还在用JSON? Google Protocol Buffers 更快更小 (原理篇)

欢迎关注微信公众号「随手记技术团队」，查看更多随手记团队的技术文章。转载请注明出处
本文做者：丁同舟
原文连接：mp.weixin.qq.com/s/cyOHe1LS-…

背景

随手记客户端与服务端交互的过程当中，对部分数据的传输大小和效率有较高的要求，普通的数据格式如 JSON 或者 XML 已经不能知足，所以决定采用 Google 推出的 Protocol Buffers 以达到数据高效传输。

介绍

Protocol buffers 为 Google 提出的一种跨平台、多语言支持且开源的序列化数据格式。相对于相似的 XML 和 JSON，Protocol buffers 更为小巧、快速和简单。其语法目前分为proto2和proto3两种格式。

相对于传统的 XML 和 JSON, Protocol buffers 的优点主要在于：更加小、更加快。对于自定义的数据结构，Protobuf 能够经过生成器生成不一样语言的源代码文件，读写操做都很是方便。

假设如今有下面 JSON 格式的数据:

{
	"id":1,
	"name":"jojo",
	"email":"123@qq.com",
}
复制代码

使用 JSON 进行编码，得出byte长度为43的的二进制数据：

7b226964 223a312c 226e616d 65223a22 6a6f6a6f 222c2265 6d61696c 223a2231 32334071 712e636f 6d227d
复制代码

若是使用 Protobuf 进行编码，获得的二进制数据仅有20个字节

0a046a6f 6a6f1001 1a0a3132 33407171 2e636f6d
复制代码

编码

相对于基于纯文本的数据结构如 JSON、XML等，Protobuf 可以达到小巧、快速的最大缘由在于其独特的编码方式。IBM 的 developerWorks 上面有一篇Google Protocol Buffer 的使用和原理对 Protobuf 的 Encoding 做了很好的解析

例如，对于int32类型的数字，若是很小的话，protubuf 由于采用了Varint方式，能够只用 1 个字节表示。

Varint

Varint 中每一个字节的最高位 bit 表示此 byte 是否为最后一个 byte 。1 表示后续的 byte 也表示该数字，0 表示此 byte 为结束的 byte。

例如数字 300 用 Varint 表示为 1010 1100 0000 0010

图片源自《Google Protocol Buffer 的使用和原理》

Note

须要注意解析的时候会首先将两个 byte 位置互换，由于字节序采用了 little-endian 方式。

但 Varint 方式对于带符号数的编码效果比较差。由于带符号数一般在最高位表示符号，那么使用 Varint 表示一个带符号数不管大小就必需要 5 个 byte（最高位的符号位没法忽略，所以对于 -1 的 Varint 表示就变成了 010001）。

Protobuf 引入了 ZigZag 编码很好地解决了这个问题。

ZigZag

图片源自《整数压缩编码 ZigZag》

关于 ZigZag 的编码方式，博客园上的一篇博文整数压缩编码 ZigZag作出了详细的解释。

ZigZag 编码按照数字的绝对值进行升序排序，将整数经过一个 hash 函数h(n) = (n<<1)^(n>>31)（若是是 sint64 h(n) = (n<<1)^(n>>63)）转换为递增的 32 位 bit 流。

n	补码	h(n)	ZigZag (hex)
0	00 00 00 00	00 00 00 00	00
-1	ff ff ff ff	00 00 00 01	01
1	00 00 00 01	00 00 00 02	02
...	...	...	...
-64	ff ff ff c0	00 00 00 7f	7f
64	00 00 00 40	00 00 00 80	80 01
...	...	...	...

关于为何 64 的 ZigZag 为 80 01，上面的文章中有关于其编码惟一可译性的解释。

经过 ZigZag 编码，只要绝对值小的数字，均可以用较少位的 byte 表示。解决了负数的 Varint 位数会比较长的问题。

T-V and T-L-V

Protobuf 的消息结构是一系列序列化后的Tag-Value对。其中 Tag 由数据的 field 和 writetype组成，Value 为源数据编码后的二进制数据。

假设有这样一个消息:

message Person {
  int32 id = 1;
  string name = 2;
}
复制代码

其中，id字段的field为1，writetype为int32类型对应的序号。编码后id对应的 Tag 为 (field_number << 3) | wire_type = 0000 1000，其中低位的 3 位标识 writetype，其余位标识field。

每种类型的序号能够从这张表获得:

Type	Meaning	Used For
0	Varint	int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, enum
1	64	fixed64, sfixed64, double
2	Length-delimited	string, bytes, embedded messages, packed repeated fields
3	Start group	groups (deprecated)
4	End group	groups (deprecated)
5	32-bit	fixed32, sfixed32, float

须要注意，对于string类型的数据（在上表中第三行），因为其长度是不定的，因此 T-V的消息结构是不能知足的，须要增长一个标识长度的Length字段，即T-L-V结构。

反射机制

Protobuf 自己具备很强的反射机制，能够经过 type name 构造具体的 Message 对象。陈硕的文章中对 GPB 的反射机制作了详细的分析和源码解读。这里经过 protobuf-objectivec 版本的源码，分析此版本的反射机制。

图片源自《一种自动反射消息类型的 Google Protobuf 网络传输方案》

陈硕对 protobuf 的类结构作出了详细的分析 —— 其反射机制的关键类为Descriptor类。

每一个具体 Message Type 对应一个 Descriptor 对象。尽管咱们没有直接调用它的函数，可是Descriptor在“根据 type name 建立具体类型的 Message 对象”中扮演了重要的角色，起了桥梁做用

同时，陈硕根据 GPB 的 C++ 版本源代码分析出其反射的具体机制：DescriptorPool类根据 type name 拿到一个 Descriptor的对象指针，在经过MessageFactory工厂类根据Descriptor实例构造出具体的Message对象。示例代码以下：

Message* createMessage(const std::string& typeName)
{
  Message* message = NULL;
  const Descriptor* descriptor = DescriptorPool::generated_pool()->FindMessageTypeByName(typeName);
  if (descriptor)
  {
    const Message* prototype = MessageFactory::generated_factory()->GetPrototype(descriptor);
    if (prototype)
    {
      message = prototype->New();
    }
  }
  return message;
}
复制代码

Note

DescriptorPool 包含了程序编译的时候所连接的所有 protobuf Message types MessageFactory 能建立程序编译的时候所连接的所有 protobuf Message types

Protobuf-objectivec

在 OC 环境下，假设有一份 Message 数据结构以下：

message Person {
  string name = 1;
  int32 id = 2;
  string email = 3;
}
复制代码

解码此类型消息的二进制数据：

Person *newP = [[Person alloc] initWithData:data error:nil];
复制代码

这里调用了

- (instancetype)initWithData:(NSData *)data error:(NSError **)errorPtr {
    return [self initWithData:data extensionRegistry:nil error:errorPtr];
}
复制代码

其内部调用了另外一个构造器：

- (instancetype)initWithData:(NSData *)data
           extensionRegistry:(GPBExtensionRegistry *)extensionRegistry
                       error:(NSError **)errorPtr {
  if ((self = [self init])) {
    @try {
      [self mergeFromData:data extensionRegistry:extensionRegistry];
	  //...
    }
    @catch (NSException *exception) {
      //... 
    }
  }
  return self;
}
复制代码

去掉一些防护代码和错误处理后，能够看到最终由mergeFromData:方法实现构造：

- (void)mergeFromData:(NSData *)data extensionRegistry:(GPBExtensionRegistry *)extensionRegistry {
  GPBCodedInputStream *input = [[GPBCodedInputStream alloc] initWithData:data]; //根据传入的`data`构造出数据流对象
  [self mergeFromCodedInputStream:input extensionRegistry:extensionRegistry]; //经过数据流对象进行merge
  [input checkLastTagWas:0]; //校检
  [input release];
}
复制代码

这个方法主要作了两件事：

• 经过传入的 data 构造GPBCodedInputStream对象实例
• 经过上面构造的数据流对象进行 merge 操做

GPBCodedInputStream负责的工做很简单，主要是把源数据缓存起来，并同时保存一系列的状态信息，例如size, lastTag等。其数据结构很是简单：

typedef struct GPBCodedInputStreamState {
const uint8_t *bytes;
size_t bufferSize;
size_t bufferPos;

// For parsing subsections of an input stream you can put a hard limit on
// how much should be read. Normally the limit is the end of the stream,
// but you can adjust it to anywhere, and if you hit it you will be at the
// end of the stream, until you adjust the limit.
size_t currentLimit;
int32_t lastTag;
NSUInteger recursionDepth;
} GPBCodedInputStreamState;

@interface GPBCodedInputStream () {
@package
struct GPBCodedInputStreamState state_;
NSData *buffer_;
}
复制代码

merge 操做内部实现比较复杂，首先会拿到一个当前 Message 对象的 Descriptor 实例，这个 Descriptor 实例主要保存 Message 的源文件 Descriptor 和每一个 field 的 Descriptor，而后经过循环的方式对 Message 的每一个 field 进行赋值。

Descriptor 简化定义以下：

@interface GPBDescriptor : NSObject<NSCopying>
@property(nonatomic, readonly, strong, nullable) NSArray<GPBFieldDescriptor*> *fields;
@property(nonatomic, readonly, strong, nullable) NSArray<GPBOneofDescriptor*> *oneofs; //用于 repeated 类型的 filed
@property(nonatomic, readonly, assign) GPBFileDescriptor *file;
@end
复制代码

其中GPBFieldDescriptor定义以下：

@interface GPBFieldDescriptor () {
@package
 GPBMessageFieldDescription *description_;
 GPB_UNSAFE_UNRETAINED GPBOneofDescriptor *containingOneof_;

 SEL getSel_;
 SEL setSel_;
 SEL hasOrCountSel_;  // *Count for map<>/repeated fields, has* otherwise.
 SEL setHasSel_;
}
复制代码

其中GPBMessageFieldDescription保存了 field 的各类信息，如数据类型、filed 类型、filed id等。除此以外，getSel和setSel为这个 field 在对应类的属性的 setter 和 getter 方法。

mergeFromCodedInputStream:方法的简化版实现以下：

- (void)mergeFromCodedInputStream:(GPBCodedInputStream *)input
               extensionRegistry:(GPBExtensionRegistry *)extensionRegistry {
 GPBDescriptor *descriptor = [self descriptor]; //生成当前 Message 的`Descriptor`实例
 GPBFileSyntax syntax = descriptor.file.syntax; //syntax 标识.proto文件的语法版本 (proto2/proto3)
 NSUInteger startingIndex = 0; //当前位置
 NSArray *fields = descriptor->fields_; //当前 Message 的全部 fileds
 
 //循环解码
 for (NSUInteger i = 0; i < fields.count; ++i) {
  //拿到当前位置的`FieldDescriptor`
     GPBFieldDescriptor *fieldDescriptor = fields[startingIndex];
     //判断当前field的类型
     GPBFieldType fieldType = fieldDescriptor.fieldType;
     if (fieldType == GPBFieldTypeSingle) {
       //`MergeSingleFieldFromCodedInputStream` 函数中解码 Single 类型的 field 的数据
       MergeSingleFieldFromCodedInputStream(self, fieldDescriptor, syntax, input, extensionRegistry);
       //当前位置+1
       startingIndex += 1; 
     } else if (fieldType == GPBFieldTypeRepeated) {
	// ...
       // Repeated 解码操做
     } else {  
       // ...
       // 其余类型解码操做
     }
  }  // for(i < numFields)
}
复制代码

能够看到，descriptor在这里是直接经过 Message 对象中的方法拿到的，而不是经过工厂构造：

GPBDescriptor *descriptor = [self descriptor];

//`desciptor`方法定义
- (GPBDescriptor *)descriptor {
 return [[self class] descriptor]; 
}
复制代码

这里的descriptor类方法其实是由GPBMessage的子类具体实现的。例如在Person这个消息结构中，其descriptor方法定义以下：

+ (GPBDescriptor *)descriptor {
 static GPBDescriptor *descriptor = nil;
 if (!descriptor) {
   static GPBMessageFieldDescription fields[] = {
     {
       .name = "name",
       .dataTypeSpecific.className = NULL,
       .number = Person_FieldNumber_Name,
       .hasIndex = 0,
       .offset = (uint32_t)offsetof(Person__storage_, name),
       .flags = GPBFieldOptional,
       .dataType = GPBDataTypeString,
     },
     //...
     //每一个field都会在这里定义出`GPBMessageFieldDescription`
   };
   GPBDescriptor *localDescriptor = //这里会根据fileds和其余一系列参数构造出一个`Descriptor`对象
   descriptor = localDescriptor;
 }
 return descriptor;
}
复制代码

接下来，在构造出 Message 的 Descriptor 后，会对全部的 fields 进行遍历解码。解码时会根据不一样的fieldType调用不一样的解码函数，例如对于

fieldType == GPBFieldTypeSingle
复制代码

会调用 Single 类型的解码函数:

MergeSingleFieldFromCodedInputStream(self, fieldDescriptor, syntax, input, extensionRegistry);
复制代码

MergeSingleFieldFromCodedInputStream内部提供了一系列宏定义，针对不一样的数据类型进行数据解码。

#define CASE_SINGLE_POD(NAME, TYPE, FUNC_TYPE) \ case GPBDataType##NAME: { \ TYPE val = GPBCodedInputStreamRead##NAME(&input->state_); \ GPBSet##FUNC_TYPE##IvarWithFieldInternal(self, field, val, syntax); \ break; \ }
#define CASE_SINGLE_OBJECT(NAME) \ case GPBDataType##NAME: { \ id val = GPBCodedInputStreamReadRetained##NAME(&input->state_); \ GPBSetRetainedObjectIvarWithFieldInternal(self, field, val, syntax); \ break; \ }

     CASE_SINGLE_POD(Int32, int32_t, Int32)
  ...
       
#undef CASE_SINGLE_POD
#undef CASE_SINGLE_OBJECT
复制代码

例如对于int32类型的数据，最终会调用int32_t GPBCodedInputStreamReadInt32(GPBCodedInputStreamState *state);函数读取数据并赋值。这里内部实现其实就是对于 Varint 编码的解码操做：

int32_t GPBCodedInputStreamReadInt32(GPBCodedInputStreamState *state) {
 int32_t value = ReadRawVarint32(state);
 return value;
}
复制代码

在对数据解码完成后，拿到一个int32_t，此时会调用GPBSetInt32IvarWithFieldInternal进行赋值操做，其简化实现以下：

void GPBSetInt32IvarWithFieldInternal(GPBMessage *self, GPBFieldDescriptor *field, int32_t value, GPBFileSyntax syntax) {

 //最终的赋值操做
 //此处`self`为`GPBMessage`实例
 uint8_t *storage = (uint8_t *)self->messageStorage_;
 int32_t *typePtr = (int32_t *)&storage[field->description_->offset];
 *typePtr = value;

}
复制代码

其中typePtr为当前须要赋值的变量的指针。至此，单个 field 的赋值操做已经完成。

总结一下，在 protobuf-objectivec 版本中，反射机制中构建 Message 对象的流程大体为：

• 经过 Message 的具体子类构造其 Descriptor，Descriptor 中包含了全部 field 的 FieldDescriptor
• 循环经过每一个 FieldDescriptor 对当前 Message 对象的指定 field 赋值

相关连接

• Google Protocol Buffers Docs
• 一种自动反射消息类型的 Google Protobuf 网络传输方案
• 整数压缩编码 ZigZag
• Google Protocol Buffer 的使用和原理