共计 8808 个字符，预计需要花费 23 分钟才能阅读完成。
0 前言
Protobuf（Protocol Buffer）是 Google 出品的一种轻量且高效的结构化数据存储格局，性能比 Json、XML 更强，被广泛应用于数据传输中。然 Protobuf 中的数据类型泛滥，什么场景利用什么数据类型最正当、最省空间，成为了每个使用者该思考的问题。为了能更充沛的了解和应用 Protobuf，本文将聚焦 Protobuf 的根本数据类型，剖析其不同数据类型的应用场景和注意事项。
留神：在浏览本文之前最好对 Protobuf 的语法和序列化原理有肯定的理解。
举荐文献：
【1】序列化：这是一份很有诚意的 Protocol Buffer 语法详解 https://blog.csdn.net/carson_…
【2】Protocol Buffer 序列化原理大揭秘 – 为什么 Protocol Buffer 性能这么好？https://blog.csdn.net/carson_…
【3】通过一个残缺例子彻底学会 protobuf 序列化原理 https://cloud.tencent.com/dev…
1 根本数据类型的范畴
整型范畴
- Int8 – [-128 : 127]
- Int16 – [-32768 : 32767]
- Int32 – [-2147483648 : 2147483647]
- Int64 – [-9223372036854775808 : 9223372036854775807]
无符号整型范畴
- UInt8 – [0 : 255]
- UInt16 – [0 : 65535]
- UInt32 – [0 : 4294967295]
- UInt64 – [0 : 18446744073709551615]
浮点数范畴
- Float（32bit）= 1bit（符号位）+ 8bits（指数位）+ 23bits（尾数位）
指数位的范畴为 -2^128 ~ +2^128
尾数位的范畴为 2^23 = 8388608，一共七位，这意味着最多能有 7 位有效数字，但相对能保障的为 6 位，也即 float 的精度为 6~7 位有效数字； - Double（64bit）= 1bit（符号位）+ 11bits（指数位）+ 52bits（尾数位）
指数位的范畴为 -2^1024 ~ +2^1024
尾数位的范畴为 2^52 = 4503599627370496，一共 16 位，同理，double 的精度为 15~16 位。
浮点数的存储形式详见：https://cloud.tencent.com/dev…
2 Protobuf 的数据类型
Protobuf 的根本数据类型与 JAVA 的数据类型映射关系表如下：
映射表来源于 Protobuf 官网，https://developers.google.com…
留神到 JAVA 中没有辨别无符整型和有符整型，Protobuf 的 int 和 uint 对立映射到 JAVA 的 int/long 数据类型。
Protobuf 数据类型的序列化办法粗略能够分为两种，一种是可变长编码（如 Varint），Protobuf 会正当调配空间存储数据，在保障不损失精度的状况下用尽量小的空间节俭内存（比方整数 1，若数据定义的类型为 int32，原本须要 8 个字节表白的，Protobuf 只须要一个字节表白。留神，Protobuf 只能节俭到字节的单位（8 个字节俭到 1 个字节），而不能节俭到位的单位（1 个字节内还能够进一步省二进制位），这个后续开专题再聊）；另一种是固定长度编码（如 64-bit、32-bit），数据定义的什么类型就占用多大空间，不论是否有节约；其实，还有一种比拟特地的办法（Length-delimited），这种办法次要针对相似于数组的数据，增加了一个字段记录数组的长度，而后将数组内容程序组合，具体原理不在赘述，可见前文举荐的文献。
3 数据试验
为验证 Protobuf 各数据类型的序列化成果，遂设计以下数据试验。
1、首先，自定义了 proto 文件，使其中蕴含根本数据类型，并将 proto 生成 java 类（如何基于 IDEA 一站式编辑及编译 proto 文件，详见上一篇专题文章 https://segmentfault.com/a/11…）。
proto 文件内容如下：
// Google Protocol Buffers Version 3.
syntax = "proto3";
option java_package = "learnProto.selfTest";
option java_outer_classname = "MyTest";
message Data{
uint32 uint32 = 1;
uint64 uint64 = 2;
int32 int32 = 3;
int64 int64 = 4;
sint32 sint32 = 5;
sint64 sint64 = 6;
fixed32 fixed32 = 7;
fixed64 fixed64 = 8;
bool bool=9;
string str = 10;
float float=11;
double double=12;
}2、其次，别离对每个数据类进行赋不同的值并序列化，察看不同数据序列化后占用的字节数。
3、最初，总结演绎，造成应用倡议。
3.1 整数型数据试验
测试代码如下:
public class demoTest {public void convertUint32(int value) {
//1. 通过 build 创立音讯结构器
MyTest.Data.Builder dataBuilder = MyTest.Data.newBuilder();
//2. 设置字段值
dataBuilder.setUint32(value);
//3. 通过音讯结构器结构音讯对象
MyTest.Data data = dataBuilder.build();
//4. 序列化
byte[] bytes = data.toByteArray();
System.out.println(value+"序列化后的数据：" + Arrays.toString(bytes)+", 字节个数："+bytes.length);
}
... // 此处省略其余数据类型的 convert 办法，如 convertInt32 与 convertUint32 办法代码相似，只须要批改 set 办法即可。@Test
public void test32(){System.out.println("=================uint32================");
convertUint32(1);
convertUint32(1000);
convertUint32(Integer.MAX_VALUE);
convertUint32(-1);
convertUint32(-1000);
convertUint32(Integer.MIN_VALUE);
System.out.println("=================int32================");
convertInt32(1);
convertInt32(1000);
convertInt32(2147483647);
convertInt32(-1);
convertInt32(-1000);
convertInt32(-2147483648);
System.out.println("=================sint32================");
convertSint32(1);
convertSint32(1000);
convertSint32(2147483647);
convertSint32(-1);
convertSint32(-1000);
convertSint32(-2147483648);
System.out.println("=================fix32================");
convertFixed32(1);
convertFixed32(1000);
convertFixed32(2147483647);
convertFixed32(-1);
convertFixed32(-1000);
convertFixed32(-2147483648);
}运行后果如下：
=================uint32================
1 序列化后的数据：[8, 1], 字节个数：2
1000 序列化后的数据：[8, -24, 7], 字节个数：3
2147483647 序列化后的数据：[8, -1, -1, -1, -1, 7], 字节个数：6
- 1 序列化后的数据：[8, -1, -1, -1, -1, 15], 字节个数：6
-1000 序列化后的数据：[8, -104, -8, -1, -1, 15], 字节个数：6
-2147483648 序列化后的数据：[8, -128, -128, -128, -128, 8], 字节个数：6
=================int32================
1 序列化后的数据：[24, 1], 字节个数：2
1000 序列化后的数据：[24, -24, 7], 字节个数：3
2147483647 序列化后的数据：[24, -1, -1, -1, -1, 7], 字节个数：6
- 1 序列化后的数据：[24, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1], 字节个数：11
-1000 序列化后的数据：[24, -104, -8, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1], 字节个数：11
-2147483648 序列化后的数据：[24, -128, -128, -128, -128, -8, -1, -1, -1, -1, 1], 字节个数：11
=================sint32================
1 序列化后的数据：[40, 2], 字节个数：2
1000 序列化后的数据：[40, -48, 15], 字节个数：3
2147483647 序列化后的数据：[40, -2, -1, -1, -1, 15], 字节个数：6
- 1 序列化后的数据：[40, 1], 字节个数：2
-1000 序列化后的数据：[40, -49, 15], 字节个数：3
-2147483648 序列化后的数据：[40, -1, -1, -1, -1, 15], 字节个数：6
=================fix32================
1 序列化后的数据：[61, 1, 0, 0, 0], 字节个数：5
1000 序列化后的数据：[61, -24, 3, 0, 0], 字节个数：5
2147483647 序列化后的数据：[61, -1, -1, -1, 127], 字节个数：5
- 1 序列化后的数据：[61, -1, -1, -1, -1], 字节个数：5
-1000 序列化后的数据：[61, 24, -4, -1, -1], 字节个数：5
-2147483648 序列化后的数据：[61, 0, 0, 0, -128], 字节个数：5【小结】
1、uint32 类型 ：数值范畴等价于 int32 的范畴（能够存正数，因为 proto 没有对正数进行判断及限度）。 正数最多占用 5 个字节，正数必占用 5 个字节。（第一个字节存储的是数据类型和字段在 proto 中的编号，即原理篇里讲的 tag。之所以 32 位的数据最多要用 5 个字节来存储，是因为每个字节的最高位须要记录该数据是否衍生到下个字节（为实现可变长存储），1 示意衍生，0 示意不衍生。所以每个字节的理论存储数据的位数为 7，则 4 *7<32，因而须要 5 个字节）
2、int32 类型：存负数时最多须要 5 个字节，存正数时必然须要 10 个字节。（因为存正数时，32 位被扩大成了 64 位，具体起因临时不明，晓得的敌人请赐教）
3、sint32 类型 ：存数据时引入 zigzag 编码（Zigzag(n) = (n << 1) ^ (n >> 31), n 为 sint32 时，去掉了符号转为负数），目标是解决正数太占空间的问题。 正负数最多占用 5 个字节，内存高效。
4、fixed32 类型 ：固定应用 4 个字节， 即正负数必然占用 4 个字节 。因为摈弃了可变长存储的策略。 适宜用于存储数据大值占比多的字段。
64 位的法则与 32 相似，不再赘述。
3.2 字符串类型数据试验
测试代码如下：
@Test
public void testStr() {System.out.println("=================string================");
convertStr("");
convertStr("a");
convertStr("abc");
convertStr("啊");
convertStr("啊啊");
}运行后果如下：
=================string================
序列化后的数据：[], 字节个数：0
a 序列化后的数据：[82, 1, 97], 字节个数：3
abc 序列化后的数据：[82, 3, 97, 98, 99], 字节个数：5
啊序列化后的数据：[82, 3, -27, -107, -118], 字节个数：5
啊啊序列化后的数据：[82, 6, -27, -107, -118, -27, -107, -118], 字节个数：8【小结】
string 类型：proto3 中字符串默认为值为空字符串，序列化后不占用内存空间；单个英文字符占 1 个字节，单个中文字符占 3 个字节（proto 采纳 utf- 8 编码）。
3.3 布尔值类型数据试验
测试代码如下：
@Test
public void testbool() {System.out.println("=================bool================");
convertBool(false);
convertBool(true);
}运行后果如下：
=================bool================
false 序列化后的数据：[], 字节个数：0
true 序列化后的数据：[72, 1], 字节个数：2【小结】
bool 类型：proto3 中布尔值默认为值为 fasle，因而当值为 false 时，序列化后不占用内存空间；当布尔值为 true 时，占用 1 个字节。
3.4 浮点型数据试验
浮点型数据都采纳的定长编码，其自身没有测试的必要，但在理论利用中，很多浮点型数据（比方经纬度坐标）其实能够转化为肯定精度的整数的（容许肯定的精度损失），在该场景下，是应用整数型好还是持续应用浮点型好呢？
测试代码如下:
public void convertAndValiddInt(long value) { //test 中其余相似办法定义与其类似，只须要扭转 set 和 get 办法
//1. 通过 build 创立音讯结构器
MyTest.Data.Builder dataBuilder = MyTest.Data.newBuilder();
//2. 设置字段值
dataBuilder.setInt64(value);
//3. 通过音讯结构器结构音讯对象
MyTest.Data data = dataBuilder.build();
//4. 序列化
byte[] bytes = data.toByteArray();
System.out.println(value+"序列化后的数据：" + Arrays.toString(bytes)+", 字节个数："+bytes.length);
//5. 反序列化
try {MyTest.Data parseFrom = MyTest.Data.parseFrom(bytes);
System.out.println("反序列化后的数据 ="+parseFrom.getInt64());
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void test(){System.out.println("================ 若保留 7 位小数（准确到厘米）===============");
System.out.println("--> 转为整数，用 int64 编码：");
convertAndValiddInt(1700000001);
System.out.println("--> 仍用小数，用 float 编码：");
convertAndValiddFloat(170.0000001f);
System.out.println("--> 仍用小数，用 double 编码：");
convertAndValiddDouble(170.0000001);
System.out.println("================ 若保留 8 位小数（准确到毫米）===============");
System.out.println("--> 转为整数，用 int64 编码：");
convertAndValiddInt(Long.valueOf("17000000001"));
System.out.println("--> 仍用小数，用 float 编码：");
convertAndValiddFloat(170.00000001f);
System.out.println("--> 仍用小数，用 double 编码：");
convertAndValiddDouble(170.00000001);
}运行后果如下：
================ 若保留 7 位小数（准确到厘米）===============
--> 转为整数，用 int64 编码：1700000001 序列化后的数据：[32, -127, -30, -49, -86, 6], 字节个数：6
反序列化后的数据 =1700000001
--> 仍用小数，用 float 编码：170.0 序列化后的数据：[93, 0, 0, 42, 67], 字节个数：5
反序列化后的数据 =170.0
--> 仍用小数，用 double 编码：170.0000001 序列化后的数据：[97, -27, -81, 53, 0, 0, 64, 101, 64], 字节个数：9
反序列化后的数据 =170.0000001
================ 若保留 8 位小数（准确到毫米）===============
--> 转为整数，用 int64 编码：17000000001 序列化后的数据：[32, -127, -44, -99, -86, 63], 字节个数：6
反序列化后的数据 =17000000001
--> 仍用小数，用 float 编码：170.0 序列化后的数据：[93, 0, 0, 42, 67], 字节个数：5
反序列化后的数据 =170.0
--> 仍用小数，用 double 编码：170.00000001 序列化后的数据：[97, 100, 94, 5, 0, 0, 64, 101, 64], 字节个数：9
反序列化后的数据 =170.00000001【小结】
1、Float 表白经纬度有损失（至多保留 7 位小数的状况下）。
2、对于经纬度等浮点数，将其转为整型数据，用 int64 编码更省空间。
3.5 工夫戳数据试验
很多场景会用到工夫戳，选用什么类型呢？
测试代码如下:
@Test
public void testTime(){System.out.println("================ 测试工夫戳(准确到秒)===============");
System.out.println("--> 用 int64 编码：");
convertInt64(Long.valueOf("1600229610283"));
System.out.println("--> 用 fixed64 编码：");
convertFixed64(Long.valueOf("1600229610283"));
System.out.println("================ 测试工夫戳(准确到毫秒)===============");
System.out.println("--> 用 int64 编码：");
convertInt64(Long.valueOf("1600229610283000"));
System.out.println("--> 用 fixed64 编码：");
convertFixed64(Long.valueOf("1600229610283000"));
}运行后果如下：
================ 测试工夫戳(准确到秒)===============
--> 用 int64 编码：1600229610283 序列化后的数据：[32, -85, -90, -8, -88, -55, 46], 字节个数：7
--> 用 fixed64 编码：1600229610283 序列化后的数据：[65, 43, 19, 30, -107, 116, 1, 0, 0], 字节个数：9
================ 测试工夫戳(准确到毫秒)===============
--> 用 int64 编码：1600229610283000 序列化后的数据：[32, -8, -65, -21, -21, -25, -20, -21, 2], 字节个数：9
--> 用 fixed64 编码：1600229610283000 序列化后的数据：[65, -8, -33, 122, 125, 102, -81, 5, 0], 字节个数：9【小结】
对于工夫戳，倡议用 int64 编码。
4 总结
对于整型数据：
1、若有正数，倡议应用 sint。
2、若全为负数，则 uint、int、sint 均可，但 sint 多算了 zigzag 编码，减少了计算。倡议默认应用 int，很可能有正数时用 sint。
3、若大数值占比大，则应用 fixed32 或 fixed64。
对于字符串数据：避免出现中文。
对于工夫戳：倡议用 int64 编码。
对于坐标等浮点数：倡议 将其转为整型数据，用 int64 编码
5 参考文献
【1】https://www.cnblogs.com/lvmf/…
【2】https://www.cnblogs.com/onlys…
【3】https://zhuanlan.zhihu.com/p/…
【4】https://www.zhihu.com/questio…
【5】https://developers.google.com…
