java|Thrift 序列化协议浅析分布式|芯片|entity|rpc

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背景 Thrift 是 Facebook 开源的一个高性能，轻量级 RPC 服务框架，是一套全栈式的 RPC 解决方案，包含序列化与服务通信能力，并支持跨平台/跨语言。整体架构如图所示：

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Thrift 软件栈定义清晰，各层的组件松耦合、可插拔，能够根据业务场景灵活组合，如图所示：

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Thrift 本身是一个比较大的话题，这篇文章不会涉及到全部内容，只会涉及到其中的序列化协议。

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协议原理 Binary 协议
消息格式
这里通过一个示例对 Binary 消息格式进行直观的展示，IDL 定义如下：

// 接口 service SupService { SearchDepartmentByKeywordResponse SearchDepartmentByKeyword( 1: SearchDepartmentByKeywordRequest request) }// 请求 struct SearchDepartmentByKeywordRequest { 1: optional string Keyword 2: optional i32 Limit 3: optional i32 Offset }// 假设request的payload如下： { Keyword: "lark", Limit: 50, Offset: nil, }

编码简图

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编码具体内容

抓包拿到编码后的字节流（转成了十进制，方便大家看）/* 接口名长度 */00025 /* 接口名 */8310197114991046810111297114116 1091011101166612175101121119111 114100 /* 消息类型 */1 /* 消息序号 */0001 /* keyword 字段类型 */11 /* keyword 字段ID*/01 /* keyword len */0004 /* keyword value */10897114107 /* limit 字段类型 */8 /* limit 字段ID*/02 /* limit value */00050 /* 字段终止符 */0

编码含义消息头

msg_type：消息类型，包含四种类型
- Call：客户端消息。调用远程方法，并且期待对方发送响应。
- OneWay：客户端消息。调用远程方法，不期待响应。
- Reply：服务端消息。正常响应。
- Exception：服务端消息。异常响应。
msg_seq_id：消息序号。客户端使用消息序号来处理响应的失序到达，实现请求和响应的匹配。服务端不需要检查该序列号，也不能对序列号有任何的逻辑依赖，只需要响应的时候将其原样返回即可。

消息体
消息体分为两种编码模式：

定长类型 -> T-V 模式，即：字段类型 + 序号 + 字段值
变长类型 -> T-L-V 模式，即：字段类型 + 序号 + 字段长度 + 字段值

field_type：字段类型，包括 String、I64、Struct、Stop 等。字段类型有两个作用：
- Stop 类型用于停止嵌套解析
- 非 Stop 类型用于 Skip（Skip 操作是跳过当前字段，会在「常见问题 - 兼容性」进行讲解）
fied_id：字段序号，解码时通过序号确定字段
len：字段长度，用于变长类型，如 String
value：字段值

数据格式 1. 定长数据类型

数据类型	类型标识(8 位)	类型尺寸（单位：字节）
bool	2	1
byte	3	1
double	4	8
i16	6	2
i32	8	4
i64	10	8

2. 变长数据类型

数据类型	类型标识（8 位）	类型尺寸（长度 + 值）
string	11	4 + N
struct	12	嵌套数据 + 一个字节停止符（0）
map	13	1 + 1 + 4 + N*(X+Y) 【key 类型 + val 类型 + 长度 + 值】
set	14	1 + 4 + N 【val 类型 + 长度 + 值】
list	15	1 + 4 + N 【val 类型 + 长度 + 值】

其他协议 Compact 协议
Compact 协议是二进制压缩协议，在大部分字段的编码方式上与 Binary 协议保持一致。区别在于整数类型（包括变长类型的长度）采用了【先 zigzag 编码，再 varint 压缩编码】实现，最大化节省空间开销。
那么问题来了，varint 和 zigzag 是什么？
varint 编码

解决的问题：定长存储的整数类型绝对值较小时空间浪费大

据统计，RPC 通信时大部分时候传递的整数值都很小，如果使用定长存储会很浪费。
举个，对 i32 类型的 7 进行编码，可以说前面 3 个字节都浪费了：
00000000 00000000 00000000 00000111

解决思路：将整数类型由定长存储转为变长存储（能用 1 个字节存下就坚决不用 2 个字节）

原理并不复杂，就是将整数按 7bit 分段，每个字节的最高位作为标识位，标识后一个字节是否属于该数据。1 代表后面的字节还是属于当前数据，0 代表这是当前数据的最后一个字节。
以 i32 类型，数值 955 为例，可以看出，由原来的 4 字节压缩到了 2 字节：

binary编码：00000000000000000000001110111011 切分：00000000000000000000001110111011 compact编码：0000011110111011

当然，varint 编码同样存在缺陷，那就是存储大数的时候，反而会比 binary 的空间开销更大：本来 4 个字节存下的数可能需要 5 个字节，8 个字节存下的数可能需要 10 个字节。
zigzag 编码

解决的问题：绝对值较小的负数经过 varint 编码后空间开销较大举个，i32 类型的负数（-11）

原码：10000000000000000000000000001011 反码：11111111111111111111111111110100 补码：11111111111111111111111111110101 varint编码：0000111111111111111111111111111111110101

显然，对于绝对值较小的负数，用 varint 编码以后前导 1 过多，难以压缩，空间开销比 binary 编码还大。

解决思路：负数转正数，从而把前导 1 转成前导 0，便于 varint 压缩

【java|Thrift 序列化协议浅析】算法公式 & 步骤 & 示范：

// 算法公式 32位： (n << 1) ^ (n >> 31) 64位： (n << 1) ^ (n >> 63)/* * 算法步骤： * 1. 不分正负：符号位后置，数值位前移 * 2. 对于负数：符号位不变，数值位取反 */// 示例负数(-11）补码：11111111111111111111111111110101 符号位后置，数值位前移：11111111111111111111111111101011 符号位不变，数值位取反(21)：00000000000000000000000000010101正数(11）补码：00000000000000000000000000010101 符号位后置，数值位前移(22)：00000000000000000000000000101010

【奇怪的知识】为什么取名叫 zigzag？
因为这个算法将负数编码成正奇数，正数编码成偶数。最后效果是正负数穿插向前，就像这样：

编码前编码后 00 -11 12 -23 24

Json 协议
Thrift 不仅支持二进制序列化协议，也支持 Json 这种文本协议
数据格式

/* bool、i8、i16、i32、i64、double、string */ "编号": { "类型": "值" } // 示例 "1": { "str": "keyword" }/* struct */ "编号": { "rec": { "成员编号": { "成员类型": "成员值" }, ... } } // 示例 "1": { "rec": { "1": { "i32": 50 } } }/* map */ "编号": { "map": [ "键类型", "值类型", 元素个数, "键1", "值1", ... "键n", "值n" ] } // 示例 "6": { "map": [ "i64", "str", 1, 666, "mapValue" ] }/* List */ "编号": { "set/lst": [ "值类型", 元素个数, "ele1", "ele2", "elen" ] } // 示例 "2": { "lst": [ "str", 2, "lark","keyword"] }

case 分析修改字段类型导致 RPC 超时
现象：A 服务访问 B 服务，业务逻辑短时间处理完，但整个请求 15s 超时，必现。
直接原因：IDL 类型被修改；并且只升级了服务端（B 服务），没升级客户端（A 服务）

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本质原因：string 是变长编码，i64 是定长编码。由于客户端没有升级，所以反序列化的时候，会把 signTime 当做 string 类型来解析。而变长编码是 T-L-V 模式，所以解析的时候会把 signTime 的低位 4 字节翻译成 string 的 length。
signTime 是时间戳，大整数，比如：1624206147902，转成二进制为：
00000000 00000000 00000001 01111010 00101010 00111011 00000001 00111110
低位 4 字节转成十进制为：378
也就是要再读 378 个字节作为 SignTime 的值，这已经超过了整个 payload 的大小，最终导致 Socket 读超时。

【注】修改类型不一定就会导致超时，如果 value 的值比较小，解析到的 length 也比较小，能够保证读完。但是错误的解析可能会导致各种预期之外的情况，包括：

乱码

空值

报错：unknown data type xxx （skip 异常）

常见问题兼容性
增加字段通过 skip 来跳过增加的字段，从而保证兼容性

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删除字段编译生成的解析代码是基于 field_id 的 switch-case 结构，语法结构上直接具备兼容性。

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修改字段名不破坏兼容性，因为 binary 协议不会对 name 进行编码
Exception
Thrift 有两种 Exception，一种是框架内置的异常，一种是 IDL 自定义的异常。
框架内置的异常包括：「方法名错误」、「消息序列号错误」、「协议错误」，这些异常由框架捕获并封装成 Exception 消息，反序列化时会转成 error 并抛给上层，逻辑如下：

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另一种异常是由用户在 IDL 中自定义的，关键字是 exception，用法上跟 struct 没有太大区别。

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optional、require 实现原理
optional 表示字段可填，require 表示必填

字段被标识为 optional 之后：
- 基本类型会被编译为指针类型
- 序列化代码会做空值判断，如果字段为空，则不会被编码
字段被标识为 require 之后：
- 基本类型会被编译为非指针类型（复合类型 optional 和 require 没区别）
- 序列化不会做空值判断，字段一定会被编码。如果没有显式赋值，就编码默认值（默认空值，或者 IDL 显式指定的默认值）