gRPC如今被很多公司应用在大规模生产环境中，很多时候我们并不需要通过RPC请求所有数据，而只关心响应数据中的部分字段，Protobuf FieldMask就可以帮助我们实现这一目的。本文介绍了Netflix基于FieldMask设计更高效健壮的API的实践，全文分两个部分，这是第一部分。原文：Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMask[1]
背景
在Netflix，我们大量使用gRPC[2]进行后端通信。处理请求的时候，如果能够知道调用者对哪些字段感兴趣、哪些字段可以忽略，会非常有用。有些响应字段的计算代价可能很高，有些字段可能需要对其他服务进行远程调用。远程调用需要付出额外的开销：额外的延迟，更高的出错概率，并且消耗了网络带宽。我们怎么样才能理解哪些字段不需要在响应中提供给调用者，从而避免进行不必要的计算以及远程调用？在GraphQL中，可以通过字段选择器来实现。在JSON:API标准中，有一个类似的被称为Sparse Fieldsets[3]的技术。我们在设计gRPC API的时候，能不能实现类似的功能？在Netflix Studio Engineering[4]，我们提供的解决方案是protobuf FieldMask[5]。
Protobuf FieldMask
Protocol Buffers[6]，简称protobuf，是一种数据序列化机制。默认情况下，gRPC使用protobuf作为它的IDL（接口定义语言）和数据序列化协议。
FieldMask是一个protobuf消息，有许多实用工具和约定用来处理RPC请求中包含的FieldMask。FieldMask消息包含一个名为paths的字段，用于指定应该由读操作返回或由更新操作修改的字段。
message FieldMask {
// The set of field mask paths.
repeated string paths = 1;
}
示例：Netflix工作室内容制作
我们假设有一个Production服务，可以用来管理工作室内容的生产（Studio Content Productions，在电影和电视行业中，术语production[7]指的是制作电影的过程，而不是运行软件的环境）。
// Contains Production-related information
message Production {
string id = 1;
string title = 2;
ProductionFormat format = 3;
repeated ProductionScript scripts = 4;
ProductionSchedule schedule = 5;
// ... more fields
}
service ProductionService {
// returns Production by ID
rpc GetProduction (GetProductionRequest) returns (GetProductionResponse);
}
message GetProductionRequest {
string production_id = 1;
}
message GetProductionResponse {
Production production = 1;
}
GetProduction通过其唯一ID返回一个生产消息。一个作品包含多个字段，如:标题、格式、日程日期、脚本（又称剧本）、预算、情节等，不过我们将重点放在过滤日程日期和脚本上，这样可以让例子简单一点。
读取制作细节
假设我们想要使用GetProduction API获取特定产品（如“纸钞屋”）的制作信息。虽然产品有很多字段，但有些字段是从其他服务获取的，比如Schedule服务的返回的schedule，或者Script服务返回的scripts。
即使客户端忽略响应中的schedule和scripts字段，Production服务仍然需要在每次调用GetProduction时为Schedule和Script服务生成RPC。如上所述，远程调用是有成本的。如果服务知道调用者真正关心哪些字段，就可以做出明智的决策，决定是否进行昂贵的调用、启动资源繁重的计算和/或调用数据库。在本例中，如果调用者只需要产品标题和产品格式，那么Production服务就可以避免对Schedule和Script服务进行远程调用。
此外，请求大量字段会使响应负载变得很大，而这对于带宽有限的移动应用来说，可能会造成问题。在这些情况下，消费者只请求他们需要的字段是一个很好的实践。
一个丑陋的解决这些问题的方法是添加额外的请求参数，如includeSchedule和includeScripts：
// Request with one-off "include" fields, not recommended
message GetProductionRequest {
string production_id = 1;
bool include_format = 2;
bool include_schedule = 3;
bool include_scripts = 4;
}
不过这种方法需要为每个开销较大的响应字段添加自定义的includeXXX字段，对于嵌套字段就不太适用，而且还增加了请求的复杂性，最终使得维护和支持更困难。
在请求消息里添加FieldMask
API设计者可以在请求消息中添加field_mask字段，而不是创建一次性的“include”字段：
import "google/protobuf/field_mask.proto";
message GetProductionRequest {
string production_id = 1;
google.protobuf.FieldMask field_mask = 2;
}
消费者可以为希望在响应中接收的字段设置路径，如果消费者只对产品标题和格式感兴趣，他们可以设置路径为“title”和“format”的FieldMask：
FieldMask fieldMask = FieldMask.newBuilder()
.addPaths("title")
.addPaths("format")
.build();
GetProductionRequest request = GetProductionRequest.newBuilder()
.setProductionId(LA_CASA_DE_PAPEL_PRODUCTION_ID)
.setFieldMask(fieldMask)
.build();
请注意，尽管本文代码示例是基于Java的，但所演示的概念适用于protocol buffers支持的任何语言。
如果消费者只需要上一个更新日程的人的标题和电子邮件，他们可以设置一个不同的字段掩码：
FieldMask fieldMask = FieldMask.newBuilder()
.addPaths("title")
.addPaths("schedule.last_updated_by.email")
.build();
GetProductionRequest request = GetProductionRequest.newBuilder()
.setProductionId(LA_CASA_DE_PAPEL_PRODUCTION_ID)
.setFieldMask(fieldMask)
.build();
按照惯例，如果请求中没有包含FieldMask，则应该返回所有字段。
Protobuf字段名 vs 字段号
你可能已经注意到，FieldMask中的路径是基于字段名指定的，但实际上，编码后的protocol buffers消息只包含字段号，而不包含字段名，因此（以及其他技术，比如用于签名类型编码的ZigZag[8]）protobuf消息的空间效率更高。
为了理解字段号和字段名之间的区别，让我们详细了解一下protobuf是如何编码和解码消息的。
Production消息的protobuf消息定义（.proto文件）含有五个字段，每个字段都有一个类型、名称和数字。
// Message with Production-related information
message Production {
string id = 1;
string title = 2;
ProductionFormat format = 3;
repeated ProductionScript scripts = 4;
ProductionSchedule schedule = 5;
}
当protobuf编译器（protoc）编译这个消息定义时，会根据我们选择的语言（示例中是Java）创建代码。生成的代码包含用于定义消息的类，以及消息和字段描述符。描述符包含将消息编码和解码成二进制格式所需的所有信息。例如，它们包含字段编号、名称和类型。消息生成程序使用描述符将消息编码为传输格式。为了提高效率，二进制消息里只包含字段号和对应的值，不包括字段名。当使用者接收到消息时，它通过引用已编译的消息定义将字节流解码为对象（例如，Java对象）。
如上所述，FieldMask列出的是字段名，而不是数字。而在Netflix，我们使用字段号，并通过FieldMaskUtil.fromFieldNumbers()[9]辅助程序转换为字段名。fromFieldNumbers方法利用已编译的消息定义将字段号转换为字段名，并创建FieldMask。
FieldMask fieldMask = FieldMaskUtil.fromFieldNumbers(Production.class,
Production.TITLE_FIELD_NUMBER,
Production.FORMAT_FIELD_NUMBER);
GetProductionRequest request = GetProductionRequest.newBuilder()
.setProductionId(LA_CASA_DE_PAPEL_PRODUCTION_ID)
.setFieldMask(fieldMask)
.build();
但是，有一个很容易被忽略的限制：使用FieldMask会限制我们重命名消息字段的能力。重命名消息字段通常被认为是安全的操作，因为如上所述，字段名并没有被编码发送，而是基于消费者端的消息定义产生的。要是使用FieldMask，字段名就会编码在消息的有效负载中被发送出去（在paths字段值中）。
假设我们想将字段title重命名为title_name，并发布消息定义的2.0版：
// version 2.0, with title field renamed to title_name
message Production {
string id = 1;
string title_name = 2; // this field used to be "title"
ProductionFormat format = 3;
repeated ProductionScript scripts = 4;
ProductionSchedule schedule = 5;
}
在这个图中，生产者（服务器端）使用了新的描述符，字段2名为title_name。通过网络发送的二进制消息包含字段号及其值。消费者仍然使用原始的描述符，其中字段号2名为title，仍然能够通过字段号解码消息。
如果消费者不使用FieldMask请求字段，这种方法仍然可以工作的很好。不过一旦消费者使用FieldMask字段中的“title”路径进行调用，生产者将无法找到该字段。生产者的描述符中没有名为title的字段，所以不知道消费者要求的字段号是2。
如上所见，如果一个字段被重命名，后台应该能够支持新的和旧的字段名，直到所有调用者都迁移到新的字段名（向后兼容）。
有多种解决方案可以处理这个问题：
- 使用FieldMask时，永远不要重命名字段。这是最简单的解决方案，但并不总是可行。
- 要求后端支持所有旧字段名。这解决了向后兼容性问题，但需要在后端添加额外的代码来跟踪所有历史字段名。
- 弃用旧字段并创建一个新字段而不是重命名。在我们的示例中，我们将创建新的title_name，并设置字段号为6。与前一个选项相比，这个选项的优点在于：允许生产者继续使用生成的描述符而不是自定义转换器；另外，可以让消费者很快察觉到某个字段已经被弃用了。
message Production {
string id = 1;
string title = 2 [deprecated = true]; // use "title_name" field instead
ProductionFormat format = 3;
repeated ProductionScript scripts = 4;
ProductionSchedule schedule = 5;
string title_name = 6;
}
不管用哪个解决方案，最重要的是要记住，FieldMask使字段名称成为API合约的一个组成部分。
在生产者（服务器）端使用FieldMask
在生产者（服务器）端，可以使用FieldMaskUtil.merge()[10]方法从响应负载中删除不必要的字段（第8、9行）：
@Override
public void getProduction(GetProductionRequest request,
StreamObserver response) {
Production production = fetchProduction(request.getProductionId());
FieldMask fieldMask = request.getFieldMask();
Production.Builder productionWithMaskedFields = Production.newBuilder();
FieldMaskUtil.merge(fieldMask, production, productionWithMaskedFields);
GetProductionResponse response = GetProductionResponse.newBuilder()
.setProduction(productionWithMaskedFields).build();
responseObserver.onNext(response);
responseObserver.onCompleted();
}
如果服务器代码需要知道哪些字段被请求，以避免进行外部调用、数据库查询或昂贵的计算，可以从FieldMask paths字段获得相关信息：
private static final String FIELD_SEPARATOR_REGEX = "\\.";
private static final String MAX_FIELD_NESTING = 2;
private static final String SCHEDULE_FIELD_NAME = // (1)
Production.getDescriptor()
.findFieldByNumber(Production.SCHEDULE_FIELD_NUMBER).getName();
@Override
public void getProduction(GetProductionRequest request,
StreamObserver response) {
FieldMask canonicalFieldMask =
FieldMaskUtil.normalize(request.getFieldMask()); // (2)
boolean scheduleFieldRequested = // (3)
canonicalFieldMask.getPathsList().stream()
.map(path -> path.split(FIELD_SEPARATOR_REGEX, MAX_FIELD_NESTING)[0])
.anyMatch(SCHEDULE_FIELD_NAME::equals);
if (scheduleFieldRequested) {
ProductionSchedule schedule =
makeExpensiveCallToScheduleService(request.getProductionId()); // (4)
...
}
...
}
这段代码只在请求schedule字段时调用makeExpensiveCallToScheduleServicemethod（第21行），让我们仔细看一下这段代码。
（1）SCHEDULE_FIELD_NAME常量包含字段名。在示例代码中使用消息类型Descriptor[11]和FieldDescriptor[12]按字段编号查找字段名。protobuf字段名和字段号之间的区别请参考前面的介绍。
（2）FieldMaskUtil.normalize()[13]返回按字母顺序排序并删除了重复数据的FieldMask（又称规范形式）。
（3）生成scheduleFieldRequested的表达式（第14 - 17行）接受FieldMask路径流，将其映射为顶级字段流，如果顶级字段中包含SCHEDULE_FIELD_NAME常量的值，则返回true。
（4）只有当scheduleFieldRequested为true时，才会检索ProductionSchedule。
如果需要为不同的消息和字段应用FieldMask，可以考虑创建可重用的helper方法。例如，可以基于FieldMask和FieldDescriptor返回所有顶级字段的方法，判断字段是否出现在FieldMask中的方法，等等。
使用预构建的FieldMask
有些访问模式可能比其他模式更常见，如果多个消费者都对同一个字段子集感兴趣，API生产商可以为最常用的字段组合提供预构建的FieldMask客户端库。
public class ProductionFieldMasks {
/**
* Can be used in {@link GetProductionRequest} to query
* production title and format
*/
public static final FieldMask TITLE_AND_FORMAT_FIELD_MASK =
FieldMaskUtil.fromFieldNumbers(Production.class,
Production.TITLE_FIELD_NUMBER, Production.FORMAT_FIELD_NUMBER);
/**
* Can be used in {@link GetProductionRequest} to query
* production title and schedule
*/
public static final FieldMask TITLE_AND_SCHEDULE_FIELD_MASK =
FieldMaskUtil.fromFieldNumbers(Production.class,
Production.TITLE_FIELD_NUMBER,
Production.SCHEDULE_FIELD_NUMBER);
/**
* Can be used in {@link GetProductionRequest} to query
* production title and scripts
*/
public static final FieldMask TITLE_AND_SCRIPTS_FIELD_MASK =
FieldMaskUtil.fromFieldNumbers(Production.class,
Production.TITLE_FIELD_NUMBER, Production.SCRIPTS_FIELD_NUMBER);
}
提供预构建字段掩码简化了大多数常见场景的API使用，并让消费者可以灵活的为更具体的用例构建自己的字段掩码。
限制
- 使用FieldMask限制了重命名消息字段的能力
- 重复字段只允许出现在路径字符串的最后一个位置，这意味着不能在列表中选择（屏蔽）单个子字段。在可预见的未来，这种情况可能会改变，因为最近批准的谷歌API改进建议AIP-161 Field masks[14]包含了对重复字段的通配符支持。
最后
Protobuf FieldMask是一个简单而强大的概念，有助于使API更健壮，服务实现更高效。
本文介绍了Netflix Studio Engineering如何以及为什么使用FieldMask来读取数据，下一篇文章将介绍如何使用FieldMask进行更新和删除操作。
References:
[1] https://netflixtechblog.com/practical-api-design-at-netflix-part-1-using-protobuf-fieldmask-35cfdc606518
[2] https://grpc.io/
[3] https://jsonapi.org/format/#fetching-sparse-fieldsets
[4] https://netflixtechblog.com/netflix-studio-engineering-overview-ed60afcfa0ce
[5] https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/reference/csharp/class/google/protobuf/well-known-types/field-mask
[6] https://developers.google.com/protocol-buffers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/Filmmaking
[8] https://en.wikipedia.org/wiki/Variable-length_quantity#Zigzag_encoding
[9] https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/reference/java/com/google/protobuf/util/FieldMaskUtil.html#fromFieldNumbers-java.lang.Class-int...-
[10] https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/reference/java/com/google/protobuf/util/FieldMaskUtil.html#merge-com.google.protobuf.FieldMask-com.google.protobuf.Message-com.google.protobuf.Message.Builder-
[11] https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/reference/java/com/google/protobuf/Descriptors
[12] https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/reference/java/com/google/protobuf/Descriptors.FieldDescriptor.html
[13] https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/reference/java/com/google/protobuf/util/FieldMaskUtil.html#normalize-com.google.protobuf.FieldMask-
[14] https://google.aip.dev/161
你好，我是俞凡，在Motorola做过研发，现在在Mavenir做技术工作，对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI等技术始终保持着浓厚的兴趣，平时喜欢阅读、思考，相信持续学习、终身成长，欢迎一起交流学习。
微信公众号：DeepNoMind