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本文由金蝶随手记技术团队丁同舟分享。
1、引言
跟移动端IM中追求数据传输效率、网络流量消耗等需求一样，随手记客户端与服务端交互的过程中，对部分数据的传输大小和效率也有较高的要求，普通的数据格式如 JSON 或者 XML 已经不能满足，因此决定采用 Google 推出的 Protocol Buffers 以达到数据高效传输。
本文将基于随手记团队的Protobuf应用实践，分享了Protobuf的技术原理、上手实战等（本篇要分享的是技术原理），希望对你有用。
2、系列文章
本文是系列文章中的第 8 篇，本系列总目录如下：
- 《IM通讯协议专题学习(一)：Protobuf从入门到精通，一篇就够！》
- 《IM通讯协议专题学习(二)：快速理解Protobuf的背景、原理、使用、优缺点》
- 《IM通讯协议专题学习(三)：由浅入深，从根上理解Protobuf的编解码原理》
- 《IM通讯协议专题学习(四)：从Base64到Protobuf，详解Protobuf的数据编码原理》
- 《IM通讯协议专题学习(五)：Protobuf到底比JSON快几倍？全方位实测！》
- 《IM通讯协议专题学习(六)：手把手教你如何在Android上从零使用Protobuf》（稍后发布..）
- 《IM通讯协议专题学习(七)：手把手教你如何在NodeJS中从零使用Protobuf》
- 《IM通讯协议专题学习(八)：金蝶随手记团队的Protobuf应用实践(原理篇)》（* 本文）
- 《IM通讯协议专题学习(九)：金蝶随手记团队的Protobuf应用实践(实战篇) 》（稍后发布..）
3、基本介绍
Protocol buffers 为 Google 提出的一种跨平台、多语言支持且开源的序列化数据格式。相对于类似的 XML 和 JSON，Protocol buffers 更为小巧、快速和简单。其语法目前分为proto2和proto3两种格式。
相对于传统的 XML 和 JSON， Protocol buffers 的优势主要在于：更加小、更加快。
对于自定义的数据结构，Protobuf 可以通过生成器生成不同语言的源代码文件，读写操作都非常方便。
假设现在有下面 JSON 格式的数据:
{
"id":1,
"name":"jojo",
"email":"123@qq.com",
} 使用 JSON 进行编码，得出byte长度为43的的二进制数据：
7b226964 223a312c 226e616d 65223a22 6a6f6a6f 222c2265 6d61696c 223a2231 32334071 712e636f 6d227d 如果使用 Protobuf 进行编码，得到的二进制数据仅有20个字节：
0a046a6f 6a6f1001 1a0a3132 33407171 2e636f6d 4、编码原理
相对于基于纯文本的数据结构如 JSON、XML等，Protobuf 能够达到小巧、快速的最大原因在于其独特的编码方式。《Protobuf从入门到精通，一篇就够！》对 Protobuf 的 Encoding 作了很好的解析。
例如：对于int32类型的数字，如果很小的话，protubuf 因为采用了Varint方式，可以只用 1 个字节表示。
5、Varint原理
Varint 中每个字节的最高位 bit 表示此 byte 是否为最后一个 byte 。1 表示后续的 byte 也表示该数字，0 表示此 byte 为结束的 byte。
例如数字 300 用 Varint 表示为 1010 1100 0000 0010：
▲ 图片源自《Protobuf从入门到精通，一篇就够！》
注意：需要注意解析的时候会首先将两个 byte 位置互换，因为字节序采用了 little-endian 方式。
但 Varint 方式对于带符号数的编码效果比较差。因为带符号数通常在最高位表示符号，那么使用 Varint 表示一个带符号数无论大小就必须要 5 个 byte（最高位的符号位无法忽略，因此对于 -1 的 Varint 表示就变成了 010001）。
Protobuf 引入了 ZigZag 编码很好地解决了这个问题。
6、ZigZag编码
关于 ZigZag 的编码方式，博客园上的一篇博文《整数压缩编码 ZigZag》做出了详细的解释。
ZigZag 编码按照数字的绝对值进行升序排序，将整数通过一个 hash 函数h(n) = (n<<1)^(n>>31)（如果是 sint64 h(n) = (n<<1)^(n>>63)）转换为递增的 32 位 bit 流。
关于为什么 64 的 ZigZag 为 80 01，《整数压缩编码 ZigZag》中有关于其编码唯一可译性的解释。
通过 ZigZag 编码，只要绝对值小的数字，都可以用较少位的 byte 表示。解决了负数的 Varint 位数会比较长的问题。
7、T-V and T-L-V
Protobuf 的消息结构是一系列序列化后的Tag-Value对。其中 Tag 由数据的 field 和 writetype组成，Value 为源数据编码后的二进制数据。
假设有这样一个消息:
message Person {
int32 id = 1;
string name = 2;
} 其中，id字段的field为1，writetype为int32类型对应的序号。编码后id对应的 Tag 为 (field_number << 3) | wire_type = 0000 1000，其中低位的 3 位标识 writetype，其他位标识field。
每种类型的序号可以从这张表得到:
需要注意，对于string类型的数据（在上表中第三行），由于其长度是不定的，所以 T-V的消息结构是不能满足的，需要增加一个标识长度的Length字段，即T-L-V结构。
8、反射机制
Protobuf 本身具有很强的反射机制，可以通过 type name 构造具体的 Message 对象。陈硕的文章《一种自动反射消息类型的 Google Protobuf 网络传输方案》中对 GPB 的反射机制做了详细的分析和源码解读。这里通过 protobuf-objectivec 版本的源码，分析此版本的反射机制。
陈硕对 protobuf 的类结构做出了详细的分析 —— 其反射机制的关键类为Descriptor类：
每个具体 Message Type 对应一个 Descriptor 对象。尽管我们没有直接调用它的函数，但是Descriptor在“根据 type name 创建具体类型的 Message 对象”中扮演了重要的角色，起了桥梁作用。
同时，陈硕根据 GPB 的 C++ 版本源代码分析出其反射的具体机制：DescriptorPool类根据 type name 拿到一个 Descriptor的对象指针，在通过MessageFactory工厂类根据Descriptor实例构造出具体的Message对象。 示例代码如下：
Message* createMessage(conststd::string& typeName)
{
Message* message = NULL;
constDescriptor* descriptor = DescriptorPool::generated_pool()->FindMessageTypeByName(typeName);
if(descriptor)
{
constMessage* prototype = MessageFactory::generated_factory()->GetPrototype(descriptor);
if(prototype)
{
message = prototype->New();
}
}
returnmessage;
} 注意：
- 1）DescriptorPool 包含了程序编译的时候所链接的全部 protobuf Message types；
- 2）MessageFactory 能创建程序编译的时候所链接的全部 protobuf Message types。
9、以Protobuf-objectivec为例
在 OC 环境下，假设有一份 Message 数据结构如下：
message Person {
string name = 1;
int32 id = 2;
string email = 3;
} 解码此类型消息的二进制数据：
Person *newP = [[Person alloc] initWithData:data error:nil]; 这里调用了：
- (instancetype)initWithData:(NSData*)data error:(NSError**)errorPtr {
return[selfinitWithData:data extensionRegistry:nilerror:errorPtr];
} 其内部调用了另一个构造器：
- (instancetype)initWithData:(NSData *)data
extensionRegistry:(GPBExtensionRegistry *)extensionRegistry
error:(NSError **)errorPtr {
if((self = [self init])) {
@try {
[self mergeFromData:data extensionRegistry:extensionRegistry];
//...
}
@catch (NSException *exception) {
//...
}
}
return self;
} 去掉一些防御代码和错误处理后，可以看到最终由mergeFromData:方法实现构造：
- (void)mergeFromData:(NSData*)data extensionRegistry:(GPBExtensionRegistry *)extensionRegistry {
GPBCodedInputStream *input = [[GPBCodedInputStream alloc] initWithData:data]; //根据传入的`data`构造出数据流对象
[selfmergeFromCodedInputStream:input extensionRegistry:extensionRegistry]; //通过数据流对象进行merge
[input checkLastTagWas:0]; //校检
[input release];
} 这个方法主要做了两件事：
- 1）通过传入的 data 构造GPBCodedInputStream对象实例；
- 2）通过上面构造的数据流对象进行 merge 操作。
GPBCodedInputStream负责的工作很简单，主要是把源数据缓存起来，并同时保存一系列的状态信息，例如size, lastTag等。
其数据结构非常简单：
typedef struct GPBCodedInputStreamState {
constuint8_t *bytes;
size_t bufferSize;
size_t bufferPos;
// For parsing subsections of an input stream you can put a hard limit on
// how much should be read. Normally the limit is the end of the stream,
// but you can adjust it to anywhere, and if you hit it you will be at the
// end of the stream, until you adjust the limit.
size_t currentLimit;
int32_t lastTag;
NSUIntegerrecursionDepth;
} GPBCodedInputStreamState;
@interface GPBCodedInputStream () {
@package
struct GPBCodedInputStreamState state_;
NSData *buffer_;
} merge 操作内部实现比较复杂，首先会拿到一个当前 Message 对象的 Descriptor 实例，这个 Descriptor 实例主要保存 Message 的源文件 Descriptor 和每个 field 的 Descriptor，然后通过循环的方式对 Message 的每个 field 进行赋值。
Descriptor 简化定义如下：
@interfaceGPBDescriptor : NSObject<NSCopying>
@property(nonatomic, readonly, strong, nullable) NSArray<GPBFieldDescriptor*> *fields;
@property(nonatomic, readonly, strong, nullable) NSArray<GPBOneofDescriptor*> *oneofs; //用于 repeated 类型的 filed
@property(nonatomic, readonly, assign) GPBFileDescriptor *file;
@end 其中GPBFieldDescriptor定义如下：
@interface GPBFieldDescriptor () {
@package
GPBMessageFieldDescription *description_;
GPB_UNSAFE_UNRETAINED GPBOneofDescriptor *containingOneof_;
SELgetSel_;
SELsetSel_;
SELhasOrCountSel_; // *Count for map<>/repeated fields, has* otherwise.
SELsetHasSel_;
} 其中GPBMessageFieldDescription保存了 field 的各种信息，如数据类型、filed 类型、filed id等。除此之外，getSel和setSel为这个 field 在对应类的属性的 setter 和 getter 方法。
mergeFromCodedInputStream:方法的简化版实现如下：
- (void)mergeFromCodedInputStream:(GPBCodedInputStream *)input
extensionRegistry:(GPBExtensionRegistry *)extensionRegistry {
GPBDescriptor *descriptor = [selfdescriptor]; //生成当前 Message 的`Descriptor`实例
GPBFileSyntax syntax = descriptor.file.syntax; //syntax 标识.proto文件的语法版本 (proto2/proto3)
NSUInteger startingIndex = 0; //当前位置
NSArray *fields = descriptor->fields_; //当前 Message 的所有 fileds
//循环解码
for(NSUIntegeri = 0; i < fields.count; ++i) {
//拿到当前位置的`FieldDescriptor`
GPBFieldDescriptor *fieldDescriptor = fields[startingIndex];
//判断当前field的类型
GPBFieldType fieldType = fieldDescriptor.fieldType;
if(fieldType == GPBFieldTypeSingle) {
//`MergeSingleFieldFromCodedInputStream` 函数中解码 Single 类型的 field 的数据
MergeSingleFieldFromCodedInputStream(self, fieldDescriptor, syntax, input, extensionRegistry);
//当前位置+1
startingIndex += 1;
} else if(fieldType == GPBFieldTypeRepeated) {
// ...
// Repeated 解码操作
} else{
// ...
// 其他类型解码操作
}
} // for(i < numFields)
} 可以看到，descriptor在这里是直接通过 Message 对象中的方法拿到的，而不是通过工厂构造：
GPBDescriptor *descriptor = [self descriptor];
//`desciptor`方法定义
- (GPBDescriptor *)descriptor {
return [[selfclass] descriptor];
} 这里的descriptor类方法实际上是由GPBMessage的子类具体实现的。
例如在Person这个消息结构中，其descriptor方法定义如下：
+ (GPBDescriptor *)descriptor {
static GPBDescriptor *descriptor = nil;
if(!descriptor) {
static GPBMessageFieldDescription fields[] = {
{
.name = &#34;name&#34;,
.dataTypeSpecific.className = NULL,
.number = Person_FieldNumber_Name,
.hasIndex = 0,
.offset = (uint32_t)offsetof(Person__storage_, name),
.flags = GPBFieldOptional,
.dataType = GPBDataTypeString,
},
//...
//每个field都会在这里定义出`GPBMessageFieldDescription`
};
GPBDescriptor *localDescriptor = //这里会根据fileds和其他一系列参数构造出一个`Descriptor`对象
descriptor = localDescriptor;
}
return descriptor;
} 接下来，在构造出 Message 的 Descriptor 后，会对所有的 fields 进行遍历解码。解码时会根据不同的fieldType调用不同的解码函数。
例如对于fieldType == GPBFieldTypeSingle，会调用 Single 类型的解码函数:
MergeSingleFieldFromCodedInputStream(self, fieldDescriptor, syntax, input, extensionRegistry);
MergeSingleFieldFromCodedInputStream内部提供了一系列宏定义，针对不同的数据类型进行数据解码。
#define CASE_SINGLE_POD(NAME, TYPE, FUNC_TYPE) \
caseGPBDataType##NAME: { \
TYPE val = GPBCodedInputStreamRead##NAME(&input->state_); \
GPBSet##FUNC_TYPE##IvarWithFieldInternal(self, field, val, syntax); \
break; \
}
#define CASE_SINGLE_OBJECT(NAME) \
caseGPBDataType##NAME: { \
idval = GPBCodedInputStreamReadRetained##NAME(&input->state_); \
GPBSetRetainedObjectIvarWithFieldInternal(self, field, val, syntax); \
break; \
}
CASE_SINGLE_POD(Int32, int32_t, Int32)
...
#undef CASE_SINGLE_POD
#undef CASE_SINGLE_OBJECT 例如：对于int32类型的数据，最终会调用int32_t GPBCodedInputStreamReadInt32(GPBCodedInputStreamState *state);函数读取数据并赋值。
这里内部实现其实就是对于 Varint 编码的解码操作：
int32_t GPBCodedInputStreamReadInt32(GPBCodedInputStreamState *state) {
int32_t value = ReadRawVarint32(state);
return value;
} 在对数据解码完成后，拿到一个int32_t，此时会调用GPBSetInt32IvarWithFieldInternal进行赋值操作。
其简化实现如下：
void GPBSetInt32IvarWithFieldInternal(GPBMessage *self,
GPBFieldDescriptor *field,
int32_t value,
GPBFileSyntax syntax) {
//最终的赋值操作
//此处`self`为`GPBMessage`实例
uint8_t *storage = (uint8_t *)self->messageStorage_;
int32_t *typePtr = (int32_t *)&storage[field->description_->offset];
*typePtr = value;
} 其中typePtr为当前需要赋值的变量的指针。至此，单个 field 的赋值操作已经完成。
总结一下，在 protobuf-objectivec 版本中，反射机制中构建 Message 对象的流程大致为：
- 1）通过 Message 的具体子类构造其 Descriptor，Descriptor 中包含了所有 field 的 FieldDescriptor；
- 2）循环通过每个 FieldDescriptor 对当前 Message 对象的指定 field 赋值。
10、参考资料
[1] Protobuf 官方开发者指南（中文译版）
[2] Protobuf官方手册
[3] Why do we use Base64？
[4] The Base16, Base32, and Base64 Data Encodings
[5] Protobuf从入门到精通，一篇就够！
[5] 如何选择即时通讯应用的数据传输格式
[7] 强列建议将Protobuf作为你的即时通讯应用数据传输格式
[8] APP与后台通信数据格式的演进：从文本协议到二进制协议
[9] 面试必考，史上最通俗大小端字节序详解
[10] 移动端IM开发需要面对的技术问题（含通信协议选择）
[11] 简述移动端IM开发的那些坑：架构设计、通信协议和客户端
[12] 理论联系实际：一套典型的IM通信协议设计详解
[13] 58到家实时消息系统的协议设计等技术实践分享
学习交流：
- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》
- 开源IM框架源码：https://github.com/JackJiang2011/MobileIMSDK（备用地址点此） （本文已同步发布于：http://www.52im.net/thread-4114-1-1.html） |
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发表于 2023-1-31 14:16
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