Protocol Buffer技术详解(数据编码)
之前已经发了三篇有关Protocol Buffer的技术博客，其中第一篇介绍了Protocol Buffer的语言规范，而后两篇则分别基于C++和Java给出了一些相对比较实用而又简单的示例。由于近期工作压力很大，因此对于是否继续写本篇博客也确实让我纠结了几天。但每每想到善终如始则无败事这句话时，最终的决定还是既然开始了，就要尽自己最大的努力去做，而不要留有丝毫的遗憾。
该篇Blog的内容将完全取自于Google的官方文档，只是为一些相对难以理解的技术点加入了适当的注解。但因技术能力有限，如解释有误，欢迎指正。
这是一篇让你对Protocol Buffer知其然亦知其所以然的文档，即便你在并不了解这其中的技术细节和处理机制的情况下，仍然能够在你的应用程序中正常的使用Protocol Buffer，然而我相信，通过对这些细节和机制的深入了解，不仅可以让你更好的使用和驾驭Protocol Buffer，而且还能深深地感受到Google工程师的智慧和高超的编程技艺，因此在我看来，深入的研习对我们编程能力的提高和思路的拓宽都是大有裨益的。不积跬步无以致千里。
一、简单消息编码布局：
让我们先看一下下面的消息定义示例：
message Test1 {
required int32 a = 1;
}
假设我们在应用程序中将字段a的值设置为150（十进制），此后再将该对象序列化到Binary文件中，你可以看到文件的数据为：
08 96 01
这3个字节的含义又是什么呢？它们又是按照什么样的编码规则生成的呢？让我们拭目以待。
二、Base 128 Varints：
在理解Protocol Buffer的编码规则之前，你首先需要了解varints。varints是一种使用一个或多个字节表示整型数据的方法。其中数值本身越小，其所占用的字节数越少。
在varint中，除了最后一个字节之外的每个字节中都包含一个msb(most significant bit)设置(使用最高位)，这意味着其后的字节是否和当前字节一起来表示同一个整型数值。而字节中的其余七位将用于存储数据本身。由此我们可以简单的解释一下Base 128，通常而言，整数数值都是由字节表示，其中每个字节为8位，即Base 256。然而在Protocol Buffer的编码中，最高位成为了msb，只有后面的7位存储实际的数据，因此我们称其为Base 128（2的7次方）。
比如数字1，它本身只占用一个字节即可表示，所以它的msb没有被设置，如：
0000 0001
再比如十进制数字300，它的编码后表示形式为：
1010 1100 0000 0010
对于Protocol Buffer而言又是如何将上面的字节布局还原成300呢？这里我们需要做的第一步是drop掉每个字节的msb。从上例中可以看出第一个字节（1010 1100）的msb（最高位）被设置为1，这说明后面的字节将连同该字节表示同一个数值，而第二个字节（0000 0010）的msb为0，因此该字节将为表示该数值的最后一个字节了，后面如果还有其他的字节数据，将表示其他的数据。
1010 1100 0000 0010
-> 010 1100 000 0010
上例中的第二行已经将第一行中每一个字节的msb去除。由于Protocol Buffer是按照Little Endian的方式进行数据布局的，因此我们这里需要将两个字节的位置进行翻转。
010 1100 000 0010
-> 000 0010 010 1100 //翻转第一行的两个字节
-> 100101100 //将翻转后的两个字节直接连接并去除高位0
-> 256 + 32 + 8 + 4 = 300 //将上一行的二进制数据换算成十进制，其值为300
三、消息结构：
Protocol Buffer中的消息都是由一系列的键值对构成的。每个消息的二进制版本都是使用标签号作为key，而每一个字段的名字和类型均是在解码的过程中根据目标类型（反序列化后的对象类型）进行配对的。在进行消息编码时，key/value被连接成字节流。在解码时，解析器可以直接跳过不识别的字段，这样就可以保证新老版本消息定义在新老程序之间的兼容性，从而有效的避免了使用older消息格式的older程序在解析newer程序发来的newer消息时，一旦遇到未知（新添加的）字段时而引发的解析和对象初始化的错误。最后，我们介绍一下字段标号和字段类型是如何进行编码的。下面先列出Protocol Buffer可以支持的字段类型。
| Type | Meaning | Used For |
| 0 | Varint | int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, enum |
| 1 | 64-bit | fixed64, sfixed64, double |
| 2 | Length-delimited | string, bytes, embedded messages, packed repeated fields |
| 3 | Start group | groups (deprecated) |
| 4 | End group | groups (deprecated) |
| 5 | 32-bit | fixed32, sfixed32, float |
由于在编码后每一个字段的key都是varint类型，key的值是由字段标号和字段类型合成编码所得，其公式如下：
field_number << 3 | field_type
由此看出，key的最后3个bits用于存储字段的类型信息。那么在使用该编码时，Protocol Buffer所支持的字段类型将不会超过8种。这里我们可以进一步计算出Protocol Buffer在一个消息中可以支持的字段数量为2的29次方减一。现在我们再来回顾一下之前给出的Test1消息被序列化后的第一个字节08的由来。
0000 1000
-> 000 1000 //drop掉msb（最高位）
最低的3位表示字段类型，即0为varint。我们再将结果右移3位( >> 3)，此时得到的结果为1，即字段a在消息Test1中的标签号。通过这样的结果，Protocol Buffer的解码器可以获悉当前字段的标签号是1，其后所跟随数据的类型为varint。现在我们可以继续利用上面讲到的知识分析出后两个字节(96 01)的由来。
96 01 = 1001 0110 0000 0001
-> 001 0110 000 0001 //drop两个字节的msb
-> 000 0001 001 0110 //翻转高低字节
-> 10010110 //去掉最高位中没用的0
-> 128 + 16 + 4 + 2 = 150
四、更多的值类型：
1. 有符号整型
如前所述，类型0表示varint，其中包含int32/int64/uint32/uint64/sint32/sint64/bool/enum。在实际使用中，如果当前字段可以表示为负数，那么对于int32/int64和sint32/sint64而言，它们在进行编码时将存在着较大的差别。如果使用int32/int64表示一个负数，该字段的值无论是-1还是-2147483648，其编码后长度将始终为10个字节，就如同对待一个很大的无符号整型一样。反之，如果使用的是sint32/sint64，Protocol Buffer将会采用ZigZag编码方式，其编码后的结果将会更加高效。
这里简单讲述一下ZigZag编码，该编码会将有符号整型映射为无符号整型，以便绝对值较小的负数仍然可以有较小的varint编码值，如-1。下面是ZigZag对照表：
| Signed Original | Encoded As |
| 0 | 0 |
| -1 | 1 |
| 1 | 2 |
| -2 | 3 |
| 2147483647 | 4294967294 |
| -2147483648 | 4294967295 |
其公式为：
(n << 1) ^ (n >> 31) //sint32
(n << 1> ^ (n >> 63) //sint64
需要补充说明的是，Protocol Buffer在实现上述位移操作时均采用的算术位移，因此对于(n >> 31)和(n >> 63)而言，如果n为负值位移后的结果就是-1，否则就是0。
注：简单解释一下C语言中的算术位移和逻辑位移。他们的左移操作都是相同的，即低位补0，高位直接移除。不同的是右移操作，逻辑位移比较简单，高位全部补0。而算术位移则需要视当前值的符号位而定，补进的位和符号位相同，即正数全补0，负数全补1。换句话说，算术位移右移时要保证符号位的一致性。在C语言中，如果使用 int变量位移时就是算术位移，uint变量位移时是逻辑位移。
2. Non-varint数值型
double/fixed64始终都占用8个字节，float/fixed32始终占用4个字节。
3. Strings
其类型值为2，key信息之后是字节数组的长度信息，最后在紧随指定长度的实际数据值信息。如：
message Test2 {
required string b = 2;
}
现在我们设置b的值为"testing"。其编码后数据如下：
12 07 74 65 73 74 69 6E 67
第一个字节0x12表示key，通过解码可以得到字段类型2和字段标号2。第二个字节07表示testing的长度。后面7个红色高亮的字节则表示testing。
五、嵌入消息：
这里是一个包含嵌入消息的消息定义。
message Test3 {
required Test1 c = 3;
}
此时我们先将Test1的a字段值设置为150，其编码结果如下：
1A 03 08 96 01
从上面的结果可以看出08 96 01和之前直接编码Test1时是完全一致的，只是在前面增加了key(字段类型 + 标号)和长度信息。新增信息的解码方式和含义与前面的Strings完全相同，这里不再重复解释了。
六、Packed Repeated Fields：
Protocol Buffer从2.1.0版本开始引入了[pack = true]的字段级别选项。如果设置该选项，那么元素数量为0的repeated字段将不会被编码，否则数组中的所有元素会被编码成一个单一的key/value形式。毕竟数组中的每一个元素都具有相同的字段类型和标号。该编码形式，对包含较小值的整型元素而言，优化后的编码结果可以节省更多的空间。如：
message Test4 {
repeated int32 d = 4 [pack=true];
}
这里我们假设d字段包含3个元素，值分别为3,270,86942。编码结果如下：
22 //key (字段标号4，类型为2)
06 //数据中所有元素所占用的字节数量
03 //第一个元素(varint 3)
8E 02 //第二个元素(varint 270)
9E A7 05 //第三个元素(varint 86942)
七、字段顺序:
在.proto文件中定义消息的字段标号时，可以是不连续的，但是如果将其定义为连续递增的数值，将获得更好的编码和解码性能。
结束语：
本篇博客是Protocol Buffer技术详解系列的最后一篇博客，同时该系列博客又将是开源学习之旅系列主题中的第一个系列，希望今后能够借此平台与大家进行更多的技术交流，共同提高。如有意见或问题，欢迎留言。