Protocol Buffers，一款比xml快100倍的序列化框架 protobufjava

我们通常习惯用Json、XML等形式的数据存储格式，但相信还有很多人没有听说过Protocol Buffer（简称protobuf）。protobuf是Google开源的一个语言无关、平台无关的通信协议，其小巧、高效和友好的兼容性设计，使其被广泛使用。性能比Json、XML真的强太多了！
而且，随着微服务架构的流行，RPC框架也成为服务框架的重要组成部分。在很多RPC的设计中，都采用了高性能的编解码技术，而protobuf就属于其中的佼佼者。
也就说，要想深入了解微服务架构中的RPC环节底层实现，设计出高效的传输、序列化、编码解码等功能，学习protobuf的使用和原理非常有必要。
protobuf简介 protobuf是一种序列化对象框架（或者说是编解码框架）。它有两部分功能组成：结构化数据（数据存储结构）和序列化&反序列化。
其中数据存储结构的作用与XML、JSON相似；序列化和反序列化的作用与Java自带的序列化、Facebook的Thrift和JBoss Marshalling等相似。
总之：protobuf是通过定义结构化数据，并提供对数据的序列化和反序列化功能，从而实现数据存储/RPC数据交换的功能。
它的特点是：

语言无关、平台无关
简洁
高性能（序列化速度快 & 序列化后的数据体积小）
良好的兼容性

可以通过数据直观的看一下不同框架在序列化响应时间上的对比：

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可以看出，protobuf的性能要远高于其他框架。
protobuf的使用流程上面介绍了protobuf的功能，但仅仅知道这些功能我们无法知道它是怎么使用的。看了网上很多的文章，要么直接开始写代码要么直接开始分析报文格式，对于新手来说往往会一头雾水。
所以，我们先来梳理一下使用protobuf的步骤。

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在上图中将protobuf的使用分了四个步骤：

步骤一，搭建环境：使用protobuf要定义通信的数据结构，并编译生成不同的编程语言代码，这就需要有这么一个编译器的环境。
步骤二，构建数据：使用protobuf是要传输数据的，那么数据包含什么，有哪些项目，整个结构层次是什么样子的。这里基于protobuf的语法来进行数据结构的定义。
步骤三，项目集成：集成pom依赖（Java为例）、集成编译的Java类（对照proto文件）；
步骤四，具体使用：通过集成进来的Java类，来构建消息、赋值，然后基于protobuf进行序列化，接收方进行反序列化操作；

了解了上述步骤，下面就针对具体的步骤来进行实战演示。
这里演示基于Mac OS操作系统和Java编程语言来进行操作。如果你使用的是其他操作系统和编程语言，基本思路一样，在不同的步骤时可针对性的找一下具体操作。
安装Protocol Buffers 安装protobuf是为了进行数据结构的定义和对应编程语言代码的生成。通常有两种方式：本地安装和IDE插件。我们先来看本地安装。
protobuf的代码是托管在GitHub上的，对应地址为：https://github.com/protocolbu... 。
点击项目右边的release链接可看到对应版本：https://github.com/protocolbu... 。

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这里包含了各种编程语言、环境的版本。本文选protobuf-java-3.17.3.zip版本。
在Mac操作系统下，需要先安装一下依赖组件，才能够对protobuf进行编译和安装。
安装依赖组件：

// 安装 Protocol Buffer依赖 // 注：Protocol Buffer依赖于autoconf、automake、libtool、curl brew install autoconf automake libtool curl

解压protobuf-java-3.17.3.zip，进入根目录，执行以下命令：

// 运行autogen.sh脚本 ./autogen.sh// 运行configure.sh脚本 ./configure // 编译未编译的依赖包 make // 检查依赖包是否完整 make check // 开始安装Protocol Buffer make install

安装完成，检验版本：

$protoc --version libprotoc 3.14.0

输出版本信息，说明安装成功。
这里的protoc命令就是Protocol Buffer的编译器，可以将 .proto文件编译成对应平台的头文件和源代码文件。
另外一种方式就是安装IDE插件，这里以IDEA为例，搜索插件：

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关于protobuf的插件比较多，选择适合自己就行。
然后gRPC官方推荐了一种更优雅的使用姿势，可以通过maven轻松搞定（需安装上图中的“Protobuf Support”插件）。也就是引入grpc的一些组件，然后在maven的build中进行配置，编译proto文件成为Java代码。此种方式暂时不展开，后续可直接看项目集成部分的源代码。
构建数据在Java中，如果通过JSON来传输一个数据，我们首先要定义一个对象，这里以Person为例：

public class Person { private String name; private Integer id; // ... getter/setter }

那么，如果用protobuf来定义Person这个对象的数据结构是什么样呢？
先创建一个person.proto文件，然后定义如下的结构：

syntax = "proto3"; // 声明为protobuf 3定义文件 package tutorial; option java_package = "com.choupangxia.protobuf.message"; // 声明生成消息类的java包路径 option java_outer_classname = "Person"; // 声明生成消息类的类名message PersonProto { string name = 1; int32 id = 2; }

上面每项语法的具体说明可参看注释部分。当然Person的结构可以更丰富，这里只是出于演示需要，做了最简单的示例，更多语法可参看官方文档。
编译protot文件定义完成之后，我们可以通过两种方式来生成目标Java类。这里先采用本机安装的编译器来进行操作。
执行protoc命令之前，可先执行-h命令来查看protoc的使用说明：

protoc -h

进入person.proto文件所在目录，执行以下命令进行编译：

protoc --java_out=../java ./person.proto

--java_out参数指定了Java类的输出路径，第二个参数执行的要编译的文件为当前目录下的person.proto文件。
执行命令，会发现com.choupangxia.protobuf.message下生成了名为Person的类。注意proto中定义的message名称不要与Java类名重复，否则会出现命令执行失败的状况。
对应的Person类比较复杂，甚至有一些语法层面的错误或改进，如果需要，进行对应的改进优化即可。

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上图为生成的Person类的部分结构。比如上面的java.lang.String getName()这个方法的返回值就可以进行优化，不用指定String的package。
项目集成其实上面讲生成的Person代码放入项目，已经算是项目集成的一部分了。如果未引入protobuf的依赖，上面的代码还是会报错的。
【Protocol Buffers，一款比xml快100倍的序列化框架】Maven项目的pom文件中添加protobuf依赖：

com.google.protobuf protobuf-java 3.17.3

如果想通过IDEA直接编译proto文件，需安装“Protobuf Support”插件，还需引入grpc的依赖，完整依赖如下：

1.6.13.17.3 com.google.protobuf protobuf-java ${protobuf.version} io.grpc grpc-netty ${grpc.version} provided io.grpc grpc-protobuf ${grpc.version} provided io.grpc grpc-stub ${grpc.version} provided kr.motd.maven os-maven-plugin 1.5.0.Final org.xolstice.maven.plugins protobuf-maven-plugin 0.5.0 com.google.protobuf:protoc:${protobuf.version}:exe:${os.detected.classifier}grpc-javaio.grpc:protoc-gen-grpc-java:${grpc.version}:exe:${os.detected.classifier} compile compile-custom

在执行执行maven compile命令进行编译之前，将需要编译的proto文件放在与src/main/java同级目录下的/src/main/proto目录。

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此时将生成的Java复制到对应的包下即可。
业务应用一切准备就绪，现在就来写个例子使用对应的代码了。

public class Test {public static void main(String[] args) throws InvalidProtocolBufferException { Person.PersonProto sourcePersonProto = Person.PersonProto.newBuilder().setId(123).setName("Tom").build(); // 序列化 byte[] binaryInfo = sourcePersonProto.toByteArray(); System.out.println("序列化字节码内容：" + Arrays.toString(binaryInfo)); System.out.println("序列化字节码长度：" + binaryInfo.length); System.out.println("-----------以下为接收方反序列化操作-------------"); // 反序列化 Person.PersonProto targetPersonProto = Person.PersonProto.parseFrom(binaryInfo); System.out.println("反序列化结果：" + targetPersonProto.toString()); } }

上述代码就是基于生成的Person类的基本使用。首先通过，Person类中的内部类和Builder方法进行参数的封装，然后调用其toByteArray方法，即可将报文信息进行序列化。接收方呢，有同样的一套代码，先获得Person.PersonProto对象，然后执行parseFrom方法即可进行反序列化操作。
为什么protobuf比较高效单从序列化后的数据体积角度来分析。与XML、JSON这类文本协议相比，ProtoBuf通过T-(L)-V（TAG-LENGTH-VALUE）方式编码，不需要", {, }, :等分隔符来结构化信息。同时在编码层面使用varint压缩，所以描述同样的信息，protobuf序列化后的体积要小很多，在网络中传输消耗的网络流量更少，进而对于网络资源紧张、性能要求非常高的场景，ProtoBuf协议是不错的选择。
做一个简单直观的例子：

{"id":1,"firstName":"Chris","lastName":"Richardson","email":[{"type":"PROFESSIONAL","email":"aicchrrdson@email.com"}]}

对于上面的JSON数据，使用JSON序列化后的数据大小为118byte，而使用protobuf序列化后的数据大小为48byte。如果数据量更多，层次结构更复杂，差距还是很明显的。
从序列化/反序列化速度角度，与XML、JSON相比，protobuf序列化/反序列化的速度更快，比XML要快20-100倍。
但protobuf是基于二进制的协议，编码后的数据可读性差，如果没有idl文件，就无法理解二进制数据流，对调试不友好。
小结本文带大家从0到1学习了protobuf的使用步骤。很多文章之所以看不懂，就是因为没有梳理清楚使用protobuf的整个核心逻辑。只要掌握了如何搭建环境、如何编写数据结构、如何编译、如何集成到项目中并运用。那么，protobuf的其他知识点逐步在实践中补充即可。
随着微服务的不断发展，RPC框架为了追求高效的通信，使用像protobuf这类框架也必然是趋势。也是想更好的学习微服务架构的底层的必备知识。
本文源码：https://github.com/secbr/prot...