Protocol Buffers编码详解，例子，图解

本文不是让你掌握protobuf的使用，而是以超级细致的例子的方式分析protobuf的编码设计。通过此文你可以了解protobuf的数据压缩能力来自什么地方，版本兼容如何做到的，其Key-Value编码的设计思路。如果你详细了解此文，你应该就能具备自己造一套编解码*的能力（至少基本思路）。

测试的例子

阅读图片时请对比前面的例子和表格。每个字段的名称都是包含了tag的。

message S2

{

    optional int32 s2_1 = ;

    optional string s2_2 =  ;

}

enum E1

{

    E1_1 = ;

    E1_3 = ;

    E1_5 = ;

}

message  S3

{

    optional int32 s3_1 = ;      //设置为0x88

    optional int32 s3_2 = ;      //设置为0x8888

    optional uint32 s3_3 = ;     //设置为0xE8E8E8

    optional uint32 s3_4 = ;     //设置为0xE8E8E8E8

    optional int64 s3_5 = ;      //设置为0x8888

    optional int64 s3_6 = ;      //设置为0xE8E8E8E8

    optional uint64 s3_7 = ;     //设置为0xE8E8E8E8

    optional uint64 s3_8 = ;     //设置为0xE8E8E8E8E8E8E8E8

    optional sint32 s3_9 = ;     //设置为0x8888

    optional sint32 s3_10 = ;   //设置为-0x8888

    optional sint64 s3_64 = ;   //注意这个tag id  设置为0xE8E8E8E8

    optional sint64 s3_65 = ;   //注意这个tag id  设置为-0xE8E8E8E8

    optional E1 s3_11 = ;       //设置为E1_5

    optional bool s3_12 = ;     //设置为true

    optional float s3_13 = ;    //设置 float，设置为88.888

    optional fixed32 s3_14 = ;  //设置为 0x8888

    optional sfixed32 s3_15 = ; //设置为 -0x8888

    optional double s3_16 = ;   //设置 double，设置为8888.8888

    optional fixed64 s3_17 = ;  //设置为 0x8888888888

    optional sfixed64 s3_18 = ; //设置为 -0x8888888888

    optional string s3_19 = ;   //设置为 "I love you,C++!"

    optional bytes s3_20 = ;    //设置为 "I hate you,C++!"

    repeated int32 s3_21 = ;    //设置为3, 270, and 86942, 用google文档的例子

    repeated int32 s3_22 =  [packed = true]; //设置为3, 270, and 86942

    repeated string s3_23 = ;   //设置为"love","hate","C++"

    optional S2 s3_24 = ;       //设置为 0x1,"love"

    repeated S2 s3_25 = ;       //设置为 0x16,"love"  and 0x16,"hate"

    repeated fixed32 s3_26 = ;  //设置为1，2，3

    optional int32 s3_27 = ;    //不设置

}

编码的的数据表格如下，后面的剖析都会依赖这个表格进行。

编码剖析

整体编码

message中的fields按照tag顺序进行编码，而每个fields的采用key+value的方式保存编码数据。如果一个optional，或者repeated的fields没有被设置，那么他在编码的数据中完全不存在。相应的字段在解码的时候回设置为默认值。如果一个required的标识的fields没有被设置，那么在IsInitialized()检查会失败。编码的顺序和元数据.proto文件内fields的定义数据无关，而是根据tag的从小到大的顺序进行的编码。

key-value的设计保证了protobuf的版本兼容。高<->低，和低<->高都可以适配。（如果高版本编码增加了required 字段，低版本数据解码后会认为IsInitialized() 失败，所以慎用required ）

protobuf的整体数据都是变长的，而且有一定的自描述能力，所以其设计的核心点就是能识别出每一个key，value，(length)。

编码时对类型的再归类

先要说明，protobuf编码对自己的类型进行了再归类，其归类类型就是WireType

编码的key

KEY = VARINT（fields_tag<<3|WireType）

fields_tag就是元数据描述.proto文件里面的tag。

WireType他们就是这个field类型对应的WireType的枚举值。见前面定义表中定义。

生产的数据再用VARINT（后面介绍）进行编码。

当类型VARINT整数数组 （比如repeated int32 ），如果不加packed=true修饰时，key=VARINT（fields_tag<<3|WriteType ：0），视WireType为VARINT ，如果加上packed=true修饰时，仍然KEY = VARINT（fields_tag<<3|WireType:2）,视类型为LENGTH_DELIMITED。

用字段s3_17的key举例：

VARINTS 类型

Base 128 bits VARINS

前面说过变长编码的最大挑战是要找到每个字段边界。所以就必须能用方法能在编码的数据里面找到这个数值。

用连续字节的msb（most significant bit）为1，表示后续的字节仍然是这个数字。当首msb为0，表示结束。这个方法在UTF编码里面也常用。

例子，红色的bit都是表示连续，蓝色bit表示结束。

源： 0x8888 1000 1000 1000 1000

编： 0x029188 000 0010 1001 0001 1000 1000

源：0xE8E8E8 1110 1000 1110 1000 1110 1000

编：0x07A3D1E8 000 0111 1010 0011 1101 0001 1110 1000

KEY，LENGTH的编码也是用VARINTS

s3_2的字段例子

s3_3的走低am的；ozone

ZigZag 有符号编码

VARINS大部分时候都可以压缩数值，但如果数值很大时，反而会增加一些消耗，比如int64极限0xFFFFFFFFFFFFFFFF下需要10个字节，所以一看就有一个弱点， VARINS如果直接使用对于有符号数值不利。

所以google对此增加sint32，sint64类型，其会先采用ZigZag编码，然后再VARINS ，不说废话了，直接上google的表格示例：

算法（L我看了示例也没有想到能这样写）

(n << 1) ^ (n >> 31)

(n << 1) ^ (n >> 63)

double，float, 这些都是IEEE规定好的格式。大家反而都老实了。

fixed32，sfixed32，fixed64，fixed64，适合存放大数字数字。编码后变成网络序。

下图是展示repeated fixed32的编码，可以看到其实就是key重复出现。

变长LENGTH_DELIMITED

string,bytes

string的编码还是key+value，只是value里面多了一个长度。

string的要求是UTF8的编码的。所以如果不是这个编码最好用bytes。

string的编码带入没有'\0'

下图是repeated string

repeated VARINTS packed

repeated 的VARINTS 有带packed=true 时也是变长，带packed=true的描述会压缩更多，但和普通repeated模式不太一样。

下面的例子是带有packed的字段s3_22的例子

下面是不带packe=true的例子。

内嵌类，

内嵌类，中间潜入类S2的例子，s3_24｛1，"love"｝,内嵌类里面的编码方式和外部一样，只是内嵌类的tag使用其自己的tag。

下面的例子是repeated S2 s3_25｛22，"love"｝，{22,"hate"｝

编码和解码函数SerializeToArray，ParseFromArray，得到编码size要调用函数ByteSize。如果要逃避required的IsInitialized()检查检查，可以用SerializePartialToArray， ParsePartialFromArray一类函数。当然后果自负。

proto的解码就是找到key，根据key找到tag（代码里面叫fieldnumber），然后根据tag进行解码，因为编码是KV的，编码本事有一定的防错性。

比较有意思的是google在代码里面会有预测下一个tag解码处理。应该是为了加速处理（不进入for循环）。

其实拿protobuf和XML这类编码比完全是不公平的较量，简直就是欺负小P孩。真正应该拿来对比到时当年这些真正的编码工具，比如电信中的ASN.1和CORBA中的CDR等。这些编码先驱对数据的读取操作往往是完全依靠生产的代码（大部分没有kv设计）。

我自己觉得最大改变来自当年的编解码工具在编码的时候，只着眼于双方（比如异构系统）的数据值表示不一致时，将异构的数据编译成数据流的问题，而protobuf在之上还解决了分布系统中重要的麻烦，版本兼容的问题。

其实性能方面，这些先驱和Protobuf应该都在伯仲之间。

protobuf的数据类型支持其实并不丰富。但这样也在多语言支持上轻松了很多。（想想给lua支持一个char，short）,在编码处理上也有很多化烦为简的设计。

KeyValue的编码+可选项默认值方法保证了protobuf在版本兼容上有先天优势。

关于字段更新，和版本兼容，google给出的建议：

【参考】https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto ,

• 不要试图改变tag。
• 如果要新增一个field，请使用optional和repeated，不要使用required。（高版本出现一个required，你当低编码ó高解码怎么办。）
• 如果一个不需要的字段可以保留，避免其tag被勿用造成冲突，可以加入明显的前缀OBSOLETE_标识。
• int32, uint32, int64, uint64, and bool 是兼容的，他们都是使用VARINTS(v)进行编码的。
• sint32,sint64是兼容的他们都是使用VARINTS(Zigzag(v))进行编码的。
• 如果bytes是UTF-8的编码，那么和string兼容
• fixed32,sfixed32 兼容，fixed64和sfixed64兼容。
• optional 兼容repeated.（原文不够准确，应该是如果没有加pack=true修饰），为什么可以兼容？前面白画那么多图了。

可以不使用requested，只是用optional+default 默认值， requested只是将你需要做的检查交给了protobuf。代价是版本兼容的麻烦。不如不用。

版本兼容宝典：字段只新增，不删除，字段描述不用requested，任何时候tag不要变动，类型变化要慎重只有兼容才可以（但还是慎重把！），optional到repeated的变换也可以（只要没用pack=true）。

tag是要占空间的，如果tag>16时，KEY的编码就会占用2个字节了。所以tag的定义尽量不要跳动。

如果要出现负数，不要使用int32，int64，而应该使用sint32，sint64。

string真要UTF8的，有检查的。

repeated的VARINTS类型，可以增加packed=true减小占用空间，但有低版本不兼容的风险。

对于repeated字段的使用，protobuf是有提前（预分配）分配空间的，扩展基本就是乘以2，对同一个message，如果已经分配好空间了，Clear并不回收这一空间。所以尽量使用一个控制点编解码比较好。

.proto生成的message对应的结构很重，在游戏开发中不合适直接使用。需要你自己的数据和message的结构之间转换。（这个我很不爽）

Protobuf的伟大和挑战

多语言支持是protobuf的重大加分项。其实这点社区贡献良多。

KV的设计+可选和默认值，保证版本兼容。而且支持很天然，就我所知在其出来之前，没有一个编码工具把这个事情解决舒服了。

完善的文档体系和开源的方式让其获得了大量拥戴，以及大量社区的支持。

我不爽protobuf的地方：

• 不能和代码直接交互使用，我更希望其能生成我代码直接可以用的struct，另外部分是对这个struct的编码函数。
• request描述既然看起来那么多余，直接废弃把。而可选可以直接通过默认值比较判定。
• repeated是动态分配的。如果不重复使用，其实性能不高。我总觉得Flatbuffers的benchmark占了这个便宜好像更多。
• VARINTS的编码有压缩，但我总觉得为了那几个字节牺牲性能，不值得。如果字段少，减少不了几个字节。如果字段多，也未见得多有效。我是做游戏开发的，Who Care那几个字节？（开始觉得google有点怪，他一搞文本处理的，Care几个整数干嘛？后面frost和wookin提醒我说google其实处理的是大量的docid，wordid，发现是自己脑子短路了。他确实有压缩的必要。）
• 好多代码呀，好大的库呀。
• 反射的设计，反正你还是要写不少代码的。
• 序列化为啥不直接用Json，而要搞个类似Json？

google的还有一个新的为游戏开发准备的编码方式Flatbuffers，人家还在不断进步。

参考文档

《google的protobuf文档》https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overview

《google的protobuf编码解释》https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/encoding

《Flatbuffer的bechmark》http://google.github.io/flatbuffers/md__benchmarks.html

《protobuf详解》http://www.cnblogs.com/cobbliu/archive/2013/03/02/2940074.html 非常详细的一篇文章，唯一感觉没有说清的地方是可变长度的字段。

ferguszhang(张峰祯)的protobuf介绍图片。

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