关于protobuf:Protocol-Buffers一款比xml快100倍的序列化框架

咱们通常习惯用 Json、XML 等模式的数据存储格局，但置信还有很多人没有据说过 Protocol Buffer（简称 protobuf）。protobuf 是 Google 开源的一个语言无关、平台无关的通信协议，其玲珑、高效和敌对的兼容性设计，使其被宽泛应用。性能比 Json、XML 真的强太多了！

而且，随着微服务架构的风行，RPC 框架也成为服务框架的重要组成部分。在很多 RPC 的设计中，都采纳了高性能的编解码技术，而 protobuf 就属于其中的佼佼者。

也就说，要想深刻理解微服务架构中的 RPC 环节底层实现，设计出高效的传输、序列化、编码解码等性能，学习 protobuf 的应用和原理十分有必要。

protobuf 是一种序列化对象框架（或者说是编解码框架）。它有两局部性能组成：结构化数据（数据存储构造）和序列化 & 反序列化。

其中数据存储构造的作用与 XML、JSON 类似；序列化和反序列化的作用与 Java 自带的序列化、Facebook 的 Thrift 和 JBoss Marshalling 等类似。

总之：protobuf 是通过定义结构化数据，并提供对数据的序列化和反序列化性能，从而实现数据存储 /RPC 数据交换的性能。

它的特点是：

语言无关、平台无关
简洁
高性能（序列化速度快 & 序列化后的数据体积小）
良好的兼容性

能够通过数据直观的看一下不同框架在序列化响应工夫上的比照：

能够看出，protobuf 的性能要远高于其余框架。

下面介绍了 protobuf 的性能，但仅仅晓得这些性能咱们无奈晓得它是怎么应用的。看了网上很多的文章，要么间接开始写代码要么间接开始剖析报文格式，对于老手来说往往会一头雾水。

所以，咱们先来梳理一下应用 protobuf 的步骤。

在上图中将 protobuf 的应用分了四个步骤：

步骤一，搭建环境：应用 protobuf 要定义通信的数据结构，并编译生成不同的编程语言代码，这就须要有这么一个编译器的环境。
步骤二，构建数据：应用 protobuf 是要传输数据的，那么数据蕴含什么，有哪些项目，整个构造档次是什么样子的。这里基于 protobuf 的语法来进行数据结构的定义。
步骤三，我的项目集成：集成 pom 依赖（Java 为例）、集成编译的 Java 类（对照 proto 文件）；
步骤四，具体应用：通过集成进来的 Java 类，来构建音讯、赋值，而后基于 protobuf 进行序列化，接管方进行反序列化操作；

理解了上述步骤，上面就针对具体的步骤来进行实战演示。

这里演示基于 Mac OS 操作系统和 Java 编程语言来进行操作。如果你应用的是其余操作系统和编程语言，基本思路一样，在不同的步骤时可针对性的找一下具体操作。

装置 protobuf 是为了进行数据结构的定义和对应编程语言代码的生成。通常有两种形式：本地装置和 IDE 插件。咱们先来看本地装置。

protobuf 的代码是托管在 GitHub 上的，对应地址为：https://github.com/protocolbu…。

点击我的项目左边的 release 链接可看到对应版本：https://github.com/protocolbu…。

这里蕴含了各种编程语言、环境的版本。本文选 protobuf-java-3.17.3.zip 版本。

在 Mac 操作系统下，须要先装置一下依赖组件，才可能对 protobuf 进行编译和装置。

装置依赖组件：

// 装置 Protocol Buffer 依赖
// 注：Protocol Buffer 依赖于 autoconf、automake、libtool、curl
brew install autoconf automake libtool curl

解压 protobuf-java-3.17.3.zip，进入根目录，执行以下命令：

// 运行 autogen.sh 脚本
./autogen.sh

// 运行 configure.sh 脚本
./configure
 
// 编译未编译的依赖包
make
 
// 查看依赖包是否残缺
make check
 
// 开始装置 Protocol Buffer
make install

装置实现，测验版本：

$protoc --version
libprotoc 3.14.0

输入版本信息，阐明装置胜利。

这里的 protoc 命令就是 Protocol Buffer 的编译器，能够将 .proto 文件编译成对应平台的头文件和源代码文件。

另外一种形式就是装置 IDE 插件，这里以 IDEA 为例，搜寻插件：

对于 protobuf 的插件比拟多，抉择适宜本人就行。

而后 gRPC 官网举荐了一种更优雅的应用姿态，能够通过 maven 轻松搞定（需装置上图中的“Protobuf Support”插件）。也就是引入 grpc 的一些组件，而后在 maven 的 build 中进行配置，编译 proto 文件成为 Java 代码。此种形式临时不开展，后续可间接看我的项目集成局部的源代码。

在 Java 中，如果通过 JSON 来传输一个数据，咱们首先要定义一个对象，这里以 Person 为例：

public class Person {
    private String name;
    private Integer id;
    // ... getter/setter
}

那么，如果用 protobuf 来定义 Person 这个对象的数据结构是什么样呢？

先创立一个 person.proto 文件，而后定义如下的构造：

syntax = "proto3"; // 申明为 protobuf 3 定义文件
package tutorial;

option java_package = "com.choupangxia.protobuf.message"; // 申明生成音讯类的 java 包门路
option java_outer_classname = "Person";  // 申明生成音讯类的类名

message PersonProto {
    string name = 1;
    int32 id = 2;
}

下面每项语法的具体阐明可参看正文局部。当然 Person 的构造能够更丰盛，这里只是出于演示须要，做了最简略的示例，更多语法可参看官网文档。

定义实现之后，咱们能够通过两种形式来生成指标 Java 类。这里先采纳本机装置的编译器来进行操作。

执行 protoc 命令之前，可先执行 - h 命令来查看 protoc 的应用阐明：

protoc -h

进入 person.proto 文件所在目录，执行以下命令进行编译：

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

–java_out 参数指定了 Java 类的输入门路，第二个参数执行的要编译的文件为当前目录下的 person.proto 文件。

执行命令，会发现 com.choupangxia.protobuf.message 下生成了名为 Person 的类。留神 proto 中定义的 message 名称不要与 Java 类名反复，否则会呈现命令执行失败的情况。

对应的 Person 类比较复杂，甚至有一些语法层面的谬误或改良，如果须要，进行对应的改良优化即可。

上图为生成的 Person 类的局部构造。比方下面的 java.lang.String getName() 这个办法的返回值就能够进行优化，不必指定 String 的 package。

其实下面讲生成的 Person 代码放入我的项目，曾经算是我的项目集成的一部分了。如果未引入 protobuf 的依赖，下面的代码还是会报错的。

Maven 我的项目的 pom 文件中增加 protobuf 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.protobuf</groupId>
    <artifactId>protobuf-java</artifactId>
    <version>3.17.3</version>
</dependency>

如果想通过 IDEA 间接编译 proto 文件，需装置“Protobuf Support”插件，还需引入 grpc 的依赖，残缺依赖如下：

<properties>
    <grpc.version>1.6.1</grpc.version>
    <protobuf.version>3.17.3</protobuf.version>
</properties>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.google.protobuf</groupId>
        <artifactId>protobuf-java</artifactId>
        <version>${protobuf.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 编译应用局部 -->
    <dependency>
        <groupId>io.grpc</groupId>
        <artifactId>grpc-netty</artifactId>
        <version>${grpc.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.grpc</groupId>
        <artifactId>grpc-protobuf</artifactId>
        <version>${grpc.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.grpc</groupId>
        <artifactId>grpc-stub</artifactId>
        <version>${grpc.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <extensions>
        <extension>
            <groupId>kr.motd.maven</groupId>
            <artifactId>os-maven-plugin</artifactId>
            <version>1.5.0.Final</version>
        </extension>
    </extensions>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId>
            <version>0.5.0</version>
            <configuration>
                <protocArtifact>com.google.protobuf:protoc:${protobuf.version}:exe:${os.detected.classifier}</protocArtifact>
                <pluginId>grpc-java</pluginId>
                <pluginArtifact>io.grpc:protoc-gen-grpc-java:${grpc.version}:exe:${os.detected.classifier}</pluginArtifact>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>compile</goal>
                        <goal>compile-custom</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

在执行执行 maven compile 命令进行编译之前，将须要编译的 proto 文件放在与 src/main/java 同级目录下的 /src/main/proto 目录。

此时将生成的 Java 复制到对应的包下即可。

所有准备就绪，当初就来写个例子应用对应的代码了。

public class Test {public static void main(String[] args) throws InvalidProtocolBufferException {Person.PersonProto sourcePersonProto = Person.PersonProto.newBuilder().setId(123).setName("Tom").build();

        // 序列化
        byte[] binaryInfo = sourcePersonProto.toByteArray();
        System.out.println("序列化字节码内容：" + Arrays.toString(binaryInfo));
        System.out.println("序列化字节码长度：" + binaryInfo.length);

        System.out.println("----------- 以下为接管方反序列化操作 -------------");
        // 反序列化
        Person.PersonProto targetPersonProto = Person.PersonProto.parseFrom(binaryInfo);

        System.out.println("反序列化后果：" + targetPersonProto.toString());
    }
}

上述代码就是基于生成的 Person 类的根本应用。首先通过，Person 类中的外部类和 Builder 办法进行参数的封装，而后调用其 toByteArray 办法，即可将报文信息进行序列化。接管方呢，有同样的一套代码，先取得 Person.PersonProto 对象，而后执行 parseFrom 办法即可进行反序列化操作。

单从序列化后的数据体积角度来剖析。与 XML、JSON 这类文本协定相比，ProtoBuf 通过 T -(L)-V（TAG-LENGTH-VALUE）形式编码，不须要 ”, {,}, : 等分隔符来结构化信息。同时在编码层面应用 varint 压缩，所以形容同样的信息，protobuf 序列化后的体积要小很多，在网络中传输耗费的网络流量更少，进而对于网络资源缓和、性能要求十分高的场景，ProtoBuf 协定是不错的抉择。

做一个简略直观的例子：

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

对于下面的 JSON 数据，应用 JSON 序列化后的数据大小为 118byte，而应用 protobuf 序列化后的数据大小为 48byte。如果数据量更多，层次结构更简单，差距还是很显著的。

从序列化 / 反序列化速度角度，与 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 是基于二进制的协定，编码后的数据可读性差，如果没有 idl 文件，就无奈了解二进制数据流，对调试不敌对。

本文带大家从 0 到 1 学习了 protobuf 的应用步骤。很多文章之所以看不懂，就是因为没有梳理分明应用 protobuf 的整个外围逻辑。只有把握了如何搭建环境、如何编写数据结构、如何编译、如何集成到我的项目中并使用。那么，protobuf 的其余知识点逐渐在实践中补充即可。

随着微服务的一直倒退，RPC 框架为了谋求高效的通信，应用像 protobuf 这类框架也必然是趋势。也是想更好的学习微服务架构的底层的必备常识。

本文源码：https://github.com/secbr/prot…

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