高效数据传输的秘密武器Protobuf的使用教程寻技术

当涉及到网络通信和数据存储时，数据序列化一直都是一个重要的话题；特别是现在很多公司都在推行微服务，数据序列化更是重中之重，通常会选择使用 JSON 作为数据交换格式，且 JSON 已经成为业界的主流。但是 Google 这么大的公司使用的却是一种被称为 Protobuf 的数据交换格式，它是有什么优势吗？这篇文章介绍 Protobuf 的相关知识。

GitHub：https://github.com/protocolbuffers/protobuf

官方文档：https://protobuf.dev/overview/

Protobuf 介绍

Protobuf（Protocol Buffers）是由 Google 开发的一种轻量级、高效的数据交换格式，它被用于结构化数据的序列化、反序列化和传输。相比于 XML 和 JSON 等文本格式，Protobuf 具有更小的数据体积、更快的解析速度和更强的可扩展性。

Protobuf 的核心思想是使用协议（Protocol）来定义数据的结构和编码方式。使用 Protobuf，可以先定义数据的结构和各字段的类型、字段等信息，然后使用Protobuf提供的编译器生成对应的代码，用于序列化和反序列化数据。由于 Protobuf 是基于二进制编码的，因此可以在数据传输和存储中实现更高效的数据交换，同时也可以跨语言使用。

相比于 XML 和 JSON，Protobuf 有以下几个优势：

更小的数据量：Protobuf 的二进制编码通常比 XML 和 JSON 小 3-10 倍，因此在网络传输和存储数据时可以节省带宽和存储空间。
更快的序列化和反序列化速度：由于 Protobuf 使用二进制格式，所以序列化和反序列化速度比 XML 和 JSON 快得多。
跨语言：Protobuf 支持多种编程语言，可以使用不同的编程语言来编写客户端和服务端。这种跨语言的特性使得 Protobuf 受到很多开发者的欢迎（JSON 也是如此）。
易于维护可扩展：Protobuf 使用 .proto 文件定义数据模型和数据格式，这种文件比 XML 和 JSON 更容易阅读和维护，且可以在不破坏原有协议的基础上，轻松添加或删除字段，实现版本升级和兼容性。

编写 Protobuf

使用 Protobuf 的语言定义文件（.proto）可以定义要传输的信息的数据结构，可以包括各个字段的名称、类型等信息。同时也可以相互嵌套组合，构造出更加复杂的消息结构。

比如想要构造一个地址簿 AddressBook 信息结构。一个 AddressBook 可以包含多个人员 Person 信息，每个 Person 信息可以包含 id、name、email 信息，同时一个 Person 也可以包含多个电话号码信息 PhoneNumber，每个电话号码信息需要指定号码种类，如手机、家庭电话、工作电话等。

如果使用 Protobuf 编写定义文件如下：

// 文件：addressbook.proto
syntax = "proto3";
// 指定 protobuf 包名，防止有相同类名的 message 定义
package com.wdbyte.protobuf;
// 是否生成多个文件
option java_multiple_files = true;
// 生成的文件存放在哪个包下
option java_package = "com.wdbyte.tool.protos";
// 生成的类名，如果没有指定，会根据文件名自动转驼峰来命名
option java_outer_classname = "AddressBookProtos";

message Person {
  // =1，=2 作为序列化后的二进制编码中的字段的唯一标签，也因此，1-15 比 16 会少一个字节，所以尽量使用 1-15 来指定常用字段。
  optional int32 id = 1;
  optional string name = 2;
  optional string email = 3;

  enum PhoneType {
    MOBILE = 0;
    HOME = 1;
    WORK = 2;
  }

  message PhoneNumber {
    optional string number = 1;
    optional PhoneType type = 2;
  }

  repeated PhoneNumber phones = 4;
}

message AddressBook {
  repeated Person people = 1;
}

Protobuf 文件中的语法解释。

头部全局定义

syntax = "proto3";指定 Protobuf 版本为版本3（最新版本）
package com.wdbyte.protobuf;指定 Protobuf 包名，防止有相同类名的 message 定义，这个包名是生成的类中所用到的一些信息的前缀，并非类所在包。
option java_multiple_files = true; 是否生成多个文件。若 false，则只会生成一个类，其他类以内部类形式提供。
option java_package = 生成的类所在包。
option java_outer_classname 生成的类名，若无，自动使用文件名进行驼峰转换来为类命名。

消息结构具体定义

message Person 定一个了一个 Person 类。

Person 类中的字段被 optional 修饰，被 optional 修饰说明字段可以不赋值。

修饰符 optional 表示可选字段，可以不赋值。
修饰符 repeated 表示数据重复多个，如数组，如 List。
修饰符 required 表示必要字段，必须给值，否则会报错 RuntimeException，但是在 Protobuf 版本 3 中被移除。即使在版本 2 中也应该慎用，因为一旦定义，很难更改。

字段类型定义

修饰符后面紧跟的是字段类型，如 int32 、string。常用的类型如下：

int32、int64、uint32、uint64：整数类型，包括有符号和无符号类型。
float、double：浮点数类型。
bool：布尔类型，只有两个值，true 和 false。
string：字符串类型。
bytes：二进制数据类型。
enum：枚举类型，枚举值可以是整数或字符串。
message：消息类型，可以嵌套其他消息类型，类似于结构体。

字段后面的 =1，=2 是作为序列化后的二进制编码中的字段的对应标签，因为 Protobuf 消息在序列化后是不包含字段信息的，只有对应的字段序号，所以节省了空间。也因此，1-15 比 16 会少一个字节，所以尽量使用 1-15 来指定常用字段。且一旦定义，不要随意更改，否则可能会对不上序列化信息。

编译 Protobuf

使用 Protobuf 提供的编译器，可以将 .proto 文件编译成各种语言的代码文件（如 Java、C++、Python 等）。

下载编译器：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/latest

安装完成后可以使用 protoc 命令编译 proto 文件，如编译示例中的 addressbook.proto.

protoc --java_out=./java ./resources/addressbook.proto
# --java_out 指定输出 java 格式文件，输出到 ./java 目录
# ./resources/addressbook.proto 为 proto 文件位置

生成后可以看到生产的类文件。

./
├── java
│   └── com
│    └── wdbyte
│    └── tool
│    ├── protos
│    │   ├── AddressBook.java
│    │   ├── AddressBookOrBuilder.java
│    │   ├── AddressBookProtos.java
│    │   ├── Person.java
│    │   ├── PersonOrBuilder.java
└── resources
├── addressbook.proto

使用 Protobuf

使用 Java 语言操作 Protobuf，首先需要引入 Protobuf 依赖。

Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.protobuf</groupId>
    <artifactId>protobuf-java</artifactId>
    <version>3.22.3</version>
</dependency>

构造消息对象

// 直接构建
PhoneNumber phoneNumber1 = PhoneNumber.newBuilder().setNumber("18388888888").setType(PhoneType.HOME).build();
Person person1 = Person.newBuilder().setId(1).setName("www.wdbyte.com").setEmail("xxx@wdbyte.com").addPhones(phoneNumber1).build();
AddressBook addressBook1 = AddressBook.newBuilder().addPeople(person1).build();
System.out.println(addressBook1);
System.out.println("------------------");

//  链式构建
AddressBook addressBook2 = AddressBook
    .newBuilder()
    .addPeople(Person.newBuilder()
                     .setId(2)
                     .setName("www.wdbyte.com")
                     .setEmail("yyy@126.com")
                    .addPhones(PhoneNumber.newBuilder()
                                          .setNumber("18388888888")
                                          .setType(PhoneType.HOME)
                    )
    )
    .build();
System.out.println(addressBook2);

输出：

people {
id: 1
name: "www.wdbyte.com"
email: "xxx@wdbyte.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}

------------------
people {
id: 2
name: "www.wdbyte.com"
email: "yyy@126.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}

序列化、反序列化

序列化：将内存中的数据对象序列化为二进制数据，可以用于网络传输或存储等场景。

反序列化：将二进制数据反序列化成内存中的数据对象，可以用于数据处理和业务逻辑。

下面演示使用 Protobuf 进行字符数组和文件的序列化及反序列化过程。

package com.wdbyte.tool.protos;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

/**
 * 
 * @author www.wdbyte.com
 */
public class ProtobufTest2 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        PhoneNumber phoneNumber1 = PhoneNumber.newBuilder().setNumber("18388888888").setType(PhoneType.HOME).build();
        Person person1 = Person.newBuilder().setId(1).setName("www.wdbyte.com").setEmail("xxx@wdbyte.com").addPhones(phoneNumber1).build();
        AddressBook addressBook1 = AddressBook.newBuilder().addPeople(person1).build();
      
        // 序列化成字节数组
        byte[] byteArray = addressBook1.toByteArray();
        // 反序列化 - 字节数组转对象
        AddressBook addressBook2 = AddressBook.parseFrom(byteArray);
        System.out.println("字节数组反序列化：");
        System.out.println(addressBook2);

        // 序列化到文件
        addressBook1.writeTo(new FileOutputStream("AddressBook1.txt"));
        // 读取文件反序列化
        AddressBook addressBook3 = AddressBook.parseFrom(new FileInputStream("AddressBook1.txt"));
        System.out.println("文件读取反序列化：");
        System.out.println(addressBook3);
    }
}

输出：

字节数组反序列化：
people {
id: 1
name: "www.wdbyte.com"
email: "xxx@wdbyte.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}

文件读取反序列化：
people {
id: 1
name: "www.wdbyte.com"
email: "xxx@wdbyte.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}

Protobuf 为什么高效

在分析 Protobuf 高效之前，我们先确认一下 Protobuf 是否真的高效，下面将 Protobuf 与 JSON 进行对比，分别对比序列化和反序列化速度以及序列化后的存储占用大小。

测试工具：JMH，FastJSON，

测试对象：Protobuf 的 addressbook.proto，JSON 的普通 Java 类。

Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>2.0.7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.33</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.33</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

先编写与addressbook.proto 结构相同的 Java 类 AddressBookJava.java.

public class AddressBookJava {
    List&lt;PersonJava&gt; personJavaList;

    public static class PersonJava {
        private int id;
        private String name;
        private String email;
        private PhoneNumberJava phones;
        // get...set...
    }

    public static class PhoneNumberJava {
        private String number;
        private PhoneTypeJava phoneTypeJava;
        // get....set....
    }

    public enum PhoneTypeJava {
        MOBILE, HOME, WORK;
    }

    public List&lt;PersonJava&gt; getPersonJavaList() {
        return personJavaList;
    }

    public void setPersonJavaList(List&lt;PersonJava&gt; personJavaList) {
        this.personJavaList = personJavaList;
    }
}

序列化大小对比

分别在地址簿中添加 1000 个人员信息，输出序列化后的数组大小。

package com.wdbyte.tool.protos;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;

import com.alibaba.fastjson.JSON;

import com.wdbyte.tool.protos.AddressBook.Builder;
import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PersonJava;
import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneNumberJava;
import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneTypeJava;
import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneNumber;
import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneType;

/**
 * @author https://www.wdbyte.com
 */
public class ProtobufTest3 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        AddressBookJava addressBookJava = createAddressBookJava(1000);
        String jsonString = JSON.toJSONString(addressBookJava);
        System.out.println("json string size:" + jsonString.length());

        AddressBook addressBook = createAddressBook(1000);
        byte[] addressBookByteArray = addressBook.toByteArray();
        System.out.println("protobuf byte array size:" + addressBookByteArray.length);
    }

    public static AddressBook createAddressBook(int personCount) {
        Builder builder = AddressBook.newBuilder();
        for (int i = 0; i &lt; personCount; i++) {
            builder.addPeople(Person.newBuilder()
                .setId(i)
                .setName("www.wdbyte.com")
                .setEmail("xxx@126.com")
                .addPhones(PhoneNumber.newBuilder()
                    .setNumber("18333333333")
                    .setType(PhoneType.HOME)
                )
            );
        }
        return builder.build();
    }

    public static AddressBookJava createAddressBookJava(int personCount) {
        AddressBookJava addressBookJava = new AddressBookJava();
        addressBookJava.setPersonJavaList(new ArrayList&lt;&gt;());
        for (int i = 0; i &lt; personCount; i++) {
            PersonJava personJava = new PersonJava();
            personJava.setId(i);
            personJava.setName("www.wdbyte.com");
            personJava.setEmail("xxx@126.com");

            PhoneNumberJava numberJava = new PhoneNumberJava();
            numberJava.setNumber("18333333333");
            numberJava.setPhoneTypeJava(PhoneTypeJava.HOME);

            personJava.setPhones(numberJava);
            addressBookJava.getPersonJavaList().add(personJava);
        }
        return addressBookJava;
    }
}

输出：

json string size:108910
protobuf byte array size:50872

可见测试中 Protobuf 的序列化结果比 JSON 小了将近一倍左右。

序列化速度对比

使用 JMH 进行性能测试，分别测试 JSON 的序列化和反序列以及 Protobuf 的序列化和反序列化性能情况。每次测试前进行 3 次预热，每次 3 秒。接着进行 5 次测试，每次 3 秒，收集测试情况。

package com.wdbyte.tool.protos;

import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import com.alibaba.fastjson.JSON;

import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.wdbyte.tool.protos.AddressBook.Builder;
import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PersonJava;
import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneNumberJava;
import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneTypeJava;
import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneNumber;
import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneType;
import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Fork;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit;
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope;
import org.openjdk.jmh.annotations.Setup;
import org.openjdk.jmh.annotations.State;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;

/**
 * @author https://www.wdbyte.com
 */
@State(Scope.Thread)
@Fork(2)
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
@BenchmarkMode(Mode.Throughput) // Throughput:吞吐量，SampleTime：采样时间
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class ProtobufTest4 {

    private AddressBookJava addressBookJava;
    private AddressBook addressBook;

    @Setup
    public void init() {
        addressBookJava = createAddressBookJava(1000);
        addressBook = createAddressBook(1000);
    }

    @Benchmark
    public AddressBookJava testJSON() {
        // 转 JSON
        String jsonString = JSON.toJSONString(addressBookJava);
        // JSON 转对象
        return JSON.parseObject(jsonString, AddressBookJava.class);
    }

    @Benchmark
    public AddressBook testProtobuf() throws InvalidProtocolBufferException {
        // 转 JSON
        byte[] addressBookByteArray = addressBook.toByteArray();
        // JSON 转对象
        return AddressBook.parseFrom(addressBookByteArray);
    }

    public static AddressBook createAddressBook(int personCount) {
        Builder builder = AddressBook.newBuilder();
        for (int i = 0; i &lt; personCount; i++) {
            builder.addPeople(Person.newBuilder()
                .setId(i)
                .setName("www.wdbyte.com")
                .setEmail("xxx@126.com")
                .addPhones(PhoneNumber.newBuilder()
                    .setNumber("18333333333")
                    .setType(PhoneType.HOME)
                )
            );
        }
        return builder.build();
    }

    public static AddressBookJava createAddressBookJava(int personCount) {
        AddressBookJava addressBookJava = new AddressBookJava();
        addressBookJava.setPersonJavaList(new ArrayList&lt;&gt;());
        for (int i = 0; i &lt; personCount; i++) {
            PersonJava personJava = new PersonJava();
            personJava.setId(i);
            personJava.setName("www.wdbyte.com");
            personJava.setEmail("xxx@126.com");

            PhoneNumberJava numberJava = new PhoneNumberJava();
            numberJava.setNumber("18333333333");
            numberJava.setPhoneTypeJava(PhoneTypeJava.HOME);

            personJava.setPhones(numberJava);
            addressBookJava.getPersonJavaList().add(personJava);
        }
        return addressBookJava;
    }
}

JMH 吞吐量测试结果（Score 值越大吞吐量越高，性能越好）：

Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ProtobufTest3.testJSON thrpt 10 1.877 ± 0.287 ops/ms
ProtobufTest3.testProtobuf thrpt 10 2.813 ± 0.446 ops/ms

JMH 采样时间测试结果（Score 越小，采样时间越小，性能越好）：

Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ProtobufTest3.testJSON sample 53028 0.565 ± 0.005 ms/op
ProtobufTest3.testProtobuf sample 90413 0.332 ± 0.001 ms/op

从测试结果看，不管是吞吐量测试，还是采样时间测试，Protobuf 都优于 JSON。

为什么高效？

Protobuf 是如何实现这种高效紧凑的数据编码和解码的呢？

首先，Protobuf 使用二进制编码，会提高性能；其次 Protobuf 在将数据转换成二进制时，会对字段和类型重新编码，减少空间占用。它采用 TLV 格式来存储编码后的数据。TLV 也是就是 Tag-Length-Value ，是一种常见的编码方式，因为数据其实都是键值对形式，所以在 TAG 中会存储对应的字段和类型信息，Length 存储内容的长度，Value 存储具体的内容。

还记得上面定义结构体时每个字段都对应一个数字吗？如 =1,=2,=3.

message Person {
  optional int32 id = 1;
  optional string name = 2;
  optional string email = 3;
}

在序列化成二进制时候就是通过这个数字来标记对应的字段的，二进制中只存储这个数字，反序列化时通过这个数字找对应的字段。这也是上面为什么说尽量使用 1-15 范围内的数字，因为一旦超过 15，就需要多一个 bit 位来存储。

那么类型信息呢？比如 int32 怎么标记，因为类型个数有限，所以 Protobuf 规定了每个类型对应的二进制编码，比如 int32 对应二进制 000，string 对应二进制 010，这样就可以只用三个比特位存储类型信息。

这里只是举例描述大概思想，具体还有一些变化。

详情可以参考官方文档：https://protobuf.dev/programming-guides/encoding/

其次，Protobuf 还会采用一种变长编码的方式来存储数据。这种编码方式能够保证数据占用的空间最小化，从而减少了数据传输和存储的开销。具体来说，Protobuf 会将整数和浮点数等类型变换成一个或多个字节的形式，其中每个字节都包含了一部分数据信息和一部分标识符信息。这种编码方式可以在数据值比较小的情况下，只使用一个字节来存储数据，以此来提高编码效率。

最后，Protobuf 还可以通过采用压缩算法来减少数据传输的大小。比如 GZIP 算法能够将原始数据压缩成更小的二进制格式，从而在网络传输中能够节省带宽和传输时间。Protobuf 还提供了一些可选的压缩算法，如 zlib 和 snappy，这些算法在不同的场景下能够适应不同的压缩需求。

综上所述，Protobuf 在实现高效编码和解码的过程中，采用了多种优化方式，从而在实际应用中能够有效地提升数据传输和处理的效率。