制格式的协议内容,并且不配合写好的结构体是看不出来什么作用的。
3、通用性差
protobuf 虽然支持了大量语言的序列化和反序列化,但仍然并不是一个跨平台和语言的传输标准。在多平台消息传递中,对其他项目的兼容性并不是很好,需要做相应的适配改造工作。相比 json 和 XML,通用性还是没那么好。
字段类型与语言类型映射
.proto Type | C++ Type |
---|---|
double | double |
float | float |
int32 | int32 |
int64 | int64 |
uint32 | uint32 |
uint64 | uint64 |
sint32 | int32 |
sint64 | int64 |
fixed32 | uint32 |
fixed64 | uint64 |
sfixed32 | int32 |
sfixed64 | int64 |
bool | bool |
string | string |
bytes | string |
枚举类型
在定义消息的时候,希望字段的值只能是预期某些值中的一个。
例如,现在为 SearchRequest 添加 corpus 字段,它的值只能是 UNIVERSAL、WEB、IMAGES、LOCAL、NEWS、PRODUCTS 和 VIDEO 中的一个。可以非常简单的通过向消息定义中添加枚举,并为每个可能的枚举值添加常量来实现。
message SearchRequest {
string query = 1;
int32 page_number = 2;
int32 result_per_page = 3;
enum Corpus {
UNIVERSAL = 0;
WEB = 1;
IMAGES = 2;
LOCAL = 3;
NEWS = 4;
PRODUCTS = 5;
VIDEO = 6;
}
Corpus corpus = 4;
}
Corpus 枚举的第一个常量必须映射到 0,所有枚举定义都需要包含一个常量映射到 0,并且该值为枚举定义的第一行内容。
导入其他proto
在一个 .proto
文件中可以导入其他 .proto
文件,这样就可以使用它导入的 .proto
中定义的消息类型了。
复制代码
import "myproject/other_protos.proto";
默认情况下,只能使用直接导入的 .proto
文件中定义的消息。但是,有时候可能需要将 .proto
文件移动到新位置,有一种巧妙的做法是在旧位置放一个虚拟的 .proto
文件。在文件中使用 import public
语法将所有导入转发到新位置,而不是直接移动 .proto
文件并在一次更改中更新所有调用点。任何导入包含 import public
语句中的 proto 文件的地方都可以传递依赖导入的公共依赖项。下面同一个例子来理解这里的内容。
在当前的文件夹下有 a.proto
和 b.proto
文件,现在在 a.proto
文件中 import 了 b.proto
文件。即在 a.proto
文件中有下面的内容
复制代码
import "b.proto";
假设现在 b.proto
中的消息要放入到一个 common/com.proto
文件中,可以方便其他地方也使用,这时可以修改 b.proto
在里面 import com.proto
即可.注意要「import public」, 因为单独的 import 只能使用 b.proto
中定义的消息,并不能使用 b.proto
中 import 的 proto 文件中的消息类型。
复制代码
// b.proto文件, 将里面的消息定义移动了common/com.proto文件,
// 在里面添加下面的import语句
import public "common/com.proto"
在使用 protoc 编译时,需要使用选项 -I 或 --proto_path 通知 protoc 去什么地方查找 import 的文件,如果不指定搜索路径,protoc 将会在当前目录下(调用protoc的路径)下查找。
可以导入 proto2 版本中的消息类型到 proto3 文件中使用,也可以在 proto2 文件中导入 proto3 版本的消息类型。但是在 proto2 的枚举类型不能直接应用到proto3的语法中。
嵌套消息
消息类型可以定义在消息类型的内部,即嵌套定义,里面下面的 Result 类型定义在 SearchResponse 的内部。不单单是一层嵌套,也可以多层嵌套。
复制代码
message SearchResponse {
message Result {
string url = 1;
string title = 2;
repeated string snippets = 3;
}
repeated Result results = 1;
}
外面的消息类型使用其他消息内部的消息,下面的 SomeOtherMessage 类型使用到了 Result,可以使用 SearchResponse.Result。
复制代码
message SomeOtherMessage {
SearchResponse.Result result = 1;
}
未知字段
未知字段是 proto 编译器无法识别的字段,例如当旧二进制文件解析具有新字段的新二进制文件发送的数据时,这些新字段将成为旧二进制文件中的未知的字段。在初版的 proto3 中消息解析时会丢掉未知的字段,但在 3.5 版本时,重新引入了未知字段的保留,未知字段在解析期间会保留,并包含在序列化输出中。
编码原理
protobuf高效的秘密在于它的编码格式,它采用了 TLV(tag-length-value) 编码格式。每个字段都有唯一的 tag 值,它是字段的唯一标识。length 表示 value 数据的长度,length 不是必须的,对于固定长度的 value,是没有 length 的。value 是数据本身的内容。
对于 tag 值,它有 field_number 和 wire_type 两部分组成。field_number 就是在前面的 message 中我们给每个字段的编号,wire_type 表示类型,是固定长度还是变长的。 wire_type 当前有0到5一共6个值,所以用3个 bit 就可以表示这6个值。tag 结构如下图。
wire_type 值如下表, 其中3和4已经废弃,我们只需要关心剩下的4种。对于 Varint 编码数据,不需要存储字节长度 length。这种情况下,TLV 编码格式退化成 TV 编码。对于64-bit和32-bit也不需要 length,因为type值已经表明了长度是8字节还是4字节。
Varint编码原理
Varint 顾名思义就可变的 int,是一种变长的编码方式。值越小的数字,使用越少的字节表示,通过减少表示数字的字节数从而进行数据压缩。对于 int32 类型的数字,一般需要4个字节表示,但是采用 Varint 编码,对于小于128的 int32 类型的数字,用1个字节来表示。对于很大的数字可能需要5个字节来表示,但是在大多数情况下,消息中一般不会有很大的数字,所以采用 Varint 编码可以用更少的字节数来表示数字。Varint 是变长编码,那它是怎么区分出各个字段的呢?也就是怎么识别出这个数字是1个字节还是2个字节,Varint 通过每个字节的最高位来识别,如果字节的最高位是1,表示后续的字节也是该数字的一部分,如果是0,表示这是最后一个字节,且剩余7位都用来表示数字。虽然这样每个字节会浪费掉 1bit 空间,也就是 1/8=12.5% 的浪费,但是如果有很多数字不用固定的4字节,还是能节省不少空间。
下面通过一个例子来详细学习编码方法,现在有一个int32类型的数字65,它的Varint编码过程如下,可以看到占用4字节的65编码后只占用1个字节。
int32类型的数字128编码过程如下,4字节的128编码后只占用2个字节。
对于 Varint 解码是上面过程的一个逆过程,也比较简单,这里就不在举例说明了。
Zigzag编码
我们知道,负数的符号位为数字的最高位,它的最高位是1,所以对于负数用 Varint 编码一定为占用5个字节。这是不划算的,明明是4字节可以搞定的,现在统统都需要5个字节。所以 protobuf 定义了 sint32 和 sint64 类型来表示负数,先采用 Zigzag 编码,将有符号的数转成无符号的数,在采用 Varint 编码,从而减少编码后字节数。
Zigzag采用无符号数来表示有符号数,使得绝对值小的数字可以采用比较少的字节来表示。在理解Zigzag编码之前,我们先来看几个概念。
原码:最高位为符号位,剩余位表示绝对值 反码:除符号位外,对原码剩余位依次取反 补码:对于正数,补码为其本身,对于负数,除符号位外对原码剩余位依次取反然后+1
下面以int32类型的数-2为例,分析它的编码过程。如下图所示。
总结起来,对于负数对其补码做运算操作,对于数n,如果是 sint32 类型,则执行(n<<1)(n>>31)操作,如果是sint64则执行(n<<1)(n>>63), 通过前面的操作将一个负数变成了正数。这个过程就是 Zigzag 编码,最后在采用 Varint 编码。
因为 Varint 和 Zigzag 编码可以自解析内容的长度,所以可以省略长度项。TLV 存储简化为了 TV 存储,不需 length 项。
前面讲解了每个字段有 tag 和 value 构成,对于 string 类型,还有 length 字段。下面来看 tag 和 value 值的计算方法。
tag
tag中存储了字段的标识信息和数据类型信息,也就是说 tag=wire_type (字段数据类型)+ field_number (标识号)。通过 tag 可以获取它的字段编号,对应上定义的消息字段。计算公式为tag=field_number<<3 | wire_type, 然后在对其采用 Varint 编码。
value
value是采用Varint和Zigzag编码后的消息字段的值。下面是各个 wire_type 对应的存储类型一个总结。
wire_type | 编码方法 | 编码长度 | 存储方式 | 数据类型 |
---|---|---|---|---|
0 | Varint | 变长 | T-V | int32 int64 uint32 uint64 bool enum |
0 | Zigzag+Varint | 变长 | T-V | sint32 sint64 |
1 | 64-bit | 固定8字节 | T-V | fixed64 sfixed64 double |
2 | length-delimi | 变长 | T-L-V | string bytes packed repeated fields embedded |
3 | start group | 已废弃 | 已废弃 | |
4 | end group | 已废弃 | 已废弃 | |
5 | 32-bit | 固定4字节 | T-V | fixed32 sfixed32 float |
string编码
字段类型为 string 类型,字段值采用 UTF-8 编码,下面是一个字符串编码的示例,字段序列号为1,编码的字符串内容是“China中国人”, proto 编码之后的内容见下面的输出。
复制代码
message stringEncodeTest {
string test = 1;
}
func stringEncodeTest(){
vs:=&api.StringEncodeTest{
Test:"China中国人",
}
data,err:=proto.Marshal(vs)
if err!=nil{
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Printf("%v\n",data)
}
编码之后的二进制内容如下,第一个字节内容tag值,第二个字节内容14是 length,表示后面的字符串有14个字节。为啥是14个字节呢?“China中国人”不是8个字节吗?因为字符串采用的是UTF-8编码,每个中文字用3个字节编码,所以"中国人"编码之后占9个字节,在加上前面的China,一共是14个字节。
复制代码
[10 14 67 104 105 110 97 228 184 173 229 155 189 228 186 186]
嵌套类型编码
嵌套消息就是value又是一个字段消息,外层消息存储采用 TLV 存储,它的 value 又是一个 TLV 存储。整个编码结构如下图所示。
带有 packed 的 repeated 字段
repeaded 修饰的字段可以带 packed 或者不带。对于同一个 repeated 字段,多个字段值来说,它们的 tag 都是相同的,即数据类型和字段序号都相同。如果采用多个 TV 存储,则存在 tag 的冗余。如果设置 packed=true 的 repeated 字段存储方式,即相同的 tag 只存储一次,添加 repeated 字段下所有值的长度 length,构成 TLVVV… 存储结构,可以压缩序列化后数据长度,节省传输开销。
复制代码
message repeatedEncodeTest{
// 方式1,不带packed
repeated int32 cat = 1;
// 方式2,带packed
repeated int32 dog = 2 [packed=true];
}
的 repeated 字段存储方式,即相同的 tag 只存储一次,添加 repeated 字段下所有值的长度 length,构成 TLVVV... 存储结构,可以压缩序列化后数据长度,节省传输开销。
复制代码
```go
message repeatedEncodeTest{
// 方式1,不带packed
repeated int32 cat = 1;
// 方式2,带packed
repeated int32 dog = 2 [packed=true];
}
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