详解PROTOCOL BUFFERS

时间:2022-07-23
本文章向大家介绍详解PROTOCOL BUFFERS,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

1. 前言

Protocal Buffers是google推出的一种序列化协议。由于它的编码和解码的速度,已经编码后的大小控制的较好,因此它常常被用在RPC调用中,传递参数和结果。比如gRPC

Protocal Buffers的实现非常简单,本文将对比JSON协议,来聊聊Protocol Buffers的实现以及它高性能的秘密

2. 正篇

2.1 减少传输量(字段名和定界符)

汽车类在Golang中的定义

type Car struct {
    Age   int32   `json:"age"`
    Color string  `json:"color"`
    Price float32 `json:"price"`
}

JSON字符串表示

{
    "age": 10,
    "color": "red",
    "price": 15.2568983
}

1)”{” 、”}”、”[“, “]”、 双引号、”,” 、”:” 是为了把字段与字段之间,以及字段的名称和值分隔开。它们不是必须的。 2)字段的名称”age”、”color”、”price”也不是必须的。 如果发送方和接收方都对对象的定义是明晰的,那么字段的名称也不要传递

Protocol Buffers对象定义

message Car {
    int32 age = 1;
    string color = 2;
    double price = 3;
}

每个字段都有一个编号,比如在例子中,age是1,color是2,price是3 接收方只要拿到编号,就可以知道需要解析的是哪个字段,它对应的名字甚至是字段值的长度

下图是对Protocol buffers编码的说明 图1

Protocol buffers有点TLV的意思(type-length-value)

FieldInfo 包含了存储field_number(字段编号), data_type表示字段类型

Type

Meaning

Used For

0

Varint

int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, enum

1

64-bit

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

  • 对于 64-bit 32-bit得到类data_type,也就得到了长度
  • 对于 Varint 可以在解析的过程得到value
  • 对于 类似Length-delimited 稍微有点特殊,有额外的字段length表示value字节的长度

Varint是对整型的变长表示,它与ES中使用的整型压缩算法是完全一致的。参见我的文章VINT–针对INT型的压缩格式 由于Protocol Buffers 有type和length信息的存在,因此无需字段名称和JSON中的”{“等定界符

2.2 减少传输量(整型和浮点数)

由于JSON属于文本型协议,因此它传输的数据都是字符

  • 对于较大的整数,var int32 age = 123456789 传输时会变成”123456789″ 需要消耗9个字节
  • 对于浮点数,如果出现小数部分 var float32 price = 15.2568983 传输时,会变成”15.2568983″

Protocol Buffers中,int32按Varint存储,平均开销不到3个字节,而float32按照固定4字节存储,这样一来就比JSON少了不少

2.3字段可选

Protocol Buffers中允许指定某个字段是optional(可选的)。如果该字段没有值,则编码时,这个字段不会占用任何字节。

在一些语言的JSON库包中,如果解码时,该字段在JSON字符串中不存在,则会直接报错。

2.4 解码时的优势

2.4.1 跳过数据结构

JSON 是一个没有 header 的格式。因为没有 header,JSON 需要扫描每个字节才可以定位到所需的字段上。中间可能要扫过很多不需要处理的字段。

message PbTestWriteObject {
  repeated string field1 = 1;
  message Field2 {
    repeated string field1 = 1;
    repeated string field2 = 2;
    repeated string field3 = 3;
  }
  Field2 field2 = 2;
  string field3 = 3;
}
message PbTestReadObject {
  string field3 = 3;
}

消息用 PbTestWriteObject 来编码,然后用 PbTestReadObject 来解码。field1 和 field2 的内容应该被跳过。

这是一个非常极端的例子,回顾图1中的示例,在Protocol Buffers中除了Varint类型,其余类型,都能直接得到长度信息,因此可以直接跳过不需要解析的字节,效率大大提高

2.4.2 字符串的处理

对于string类型的数据,JSON一般而言还需要支持unicode和UTF8 2种编码 对于Golang,string本身就是UTF8编码的字节,因此在解码时,直接做memcopy就行

3. 总结

编解码数字的时候,JSON 仍然是非常慢的。Jsoniter 把这个差距从 10 倍缩小到了 3 倍多一些。

JSON 最差的情况是下面几种:

  • 跳过非常长的字符串:和字符串长度线性相关。
  • 解码 double 字段:Protobuf 优势明显,是 Jsoniter的 3.27 倍,是 Jackson 的 13.75 倍。
  • 编码 double 字段:如果不能接受只保留 6 位小数,Protobuf 是 Jackson 的 12.71 倍。如果接受精度损失,Protobuf 是 Jsoniter 的 1.96 倍。
  • 解码整数:Protobuf 是 Jsoniter 的 2.64 倍,是 Jackson 的 8.51 倍。

如果你的生产环境中的 JSON 没有那么多的 double 字段,都是字符串占大头,那么基本上来说替换成 Protobuf 也就是仅仅比 Jsoniter 提高一点点,肯定在 2 倍之内。如果不幸的话,没准 Protobuf 还要更慢一点。

Protocol Buffers在极端场景下对JSON的速度优势,可以达到5倍左右,但是它本身与Gzip等比较,不算是一种压缩算法。它可以被表述为更为紧凑的序列化协议。对于针对它序列化的结果,再使用其它压缩算法进行一步压缩。

4. 代码参考

对于不同类型字段的序列化(编码)主要在 table_marshal.go 中的typeMarshaler函数

针对 32-bit 的编码

func appendFixedS32Ptr(b []byte, ptr pointer, wiretag uint64, _ bool) ([]byte, error) {
    p := ptr.getInt32Ptr()
    if p == nil {
        return b, nil
    }
    b = appendVarint(b, wiretag)
    b = appendFixed32(b, uint32(*p))
    return b, nil
}

针对 string 的编码

func appendStringValue(b []byte, ptr pointer, wiretag uint64, _ bool) ([]byte, error) {
    v := *ptr.toString()
    b = appendVarint(b, wiretag) //
    b = appendVarint(b, uint64(len(v)))
    b = append(b, v...)
    return b, nil
}

参考资料
  1. Protocol Buffers-encoding
  2. wikipedia–Protocol_Buffers
  3. 陶文-Protobuf 有没有比 JSON 快 5 倍?