神奇的Google二進(jìn)制編解碼技術(shù)：Protobuf
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)編程中一個(gè)非?；镜膯?wèn)題：該怎樣表示client與server之間交互的數(shù)據(jù)，在往下看之前先想一想這個(gè)問(wèn)題。
共識(shí)與協(xié)議
這個(gè)問(wèn)題可不像看上去的那樣簡(jiǎn)單，因?yàn)閏lient進(jìn)程和server進(jìn)程運(yùn)行在不同的機(jī)器上，這些機(jī)器可能運(yùn)行在不同的處理器平臺(tái)、可能運(yùn)行在不同的操作系統(tǒng)、可能是由不同的編程語(yǔ)言編寫(xiě)的，server要怎樣才能識(shí)別出client發(fā)送的是什么數(shù)據(jù)呢？就像這樣：
client給server發(fā)送了一段數(shù)據(jù)：
0101000100100001server怎么能知道該怎樣“解讀”這段數(shù)據(jù)呢？
顯然，client和server在發(fā)送數(shù)據(jù)之前必須首先達(dá)成某種關(guān)于怎樣解讀數(shù)據(jù)的共識(shí)，這就是所謂的協(xié)議。
這里的協(xié)議可以是這樣的：“將每8個(gè)比特為一個(gè)單位解釋為無(wú)符號(hào)數(shù)字”，如果協(xié)議是這樣的，那么server接收到這串二進(jìn)制后就會(huì)將其解析為81(01010001)與33(00100001)。
當(dāng)然，這里的協(xié)議也可以是這樣的：“將每8個(gè)比特為一個(gè)單位解釋為ASCII字符”，那么server接收到這串二進(jìn)制后就將其解析為“Q!”。
可見(jiàn)，同樣一串二進(jìn)制在不同的“上下文/協(xié)議”下有完全不一樣的解讀，這也是為什么計(jì)算機(jī)明明只認(rèn)知0和1但是卻能處理非常復(fù)雜任務(wù)的根本原因，因?yàn)橐磺卸伎梢跃幋a為0和1，同樣的我們也可以從0和1中解析出我們想要的信息，這就是所謂的編解碼技術(shù)。
實(shí)際上不止0和1，我們也可以將信息編碼為摩斯密碼(Morse code)等，只不過(guò)計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)處理0和1而已。
扯遠(yuǎn)了，回到本文的主題。
遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用：RPC
作為程序員我們知道，client以及server之間不會(huì)簡(jiǎn)單傳遞一串?dāng)?shù)字以及字符這樣簡(jiǎn)單，尤其在互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)后端服務(wù)這種場(chǎng)景下。
當(dāng)我們?cè)陔娚藺pp搜索商品、打車(chē)App呼叫出租車(chē)以及刷短視頻時(shí)，每一次請(qǐng)求的背后在后端都涉及大量服務(wù)之間的交互，就像這樣：
完成一次客戶(hù)端請(qǐng)求gateway這個(gè)服務(wù)要調(diào)用N多個(gè)下游服務(wù)，所謂調(diào)用是說(shuō)A服務(wù)向B服務(wù)發(fā)送一段數(shù)據(jù)（請(qǐng)求），B服務(wù)接收到這段數(shù)據(jù)后執(zhí)行相應(yīng)的函數(shù)，并將結(jié)果返回給A服務(wù)。
只不過(guò)對(duì)于服務(wù)A來(lái)說(shuō)并不想關(guān)心網(wǎng)絡(luò)傳輸這樣的底層細(xì)節(jié)，如果能像調(diào)用本地函數(shù)一樣調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)就好了，這就是所謂的RPC，經(jīng)典的實(shí)現(xiàn)方式是這樣的：
RPC對(duì)上層提供和普通函數(shù)一樣的接口，只不過(guò)在實(shí)現(xiàn)上封裝了底層復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)通信，RPC框架是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)后端的基石之一，很多所謂互聯(lián)網(wǎng)后端的職位無(wú)非就是在此基礎(chǔ)之上堆業(yè)務(wù)邏輯。
本文我們不關(guān)心其中的細(xì)節(jié)，這里我們只關(guān)心在網(wǎng)絡(luò)層client是怎樣對(duì)請(qǐng)求參數(shù)進(jìn)行編碼、server怎樣對(duì)請(qǐng)求參數(shù)進(jìn)行解碼的，也就是本文開(kāi)頭提出的問(wèn)題。
信息的編解碼
在思考怎樣進(jìn)行編解碼之前我們必須意識(shí)到：
client和server可能是用不同語(yǔ)言編寫(xiě)的，你的編解碼方案必須通用且不能和語(yǔ)言綁定
編解碼方法的性能問(wèn)題，尤其是對(duì)時(shí)間要求苛刻的服務(wù)
首先，我們最應(yīng)該能想到的就是以純文本的形式來(lái)表示。
純文本從來(lái)都是一種非常有友好的信息載體，為什么？很簡(jiǎn)單，因?yàn)槿祟?lèi)(我們)可以直接看懂，就像這段：
{
"widget": {
"window": {
"title": "Sample Konfabulator Widget",
"name": "main_window",
"width": 500,
"height": 500
},
"image": {
"src": "Images/Sun.png",
"name": "sun1",
"hOffset": 250,
"vOffset": 250,
},
}
}
是不是很清晰，一目了然，只要我們實(shí)現(xiàn)約定好文本的結(jié)構(gòu)(也就是語(yǔ)法)，那么client和server就能利用這種文本進(jìn)行信息的編碼以及解碼，不管client和server是運(yùn)行在x86還是Arm、是32位的還是64位的、運(yùn)行在Linux上還是windows上、是大端還是小端，都可以無(wú)障礙交流。
因此在這里，文本的語(yǔ)法就是一種協(xié)議。
順便說(shuō)一句，你都規(guī)定好了文本的語(yǔ)法，實(shí)際上就相當(dāng)于發(fā)明了一種語(yǔ)言。
這里用來(lái)舉例用的語(yǔ)言就是所謂的Json，只不過(guò)json這種語(yǔ)言不是用來(lái)表示邏輯(代碼)而是用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的。
Json就是這個(gè)老頭提出來(lái)的：
除了Json，另一種利用文本存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的表示方法是XML，來(lái)一段感受下：
<note>
<to>Tove</to>
<from>Jani</from>
<heading>Reminder</heading>
<body>Don't forget me this weekend!</body>
</note>
相對(duì)Json來(lái)說(shuō)是不是就沒(méi)那么容易看懂了，Json出現(xiàn)后在web領(lǐng)域逐漸取代了XML。
當(dāng)兩段數(shù)據(jù)量很少的時(shí)候——就像瀏覽器和服務(wù)端的交互，Json可以工作的非常好，這個(gè)場(chǎng)景就是這里：
在這里是json的天下。
但對(duì)于后端服務(wù)之間的交互來(lái)說(shuō)就不一樣了，后端服務(wù)之間的RPC調(diào)用可能會(huì)傳輸大量數(shù)據(jù)，如果全部用純文本的形式來(lái)表示數(shù)據(jù)那么不管是網(wǎng)絡(luò)帶寬還是性能可能都會(huì)差強(qiáng)人意。
在這種場(chǎng)景下，Json并不是最好的選項(xiàng)，主要原因之一就在于性能以及數(shù)據(jù)的體積。
我們知道，文本表示對(duì)人類(lèi)是最友好的，對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)則不是這樣，對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)最好的還是01二進(jìn)制。
那么有沒(méi)有二進(jìn)制的編碼方法嗎？答案是肯定的，這就是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)后端中流行的protobuf，Google公司開(kāi)源項(xiàng)目。
那么protobuf有什么神奇之處嗎？
假設(shè)client端想給server端傳輸這樣一段信息：“我有一個(gè)id，其值為43”，那么在XML下是這樣表示的：
<id>43</id>
數(shù)一數(shù)這這段數(shù)據(jù)占據(jù)了多少字節(jié)，很顯然是11字節(jié)；
而如果用json來(lái)表示呢？
{"id":43}
數(shù)一數(shù)這段數(shù)據(jù)占據(jù)了多少字節(jié)，顯然是9字節(jié)；
而如果用protobuf來(lái)表示呢? 是這樣的：
// 消息定義
message Msg {
optional int32 id = 1;
}
// 實(shí)例化
Msg msg;
msg.set_id(43);
其中Msg的定義看上去比Json和XML更加復(fù)雜了，但這些只是給人看的，這些還會(huì)被protbuf進(jìn)一步處理，最終被編碼為：
082b也就是0x08與0x2b，這占據(jù)了多少字節(jié)呢？答案是2字節(jié)。
從json的9字節(jié)到protobuf的2字節(jié)，數(shù)據(jù)大小減少了4倍多，數(shù)據(jù)量的減少意味著：
- 更少的網(wǎng)絡(luò)帶寬
- 更快的解析速度
那么protobuf是怎樣做到這一點(diǎn)的呢？
protobuf是怎樣實(shí)現(xiàn)的？
首先，我們來(lái)思考最簡(jiǎn)單的情況，該怎樣表示數(shù)字。
你可能會(huì)想這還不簡(jiǎn)單，統(tǒng)一用固定長(zhǎng)度，比如用64個(gè)比特(8字節(jié))，這種方法可行，但問(wèn)題是不論一個(gè)數(shù)字有多小，比方2，那么用這種方法表示2也需要占據(jù)64個(gè)比特(8字節(jié))：
明明只要一個(gè)字節(jié)就能表示而我們卻用了8個(gè)，前面的全都是0，這也太奢侈太浪費(fèi)了吧。
顯然，在這里我們不能使用固定長(zhǎng)度來(lái)表示數(shù)字，而需要使用變長(zhǎng)方法來(lái)表示。
什么叫變長(zhǎng)？意思是說(shuō)如果數(shù)字本身比較大，那么其使用的比特位可以較多，但如果數(shù)字很小那么就應(yīng)該使用較少的比特位來(lái)表示，這就叫變長(zhǎng)，隨機(jī)應(yīng)變，不死板。
那怎樣變長(zhǎng)呢？
我們規(guī)定：對(duì)于每一個(gè)字節(jié)來(lái)說(shuō)，第一個(gè)比特位如果是1那么表示接下來(lái)的一個(gè)比特依然要用來(lái)解釋為一個(gè)數(shù)字，如果第一個(gè)比特為0，那么說(shuō)明接下來(lái)的一個(gè)字節(jié)不是用來(lái)表示該數(shù)字的。
也就是說(shuō)對(duì)于每個(gè)8個(gè)比特(1字節(jié))來(lái)說(shuō)，它的有效載荷是7個(gè)比特，第一個(gè)比特僅僅用來(lái)標(biāo)記是否還應(yīng)該把接下來(lái)的一個(gè)字節(jié)解析為數(shù)字。
根據(jù)這個(gè)規(guī)定假設(shè)來(lái)了這樣一串01二進(jìn)制：
1010110000000010根據(jù)規(guī)定，我們首先取出第一個(gè)字節(jié)，也就是：
10101100此時(shí)我們發(fā)現(xiàn)第一個(gè)比特位是1，因此我們知道接下來(lái)的一個(gè)字節(jié)也屬于該數(shù)字，將當(dāng)前字節(jié)的1去掉就是：
0101100然后我們看下一個(gè)字節(jié)：
00000010我們發(fā)現(xiàn)第一個(gè)bit為0，因此我們知道下一個(gè)字節(jié)不屬于該數(shù)字了。
接下來(lái)我們將解析到的0101100(第一個(gè)字節(jié)去掉第一個(gè)比特位)以及第二個(gè)字節(jié)0000010(第二個(gè)字節(jié)去掉第一個(gè)比特位)翻轉(zhuǎn)之后拼接到一起，這里之所以翻轉(zhuǎn)是因?yàn)槲覀円?guī)定數(shù)字的高位在后。
這個(gè)過(guò)程就是：
1010110000000010
-> 10101100 | 00000010 // 解析得到兩個(gè)字節(jié)
_ _
-> 0101100 | 0000010 // 各自去掉最高位
-> 0000010 | 0101100 // 兩個(gè)字節(jié)翻轉(zhuǎn)順序
0000010 + 0101100
-> 100101100 // 拼接
最后我們得到了100101100，這一串二進(jìn)制表示數(shù)字300。
這種數(shù)字的變長(zhǎng)表示方法在protobuf中被稱(chēng)之為varint。
因此在這種表示方法下，如果數(shù)字較大，那么使用的比特就多，如果數(shù)字較小那么使用比特就少，聰明吧。
有的同學(xué)看到這里可能會(huì)問(wèn)題，剛才講解的方法只能表示無(wú)符號(hào)數(shù)字，那么有符號(hào)數(shù)字該怎么表示呢？比如-2該怎么表示？
有符號(hào)數(shù)的表示
按照剛才變長(zhǎng)編碼的思想，-2147483646使用的比特位應(yīng)該比-2要少。
然而我們知道在計(jì)算機(jī)世界中負(fù)數(shù)使用補(bǔ)碼表示的，也就是說(shuō)最高位(最左側(cè)的比特位)一定是1，假設(shè)我們使用64位來(lái)表示數(shù)字，那么如果我們依然用補(bǔ)碼來(lái)表示數(shù)字的話(huà)那么無(wú)論這個(gè)負(fù)數(shù)有多大還是多小都需要占據(jù)10個(gè)字節(jié)的空間。
為什么是10個(gè)字節(jié)呢？
不要忘了varint每個(gè)字節(jié)的有效負(fù)荷是7個(gè)比特，那么對(duì)于需要64位表示的數(shù)字來(lái)說(shuō)就需要64/7向上取整也就是10個(gè)字節(jié)來(lái)表示。
這顯然不能滿(mǎn)足我們對(duì)數(shù)字變長(zhǎng)存儲(chǔ)的要求。
該怎么解決這個(gè)問(wèn)題呢？
既然無(wú)符號(hào)數(shù)字可以方便的進(jìn)行變長(zhǎng)編碼，那么我們將有符號(hào)數(shù)字映射稱(chēng)為無(wú)符號(hào)數(shù)字不就可以了，這就是所謂的ZigZag編碼，是不是很聰明，就像這樣：
原始信息 編碼后
0 0
-1 1
1 2
-2 3
2 4
-3 5
3 6
... ...
2147483647 4294967294
-2147483648 4294967295
這樣我們就可以將有符號(hào)數(shù)字轉(zhuǎn)為無(wú)符號(hào)數(shù)字，接收方接收到該數(shù)據(jù)后再恢復(fù)出有符號(hào)數(shù)字。
現(xiàn)在數(shù)字的問(wèn)題徹底解決了，但這僅僅是萬(wàn)里長(zhǎng)征第一步。
字段名稱(chēng)與字段類(lèi)型
對(duì)于任何一個(gè)有用的信息都包含這樣幾部分：
- 字段名稱(chēng)
- 字段類(lèi)型
- 字段值
就像C/C++中定義變量時(shí)：
int i = 100;
在這里，字段名稱(chēng)就是i，字段類(lèi)型是int，字段值是100。
剛才我們用varint以及ZigZag編碼解決了字段值表示的問(wèn)題，那么該怎樣表示字段名稱(chēng)和字段類(lèi)型呢？
首先，對(duì)于字段類(lèi)型還比較簡(jiǎn)單，因?yàn)樽侄晤?lèi)型就那么多，protobuf中定義了6種字段類(lèi)型：
對(duì)于6種字段類(lèi)型我們使用3個(gè)比特位來(lái)表示就足夠了。
接下來(lái)比較有趣的是字段名稱(chēng)該怎么表示呢？假設(shè)我們需要傳遞這樣一個(gè)字段：
int long_long_name = 100;
那么我們真的需要把“l(fā)ong_long_name”這么多字符通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞給對(duì)端嗎？
既然通信雙方需要協(xié)議，那么“l(fā)ong_long_name”這字段其實(shí)是client和server都知道的，它們唯一不知道的就是“哪些值屬于哪些字段”。
為解決這個(gè)問(wèn)題，我們給每個(gè)字段都進(jìn)行編號(hào)，比如通信雙方都知道“l(fā)ong_long_name”這個(gè)字段的編號(hào)是2，那么對(duì)于：
int long_long_name = 100;
這個(gè)信息我們只需要傳遞：
- 字段名稱(chēng)：2 (2對(duì)應(yīng)字段“l(fā)ong_long_name”)
- 字段類(lèi)型：0 (0表示varint類(lèi)型，參見(jiàn)上圖)
- 字段值：100
所以我們可以看到，無(wú)論你用多么復(fù)雜的字段名稱(chēng)也不會(huì)影響編碼后占據(jù)的空間，字段名稱(chēng)根本就不會(huì)出現(xiàn)在編碼后的信息中，so clever。
從宏觀(guān)上看
我們已經(jīng)在protobuf中看到了數(shù)字以及字段名稱(chēng)以及字段類(lèi)型是怎么表示了，現(xiàn)在是時(shí)候從宏觀(guān)角度來(lái)看看多個(gè)字段該怎么編碼了。
從本質(zhì)上講，protobuf被編碼后形成一系列的key-value，每個(gè)key-value對(duì)應(yīng)一個(gè)proto中的字段。
也就是鍵值對(duì)：
其中value比較簡(jiǎn)單，也就是字段值；而字段名稱(chēng)和字段類(lèi)型會(huì)被拼接成key，protobuf中共有6種類(lèi)型，因此只需要3個(gè)比特位即可；字段名稱(chēng)只需要存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)的編號(hào)，這樣可以就可以這樣編碼：
(字段編號(hào) << 3) | 字段類(lèi)型
假設(shè)server接收到了一個(gè)key為0x08，其二進(jìn)制的表示為：
0000 1000
由于key也是利用varint編碼的，因此需要將第一個(gè)比特位去掉，這樣我的得到：
000 1000
根據(jù)key的編碼方式，其后三個(gè)比特位表示字段類(lèi)型，即：
000也就是0，這樣我們知道該key的類(lèi)型是Varint(第0號(hào)類(lèi)型)，而字段編號(hào)為抹掉后3個(gè)比特位的值，即：
0001這樣，我們就知道了該key對(duì)應(yīng)的字段編號(hào)為1，得到編號(hào)我們就能根據(jù)編號(hào)找到對(duì)應(yīng)的編號(hào)名稱(chēng)。
嵌套數(shù)據(jù)
與Json和XML類(lèi)似，protobuf中也支持嵌套消息，就像這樣：
message SubMsg {
optional int32 id = 1;
}
message Msg {
optional SubMsg msg = 1;
}
其實(shí)現(xiàn)也比較簡(jiǎn)單，這依然遵循被編碼后形成一系列的key-value，只不過(guò)對(duì)于嵌套類(lèi)型的key來(lái)說(shuō)，其value是由子消息的key-value組成。
protobuf與編譯語(yǔ)言
與Json一樣，protobuf也是一門(mén)語(yǔ)言，兼具了文本的可讀性以及二進(jìn)制的高效。
protobuf之所以能做到這一點(diǎn)就好比C語(yǔ)言與機(jī)器指令。
C語(yǔ)言是給程序員看的，可讀性好，而機(jī)器指令是給硬件使用的，性能好，編譯器會(huì)將C語(yǔ)言程序轉(zhuǎn)為機(jī)器可執(zhí)行的機(jī)器指令。
而protobuf也一樣，protobuf也是一門(mén)語(yǔ)言，會(huì)將可讀性較好的消息編碼為二進(jìn)制從而可以在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行傳播，而對(duì)端也可以將其解碼回來(lái)。
在這里protobuf中定義的消息就好比C語(yǔ)言，編碼后的二進(jìn)制消息就好比機(jī)器指令。
而protobuf作為事實(shí)上語(yǔ)言必然有自己的語(yǔ)法，其語(yǔ)法就是這樣：
怎么樣，還覺(jué)得編譯原理沒(méi)什么用嗎？
不理解編譯原理是不可能發(fā)明protobuf這種技術(shù)的。
總結(jié)
我在寫(xiě)這篇文章時(shí)不斷感嘆，Google的這項(xiàng)技術(shù)節(jié)省了多少程序員的時(shí)間，同時(shí)我們也能看到這種基石般的技術(shù)依賴(lài)的底層原理卻非常古老：
- 信息的編解碼
- 編譯原理
怎么樣，這些是不是遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有IT界各種流行的技術(shù)聽(tīng)上去時(shí)髦有趣，而正是這種樸素的技術(shù)支撐起了工業(yè)界，現(xiàn)在你也應(yīng)該能明白底層技術(shù)的重要性了吧。
