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IM 通讯协议专题学习 (八):金蝶随手记团队的 Protobuf 应用实践 (原理篇)

作者:JackJiang
  • 2023-01-28
    江苏
  • 本文字数:6346 字

    阅读完需:约 21 分钟

IM通讯协议专题学习(八):金蝶随手记团队的Protobuf应用实践(原理篇)

本文由金蝶随手记技术团队丁同舟分享。

1、引言

跟移动端 IM 中追求数据传输效率、网络流量消耗等需求一样,随手记客户端与服务端交互的过程中,对部分数据的传输大小和效率也有较高的要求,普通的数据格式如 JSON 或者 XML 已经不能满足,因此决定采用 Google 推出的 Protocol Buffers 以达到数据高效传输。


本文将基于随手记团队的 Protobuf 应用实践,分享了 Protobuf 的技术原理、上手实战等(本篇要分享的是技术原理),希望对你有用。


学习交流:

移动端 IM 开发入门文章:《新手入门一篇就够:从零开发移动端 IM》

开源 IM 框架源码:https://github.com/JackJiang2011/MobileIMSDK(备用地址点此)

(本文已同步发布于:http://www.52im.net/thread-4114-1-1.html

2、系列文章

本文是系列文章中的第 8 篇,本系列总目录如下:

《IM 通讯协议专题学习(一):Protobuf 从入门到精通,一篇就够!》

《IM 通讯协议专题学习(二):快速理解 Protobuf 的背景、原理、使用、优缺点》

《IM 通讯协议专题学习(三):由浅入深,从根上理解 Protobuf 的编解码原理》

《IM 通讯协议专题学习(四):从 Base64 到 Protobuf,详解 Protobuf 的数据编码原理》

《IM 通讯协议专题学习(五):Protobuf 到底比 JSON 快几倍?全方位实测!》

《IM 通讯协议专题学习(六):手把手教你如何在 Android 上从零使用 Protobuf》(稍后发布..)

《IM 通讯协议专题学习(七):手把手教你如何在 NodeJS 中从零使用 Protobuf》

《IM 通讯协议专题学习(八):金蝶随手记团队的 Protobuf 应用实践(原理篇)》(* 本文)

《IM 通讯协议专题学习(九):金蝶随手记团队的 Protobuf 应用实践(实战篇) 》(稍后发布..)

3、基本介绍


Protocol buffers 为 Google 提出的一种跨平台、多语言支持且开源的序列化数据格式。相对于类似的 XML 和 JSON,Protocol buffers 更为小巧、快速和简单。其语法目前分为 proto2 和 proto3 两种格式。

相对于传统的 XML 和 JSON, Protocol buffers 的优势主要在于:更加小、更加快。

对于自定义的数据结构,Protobuf 可以通过生成器生成不同语言的源代码文件,读写操作都非常方便。

假设现在有下面 JSON 格式的数据:

{

"id":1,

"name":"jojo",

"email":"123@qq.com",

}

使用 JSON 进行编码,得出 byte 长度为 43 的的二进制数据:

7b226964 223a312c 226e616d 65223a22 6a6f6a6f 222c2265 6d61696c 223a2231 32334071 712e636f 6d227d

如果使用 Protobuf 进行编码,得到的二进制数据仅有 20 个字节:

0a046a6f 6a6f1001 1a0a3132 33407171 2e636f6d

4、编码原理

相对于基于纯文本的数据结构如 JSON、XML 等,Protobuf 能够达到小巧、快速的最大原因在于其独特的编码方式。《Protobuf 从入门到精通,一篇就够!》对 Protobuf 的 Encoding 作了很好的解析。


例如:对于 int32 类型的数字,如果很小的话,protubuf 因为采用了 Varint 方式,可以只用 1 个字节表示。

5、Varint 原理 Varint 中每个字节的最高位 bit 表示此 byte 是否为最后一个 byte 。1 表示后续的 byte 也表示该数字,0 表示此 byte 为结束的 byte。


例如数字 300 用 Varint 表示为 1010 1100 0000 0010:


▲ 图片源自《Protobuf 从入门到精通,一篇就够!》


注意:需要注意解析的时候会首先将两个 byte 位置互换,因为字节序采用了 little-endian 方式。

但 Varint 方式对于带符号数的编码效果比较差。因为带符号数通常在最高位表示符号,那么使用 Varint 表示一个带符号数无论大小就必须要 5 个 byte(最高位的符号位无法忽略,因此对于 -1 的 Varint 表示就变成了 010001)。

Protobuf 引入了 ZigZag 编码很好地解决了这个问题。

6、ZigZag 编码

关于 ZigZag 的编码方式,博客园上的一篇博文《整数压缩编码 ZigZag》做出了详细的解释。

ZigZag 编码按照数字的绝对值进行升序排序,将整数通过一个 hash 函数 h(n) = (n<<1)^(n>>31)(如果是 sint64 h(n) = (n<<1)^(n>>63))转换为递增的 32 位 bit 流。

关于为什么 64 的 ZigZag 为 80 01,《整数压缩编码 ZigZag》中有关于其编码唯一可译性的解释。

通过 ZigZag 编码,只要绝对值小的数字,都可以用较少位的 byte 表示。解决了负数的 Varint 位数会比较长的问题。

7、T-V and T-L-V

Protobuf 的消息结构是一系列序列化后的 Tag-Value 对。其中 Tag 由数据的 field 和 writetype 组成,Value 为源数据编码后的二进制数据。

假设有这样一个消息:

message Person {

int32 id = 1;

string name = 2;

}

其中,id 字段的 field 为 1,writetype 为 int32 类型对应的序号。编码后 id 对应的 Tag 为 (field_number << 3) | wire_type = 0000 1000,其中低位的 3 位标识 writetype,其他位标识 field。

每种类型的序号可以从这张表得到:

需要注意,对于 string 类型的数据(在上表中第三行),由于其长度是不定的,所以 T-V 的消息结构是不能满足的,需要增加一个标识长度的 Length 字段,即 T-L-V 结构。

8、反射机制

Protobuf 本身具有很强的反射机制,可以通过 type name 构造具体的 Message 对象。陈硕的文章《一种自动反射消息类型的 Google Protobuf 网络传输方案》中对 GPB 的反射机制做了详细的分析和源码解读。这里通过 protobuf-objectivec 版本的源码,分析此版本的反射机制。

陈硕对 protobuf 的类结构做出了详细的分析 —— 其反射机制的关键类为 Descriptor 类:

每个具体 Message Type 对应一个 Descriptor 对象。尽管我们没有直接调用它的函数,但是 Descriptor 在“根据 type name 创建具体类型的 Message 对象”中扮演了重要的角色,起了桥梁作用。

同时,陈硕根据 GPB 的 C++ 版本源代码分析出其反射的具体机制:DescriptorPool 类根据 type name 拿到一个 Descriptor 的对象指针,在通过 MessageFactory 工厂类根据 Descriptor 实例构造出具体的 Message 对象。

示例代码如下:

Message* createMessage(conststd::string& typeName)

{

Message* message = NULL;

constDescriptor* descriptor = DescriptorPool::generated_pool()->FindMessageTypeByName(typeName);

if(descriptor)

{

constMessage* prototype = MessageFactory::generated_factory()->GetPrototype(descriptor);

if(prototype)

{

message = prototype->New();

}

}

returnmessage;

}

注意:

  • 1)DescriptorPool 包含了程序编译的时候所链接的全部 protobuf Message types;

  • 2)MessageFactory 能创建程序编译的时候所链接的全部 protobuf Message types。

9、以 Protobuf-objectivec 为例

在 OC 环境下,假设有一份 Message 数据结构如下:

message Person {

string name = 1;

int32 id = 2;

string email = 3;

}

解码此类型消息的二进制数据:

Person *newP = [[Person alloc] initWithData:data error:nil];

这里调用了:

(instancetype)initWithData:(NSData*)data error:(NSError**)errorPtr {

return[selfinitWithData:data extensionRegistry:nilerror:errorPtr];

}

其内部调用了另一个构造器:

(instancetype)initWithData:(NSData *)data

if((self = [self init])) {

@try {

}

@catch (NSException *exception) {

}

}

return self;

}

去掉一些防御代码和错误处理后,可以看到最终由 mergeFromData:方法实现构造:

(void)mergeFromData:(NSData*)data extensionRegistry:(GPBExtensionRegistry *)extensionRegistry {

GPBCodedInputStream *input = [[GPBCodedInputStream alloc] initWithData:data]; //根据传入的 data 构造出数据流对象

[selfmergeFromCodedInputStream:input extensionRegistry:extensionRegistry]; //通过数据流对象进行 merge

[input checkLastTagWas:0]; //校检

[input release];

}

这个方法主要做了两件事:

  • 1)通过传入的 data 构造 GPBCodedInputStream 对象实例;

  • 2)通过上面构造的数据流对象进行 merge 操作。

GPBCodedInputStream 负责的工作很简单,主要是把源数据缓存起来,并同时保存一系列的状态信息,例如 size, lastTag 等。

其数据结构非常简单:

typedef struct GPBCodedInputStreamState {

constuint8_t *bytes;

size_t bufferSize;

size_t bufferPos;

// For parsing subsections of an input stream you can put a hard limit on

// how much should be read. Normally the limit is the end of the stream,

// but you can adjust it to anywhere, and if you hit it you will be at the

// end of the stream, until you adjust the limit.

size_t currentLimit;

int32_t lastTag;

NSUIntegerrecursionDepth;

} GPBCodedInputStreamState;

@interface GPBCodedInputStream () {

@package

struct GPBCodedInputStreamState state_;

NSData *buffer_;

}

merge 操作内部实现比较复杂,首先会拿到一个当前 Message 对象的 Descriptor 实例,这个 Descriptor 实例主要保存 Message 的源文件 Descriptor 和每个 field 的 Descriptor,然后通过循环的方式对 Message 的每个 field 进行赋值。

Descriptor 简化定义如下:

@interfaceGPBDescriptor : NSObject<NSCopying>

@property(nonatomic, readonly, strong, nullable) NSArray<GPBFieldDescriptor*> *fields;

@property(nonatomic, readonly, strong, nullable) NSArray<GPBOneofDescriptor*> *oneofs; //用于 repeated 类型的 filed

@property(nonatomic, readonly, assign) GPBFileDescriptor *file;

@end

其中 GPBFieldDescriptor 定义如下:

@interface GPBFieldDescriptor () {

@package

GPBMessageFieldDescription *description_;

GPB_UNSAFE_UNRETAINED GPBOneofDescriptor *containingOneof_;

SELgetSel_;

SELsetSel_;

SELhasOrCountSel_; // Count for map<>/repeated fields, has otherwise.

SELsetHasSel_;

}

其中 GPBMessageFieldDescription 保存了 field 的各种信息,如数据类型、filed 类型、filed id 等。除此之外,getSel 和 setSel 为这个 field 在对应类的属性的 setter 和 getter 方法。

mergeFromCodedInputStream:方法的简化版实现如下:

(void)mergeFromCodedInputStream:(GPBCodedInputStream *)input

GPBDescriptor *descriptor = [selfdescriptor]; //生成当前 Message 的 Descriptor 实例

GPBFileSyntax syntax = descriptor.file.syntax; //syntax 标识.proto 文件的语法版本 (proto2/proto3)

NSUInteger startingIndex = 0; //当前位置

NSArray *fields = descriptor->fields_; //当前 Message 的所有 fileds

//循环解码

for(NSUIntegeri = 0; i < fields.count; ++i) {

//拿到当前位置的 FieldDescriptor

GPBFieldDescriptor *fieldDescriptor = fields[startingIndex];

//判断当前 field 的类型

GPBFieldType fieldType = fieldDescriptor.fieldType;

if(fieldType == GPBFieldTypeSingle) {

//`MergeSingleFieldFromCodedInputStream` 函数中解码 Single 类型的 field 的数据

MergeSingleFieldFromCodedInputStream(self, fieldDescriptor, syntax, input, extensionRegistry);

//当前位置+1

startingIndex += 1;

} else if(fieldType == GPBFieldTypeRepeated) {

// ...

// Repeated 解码操作

} else{

// ...

// 其他类型解码操作

}

} // for(i < numFields)

}

可以看到,descriptor 在这里是直接通过 Message 对象中的方法拿到的,而不是通过工厂构造:

GPBDescriptor *descriptor = [self descriptor];

//desciptor 方法定义

(GPBDescriptor *)descriptor {

return [[selfclass] descriptor];

}

这里的 descriptor 类方法实际上是由 GPBMessage 的子类具体实现的。

例如在 Person 这个消息结构中,其 descriptor 方法定义如下:

(GPBDescriptor *)descriptor {

static GPBDescriptor *descriptor = nil;

if(!descriptor) {

static GPBMessageFieldDescription fields[] = {

{

.name = "name",

.dataTypeSpecific.className = NULL,

.number = Person_FieldNumber_Name,

.hasIndex = 0,

.offset = (uint32_t)offsetof(Person__storage_, name),

.flags = GPBFieldOptional,

.dataType = GPBDataTypeString,

},

//...

//每个 field 都会在这里定义出`GPBMessageFieldDescription`

};

GPBDescriptor *localDescriptor = //这里会根据 fileds 和其他一系列参数构造出一个 Descriptor 对象

descriptor = localDescriptor;

}

return descriptor;

}

接下来,在构造出 Message 的 Descriptor 后,会对所有的 fields 进行遍历解码。解码时会根据不同的 fieldType 调用不同的解码函数。

例如对于 fieldType == GPBFieldTypeSingle,会调用 Single 类型的解码函数:

MergeSingleFieldFromCodedInputStream(self, fieldDescriptor, syntax, input, extensionRegistry);

MergeSingleFieldFromCodedInputStream 内部提供了一系列宏定义,针对不同的数据类型进行数据解码。

#define CASE_SINGLE_POD(NAME, TYPE, FUNC_TYPE) \

caseGPBDataType##NAME: { \

TYPE val = GPBCodedInputStreamRead##NAME(&input->state_); \

GPBSet##FUNC_TYPE##IvarWithFieldInternal(self, field, val, syntax); \

break; \

}

#define CASE_SINGLE_OBJECT(NAME) \

caseGPBDataType##NAME: { \

idval = GPBCodedInputStreamReadRetained##NAME(&input->state_); \

GPBSetRetainedObjectIvarWithFieldInternal(self, field, val, syntax); \

break; \

}

CASE_SINGLE_POD(Int32, int32_t, Int32)

...

#undef CASE_SINGLE_POD

#undef CASE_SINGLE_OBJECT

例如:对于 int32 类型的数据,最终会调用 int32_t GPBCodedInputStreamReadInt32(GPBCodedInputStreamState *state);函数读取数据并赋值。

这里内部实现其实就是对于 Varint 编码的解码操作:

int32_t GPBCodedInputStreamReadInt32(GPBCodedInputStreamState *state) {

int32_t value = ReadRawVarint32(state);

return value;

}

在对数据解码完成后,拿到一个 int32_t,此时会调用 GPBSetInt32IvarWithFieldInternal 进行赋值操作。

其简化实现如下:

void GPBSetInt32IvarWithFieldInternal(GPBMessage *self,

GPBFieldDescriptor *field,

int32_t value,

GPBFileSyntax syntax) {

//最终的赋值操作

//此处 self 为 GPBMessage 实例

uint8_t *storage = (uint8_t *)self->messageStorage_;

int32_t *typePtr = (int32_t *)&storage[field->description_->offset];

*typePtr = value;

}

其中 typePtr 为当前需要赋值的变量的指针。至此,单个 field 的赋值操作已经完成。

总结一下,在 protobuf-objectivec 版本中,反射机制中构建 Message 对象的流程大致为:

  • 1)通过 Message 的具体子类构造其 Descriptor,Descriptor 中包含了所有 field 的 FieldDescriptor;2)循环通过每个 FieldDescriptor 对当前 Message 对象的指定 field 赋值。

10、参考资料

[1] Protobuf 官方开发者指南(中文译版)

[2] Protobuf 官方手册

[3] Why do we use Base64?

[4] The Base16, Base32, and Base64 Data Encodings

[5] Protobuf 从入门到精通,一篇就够!

[5] 如何选择即时通讯应用的数据传输格式

[7] 强列建议将 Protobuf 作为你的即时通讯应用数据传输格式

[8] APP 与后台通信数据格式的演进:从文本协议到二进制协议

[9] 面试必考,史上最通俗大小端字节序详解

[10] 移动端 IM 开发需要面对的技术问题(含通信协议选择)

[11] 简述移动端 IM 开发的那些坑:架构设计、通信协议和客户端

[12] 理论联系实际:一套典型的 IM 通信协议设计详解

[13] 58 到家实时消息系统的协议设计等技术实践分享

(本文已同步发布于:http://www.52im.net/thread-4114-1-1.html

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