一、简介
最近在手撸 IM 系统,关于数据传输格式的选择,犹豫了下,对比了 JSON 和 XML,最后选择了 Protobuf 作为数据传输格式。
毕竟 Google 出品,必属精品,[官网地址]。
好了,舔狗环节结束,关于技术选择,都是需要根据实际的应用场景的,否则都是耍流氓,下文会进行简单的对比,先来看看官网的介绍:
他是一种与语言无关、与平台无关,是一种可扩展的用于序列化和结构化数据的方法,常用于用于通信协议,数据存储等。
他是一种灵活,高效,自动化的机制,用于序列化结构化数据,对比于 XML,他更小(310倍),更快(20100倍),更简单。
当然,最简单粗暴的理解方式,就是结合 JSON 和 XML 来理解,你可以暂时将他们仨理解成同一种类型的事物,但是呢,Protobuf 对比于他们两个,拥有着体量更小,解析速度更快的优势,所以,在 IM 这种通信应用中,非常适合将 Protobuf 作为数据传输格式。
二、关于 proto3
Protobuf 有两个大版本,proto2 和 proto3,同比 python 的 2.x 和 3.x 版本,如果是新接触的话,同样建议直接入手 proto3 版本。所以下文的描述都是基于 proto3 的。
proto3 相对 proto2 而言,简言之就是支持更多的语言(Ruby、C#等)、删除了一些复杂的语法和特性、引入了更多的约定等。
为什么要关注语言,因为它不像 JSON 一样开箱即用,它依赖工具包来进行编译成 java 文件或 go 文件等。
正如硬币的两面性一样,凡事皆有双面性,Protobuf 数据的体量更小,所以自然失去了人类的直接可读性, JSON 数据结构是可以很直观地阅读的,但是 Protobuf 我们需要借助工具来进行更友好地使用,所以,我们需要自定义一个 schema 来定义数据结构的描述,即下面的 message。
- Message
举个很简单的栗子,摘自官网:
syntax = "proto3"; // proto3 必须加此注解
message SearchRequest {
string query = 1;
int32 page_number = 2;
int32 result_per_page = 3;
enum Corpus {
UNIVERSAL = 0;
WEB = 1;
IMAGES = 2;
LOCAL = 3;
NEWS = 4;
PRODUCTS = 5;
VIDEO = 6;
}
Corpus corpus = 4;
}
上面便是定义好的一个 message,里面包含:
- String 类型的 query,编号是 1 (注:字段必须有编号且编号不允许重复)
- int 类型的 page_number,编号是 2
- 枚举类型的 corpus (注:枚举内部的编号也不允许重复,并且第一个编号必须为0)
三、对比 JSON 和 XML
四、应用
此处以 Windows 为例,其他的都差不多。
- windows 安装
- protoc 下载:[官方下载地址],然后将 bin 路径添加到 path 环境变量下去
- 查看是否安装成功:控制台输入
protoc --version
,控制台输出版本信息代表成功,如:libprotoc 3.7.1
- ideal 安装插件
- ideal 插件库搜索安装 Protobuf Support 即可
- 此插件可以不用安装,但是这有助于一些源码阅读的便利性和一些编码提示
IDE 最大的作用不就是快速编码嘛
- 编写 proto 文件
定义一个 JetProtos.proto 文件
syntax = "proto3"; // PB协议版本
import "google/protobuf/any.proto"; // 引用外部的message,可以是本地的,也可以是此处比较特殊的 Any
package jet.protobuf; // 包名,其他 proto 在引用此 proto 的时候,就可以使用 test.protobuf.PersonTest 来使用,
// 注意:和下面的 java_package 是两种易混淆概念,同时定义的时候,java_package 具有较高的优先级
option java_package = "com.jet.protobuf"; // 生成类的包名,注意:会在指定路径下按照该包名的定义来生成文件夹
option java_outer_classname="PersonTestProtos"; // 生成类的类名,注意:下划线的命名会在编译的时候被自动改为驼峰命名
message PersonTest {
int32 id = 1; // int 类型
string name = 2; // string 类型
string email = 3;
Sex sex = 4; // 枚举类型
repeated PhoneNumber phone = 5; // 引用下面定义的 PhoneNumber 类型的 message
map tags = 6; // map 类型
repeated google.protobuf.Any details = 7; // 使用 google 的 any 类型
// 定义一个枚举
enum Sex {
DEFAULT = 0;
MALE = 1;
Female = 2;
}
// 定义一个 message
message PhoneNumber {
string number = 1;
PhoneType type = 2;
enum PhoneType {
MOBILE = 0;
HOME = 1;
WORK = 2;
}
}
}
- 编译成 java 文件
进入 proto 文件所在路径,输入下面 protoc 命令(后面有三部分参数),然后将编译得出的 java 文件拷贝到项目中即可(此 java 文件可以理解成使用的数据对象):
protoc -I=./ --java_out=./ ./JetProtos.proto
或
protoc -proto_path=./ --java_out=./ ./JetProtos.proto
参数说明:
- -I 等价于 -proto_path:指定 .proto 文件所在的路径
- --java_out:编译成 java 文件时,标明输出目标路径
- ./JetProtos.proto:指定需要编译的 .proto 文件
- 使用
- maven 引入指定包
com.google.protobuf
protobuf-java
3.7.1
- 使用
序列化和反序列化有多种方式,可以是 byte[],也可以是 inputStream 等,
package com.jet.mini.protobuf;
import com.google.protobuf.ByteString;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
/**
* @ClassName: ProtoTest
* @Description: ProtoBuf 测试
* @Author: Jet.Chen
* @Date: 2019/5/8 9:55
* @Version: 1.0
**/
public class ProtoTest {
public static void main(String[] args) {
try {
/** Step1:生成 personTest 对象 */
// personTest 构造器
PersonTestProtos.PersonTest.Builder personBuilder = PersonTestProtos.PersonTest.newBuilder();
// personTest 赋值
personBuilder.setName("Jet Chen");
personBuilder.setEmail("[email protected]");
personBuilder.setSex(PersonTestProtos.PersonTest.Sex.MALE);
// 内部的 PhoneNumber 构造器
PersonTestProtos.PersonTest.PhoneNumber.Builder phoneNumberBuilder = PersonTestProtos.PersonTest.PhoneNumber.newBuilder();
// PhoneNumber 赋值
phoneNumberBuilder.setType(PersonTestProtos.PersonTest.PhoneNumber.PhoneType.MOBILE);
phoneNumberBuilder.setNumber("17717037257");
// personTest 设置 PhoneNumber
personBuilder.addPhone(phoneNumberBuilder);
// 生成 personTest 对象
PersonTestProtos.PersonTest personTest = personBuilder.build();
/** Step2:序列化和反序列化 */
// 方式一 byte[]:
// 序列化
// byte[] bytes = personTest.toByteArray();
// 反序列化
// PersonTestProtos.PersonTest personTestResult = PersonTestProtos.PersonTest.parseFrom(bytes);
// System.out.println(String.format("反序列化得到的信息,姓名:%s,性别:%d,手机号:%s", personTestResult.getName(), personTest.getSexValue(), personTest.getPhone(0).getNumber()));
// 方式二 ByteString:
// 序列化
// ByteString byteString = personTest.toByteString();
// System.out.println(byteString.toString());
// 反序列化
// PersonTestProtos.PersonTest personTestResult = PersonTestProtos.PersonTest.parseFrom(byteString);
// System.out.println(String.format("反序列化得到的信息,姓名:%s,性别:%d,手机号:%s", personTestResult.getName(), personTest.getSexValue(), personTest.getPhone(0).getNumber()));
// 方式三 InputStream
// 粘包,将一个或者多个protobuf 对象字节写入 stream
// 序列化
ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
personTest.writeDelimitedTo(byteArrayOutputStream);
// 反序列化,从 steam 中读取一个或者多个 protobuf 字节对象
ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(byteArrayOutputStream.toByteArray());
PersonTestProtos.PersonTest personTestResult = PersonTestProtos.PersonTest.parseDelimitedFrom(byteArrayInputStream);
System.out.println(String.format("反序列化得到的信息,姓名:%s,性别:%d,手机号:%s", personTestResult.getName(), personTest.getSexValue(), personTest.getPhone(0).getNumber()));
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
五、message 部分语法说明
在 proto3 中,枚举的第一个常量名的编号必须为 0
在 proto3 中,由于默认值的规则进行了调整,而枚举的默认值为第一个,所以必须将第一个常量的编号置为 0,但是这与我们的业务有时候是有冲突的,所以,我们常将第一个常量设为:xx_UNSPECIFIED = 0,如:ENUM_TYPE_UNSPECIFIED = 0;
,当然这不是我们自己约定的,这是 Google API Guilder 中建议的。同一个 proto 文件中,多个枚举之间不允许定义相同的常量名
如下面的 message 在编译的时候就会报错IDEA is already defined in "xxx"
:
enum IDE1 {
IDEA = 0;
ECLIPSE = 1;
}
enum IDE2 {
IDEA = 7;
ECLIPSE = 8;
}
-
关于数据类型匹配
见下图,摘自官网:
关于默认值
proto3 中,数据的默认值不再支持自定义,而是由程序自行推倒:
- string:默认值为空
- bytes:默认值为空
- bools:默认值为 false
- 数字类型:默认值为 0
- 枚举类型: 默认为定义的第一个元素,并且编号必须为 0
- message 类型:默认值为 DEFAULT_INSTANCE,其值相当于空的 message
六、总结
- XML、JSON、Protobuf 都具有数据结构化和数据序列化的能力
- XML、JSON 更注重 数据结构化,关注人类可读性和语义表达能力。Protobuf 更注重 数据序列化,关注效率、空间、速度,人类可读性差,语义表达能力不足
- Protobuf 的应用场景更为明确,XML、JSON 的应用场景更为丰富
七、其它
- 文档:官网
- 上文使用的案例源码:[源码]
- 当然了,除了 Google 的 Protobuf,还有 Facebook 的 thrift,也值得研究一下哦,暂不进行赘述