简介
在之前的netty系列文章中，咱们讲到了如何将对象或者String转换成为ByteBuf，通过应用netty自带的encoder和decoder能够实现十分不便的对象和ByteBuf之间的转换，而后就能够向channel中随便写入对象和字符串了。
应用netty自带的编码器当然很好，然而如果你有些非凡的需要，比方心愿在编码的过程中对数据进行变换，或者对对象的字段进行抉择，那么可能就须要自定义编码解码器了。
自定义编码器
自定义编码器须要继承MessageToByteEncoder 类，并实现encode办法，在该办法中写入具体的编码逻辑。
本例咱们心愿计算2的N次方，据说将一张纸折叠100次能够达到地球到月亮的高度，这么大的数据一般的number必定是装不下的，咱们将会应用BigInteger来对这个微小的数字进行保留。
那么对于被编码器来说，则须要将这个BigInteger转换成为byte数组。同时在byte数组读取的过程中，咱们须要界定到底哪些byte数据是属于同一个BigInteger的，这就须要对写入的数据格式做一个约定。
这里咱们应用三局部的数据结构来示意一个BigInteger。第一局部是一个magic word也就是魔法词，这里咱们应用魔法词“N”，当读取到这个魔法词就示意接下来的数字是BigInteger。第二局部是示意bigInteger数字的byte数组的长度，获取到这个长度值，就能够读取到所有的byte数组值，最初将其转换成为BigInteger。
因为BigInteger是Number的子类，为了更加泛化编码器，咱们应用Number作为MessageToByteEncoder的泛型，外围编码代码如下：
protected void encode(ChannelHandlerContext ctx, Number msg, ByteBuf out) { // 将number编码成为ByteBuf BigInteger v; if (msg instanceof BigInteger) { v = (BigInteger) msg; } else { v = new BigInteger(String.valueOf(msg)); } // 将BigInteger转换成为byte[]数组 byte[] data = v.toByteArray(); int dataLength = data.length; // 将Number进行编码 out.writeByte((byte) 'N'); // 魔法词 out.writeInt(dataLength); // 数组长度 out.writeBytes(data); // 最终的数据 }自定义解码器
有了编码之后的byte数组，就能够在解码器中对其解码了。
上一节介绍了，编码过后的数据格式是魔法词N+数组长度+真正的数据。
其中魔法词长度是一个字节，数组长度是四个字节，后面局部总共是5个字节。所以在解码的时候，首先判断ByteBuf中可读字节的长度是否小于5，如果小于5阐明数据是有效的，能够间接return。
如果可读字节的长度大于5，则示意数据是无效的，能够进行数据的解码了。
解码过程中须要留神的是，并不是所有的数据都是咱们所心愿的格局，如果在读取的过程中读到了咱们不意识的格局，那么阐明这个数据并不是咱们想要的，则能够交由其余的handler进行解决。
然而对于ByteBuf来说，一旦调用read办法，就会导致reader index挪动地位，所以在真正的读取数据之前须要调用ByteBuf的markReaderIndex办法，对readerIndex进行记录。而后别离读取魔法词、数组长度和残余的数据，最初将数据转换成为BigInteger，如下所示：
protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) { // 保障魔法词和数组长度无效 if (in.readableBytes() < 5) { return; } in.markReaderIndex(); // 查看魔法词 int magicNumber = in.readUnsignedByte(); if (magicNumber != 'N') { in.resetReaderIndex(); throw new CorruptedFrameException("有效的魔法词: " + magicNumber); } // 读取所有的数据 int dataLength = in.readInt(); if (in.readableBytes() < dataLength) { in.resetReaderIndex(); return; } // 将剩下的数据转换成为BigInteger byte[] decoded = new byte[dataLength]; in.readBytes(decoded); out.add(new BigInteger(decoded)); }增加编码解码器到pipeline
有了两个编码解码器，还须要将其增加到pipeline中进行调用。
在实现ChannelInitializer中的initChannel中，能够对ChannelPipeline进行初始化，本例中的初始化代码如下：
// 对流进行压缩 pipeline.addLast(ZlibCodecFactory.newZlibEncoder(ZlibWrapper.GZIP)); pipeline.addLast(ZlibCodecFactory.newZlibDecoder(ZlibWrapper.GZIP)); // 增加number编码解码器 pipeline.addLast(new NumberDecoder()); pipeline.addLast(new NumberEncoder()); // 增加业务解决逻辑 pipeline.addLast(new CustomProtocolServerHandler());其中最初一行是真正的业务解决逻辑，NumberDecoder和NumberEncoder是编码和解码器。这里咱们还应用了一个ZlibEncoder用于对流数据进行压缩，这里应用的压缩形式是GZIP。
压缩的益处就是能够缩小数据传输的数量，晋升传输效率。其本质也是一个编码解码器。
计算2的N次方
计算2的N次方的逻辑是这样的，首先客户端发送2给服务器端，服务器端接管到该音讯和后果1相乘，并将后果写回给客户端，客户端收到音讯之后再发送2给服务器端，服务器端将上次的计算结果乘以2，再发送给客户端，以此类推直到执行N次。
首先看下客户端的发送逻辑：
// 最大计算2的1000次方 ChannelFuture future = null; for (int i = 0; i < 1000 && next <= CustomProtocolClient.COUNT; i++) { future = ctx.write(2); next++; }当next小于等于要计算的COUNT时，就将2写入到channel中。
对于服务器来说，在channelRead0办法中，读取音讯，并将其和后果相乘，再把后果写回给客户端。
public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, BigInteger msg) throws Exception { // 将接管到的msg乘以2，而后返回给客户端 count++; result = result.multiply(msg); ctx.writeAndFlush(result); }客户端统计读取到的音讯个数，如果音讯个数=COUNT，阐明计算结束，就能够将后果保存起来供后续应用，其外围代码如下：
public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, final BigInteger msg) { receivedMessages ++; if (receivedMessages == CustomProtocolClient.COUNT) { // 计算结束，将后果放入answer中 ctx.channel().close().addListener(future -> { boolean offered = answer.offer(msg); assert offered; }); } }总结
本文实现了一个Number的编码解码器，事实上你能够自定义实现任何对象的编码解码器。
本文的例子能够参考：learn-netty4
本文已收录于 http://www.flydean.com/13-netty-customprotocol/
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