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为什么需要这个工具
数据库中存储的protobuf序列化的内容,有时候查问题想直接解析查看内容。很多编码在网上很容易找到编解码工具,但protobuf没有找到编解码工具,可能这样的需求比较少吧,那就自己用C++实现一个。
需求描述
我们知道,要解析protobuf,需要有proto定义,所以我们的输入参数需要包含序列化的数据以及proto定义,如果proto中包含多个message,还需要指定解析到哪个message。所以一共是三个输入参数。
此外,为了方便使用,我们的工具不要求给出完整的proto定义,如果有嵌套的message没有定义,不应影响其他字段解析。
开发
搜索现成方案
网上搜索了一圈,找到的类似方案大多需要导入完整的proto文件:
int DynamicParseFromPBFile(const std::string& file, const std::string& classname, const std::string& pb_str) { // ... // 导入proto文件 ::google::protobuf::compiler::Importer importer(&sourceTree, NULL); importer.Import(file); // 找到要解析的message auto descriptor = importer.pool()->FindMessageTypeByName(classname); ::google::protobuf::DynamicMessageFactory factory; auto message = factory.GetPrototype(descriptor); // 动态创建message对象 auto msg = message->New(); msg->ParseFromString(pb_str); // msg即为解析到的结构}
这样可以实现动态解析,但仍不满足我们的需求——即使proto不完整,也希望能解析。
举个例子:
message MyMsg { optional uint64 id = 1; optional OtherMsg other = 2;}
MyMsg中包含OtherMsg类型,但并没有给出OtherMsg的定义,所以无法正常解析。
AST在哪里
事实上,在解析proto文件时,肯定需要先将其解析为抽象语法树(AST),在AST中,我们可以很容易修改proto的定义,例如将other字段删掉,或者将其类型改为bytes,这样就可以正常解析了。
那么,proto文件解析成的AST结构在哪里呢?只能从源码中寻找答案了。
一番查找后,终于看到了FindFileByName方法的这段代码:
bool SourceTreeDescriptorDatabase::FindFileByName(const std::string& filename, FileDescriptorProto* output) { // ... io::Tokenizer tokenizer(input.get(), &file_error_collector); Parser parser; // Parse it. output->set_name(filename); return parser.Parse(&tokenizer, output) && !file_error_collector.had_errors();}
从这段代码中可以看到,FileDescriptorProto就是我们要找的AST结构。那么这到底是个什么结构呢?
其实,FileDescriptorProto本身也是一个proto定义的message:
message FileDescriptorProto { optional string name = 1; // file name, relative to root of source tree optional string package = 2; // e.g. "foo", "foo.bar", etc. // All top-level definitions in this file. repeated DescriptorProto message_type = 4; repeated EnumDescriptorProto enum_type = 5; repeated ServiceDescriptorProto service = 6; repeated FieldDescriptorProto extension = 7; // ...}
从它的字段中可以看到,其代表的是整个proto文件,包括文件中的所有message、enum等定义。
开始写代码
第一步
仿照上面的源码,将输入的proto定义解析为FileDescriptorProto对象:
// proto输入istringstream ss(proto);istream* is = &ss;io::IstreamInputStream input(is);// 解析到FileDescriptorProto ASTio::Tokenizer tokenizer(&input, nullptr);FileDescriptorProto output;compiler::Parser parser;if (!parser.Parse(&tokenizer, &output)) { err_msg = "parse proto failed"; return -1;}output.set_name("proto");output.clear_source_code_info();printf("MSG: proto parsed output: %s\n", output.DebugString().c_str());第2步
处理FileDescriptorProto对象,将没有给定义的字段类型都改成bytes,保证proto可以正常解析:
int ConvertUnknownType2Bytes(FileDescriptorProto& file_descriptor_proto) { // 找出所有给出定义的message类型名 set<string> typename_set; for (auto const& msgtype : file_descriptor_proto.message_type()) { typename_set.insert(msgtype.name()); // message内嵌套定义的message也要包含在内 for (auto const& subtype : msgtype.nested_type()) { typename_set.insert(subtype.name()); } } // 遍历所有field,检查其类型是否存在定义 for (auto& msgtype : *file_descriptor_proto.mutable_message_type()) { for (auto& field : *msgtype.mutable_field()) { auto type_name = field.type_name(); // 基本类型的type_name是空的 if (!type_name.empty()) { // 如果typename_set中找不到该类型名,则转为bytes类型 if (typename_set.find(type_name) == typename_set.end()) { field.clear_type_name(); field.set_type(FieldDescriptorProto_Type_TYPE_BYTES); } } } } return 0;}第3步
解析修改后的FileDescriptorProto对象,创建指定message类型对象。
// 解析proto并检查错误SimpleDescriptorDatabase db;db.Add(output);DescriptorPool pool(&db);auto descriptor = pool.FindMessageTypeByName(msg_type_name);if (descriptor == nullptr) { // proto结构有错 err_msg = "parse proto failed. FindMessageTypeByName result is null"; return -1;}DynamicMessageFactory factory;auto message = factory.GetPrototype(descriptor);unique_ptr<Message> msg(message->New());第4步
将序列化的数据解析到msg中:
msg->ParseFromString(serilized_pb);cout << "proto msg: " << msg->ShortDebugString().c_str() << endl;
这样,我们就成功实现了动态解析,也成功将不可读的二进制数据serilized_pb以可读的形式打印出来了。
总结
我们为了实现动态解析不完整的proto,我们首先从源码中找到了将proto定义转化为AST——也就是FileDescriptorProto——的方法。
接着,我们将AST对象进行修改,将不合法的proto改成合法的。
最后,我们再利用修改后的FileDescriptorProto构造出需要的message对象,解析序列化的数据。 |
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