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从protobuf如何将特定结构体序列化为二进制流的角度，看看为什么Protobuf如此之快；
一、示例
【protobuf编码详解】从例子入手是学习一门新工具的最佳方法。下面我们通过一个简单的例子看看我们如何用protobuf的C++接口序列化反序列化一个结构体。
1.编辑将要序列化的结构体描述文件Hello.proto
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描述文件Hello.proto
每个结构体必须用message来描述，其中的每个字段的修饰符有required, repeated和optional三种，required表示该字段是必须的，repeated表示该字段可以重复出现，它描述的字段可以看做C语言中的数组，optional表示该字段可有可无。
同时，必须人为地为每个字段赋予一个标号field_number，如上图中的1,2,3,4所示。更详细的proto文件的编写规则见这里。
2.用protoc工具“编译”Hello.proto
protoc工具使用的一般格式是：
protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/xxx.proto
其中SRC_DIR是proto文件所在的目录，DST_DIR是编译proto文件后生成的结构体处理文件的目录
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之后会生成对结构体Hello.proto中描述的各字段做序列化反序列化的类
3.编写序列化进程write.cc
Hello msg;
msg.set_id(101);
msg.set_flt(13.14);
msg.set_str("hello");
fstream output("./log",ios::out | ios::trunc | ios::binary);
if(!msg.SerializeToOstream(&output)){
cerr<<"Failed to write msg."<我们用set方法为结构体中的每个成员赋值，然后调用SerializeToOstream将结构体序列化到文件log中。
并编译它：
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image 4，编写反序列化进程reader.cc
void listMsg(const Hello& msg)
{
cout<用ParseFromIstream将文件中的内容序列化到类Hello的对象msg中。
并编译它：
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image 5.做序列化和反序列化操作
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二、protocol buffer的数据类型
从第一节中的例子可以看出，用Protocol buffer时需要用户自定义自己的结构体，而且结构体中的定义规则要符合google制定的规则。结构体中每个字段都需要一个数据类型，protocol buffer支持的数据类型在源代码wire_format_lite.h中定义：
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其中：
VARINT类数据表示要用variant编码对所传入的数据做压缩存储，variant编码细节见下一节。
FIXED32和FIXED64类数据不对用户传入的数据做variant压缩存储，只存储原始数据。
LENGTH_DELIMITED类数据主要针对string类型、repeated类型和嵌套类型，对这些类型编码时 ++ 需要存储他们的长度信息 ++ 。
START_GROUP是一个组（该组可以是嵌套类型，也可以是repeated类型）的开始标志。
END_GROUP是一个组（该组可以是嵌套类型，也可以是repeated类型）的结束标志。
每类数据包含的具体数据类型如下表所示：
| WireType | 表示类型 |
|---|---|
| VARINT | int32,int64,uint32,uint64,sint32,sint64,bool,enum |
| FIXED64 | fixed64,sfixed64,double |
| LENGTH_DELIMITED | string,bytes,embedded messages, packed repeadted field |
| START_GROUP | group的开始标志 |
| END_GROUP | group的结束标志 |
| FIXED32 | fixed32,sfixed32,float |
整个结构体序列化后抽象地看起来像下图这样：
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image 可以看到，整个消息是以二进制流的方式存储，在这个二进制流中，逐个字段以定义的顺序仅仅相邻。每个字段中由元信息tag和字段的值value组成。
其中tag是这样编码的：
field_number << 3 | wire_tye- 对上面得到的无符号类型整数做variant编码
其中field_number第一节中提到的每个字段的标号，wire_type是第二节中提到的该字段的数据类型。
variant编码是一种紧凑型数字编码，将元数据跟数字保存在一起，如下图所示是数字131415的variant编码：
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variant编码示例
其中第一个字节的高位msb(Most Significant Bit)为1表示下一个字节还有有效数据，msb为0表示该字节中的后7位是最后一组有效数字。剃掉最高位的有效位组成真正的数字。
从上面可以看出，variant编码存储比较小的整数时很节省空间，小于等于127的数字可以用一个字节存储。但缺点是对于大于268,435,455（0xfffffff）的整数需要5个字节来存储。
对一个整数的variant编码的代码位于
./src/google/protobuf/io/coded_stream.cc:WriteVarint32FallbackToArrayInline()函数中，摘录如下：inline uint8* CodedOutputStream::WriteVarint32FallbackToArrayInline(
uint32 value, uint8* target) {
target[0] = static_cast(value | 0x80);
if (value >= (1 << 7)) {
target[1] = static_cast((value >>7) | 0x80);
if (value >= (1 << 14)) {
target[2] = static_cast((value >> 14) | 0x80);
if (value >= (1 << 21)) {
target[3] = static_cast((value >> 21) | 0x80);
if (value >= (1 << 28)) {
target[4] = static_cast(value >> 28);
return target + 5;
} else {
target[3] &= 0x7F;
return target + 4;
}
} else {
target[2] &= 0x7F;
return target + 3;
}
} else {
target[1] &= 0x7F;
return target + 2;
}
} else {
target[0] &= 0x7F;
return target + 1;
}
}
整个结构体的序列化过程如下：
a. 调用Hello类的ByteSize()计算出序列化后的长度，分配该长度的空间，以备以后将每个字段填充到该空间中，示例中的长度计算公式是：
1+int32Size()+1+4+1+StringSize()b. 调用Hello类的
SerializeWithCachedSizes()对每个元素序列化下面是对每一类元素的序列化编码详解：
2. int32/int64/uint32/uint64类型的编码
a. 计算长度
1+int32size(值)；b. 调用
WireFormatLite::WriteInt32(...)将该字段的元信息和字段值写入到新空间中：
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例如用户为int32传入值123，则该字段的存储如下：
第一个字节variant(1<<3|0)第二个字节variant(123)
3.String类型的编码
a. 计算长度
1 + variant(stringLength)+stringLengthb. 调用
WireFormatLite::WriteString(…)将该字段的元信息、长度和值写入到新空间中
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String类型的编码
4. float类型的编码
a. 计算长度
1+4b. 调用
WireFormatLite::WriteFloat(...)将该字段的元信息和值写入到新空间中
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float类型的编码
其中写float内存拷贝的代码非常精炼：
inline float WireFormatLite::DecodeFloat(uint32 value) {
union {float f;
uint32 i;
};
i = value;
return f;
}
5. 嵌套结构体编码
a. 计算长度
1+variant32(embedded长度)+embedded的长度b. 调用
WireFormatLite::WriteMessageMaybeToArray(…)将该字段的元信息、长度和值写入到新空间中
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6. repeated类型字段编码
a. 计算长度
1*repeated个数 + variant32(repeated长度）+repeated长度b. 调用
WireFormatLite::WriteMessageMaybeToArray(…)将下图所示编码的值写入到新空间中
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7. sint32，sint64类型字段编码
从int32编码中可以看出，当int32传入-1时所消耗的空间很大，所以结构体定义中引入了sint32和sint64类型的数据，这种数据采用一种叫zigzag的编码方式，使绝对值比较小的整数也占用比较小的字节。
zigzag编码的映射关系图如下：
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它将原始类型为int32的数用uint32的数表示，当一个数的绝对值比较小时，将其用uint32表示，再采用variant编码存储就会比较节省空间。
对一个整数的zigzag编码也很巧妙：
inline uint32 WireFormatLite::ZigZagEncode32(int32 n) {
// Note:the right-shift must be arithmetic
return (n << 1) ^ (n >> 31);
}
总结
从上面的编码可以看出, protocol buffer压榨每一个没有真正用到的字节，使之序列化后的字节尽量少，清晰的数据编码和诸多的位操作使之变得很轻便简洁高效。同时它提供了很多编程语言的接口，可以广泛应用于RPC系统中。
但是，由于它将元信息编码到二进制位中，使得序列化后的数据可读性非常差（其实是没有可读性）。
