简介
在之前的netty系列文章中,我们讲到了如何将对象或者String转换成为ByteBuf,通过使用netty自带的encoder和decoder可以实现非常方便的对象和ByteBuf之间的转换,然后就可以向channel中随意写入对象和字符串了。
使用netty自带的编码器当然很好,但是如果你有些特殊的需求,比如希望在编码的过程中对数据进行变换,或者对对象的字段进行选择,那么可能就需要自定义编码解码器了。
自定义编码器
自定义编码器需要继承MessageToByteEncoder 类,并实现encode方法,在该方法中写入具体的编码逻辑。
本例我们希望计算2的N次方,据说将一张纸折叠100次可以达到地球到月亮的高度,这么大的数据普通的number肯定是装不下的,我们将会使用BigInteger来对这个巨大的数字进行保存。
那么对于被编码器来说,则需要将这个BigInteger转换成为byte数组。同时在byte数组读取的过程中,我们需要界定到底哪些byte数据是属于同一个BigInteger的,这就需要对写入的数据格式做一个约定。
这里我们使用三部分的数据结构来表示一个BigInteger。第一部分是一个magic word也就是魔法词,这里我们使用魔法词“N”,当读取到这个魔法词就表示接下来的数字是BigInteger。第二部分是表示bigInteger数字的byte数组的长度,获取到这个长度值,就可以读取到所有的byte数组值,最后将其转换成为BigInteger。
因为BigInteger是Number的子类,为了更加泛化编码器,我们使用Number作为MessageToByteEncoder的泛型,核心编码代码如下:
protected void encode(ChannelHandlerContext ctx, Number msg, ByteBuf out) {
// 将number编码成为ByteBuf
BigInteger v;
if (msg instanceof BigInteger) {
v = (BigInteger) msg;
} else {
v = new BigInteger(String.valueOf(msg));
}
// 将BigInteger转换成为byte[]数组
byte[] data = v.toByteArray();
int dataLength = data.length;
// 将Number进行编码
out.writeByte((byte) 'N'); // 魔法词
out.writeInt(dataLength); // 数组长度
out.writeBytes(data); // 最终的数据
}
自定义解码器
有了编码之后的byte数组,就可以在解码器中对其解码了。
上一节介绍了,编码过后的数据格式是魔法词N+数组长度+真正的数据。
其中魔法词长度是一个字节,数组长度是四个字节,前面部分总共是5个字节。所以在解码的时候,首先判断ByteBuf中可读字节的长度是否小于5,如果小于5说明数据是无效的,可以直接return。
如果可读字节的长度大于5,则表示数据是有效的,可以进行数据的解码了。
解码过程中需要注意的是,并不是所有的数据都是我们所希望的格式,如果在读取的过程中读到了我们不认识的格式,那么说明这个数据并不是我们想要的,则可以交由其他的handler进行处理。
但是对于ByteBuf来说,一旦调用read方法,就会导致reader index移动位置,所以在真正的读取数据之前需要调用ByteBuf的markReaderIndex方法,对readerIndex进行记录。然后分别读取魔法词、数组长度和剩余的数据,最后将数据转换成为BigInteger,如下所示:
protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) {
// 保证魔法词和数组长度有效
if (in.readableBytes() < 5) {
return;
}
in.markReaderIndex();
// 检查魔法词
int magicNumber = in.readUnsignedByte();
if (magicNumber != 'N') {
in.resetReaderIndex();
throw new CorruptedFrameException("无效的魔法词: " + magicNumber);
}
// 读取所有的数据
int dataLength = in.readInt();
if (in.readableBytes() < dataLength) {
in.resetReaderIndex();
return;
}
// 将剩下的数据转换成为BigInteger
byte[] decoded = new byte[dataLength];
in.readBytes(decoded);
out.add(new BigInteger(decoded));
}
添加编码解码器到pipeline
有了两个编码解码器,还需要将其添加到pipeline中进行调用。
在实现ChannelInitializer中的initChannel中,可以对ChannelPipeline进行初始化,本例中的初始化代码如下:
// 对流进行压缩
pipeline.addLast(ZlibCodecFactory.newZlibEncoder(ZlibWrapper.GZIP));
pipeline.addLast(ZlibCodecFactory.newZlibDecoder(ZlibWrapper.GZIP));
// 添加number编码解码器
pipeline.addLast(new NumberDecoder());
pipeline.addLast(new NumberEncoder());
// 添加业务处理逻辑
pipeline.addLast(new CustomProtocolServerHandler());
其中最后一行是真正的业务处理逻辑,NumberDecoder和NumberEncoder是编码和解码器。这里我们还使用了一个ZlibEncoder用于对流数据进行压缩,这里使用的压缩方式是GZIP。
压缩的好处就是可以减少数据传输的数量,提升传输效率。其本质也是一个编码解码器。
计算2的N次方
计算2的N次方的逻辑是这样的,首先客户端发送2给服务器端,服务器端接收到该消息和结果1相乘,并将结果写回给客户端,客户端收到消息之后再发送2给服务器端,服务器端将上次的计算结果乘以2,再发送给客户端,以此类推直到执行N次。
首先看下客户端的发送逻辑:
// 最大计算2的1000次方
ChannelFuture future = null;
for (int i = 0; i < 1000 && next <= CustomProtocolClient.COUNT; i++) {
future = ctx.write(2);
next++;
}
当next小于等于要计算的COUNT时,就将2写入到channel中。
对于服务器来说,在channelRead0方法中,读取消息,并将其和结果相乘,再把结果写回给客户端。
public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, BigInteger msg) throws Exception {
// 将接收到的msg乘以2,然后返回给客户端
count++;
result = result.multiply(msg);
ctx.writeAndFlush(result);
}
客户端统计读取到的消息个数,如果消息个数=COUNT,说明计算完毕,就可以将结果保存起来供后续使用,其核心代码如下:
public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, final BigInteger msg) {
receivedMessages ++;
if (receivedMessages == CustomProtocolClient.COUNT) {
// 计算完毕,将结果放入answer中
ctx.channel().close().addListener(future -> {
boolean offered = answer.offer(msg);
assert offered;
});
}
}
总结
本文实现了一个Number的编码解码器,事实上你可以自定义实现任何对象的编码解码器。
本文的例子可以参考:learn-netty4
本文已收录于 http://www.flydean.com/13-netty-customprotocol/
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