Protobuf入门一：在linux下编译使用protobuf

Protobuf入门一：在linux下编译使用protobuf

Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过 48,162 种报文格式定义和超过 12,183 个 .proto 文件。他们用于 RPC 系统和持续数据存储系统。Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前提供了 C++、Java、Python 三种语言的 API。

编译源码包

从github：​​下载源代码，此处我下载的是2.5.0版。

解压源码包，解压后文件如下图：

执行配置编译：

源码编译后创建的文件：

可以看到protobuf-install目录下有bin、include和lib目录：

编译测试工程

把include目录下的文件都按照该目录结构和lib/libprotobuf.a复制到所测试的目录中去

准备用于演示的结构化数据是Content，它包含两个基本数据：id是一个整数类型int32的数据；str是一个字符串string；opt是一个可选的成员，即消息中可以不包含该成员。

Mymessage.proto代码：

1 package Im; 2 message Content 3 { 4 required int32 id = 1; 5 required string str = 2; 6 optional int32 opt = 3; 7 }

执行安装目录下bin目录中的protoc程序，将写好的proto 文件用Protobuf 编译器将该文件编译成目标语言。命令生成Mymessage.pb.h和Mymessage.pb.cc文件，如下图所示：

生成的文件

现在要将数据存入磁盘，该结构化数据由Im::Content类的对象表示，它提供一系列的get/set函数用来修改和读取结构化数据中的数据成员。当需要将该结构化数据保存到磁盘上时，类Im::Content已经提供相应的方法来把一个复杂的数据变成一个字节序列，可以将这个字节写入磁盘。 Writer.cpp代码：

1 #include 2 #include 3 #include "Mymessage.pb.h" 4 5 int main() 6 { 7 Im::Content msg1; 8 msg1.set_id(10); 9 msg1.set_str("hello world"); 10 std::fstream output("./log", std::ios::out|std::ios::trunc|std::ios::binary); 11 if(!msg1.SerializeToOstream(&output)) 12 { 13 std::cerr << "Failed to write msg." << std::endl; 14 return -1; 15 } 16 return 0; 17 }

先生成Mymessage.pb.o文件，然后再编译Writer.cpp文件。

执行Writer文件，生成log文件。

对于Reader，只需从log文件中读取，反序列化后就能获得结构化的数据。利用Im::Cotent对象的ParseFromIstream方法从一个fstream流中读取信息并反序列化，此后，ListMsg 中采用 get 方法读取消息的内部信息，并进行打印输出操作。

1 #include 2 #include 3 #include "Mymessage.pb.h" 4 5 void ListMsg(const Im::Content& msg) 6 { 7 std::cout << msg.id() << std::endl; 8 std::cout << msg.str() << std::endl; 9 } 10 int main() 11 { 12 Im::Content msg1; 13 std::fstream input("./log", std::ios::in|std::ios::binary); 14 if(!msg1.ParseFromIstream(&input)) 15 { 16 std::cerr << "Failed to parse address book." << std::endl; 17 return -1; 18 } 19 ListMsg(msg1); 20 return 0; 21 }

执行效果：

Protobuf 的优点

Protobuf有如XML，不过它更小、更快、也更简单。你可以定义自己的数据结构，然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构。你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构。只需使用Protobuf对数据结构进行一次描述，即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。它有一个非常棒的特性，即“向后”兼容性好，人们不必破坏已部署的、依靠“老”数据格式的程序就可以对数据结构进行升级。这样您的程序就可以不必担心因为消息结构的改变而造成的大规模的代码重构或者迁移的问题。因为添加新的消息中的 field 并不会引起已经发布的程序的任何改变。Protobuf 语义更清晰，无需类似 XML 解析器的东西（因为 Protobuf 编译器会将 .proto 文件编译生成对应的数据访问类以对 Protobuf 数据进行序列化、反序列化操作）。使用 Protobuf 无需学习复杂的文档对象模型，Protobuf 的编程模式比较友好，简单易学，同时它拥有良好的文档和示例，对于喜欢简单事物的人们而言，Protobuf 比其他的技术更加有吸引力。

Protobuf 的不足

Protbuf 与 XML 相比也有不足之处。它功能简单，无法用来表示复杂的概念。XML 已经成为多种行业标准的编写工具，Protobuf 只是 Google 公司内部使用的工具，在通用性上还差很多。由于文本并不适合用来描述数据结构，所以 Protobuf 也不适合用来对基于文本的标记文档（如 HTML）建模。另外，由于 XML 具有某种程度上的自解释性，它可以被人直接读取编辑，在这一点上 Protobuf 不行，它以二进制的方式存储，除非你有 .proto 定义，否则你没法直接读出 Protobuf 的任何内容

高级应用话题

嵌套 Message

嵌套Message的例子：

message Person { required string name = 1; required int32 id = 2; optional string email = 3; enum PhoneType{ MOBILE = 0; HOME = 1; WORK = 2; } message PhoneNumber{ required string number = 1; optional PhoneType type = 2 [default = HOME]; } repeated PhoneNumber phone = 4;}

在 Message Person 中，定义了嵌套消息 PhoneNumber，并用来定义 Person 消息中的 phone 域。

Import Message

在一个 .proto 文件中，还可以用 Import 关键字引入在其他 .proto 文件中定义的消息，这可以称做 Import Message，或者 Dependency Message。

import common.header;message youMsg{ required common.info_header header = 1; required string youPrivateData = 2;}

其中 ,common.info_header定义在common.header包内。

Import Message 的用处主要在于提供了方便的代码管理机制，类似 C 语言中的头文件。您可以将一些公用的 Message 定义在一个 package 中，然后在别的 .proto 文件中引入该 package，进而使用其中的消息定义。

动态编译

一般情况下，使用 Protobuf 的人们都会先写好 .proto 文件，再用 Protobuf 编译器生成目标语言所需要的源代码文件。将这些生成的代码和应用程序一起编译。

可是在某且情况下，人们无法预先知道 .proto 文件，他们需要动态处理一些未知的 .proto 文件。比如一个通用的消息转发中间件，它不可能预知需要处理怎样的消息。这需要动态编译 .proto 文件，并使用其中的 Message。Protobuf 提供了 google::protobuf::compiler 包来完成动态编译的功能。主要的类叫做 importer，定义在 importer.h 中。使用 Importer 非常简单，下图展示了与 Import 和其它几个重要的类的关系。

Import 类对象中包含三个主要的对象，分别为处理错误的 MultiFileErrorCollector 类，定义 .proto 文件源目录的 SourceTree 类。

对于给定的 proto 文件，比如 lm.helloworld.proto，在程序中动态编译它只需要很少的一些代码

google::protobuf::compiler::MultiFileErrorCollector errorCollector；google::protobuf::compiler::DiskSourceTree sourceTree; google::protobuf::compiler::Importer importer(&sourceTree, &errorCollector);sourceTree.MapPath("", protosrc); importer.import(“lm.helloworld.proto”);

首先构造一个 importer 对象。构造函数需要两个入口参数，一个是 source Tree 对象，该对象指定了存放 .proto 文件的源目录。第二个参数是一个 error collector 对象，该对象有一个 AddError 方法，用来处理解析 .proto 文件时遇到的语法错误。之后，需要动态编译一个 .proto 文件时，只需调用 importer 对象的 import 方法。非常简单。

Package google::protobuf::compiler 中提供了以下几个类，用来表示一个 .proto 文件中定义的 message，以及 Message 中的 field，如图所示。

类 FileDescriptor 表示一个编译后的 .proto 文件；类 Descriptor 对应该文件中的一个 Message；类 FieldDescriptor 描述一个 Message 中的一个具体 Field。

比如编译完 lm.helloworld.proto 之后，可以通过如下代码得到 ​​lm.helloworld.id​​ 的定义：

const protobuf::Descriptor *desc = importer_.pool()->FindMessageTypeByName(“lm.helloworld”); const protobuf::FieldDescriptor* field = desc->pool()->FindFileByName (“id”);

通过 Descriptor，FieldDescriptor 的各种方法和属性，应用程序可以获得各种关于 Message 定义的信息。比如通过 field->name() 得到 field 的名字。这样，您就可以使用一个动态定义的消息了。

编写新的proto编译器

随 Google Protocol Buffer 源代码一起发布的编译器 protoc 支持 3 种编程语言：C++，java 和 Python。但使用 Google Protocol Buffer 的 Compiler 包，您可以开发出支持其他语言的新的编译器。

类 CommandLineInterface 封装了 protoc 编译器的前端，包括命令行参数的解析，proto 文件的编译等功能。您所需要做的是实现类 CodeGenerator 的派生类，实现诸如代码生成等后端工作。

程序的大体框架如图所示：

在 main() 函数内，生成 CommandLineInterface 的对象 cli，调用其 RegisterGenerator() 方法将新语言的后端代码生成器 yourG 对象注册给 cli 对象。然后调用 cli 的 Run() 方法即可。这样生成的编译器和 protoc 的使用方法相同，接受同样的命令行参数，cli 将对用户输入的 .proto 进行词法语法等分析工作，最终生成一个语法树。该树的结构如图所示。

其根节点为一个 FileDescriptor 对象（请参考“动态编译”一节），并作为输入参数被传入 yourG 的 Generator() 方法。在这个方法内，您可以遍历语法树，然后生成对应的您所需要的代码。简单说来，要想实现一个新的 compiler，您只需要写一个 main 函数，和一个实现了方法 Generator() 的派生类即可。

Protobuf 的更多细节

Google Protocol Buffer 的 Encoding

Protobuf 序列化后所生成的二进制消息非常紧凑，这得益于 Protobuf 采用的非常巧妙的 Encoding 方法。考察消息结构之前，让我首先要介绍一个叫做 Varint 的术语。Varint 是一种紧凑的表示数字的方法。它用一个或多个字节来表示一个数字，值越小的数字使用越少的字节数。这能减少用来表示数字的字节数。比如对于 int32 类型的数字，一般需要 4 个 byte 来表示。但是采用 Varint，对于很小的 int32 类型的数字，则可以用 1 个 byte 来表示。当然凡事都有好的也有不好的一面，采用 Varint 表示法，大的数字则需要 5 个 byte 来表示。

Varint 中的每个 byte 的最高位 bit 有特殊的含义，如果该位为 1，表示后续的 byte 也是该数字的一部分，如果该位为 0，则结束，其他的 7 个 bit 都用来表示数字。因此小于 128 的数字都可以用一个 byte 表示。大于 128 的数字，比如 300，会用两个字节来表示：1010 1100 0000 0010。

下图演示了 Google Protocol Buffer 如何解析两个 bytes。注意到最终计算前将两个 byte 的位置相互交换过一次，这是因为 Google Protocol Buffer 字节序采用 little-endian 的方式。

消息经过序列化后会成为一个二进制数据流，该流中的数据为一系列的 Key-Value 对。如下图所示：

采用这种 Key-Pair 结构无需使用分隔符来分割不同的 Field。对于可选的 Field，如果消息中不存在该 field，那么在最终的 Message Buffer 中就没有该 field，这些特性都有助于节约消息本身的大小。

举例：

Test1.id = 10;Test1.str = “hello”；

则最终的 Message Buffer 中有两个 Key-Value 对，一个对应消息中的 id；另一个对应 str。Key 用来标识具体的 field，在解包的时候，Protocol Buffer 根据 Key 就可以知道相应的 Value 应该对应于消息中的哪一个 field。 Key 的定义如下：​​​(field_number << 3) | wire_type​​

可以看到 Key 由两部分组成。第一部分是 field_number，比如消息 lm.helloworld 中 field id 的 field_number 为 1。第二部分为 wire_type。表示 Value 的传输类型。 Wire Type 可能的类型如下表所示：

在我们的例子当中，field id 所采用的数据类型为 int32，因此对应的 wire type 为 0。细心的读者或许会看到在 Type 0 所能表示的数据类型中有 int32 和 sint32 这两个非常类似的数据类型。Google Protocol Buffer 区别它们的主要意图也是为了减少 encoding 后的字节数。在计算机内，一个负数一般会被表示为一个很大的整数，因为计算机定义负数的符号位为数字的最高位。如果采用 Varint 表示一个负数，那么一定需要 5 个 byte。为此 Google Protocol Buffer 定义了 sint32 这种类型，采用 zigzag 编码。Zigzag 编码用无符号数来表示有符号数字，正数和负数交错，这就是 zigzag 这个词的含义了。

使用 zigzag 编码，绝对值小的数字，无论正负都可以采用较少的 byte 来表示，充分利用了 Varint 这种技术。

其他的数据类型，比如字符串等则采用类似数据库中的 varchar 的表示方法，即用一个 varint 表示长度，然后将其余部分紧跟在这个长度部分之后即可。

通过以上对 protobuf Encoding 方法的介绍，想必您也已经发现 protobuf 消息的内容小，适于网络传输。假如您对那些有关技术细节的描述缺乏耐心和兴趣，那么下面这个简单而直观的比较应该能给您更加深刻的印象。 对于代码清单 1中的消息，用 Protobuf 序列化后的字节序列为：​​​08 65 12 06 48 65 6C 6C 6F​​ 而如果用 XML，则类似这样：

31 30 31 3C 2F 69 64 3E 3C 6E 61 6D 65 3E 68 65 6C 6C 6F 3C 2F 6E 61 6D 65 3E 3C 2F 68 65 6C 6C6F 77 6F 72 6C 64 3E 一共 55 个字节，这些奇怪的数字需要稍微解释一下，其含义用 ASCII 表示如下： 101 hello

封解包过程

以代码清单中的 Reader 为例，该程序首先调用 msg1 的 ParseFromIstream 方法，这个方法解析从文件读入的二进制数据流，并将解析出来的数据赋予 helloworld 类的相应数据成员。

整个解析过程需要 Protobuf 本身的框架代码和由 Protobuf 编译器生成的代码共同完成。Protobuf 提供了基类 Message 以及 Message_lite 作为通用的 Framework，，CodedInputStream 类，WireFormatLite 类等提供了对二进制数据的 decode 功能，Protobuf 的解码可以通过几个简单的数学运算完成，无需复杂的词法语法分析，因此 ReadTag() 等方法都非常快。

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