数据序列化工具Protobuf编码&避坑指南
作者：bear
我们现在所有的协议、配置、数据库的表达都是以 protobuf 来进行承载的，所以我想深入总结一下 protobuf 这个协议，以免踩坑。
先简单介绍一下 Protocol Buffers（protobuf），它是 Google 开发的一种数据序列化协议（与 XML、JSON 类似）。它具有很多优点，但也有一些需要注意的缺点：
优点：
效率高：Protobuf 以二进制格式存储数据，比如 XML 和 JSON 等文本格式更紧凑，也更快。序列化和反序列化的速度也很快。
跨语言支持：Protobuf 支持多种编程语言，包括 C++、Java、Python 等。
清晰的结构定义：使用 protobuf，可以清晰地定义数据的结构，这有助于维护和理解。
向后兼容性：你可以添加或者删除字段，而不会破坏老的应用程序。这对于长期的项目来说是非常有价值的。
缺点：
不直观：由于 protobuf 是二进制格式，人不能直接阅读和修改它。这对于调试和测试来说可能会有些困难。
缺乏一些数据类型：例如没有内建的日期、时间类型，对于这些类型的数据，需要手动转换成可以支持的类型，如 string 或 int。
需要额外的编译步骤：你需要先定义数据结构，然后使用 protobuf 的编译器将其编译成目标语言的代码，这是一个额外的步骤，可能会影响开发流程。
总的来说，Protobuf 是一个强大而高效的数据序列化工具，我们一方面看重它的性能以及兼容性，除此之外就是它强制要求清晰的定义出来，以文件的形式呈现出来方便我们维护管理。下面我们主要看它的编码原理，以及在使用上有什么需要注意的地方。
编码原理
概述
对于 protobuf 它的编码是很紧凑的，我们先看一下 message 的结构，举一个简单的例子：
message 是一系列键值对，编码过之后实际上只有 tag 序列号和对应的值，这一点相比我们熟悉的 json 很不一样，所以对于 protobuf 来说没有 文件是无法解出来的：
对于 tag 来说，它保存了 message 字段的编号以及类型信息，我们可以做个实验，把 name 这个 tag 编码后的二进制打印出来：
打印出来的结果是这样：
上图中，由于 name 是 string 类型，所以第一个 byte 是 tag，第二 byte 是 string 的长度，第三个 byte 是值，也就是我们上面设置的 “t”。我们下面先看看 tag：
tag 里面会包含两部分信息：字段序号，字段类型，计算方式就是上图的公式。上图中将 name 这个字段序列化成二进制我们可以看到，第一个 bit 是标记位，表示是否字段结尾，这里是 0 表示 tag 已结尾，tag 占用 1byte；接下来 4 个 bit 表示的是字段序号，所以范围 1 到 15 中的字段编号只需要 1 bit 进行编码，我们可以做个实验看看，将 tag 改成 16：
pb4
由上图所示，每个 byte 第一个 bit 表示是否结束，0 表示结束，所以上面 tag 用两个 byte 表示，并且 protobuf 是小端编码的，需要转成大端方便阅读，所以我们可以知道 tag 去掉每个 byte 第一个 bit 之后，后三位表示类型，是 3，其余位是编号表示 16。
所以从上面编码规则我们也可以知道，字段尽可能精简一些，字段尽量不要超过 16 个，这样就可以用一个 byte 表示了。
同时我们也可以知道，protobuf 序列化是不带字段名的，所以如果客户端的 proto 文件只修改了字段名，请求服务端是安全的，服务端继续用根据序列编号还是解出来原来的字段。但是需要注意的是不要修改字段类型。
接下来我们看看类型，protobuf 共定义了 6 种类型，其中两种是废弃的：
上面的例子中，Name 是 string 类型所以上面 tag 类型解出来是 010 ，也就是 2。
Varints 编码
对于 protobuf 来说对数字类型做了压缩的，普通情况下一个 int32 类型需要 4 byte，而 protobuf 表示 127 以内的数字只需要 2 byte。因为对于一个普通 int32 类型数字，如果数字很小，那么实际上有效位很少，比如要表示 1 这个数字，二进制可能是这样：
前 3 个字节都是 0 没有表示任何信息，protobuf 就是将这些 0 都去除了，用 1 byte 表示 1 这个数字，再用 1 byte 表示 tag 的编号和类型，所以占用了 2byte。
比如我们对上面 student 设置 age 等于 150：
上面打印出来的二进制如下，因为 150 超过 127，所以需要用两个 byte 表示：
第一个 byte 是 tag 这里就不再重复介绍了。后面两个 byte 是真实的值，每个 byte 的最高位 bit 是标记位，表示是否结束。然后我们转换成大端表示，串联起来就可以得到它的值是 150。
ZigZag 编码
Varints 编码之所以可缩短数字所占的存储字节数是因为去掉了 0 ，但是对于负数来说就不行了，因为负数的符号位为 1，并且对于 32 位的有符号数都会转换成 64 位无符号来处理，例如 -1，用 Varints 编码之后的二进制：
所以 Varints 编码负数总共会恒定占用 11 byte，tag 一个 byte，值占用 10 byte。
为此 Google Protocol Buffer 定义了 sint32 这种类型，采用 zigzag 编码。将所有整数映射成无符号整数，然后再采用 varint 编码方式编码。例如：
参照上面的表，也就是将 -1 编码成 1，将 1 编码成 2，全部都做映射，实际的 Zigzag 映射函数为：
对于使用来说，只是编码方式变了，使用是不受影响，所以对于如果有很高比例负数的数据，可以尝试使用 sint 类型，节省一些空间。
embedded messages & repeated
比如现在定义这样的 proto：
给 scores 取值为 ，编码之后发现其实和上面讲的 string 类型很像。第一个 byte 是 tag；第二 byte 是 len，长度为 3；后面三个 byte 都是值，我们设定的 1，2，3。
再来看看 embedded messages 类型，让 Lecture 的 price 设置为 150 好了，编码之后是这样：
其实结构也很简单，左边的是 Student 类型，右边是 Lecture 类型。有点不同的是对于 embedded messages 会将大小计算出来。
最佳实践
字段编号
需要注意的是范围 1 到 15 中的字段编号需要一个字节进行编码，包括字段编号和字段类型；范围 16 至 2047 中的字段编号需要两个字节。所以你应该保留数字 1 到 15 作为非常频繁出现的消息元素。
因为使用了 VarInts，所以单字节的最高位是零，而最低三位表示类型，所以只剩下 4 位可用了。也就是说，当你的字段数量超过 时，就需要用两个以上的字节表示了。
保留字段
一般的情况下，我们是不会轻易的删除字段的，防止客户端和服务端出现协议不一致的情况，如果您通过完全删除某个字段或将其注释掉来更新消息类型，那么未来的其他人不知道这个 tag 或字段被删除过了，我们可以使用 reserved 来标记被删除的字段，如：
当然除了 message ，reserved 也可以在枚举类型中使用。
不要修改字段 tag 编号以及字段类型
protobuf 序列化是不带字段名的，所以如果客户端的 proto 文件只修改了字段名，请求服务端是安全的，服务端继续用根据序列编号还是解出来原来的字段，但是需要注意的是不要修改字段类型，以及序列编号，修改了之后就可能按照编号找错类型。
不要使用 required 关键字
required 意味着消息中必须包含这个字段，并且字段的值必须被设置。如果在序列化或者反序列化的过程中，该字段没有被设置，那么 protobuf 库就会抛出一个错误。
如果你在初期定义了一个 required 字段，但是在后来的版本中你想要删除它，那么这就会造成问题，因为旧的代码会期待该字段始终存在。为了确保兼容性，Google 在最新版本的 protobuf（protobuf 3）中已经不再支持 required 修饰符。
尽量使用小整数
Varints 编码表示 127 以内的数字只需要 2 byte，1 byte 是 tag，1 byte 是值，压缩效果很好。但是如果表示一个很大的数如 ：，除去 tag 外需要占用 5 byte，比普通的 int 32 多 1 byte，因为 protobuf 每个 byte 最高位有一个标识符占用 1 bit。
如果需要传输负数，可以试试 sint32 或 sint64
因为负数的符号位为 1，并且 Varints 编码对于负数如果是 32 位的有符号数都会转换成 64 位无符号来处理，所以 Varints 编码负数总共会恒定占用 11 byte，tag 一个 byte，值占用 10 byte。
而 sint32 和 sint64 将所有整数映射成无符号整数，然后再采用 varint 编码方式编码，如果数字比较还是可以节省一定的空间的。
Reference
https://sunyunqiang.com/blog/protobuf_encode/
https://halfrost.com/protobuf_encode/
https://protobuf.dev/programming-guides/encoding/
https://protobuf.dev/programming-guides/dos-donts/
- 发表于:
- 原文链接：https://page.om.qq.com/page/OX0V9PnC8X75EvMFnw_X9S8g0
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