在以不同語言編寫並在不同平台上執行的應用程式之間交換資料時,Protobuf 編碼可提高效率。
協定緩衝區(Protobufs)像 XML 和 JSON 一樣,可以讓用不同語言編寫並在不同平台上執行的應用程式交換資料。例如,用 Go 編寫的傳送程式可以在 Protobuf 中對以 Go 表示的銷售訂單資料進行編碼,然後用 Java 編寫的接收方可以對它進行解碼,以獲取所接收訂單資料的 Java 表示方式。這是在網路連線上的結構示意圖:
Go 銷售訂單 —> Pbuf 編碼 —> 網路 —> Pbuf 介面 —> Java 銷售訂單
與 XML 和 JSON 相比,Protobuf 編碼是二進位制而不是文字,這會使偵錯複雜化。但是,正如本文中的程式碼範例所確認的那樣,Protobuf 編碼在大小上比 XML 或 JSON 編碼要有效得多。
Protobuf 以另一種方式提供了這種有效性。在實現級別,Protobuf 和其他編碼系統對結構化資料進行序列化和反序列化。序列化將特定語言的資料結構轉換為位元組流,反序列化是將位元組流轉換回特定語言的資料結構的逆運算。序列化和反序列化可能成為資料交換的瓶頸,因為這些操作會占用大量 CPU。高效的序列化和反序列化是 Protobuf 的另一個設計目標。
最近的編碼技術,例如 Protobuf 和 FlatBuffers,源自 1990 年代初期的 DCE/RPC(分散式計算環境/遠端過程呼叫)計劃。與 DCE/RPC 一樣,Protobuf 在資料交換中為 IDL(介面定義語言)和編碼層做出了貢獻。
本文將著眼於這兩層,然後提供 Go 和 Java 中的程式碼範例以充實 Protobuf 的細節,並表明 Protobuf 是易於使用的。
像 Protobuf 一樣,DCE/RPC 被設計為與語言和平台無關。適當的庫和實用程式允許任何語言和平台用於 DCE/RPC 領域。此外,DCE/RPC 體系結構非常優雅。IDL 文件是一側的遠端過程與另一側的呼叫者之間的協定。Protobuf 也是以 IDL 文件為中心的。
IDL 文件是文字,在 DCE/RPC 中,使用基本 C 語法以及後設資料的語法擴充套件(方括號)和一些新的關鍵字,例如 interface
。這是一個例子:
[uuid (2d6ead46-05e3-11ca-7dd1-426909beabcd), version(1.0)]interface echo { const long int ECHO_SIZE = 512; void echo( [in] handle_t h, [in, string] idl_char from_client[ ], [out, string] idl_char from_service[ECHO_SIZE] );}
該 IDL 文件宣告了一個名為 echo
的過程,該過程帶有三個引數:型別為 handle_t
(實現指標)和 idl_char
(ASCII 字元陣列)的 [in]
引數被傳遞給遠端過程,而 [out]
引數(也是一個字串)從該過程中傳回。在此範例中,echo
過程不會顯式返回值(echo
左側的 void
),但也可以返回值。返回值,以及一個或多個 [out]
引數,允許遠端過程任意返回許多值。下一節將介紹 Protobuf IDL,它的語法不同,但同樣用作資料交換中的協定。
DCE/RPC 和 Protobuf 中的 IDL 文件是建立用於交換資料的基礎結構程式碼的實用程式的輸入:
IDL 文件 —> DCE/PRC 或 Protobuf 實用程式 —> 資料交換的支援程式碼
作為相對簡單的文字,IDL 是同樣便於人類閱讀的關於資料交換細節的文件(特別是交換的資料項的數量和每個項的資料型別)。
Protobuf 可用於現代 RPC 系統,例如 gRPC;但是 Protobuf 本身僅提供 IDL 層和編碼層,用於從傳送者傳遞到接收者的訊息。與原本的 DCE/RPC 一樣,Protobuf 編碼是二進位制的,但效率更高。
目前,XML 和 JSON 編碼仍在通過 Web 服務等技術進行的資料交換中占主導地位,這些技術利用 Web 伺服器、傳輸協定(例如 TCP、HTTP)以及標準庫和實用程式等原有的基礎設施來處理 XML 和 JSON 文件。 此外,各種型別的資料庫系統可以儲存 XML 和 JSON 文件,甚至舊式關係型系統也可以輕鬆生成查詢結果的 XML 編碼。現在,每種通用程式語言都具有支援 XML 和 JSON 的庫。那麼,是什麼讓我們回到 Protobuf 之類的二進位制編碼系統呢?
讓我們看一下負十進位制值 -128
。以 2 的二補數二進位制表示形式(在系統和語言中占主導地位)中,此值可以儲存在單個 8 位位元組中:10000000
。此整數值在 XML 或 JSON 中的文字編碼需要多個位元組。例如,UTF-8 編碼需要四個位元組的字串,即 -128
,即每個字元一個位元組(十六進位制,值為 0x2d
、0x31
、0x32
和 0x38
)。XML 和 JSON 還新增了標記字元,例如尖括號和大括號。有關 Protobuf 編碼的詳細資訊下面就會介紹,但現在的關注點是一個通用點:文字編碼的壓縮性明顯低於二進位制編碼。
我的程式碼範例著重於 Protobuf 而不是 RPC。以下是第一個範例的概述:
dataitem.proto
的 IDL 檔案定義了一個 Protobuf 訊息,它具有六個不同型別的欄位:具有不同範圍的整數值、固定大小的浮點值以及兩個不同長度的字串。我的網站上提供了該 IDL 檔案以及兩個 Go 和一個 Java 原始檔,打包為 ZIP 檔案。
最重要的 Protobuf IDL 文件如下所示。該文件儲存在檔案 dataitem.proto
中,並具有常規的.proto
擴充套件名。
syntax = "proto3";package main;message DataItem { int64 oddA = 1; int64 evenA = 2; int32 oddB = 3; int32 evenB = 4; float small = 5; float big = 6; string short = 7; string long = 8;}
該 IDL 使用當前的 proto3 而不是較早的 proto2 語法。軟體包名稱(在本例中為 main
)是可選的,但是慣例使用它以避免名稱衝突。這個結構化的訊息包含八個欄位,每個欄位都有一個 Protobuf 資料型別(例如,int64
、string
)、名稱(例如,oddA
、short
)和一個等號 =
之後的數位標籤(即鍵)。標籤(在此範例中為 1 到 8)是唯一的整數識別符號,用於確定欄位序列化的順序。
Protobuf 訊息可以巢狀到任意級別,而一個訊息可以是另外一個訊息的欄位型別。這是一個使用 DataItem
訊息作為欄位型別的範例:
message DataItems { repeated DataItem item = 1;}
單個 DataItems
訊息由重複的(零個或多個)DataItem
訊息組成。
為了清晰起見,Protobuf 還支援列舉型別:
enum PartnershipStatus { reserved "FREE", "CONSTRAINED", "OTHER";}
reserved
限定符確保用於實現這三個符號名的數值不能重複使用。
為了生成一個或多個宣告 Protobuf 訊息結構的特定於語言的版本,包含這些結構的 IDL 檔案被傳遞到protoc
編譯器(可在 Protobuf GitHub 儲存庫中找到)。對於 Go 程式碼,可以以通常的方式安裝支援的 Protobuf 庫(這裡以 %
作為命令列提示符):
% go get github.com/golang/protobuf/proto
將 Protobuf IDL 檔案 dataitem.proto
編譯為 Go 原始碼的命令是:
% protoc --go_out=. dataitem.proto
標誌 --go_out
指示編譯器生成 Go 原始碼。其他語言也有類似的標誌。在這種情況下,結果是一個名為 dataitem.pb.go
的檔案,該檔案足夠小,可以將其基本內容複製到 Go 應用程式中。以下是生成的程式碼的主要部分:
var _ = proto.Marshaltype DataItem struct { OddA int64 `protobuf:"varint,1,opt,name=oddA" json:"oddA,omitempty"` EvenA int64 `protobuf:"varint,2,opt,name=evenA" json:"evenA,omitempty"` OddB int32 `protobuf:"varint,3,opt,name=oddB" json:"oddB,omitempty"` EvenB int32 `protobuf:"varint,4,opt,name=evenB" json:"evenB,omitempty"` Small float32 `protobuf:"fixed32,5,opt,name=small" json:"small,omitempty"` Big float32 `protobuf:"fixed32,6,opt,name=big" json:"big,omitempty"` Short string `protobuf:"bytes,7,opt,name=short" json:"short,omitempty"` Long string `protobuf:"bytes,8,opt,name=long" json:"long,omitempty"`}func (m *DataItem) Reset() { *m = DataItem{} }func (m *DataItem) String() string { return proto.CompactTextString(m) }func (*DataItem) ProtoMessage() {}func init() {}
編譯器生成的程式碼具有 Go 結構 DataItem
,該結構匯出 Go 欄位(名稱現已大寫開頭),該欄位與 Protobuf IDL 中宣告的名稱匹配。該結構欄位具有標準的 Go 資料型別:int32
、int64
、float32
和 string
。在每個欄位行的末尾,是描述 Protobuf 型別的字串,提供 Protobuf IDL 文件中的數位標籤及有關 JSON 資訊的後設資料,這將在後面討論。
此外也有函數;最重要的是 Proto.Marshal
,用於將 DataItem
結構的範例序列化為 Protobuf 格式。輔助函數包括:清除 DataItem
結構的 Reset
,生成 DataItem
的單行字串表示的 String
。
描述 Protobuf 編碼的後設資料應在更詳細地分析 Go 程式之前進行仔細研究。
Protobuf 訊息的結構為鍵/值對的集合,其中數位標籤為鍵,相應的欄位為值。欄位名稱(例如,oddA
和 small
)是供人類閱讀的,但是 protoc
編譯器的確使用了欄位名稱來生成特定於語言的對應名稱。例如,Protobuf IDL 中的 oddA
和 small
名稱在 Go 結構中分別成為欄位 OddA
和 Small
。
鍵和它們的值都被編碼,但是有一個重要的區別:一些數位值具有固定大小的 32 或 64 位的編碼,而其他數位(包括訊息標籤)則是 varint
編碼的,位數取決於整數的絕對值。例如,整數值 1 到 15 需要 8 位 varint
編碼,而值 16 到 2047 需要 16 位。varint
編碼在本質上與 UTF-8 編碼類似(但細節不同),它偏愛較小的整數值而不是較大的整數值。(有關詳細分析,請參見 Protobuf 編碼指南)結果是,Protobuf 訊息應該在欄位中具有較小的整數值(如果可能),並且鍵數應盡可能少,但每個欄位至少得有一個鍵。
下表 1 列出了 Protobuf 編碼的要點:
編碼 | 範例型別 | 長度 |
---|---|---|
varint | int32 、uint32 、int64 | 可變長度 |
fixed | fixed32 、float 、double | 固定的 32 位或 64 位長度 |
位元組序列 | string 、bytes | 序列長度 |
表 1. Protobuf 資料型別
未明確固定長度的整數型別是 varint
編碼的;因此,在 varint
型別中,例如 uint32
(u
代表無符號),數位 32 描述了整數的範圍(在這種情況下為 0 到 232 - 1),而不是其位的大小,該位大小取決於值。相比之下,對於固定長度型別(例如 fixed32
或 double
),Protobuf 編碼分別需要 32 位和 64 位。Protobuf 中的字串是位元組序列;因此,欄位編碼的大小就是位元組序列的長度。
另一個高效的方法值得一提。回想一下前面的範例,其中的 DataItems
訊息由重複的 DataItem
範例組成:
message DataItems { repeated DataItem item = 1;}
repeated
表示 DataItem
範例是打包的:集合具有單個標籤,在這裡是 1。因此,具有重複的 DataItem
範例的 DataItems
訊息比具有多個但單獨的 DataItem
欄位、每個欄位都需要自己的標籤的訊息的效率更高。
了解了這一背景,讓我們回到 Go 程式。
dataItem
程式建立一個 DataItem
範例,並使用適當型別的隨機生成的值填充欄位。Go 有一個 rand
包,帶有用於生成偽隨機整數和浮點值的函數,而我的 randString
函數可以從字元集中生成指定長度的偽隨機字串。設計目標是要有一個具有不同型別和位大小的欄位值的 DataItem
範例。例如,OddA
和 EvenA
值分別是 64 位非負整數值的奇數和偶數;但是 OddB
和 EvenB
變體的大小為 32 位,並存放 0 到 2047 之間的小整數值。隨機浮點值的大小為 32 位,字串為 16(Short
)和 32(Long
)字元的長度。這是用隨機值填充 DataItem
結構的程式碼段:
// 可變長度整數n1 := rand.Int63() // 大整數if (n1 & 1) == 0 { n1++ } // 確保其是奇數...n3 := rand.Int31() % UpperBound // 小整數if (n3 & 1) == 0 { n3++ } // 確保其是奇數// 固定長度浮點數...t1 := rand.Float32()t2 := rand.Float32()...// 字串str1 := randString(StrShort)str2 := randString(StrLong)// 訊息dataItem := &DataItem { OddA: n1, EvenA: n2, OddB: n3, EvenB: n4, Big: f1, Small: f2, Short: str1, Long: str2,}
建立並填充值後,DataItem
範例將以 XML、JSON 和 Protobuf 進行編碼,每種編碼均寫入本地檔案:
func encodeAndserialize(dataItem *DataItem) { bytes, _ := xml.MarshalIndent(dataItem, "", " ") // Xml to dataitem.xml ioutil.WriteFile(XmlFile, bytes, 0644) // 0644 is file access permissions bytes, _ = json.MarshalIndent(dataItem, "", " ") // Json to dataitem.json ioutil.WriteFile(JsonFile, bytes, 0644) bytes, _ = proto.Marshal(dataItem) // Protobuf to dataitem.pbuf ioutil.WriteFile(PbufFile, bytes, 0644)}
這三個序列化函數使用術語 marshal
,它與 serialize
意思大致相同。如程式碼所示,三個 Marshal
函數均返回一個位元組陣列,然後將其寫入檔案。(為簡單起見,忽略可能的錯誤處理。)在範例執行中,檔案大小為:
dataitem.xml: 262 bytesdataitem.json: 212 bytesdataitem.pbuf: 88 bytes
Protobuf 編碼明顯小於其他兩個編碼方案。通過消除縮排字元(在這種情況下為空白和換行符),可以稍微減小 XML 和 JSON 序列化的大小。
以下是 dataitem.json
檔案,該檔案最終是由 json.MarshalIndent
呼叫產生的,並新增了以 ##
開頭的注釋:
{ "oddA": 4744002665212642479, ## 64-bit >= 0 "evenA": 2395006495604861128, ## ditto "oddB": 57, ## 32-bit >= 0 but < 2048 "evenB": 468, ## ditto "small": 0.7562016, ## 32-bit floating-point "big": 0.85202795, ## ditto "short": "ClH1oDaTtoX$HBN5", ## 16 random chars "long": "xId0rD3Cri%3Wt%^QjcFLJgyXBu9^DZI" ## 32 random chars}
儘管這些序列化的資料寫入到本地檔案中,但是也可以使用相同的方法將資料寫入網路連線的輸出流。
Go 程式接下來通過將先前寫入 dataitem.pbuf
檔案的位元組反序列化為 DataItem
範例來執行基本測試。這是程式碼段,其中去除了錯誤檢查部分:
filebytes, err := ioutil.ReadFile(PbufFile) // get the bytes from the file...testItem.Reset() // clear the DataItem structureerr = proto.Unmarshal(filebytes, testItem) // deserialize into a DataItem instance
用於 Protbuf 反序列化的 proto.Unmarshal
函數與 proto.Marshal
函數相反。原始的 DataItem
和反序列化的副本將被列印出來以確認完全匹配:
Original:2041519981506242154 3041486079683013705 1192 18790.572123 0.326855boPb#T0O8Xd&Ps5EnSZqDg4Qztvo7IIs 9vH66AiGSQgCDxk&Deserialized:2041519981506242154 3041486079683013705 1192 18790.572123 0.326855boPb#T0O8Xd&Ps5EnSZqDg4Qztvo7IIs 9vH66AiGSQgCDxk&
用 Java 寫的範例是為了確認 Protobuf 的語言中立性。原始 IDL 檔案可用於生成 Java 支援程式碼,其中涉及巢狀類。但是,為了抑制警告資訊,可以進行一些補充。這是修訂版,它指定了一個 DataMsg
作為外部類的名稱,內部類在該 Protobuf 訊息後面自動命名為 DataItem
:
syntax = "proto3";package main;option java_outer_classname = "DataMsg";message DataItem {...
進行此更改後,protoc
編譯與以前相同,只是所期望的輸出現在是 Java 而不是 Go:
% protoc --java_out=. dataitem.proto
生成的原始檔(在名為 main
的子目錄中)為 DataMsg.java
,長度約為 1,120 行:Java 並不簡潔。編譯然後執行 Java 程式碼需要具有 Protobuf 庫支援的 JAR 檔案。該檔案位於 Maven 儲存庫中。
放置好這些片段後,我的測試程式碼相對較短(並且在 ZIP 檔案中以 Main.java
形式提供):
package main;import java.io.FileInputStream;public class Main { public static void main(String[] args) { String path = "dataitem.pbuf"; // from the Go program's serialization try { DataMsg.DataItem deserial = DataMsg.DataItem.newBuilder().mergeFrom(new FileInputStream(path)).build(); System.out.println(deserial.getOddA()); // 64-bit odd System.out.println(deserial.getLong()); // 32-character string } catch(Exception e) { System.err.println(e); } }}
當然,生產級的測試將更加徹底,但是即使是該初步測試也可以證明 Protobuf 的語言中立性:dataitem.pbuf
檔案是 Go 程式對 Go 語言版的 DataItem
進行序列化的結果,並且該檔案中的位元組被反序列化以產生一個 Java 語言的 DataItem
範例。Java 測試的輸出與 Go 測試的輸出相同。
讓我們以一個範例作為結尾,來突出 Protobuf 效率,但又強調在任何編碼技術中都會涉及到的成本。考慮以下 Protobuf IDL 檔案:
syntax = "proto3";package main;message NumPairs { repeated NumPair pair = 1;}message NumPair { int32 odd = 1; int32 even = 2;}
NumPair
訊息由兩個 int32
值以及每個欄位的整數標籤組成。NumPairs
訊息是嵌入的 NumPair
訊息的序列。
Go 語言的 numPairs
程式(如下)建立了 200 萬個 NumPair
範例,每個範例都附加到 NumPairs
訊息中。該訊息可以按常規方式進行序列化和反序列化。
package mainimport ( "math/rand" "time" "encoding/xml" "encoding/json" "io/ioutil" "github.com/golang/protobuf/proto")// protoc-generated code: startvar _ = proto.Marshaltype NumPairs struct { Pair []*NumPair `protobuf:"bytes,1,rep,name=pair" json:"pair,omitempty"`}func (m *NumPairs) Reset() { *m = NumPairs{} }func (m *NumPairs) String() string { return proto.CompactTextString(m) }func (*NumPairs) ProtoMessage() {}func (m *NumPairs) GetPair() []*NumPair { if m != nil { return m.Pair } return nil}type NumPair struct { Odd int32 `protobuf:"varint,1,opt,name=odd" json:"odd,omitempty"` Even int32 `protobuf:"varint,2,opt,name=even" json:"even,omitempty"`}func (m *NumPair) Reset() { *m = NumPair{} }func (m *NumPair) String() string { return proto.CompactTextString(m) }func (*NumPair) ProtoMessage() {}func init() {}// protoc-generated code: finishvar numPairsStruct NumPairsvar numPairs = &numPairsStructfunc encodeAndserialize() { // XML encoding filename := "./pairs.xml" bytes, _ := xml.MarshalIndent(numPairs, "", " ") ioutil.WriteFile(filename, bytes, 0644) // JSON encoding filename = "./pairs.json" bytes, _ = json.MarshalIndent(numPairs, "", " ") ioutil.WriteFile(filename, bytes, 0644) // ProtoBuf encoding filename = "./pairs.pbuf" bytes, _ = proto.Marshal(numPairs) ioutil.WriteFile(filename, bytes, 0644)}const HowMany = 200 * 100 * 100 // two millionfunc main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // uncomment the modulus operations to get the more efficient version for i := 0; i < HowMany; i++ { n1 := rand.Int31() // % 2047 if (n1 & 1) == 0 { n1++ } // ensure it's odd n2 := rand.Int31() // % 2047 if (n2 & 1) == 1 { n2++ } // ensure it's even next := &NumPair { Odd: n1, Even: n2, } numPairs.Pair = append(numPairs.Pair, next) } encodeAndserialize()}
每個 NumPair
中隨機生成的奇數和偶數值的範圍在 0 到 20 億之間變化。就原始資料(而非編碼資料)而言,Go 程式中生成的整數總共為 16MB:每個 NumPair
為兩個整數,總計為 400 萬個整數,每個值的大小為四個位元組。
為了進行比較,下表列出了 XML、JSON 和 Protobuf 編碼的範例 NumsPairs
訊息的 200 萬個 NumPair
範例。原始資料也包括在內。由於 numPairs
程式生成隨機值,因此樣本執行的輸出有所不同,但接近表中顯示的大小。
編碼 | 檔案 | 位元組大小 | Pbuf/其它 比例 |
---|---|---|---|
無 | pairs.raw | 16MB | 169% |
Protobuf | pairs.pbuf | 27MB | — |
JSON | pairs.json | 100MB | 27% |
XML | pairs.xml | 126MB | 21% |
表 2. 16MB 整數的編碼開銷
不出所料,Protobuf 和之後的 XML 和 JSON 差別明顯。Protobuf 編碼大約是 JSON 的四分之一,是 XML 的五分之一。但是原始資料清楚地表明 Protobuf 也會產生編碼開銷:序列化的 Protobuf 訊息比原始資料大 11MB。包括 Protobuf 在內的任何編碼都涉及結構化資料,這不可避免地會增加位元組。
序列化的 200 萬個 NumPair
範例中的每個範例都包含四個整數值:Go 結構中的 Even
和 Odd
欄位分別一個,而 Protobuf 編碼中的每個欄位、每個標籤一個。對於原始資料(而不是編碼資料),每個範例將達到 16 個位元組,樣本 NumPairs
訊息中有 200 萬個範例。但是 Protobuf 標記(如 NumPair
欄位中的 int32
值)使用 varint
編碼,因此位元組長度有所不同。特別是,小的整數值(在這種情況下,包括標籤在內)需要不到四個位元組進行編碼。
如果對 numPairs
程式進行了修改,以使兩個 NumPair
欄位的值小於 2048,且其編碼為一或兩個位元組,則 Protobuf 編碼將從 27MB 下降到 16MB,這正是原始資料的大小。下表總結了樣本執行中的新編碼大小。
編碼 | 檔案 | 位元組大小 | Pbuf/其它 比例 |
---|---|---|---|
None | pairs.raw | 16MB | 100% |
Protobuf | pairs.pbuf | 16MB | — |
JSON | pairs.json | 77MB | 21% |
XML | pairs.xml | 103MB | 15% |
表 3. 編碼 16MB 的小於 2048 的整數
總之,修改後的 numPairs
程式的欄位值小於 2048,可減少原始資料中每個四位元組整數值的大小。但是 Protobuf 編碼仍然需要標籤,這些標籤會在 Protobuf 訊息中新增位元組。Protobuf 編碼確實會增加訊息大小,但是如果要編碼相對較小的整數值(無論是欄位還是鍵),則可以通過 varint
因子來減少此開銷。
對於包含混合型別的結構化資料(且整數值相對較小)的中等大小的訊息,Protobuf 明顯優於 XML 和 JSON 等選項。在其他情況下,資料可能不適合 Protobuf 編碼。例如,如果兩個應用程式需要共用大量文字記錄或大整數值,則可以採用壓縮而不是編碼技術。