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Protocol Buffers,一款比Xml快100倍的序列化框架!

開發
我們通常習慣用Json、XML等形式的數據存儲格式,但相信還有很多人沒有聽說過Protocol Buffer(簡稱protobuf)。protobuf是Google開源的一個語言無關、平臺無關的通信協議,其小巧、高效和友好的兼容性設計,使其被廣泛使用。

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本文轉載自微信公眾號「程序新視界」,作者二師兄。轉載本文請聯系程序新視界公眾號。

我們通常習慣用Json、XML等形式的數據存儲格式,但相信還有很多人沒有聽說過Protocol Buffer(簡稱protobuf)。protobuf是Google開源的一個語言無關、平臺無關的通信協議,其小巧、高效和友好的兼容性設計,使其被廣泛使用。性能比Json、XML真的強太多了!

而且,隨著微服務架構的流行,RPC框架也成為服務框架的重要組成部分。在很多RPC的設計中,都采用了高性能的編解碼技術,而protobuf就屬于其中的佼佼者。

也就說,要想深入了解微服務架構中的RPC環節底層實現,設計出高效的傳輸、序列化、編碼解碼等功能,學習protobuf的使用和原理非常有必要。

protobuf簡介

protobuf是一種序列化對象框架(或者說是編解碼框架)。它有兩部分功能組成:結構化數據(數據存儲結構)和序列化&反序列化。

其中數據存儲結構的作用與XML、JSON相似;序列化和反序列化的作用與Java自帶的序列化、Facebook的Thrift和JBoss Marshalling等相似。

總之:protobuf是通過定義結構化數據,并提供對數據的序列化和反序列化功能,從而實現數據存儲/RPC數據交換的功能。

它的特點是:

  • 語言無關、平臺無關
  • 簡潔
  • 高性能(序列化速度快 & 序列化后的數據體積小)
  • 良好的兼容性

可以通過數據直觀的看一下不同框架在序列化響應時間上的對比:

protobuf

可以看出,protobuf的性能要遠高于其他框架。

protobuf的使用流程

上面介紹了protobuf的功能,但僅僅知道這些功能我們無法知道它是怎么使用的??戳司W上很多的文章,要么直接開始寫代碼要么直接開始分析報文格式,對于新手來說往往會一頭霧水。

所以,我們先來梳理一下使用protobuf的步驟。

protobuf

在上圖中將protobuf的使用分了四個步驟:

  • 步驟一,搭建環境:使用protobuf要定義通信的數據結構,并編譯生成不同的編程語言代碼,這就需要有這么一個編譯器的環境。
  • 步驟二,構建數據:使用protobuf是要傳輸數據的,那么數據包含什么,有哪些項目,整個結構層次是什么樣子的。這里基于protobuf的語法來進行數據結構的定義。
  • 步驟三,項目集成:集成pom依賴(Java為例)、集成編譯的Java類(對照proto文件);
  • 步驟四,具體使用:通過集成進來的Java類,來構建消息、賦值,然后基于protobuf進行序列化,接收方進行反序列化操作;

了解了上述步驟,下面就針對具體的步驟來進行實戰演示。

這里演示基于Mac OS操作系統和Java編程語言來進行操作。如果你使用的是其他操作系統和編程語言,基本思路一樣,在不同的步驟時可針對性的找一下具體操作。

安裝Protocol Buffers

安裝protobuf是為了進行數據結構的定義和對應編程語言代碼的生成。通常有兩種方式:本地安裝和IDE插件。我們先來看本地安裝。

protobuf的代碼是托管在GitHub上的,對應地址為:https://github.com/protocolbuffers/protobuf 。

點擊項目右邊的release鏈接可看到對應版本:https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 。

protobuf

這里包含了各種編程語言、環境的版本。本文選protobuf-java-3.17.3.zip版本。

在Mac操作系統下,需要先安裝一下依賴組件,才能夠對protobuf進行編譯和安裝。

安裝依賴組件:

  1. // 安裝 Protocol Buffer依賴 
  2. // 注:Protocol Buffer依賴于autoconf、automake、libtool、curl 
  3. brew install autoconf automake libtool curl 

解壓protobuf-java-3.17.3.zip,進入根目錄,執行以下命令:

  1. // 運行autogen.sh腳本 
  2. ./autogen.sh 
  3.  
  4. // 運行configure.sh腳本 
  5. ./configure 
  6.   
  7. // 編譯未編譯的依賴包 
  8. make 
  9.   
  10. // 檢查依賴包是否完整 
  11. make check 
  12.   
  13. // 開始安裝Protocol Buffer 
  14. make install 

安裝完成,檢驗版本:

  1. $protoc --version 
  2. libprotoc 3.14.0 

輸出版本信息,說明安裝成功。

這里的protoc命令就是Protocol Buffer的編譯器,可以將 .proto文件編譯成對應平臺的頭文件和源代碼文件。

另外一種方式就是安裝IDE插件,這里以IDEA為例,搜索插件:

protobuf

關于protobuf的插件比較多,選擇適合自己就行。

然后gRPC官方推薦了一種更優雅的使用姿勢,可以通過maven輕松搞定(需安裝上圖中的“Protobuf Support”插件)。也就是引入grpc的一些組件,然后在maven的build中進行配置,編譯proto文件成為Java代碼。此種方式暫時不展開,后續可直接看項目集成部分的源代碼。

構建數據

在Java中,如果通過JSON來傳輸一個數據,我們首先要定義一個對象,這里以Person為例:

  1. public class Person { 
  2.     private String name
  3.     private Integer id; 
  4.     // ... getter/setter 

那么,如果用protobuf來定義Person這個對象的數據結構是什么樣呢?

先創建一個person.proto文件,然后定義如下的結構:

  1. syntax = "proto3"; // 聲明為protobuf 3定義文件 
  2. package tutorial; 
  3.  
  4. option java_package = "com.choupangxia.protobuf.message"; // 聲明生成消息類的java包路徑 
  5. option java_outer_classname = "Person";  // 聲明生成消息類的類名 
  6.  
  7. message PersonProto { 
  8.     string name = 1; 
  9.     int32 id = 2; 

上面每項語法的具體說明可參看注釋部分。當然Person的結構可以更豐富,這里只是出于演示需要,做了最簡單的示例,更多語法可參看官方文檔。

編譯protot文件

定義完成之后,我們可以通過兩種方式來生成目標Java類。這里先采用本機安裝的編譯器來進行操作。

執行protoc命令之前,可先執行-h命令來查看protoc的使用說明:

  1. protoc -h 

進入person.proto文件所在目錄,執行以下命令進行編譯:

  1. protoc --java_out=../java ./person.proto 

--java_out參數指定了Java類的輸出路徑,第二個參數執行的要編譯的文件為當前目錄下的person.proto文件。

執行命令,會發現com.choupangxia.protobuf.message下生成了名為Person的類。注意proto中定義的message名稱不要與Java類名重復,否則會出現命令執行失敗的狀況。

對應的Person類比較復雜,甚至有一些語法層面的錯誤或改進,如果需要,進行對應的改進優化即可。

protobuf

上圖為生成的Person類的部分結構。比如上面的java.lang.String getName()這個方法的返回值就可以進行優化,不用指定String的package。

項目集成

其實上面講生成的Person代碼放入項目,已經算是項目集成的一部分了。如果未引入protobuf的依賴,上面的代碼還是會報錯的。

Maven項目的pom文件中添加protobuf依賴:

  1. <dependency> 
  2.     <groupId>com.google.protobuf</groupId> 
  3.     <artifactId>protobuf-java</artifactId> 
  4.     <version>3.17.3</version> 
  5. </dependency> 

如果想通過IDEA直接編譯proto文件,需安裝“Protobuf Support”插件,還需引入grpc的依賴,完整依賴如下:

  1. <properties> 
  2.     <grpc.version>1.6.1</grpc.version> 
  3.     <protobuf.version>3.17.3</protobuf.version> 
  4. </properties> 
  5.  
  6. <dependencies> 
  7.     <dependency> 
  8.         <groupId>com.google.protobuf</groupId> 
  9.         <artifactId>protobuf-java</artifactId> 
  10.         <version>${protobuf.version}</version> 
  11.     </dependency> 
  12.     <!-- 編譯使用部分 --> 
  13.     <dependency> 
  14.         <groupId>io.grpc</groupId> 
  15.         <artifactId>grpc-netty</artifactId> 
  16.         <version>${grpc.version}</version> 
  17.         <scope>provided</scope> 
  18.     </dependency> 
  19.     <dependency> 
  20.         <groupId>io.grpc</groupId> 
  21.         <artifactId>grpc-protobuf</artifactId> 
  22.         <version>${grpc.version}</version> 
  23.         <scope>provided</scope> 
  24.     </dependency> 
  25.     <dependency> 
  26.         <groupId>io.grpc</groupId> 
  27.         <artifactId>grpc-stub</artifactId> 
  28.         <version>${grpc.version}</version> 
  29.         <scope>provided</scope> 
  30.     </dependency> 
  31. </dependencies> 
  32. <build> 
  33.     <extensions> 
  34.         <extension> 
  35.             <groupId>kr.motd.maven</groupId> 
  36.             <artifactId>os-maven-plugin</artifactId> 
  37.             <version>1.5.0.Final</version> 
  38.         </extension> 
  39.     </extensions> 
  40.     <plugins> 
  41.         <plugin> 
  42.             <groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId> 
  43.             <artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId> 
  44.             <version>0.5.0</version> 
  45.             <configuration> 
  46.                 <protocArtifact>com.google.protobuf:protoc:${protobuf.version}:exe:${os.detected.classifier}</protocArtifact> 
  47.                 <pluginId>grpc-java</pluginId> 
  48.                 <pluginArtifact>io.grpc:protoc-gen-grpc-java:${grpc.version}:exe:${os.detected.classifier}</pluginArtifact> 
  49.             </configuration> 
  50.             <executions> 
  51.                 <execution> 
  52.                     <goals> 
  53.                         <goal>compile</goal> 
  54.                         <goal>compile-custom</goal> 
  55.                     </goals> 
  56.                 </execution> 
  57.             </executions> 
  58.         </plugin> 
  59.     </plugins> 
  60. </build> 

在執行執行maven compile命令進行編譯之前,將需要編譯的proto文件放在與src/main/java同級目錄下的/src/main/proto目錄。

protobuf

此時將生成的Java復制到對應的包下即可。

業務應用

一切準備就緒,現在就來寫個例子使用對應的代碼了。

  1. public class Test { 
  2.  
  3.     public static void main(String[] args) throws InvalidProtocolBufferException { 
  4.         Person.PersonProto sourcePersonProto = Person.PersonProto.newBuilder().setId(123).setName("Tom").build(); 
  5.  
  6.         // 序列化 
  7.         byte[] binaryInfo = sourcePersonProto.toByteArray(); 
  8.         System.out.println("序列化字節碼內容:" + Arrays.toString(binaryInfo)); 
  9.         System.out.println("序列化字節碼長度:" + binaryInfo.length); 
  10.  
  11.         System.out.println("-----------以下為接收方反序列化操作-------------"); 
  12.         // 反序列化 
  13.         Person.PersonProto targetPersonProto = Person.PersonProto.parseFrom(binaryInfo); 
  14.  
  15.         System.out.println("反序列化結果:" + targetPersonProto.toString()); 
  16.     } 

上述代碼就是基于生成的Person類的基本使用。首先通過,Person類中的內部類和Builder方法進行參數的封裝,然后調用其toByteArray方法,即可將報文信息進行序列化。接收方呢,有同樣的一套代碼,先獲得Person.PersonProto對象,然后執行parseFrom方法即可進行反序列化操作。

為什么protobuf比較高效

單從序列化后的數據體積角度來分析。與XML、JSON這類文本協議相比,ProtoBuf通過T-(L)-V(TAG-LENGTH-VALUE)方式編碼,不需要", {, }, :等分隔符來結構化信息。同時在編碼層面使用varint壓縮,所以描述同樣的信息,protobuf序列化后的體積要小很多,在網絡中傳輸消耗的網絡流量更少,進而對于網絡資源緊張、性能要求非常高的場景,ProtoBuf協議是不錯的選擇。

做一個簡單直觀的例子:

  1. {"id":1,"firstName":"Chris","lastName":"Richardson","email":[{"type":"PROFESSIONAL","email":"aicchrrdson@email.com"}]} 

對于上面的JSON數據,使用JSON序列化后的數據大小為118byte,而使用protobuf序列化后的數據大小為48byte。如果數據量更多,層次結構更復雜,差距還是很明顯的。

從序列化/反序列化速度角度,與XML、JSON相比,protobuf序列化/反序列化的速度更快,比XML要快20-100倍。

但protobuf是基于二進制的協議,編碼后的數據可讀性差,如果沒有idl文件,就無法理解二進制數據流,對調試不友好。

小結

本文帶大家從0到1學習了protobuf的使用步驟。很多文章之所以看不懂,就是因為沒有梳理清楚使用protobuf的整個核心邏輯。只要掌握了如何搭建環境、如何編寫數據結構、如何編譯、如何集成到項目中并運用。那么,protobuf的其他知識點逐步在實踐中補充即可。

隨著微服務的不斷發展,RPC框架為了追求高效的通信,使用像protobuf這類框架也必然是趨勢。也是想更好的學習微服務架構的底層的必備知識。 

本文源碼:https://github.com/secbr/protobuf-demo

 

責任編輯:武曉燕 來源: 程序新視界
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