protobuf定义

Protocol Buffer是Google出品的数据传输协议，目前已经广泛用于客户端和服务器之间的数据交互

作用

通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能

序列化： 将 数据结构或对象 转换成 二进制串 的过程
反序列化：将在序列化过程中所生成的二进制串 转换成 数据结构或者对象 的过程

特点

protobuffer 为什么高效

• 序列化数据时，不序列化key的name，使用key的编号替代，减小数据
  例如定义如下数据结构：

  message SearchRequest {
    string query = 1;
    int32 page_number = 2;
    int32 result_per_page = 3;
  }
  

  上述数据在序列化时，query,page_number以及result_per_page的key不会参与，由编号1,2,3替代，这样在反序列的时候可以直接通过编号找到对应的key，这样做确实可以减小传输数据，但是编号一旦确定就不可更改

• 没有赋值的key，不参与序列化
  序列化时只会对赋值的key进行序列化，没有赋值的不参与，在反序列化的时候直接给默认值即可

• 可变长度编码
  可变长度编码，主要缩减整数占用字节实现，例如java中int占用4个字节，但是大多数情况下，我们使用的数字都比较小，使用1个字节就够了，这就是可变长度编码完成的事

• TLV
  TLV全称为Tag_Length_Value，其中Tag表示后面数据的类型，Length不一定有，根据Tag的值确定，Value就是数据了，TLV表示数据时，减少分隔符的使用，更加紧凑

序列化速度 & 反序列化速度快

Protocol Buffer 反序列化直接读取二进制字节数据流，反序列化就是 encode
的反过程，同样是一些二进制操作。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/101783606

序列化 / 反序列化 属于 TCP/IP模型 应用层 和 OSI`模型 展示层的主要功能：

（序列化）把 应用层的对象 转换成 二进制串
（反序列化）把 二进制串 转换成 应用层的对象
所以， Protocol Buffer属于 TCP/IP模型的应用层 & OSI模型的展示层

pb二进制数据流 实现原理

Protocol Buffer 序列化采用 Varint、Zigzag 方法，压缩 int 型整数和带符号的整数。对浮点型数字不做压缩(这里可以进一步的压缩，Protocol Buffer 还有提升空间)。编码 .proto 文件，会对 option 和 repeated 字段进行检查，若 optional 或 repeated 字段没有被设置字段值，那么该字段在序列化时的数据中是完全不存在的，即不进行序列化（少编码一个字段）。

上面这两点做到了压缩数据，序列化工作量减少。

序列化的过程都是二进制的位移，速度非常快。数据都以 tag - length - value (或者 tag -value)的形式存在二进制数据流中。采用了 TLV 结构存储数据以后，也摆脱了 JSON 中的 {、}、;、这些分隔符，没有这些分隔符也算是再一次减少了一部分数据。

数据结构

Protocol Buffer的数据组成方式为TLV，数据结构图如下：

其中Length不一定有，依据Tag确定，例如int类型的数据就只有Tag-Value，string类型的数据就必须是Tag-Length-Value

数据类型

tag

Tag块包含两块内容：数据编号、数据类型，Tag的生成规则如下：

(field_number << 3) | wire_type

其中Tag块的后3位表示数据类型，其他位表示数据编号

如00001｜010,

file_num = 0001 = 1
type = 010 = 2

type=2，则后面有Length

可变长度编码

Java中整数类型的长度都是确定的，如int类型的长度为4个字节，可表示的整数范围为-2^31——231-1，但是实际开发中用到的数字均比较小，会造成字节浪费，可变长度编码就能很好的解决这个问题，可变长度编码规则如下：

字节最高位表示数据是否结束，如果最高位为1，则表示后面的字节也是该数据的一部分, 如果最高位为0，则表示数据计算终止

举个例子：

其中第一个字节由于最高位为1，则后面的字节也是前面的数据的一部分，第二个字节最高位为0，则表示数据计算终止，由于Protocol Buffer是低位在前，整体的转换过程如下：

10000001 00000011 ——> 00000110000001
表示的10进制数为：2^0 + 2^7 + 2^8 = 385

通过上面的例子可以知道一个字节表示的数的范围0-128，上面介绍的Tag生成算法中由于后3位表示数据类型，所以Tag中1-15编号只占用1个字节，所以确保编号中1-15为常用的，减少数据大小

可变长度编码唯一的缺点就是当数很大的时候int32需要占用5个字节，但是从统计学角度来说，一般不会有这么大的数

案例分析

https://juejin.cn/post/6844903997292150791

总结：

• 序列化的时候，不序列化key的name，只序列化key的编号
• 序列化的时候，没有赋值的key，不参与序列化，反序列化的时候直接使用默认值填充
• 可变长度编码，减小字节占用
• TLV编码，去除没有的符号，使数据更加紧凑