高效數(shù)據(jù)傳輸?shù)拿孛芪淦鱌rotobuf的使用教程
當(dāng)涉及到網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí),數(shù)據(jù)序列化一直都是一個(gè)重要的話題;特別是現(xiàn)在很多公司都在推行微服務(wù),數(shù)據(jù)序列化更是重中之重,通常會(huì)選擇使用 JSON 作為數(shù)據(jù)交換格式,且 JSON 已經(jīng)成為業(yè)界的主流。但是 Google 這么大的公司使用的卻是一種被稱為 Protobuf 的數(shù)據(jù)交換格式,它是有什么優(yōu)勢(shì)嗎?這篇文章介紹 Protobuf 的相關(guān)知識(shí)。
GitHub:https://github.com/protocolbuffers/protobuf
官方文檔:https://protobuf.dev/overview/
Protobuf 介紹
Protobuf(Protocol Buffers)是由 Google 開發(fā)的一種輕量級(jí)、高效的數(shù)據(jù)交換格式,它被用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的序列化、反序列化和傳輸。相比于 XML 和 JSON 等文本格式,Protobuf 具有更小的數(shù)據(jù)體積、更快的解析速度和更強(qiáng)的可擴(kuò)展性。
Protobuf 的核心思想是使用協(xié)議(Protocol)來定義數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和編碼方式。使用 Protobuf,可以先定義數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和各字段的類型、字段等信息,然后使用Protobuf提供的編譯器生成對(duì)應(yīng)的代碼,用于序列化和反序列化數(shù)據(jù)。由于 Protobuf 是基于二進(jìn)制編碼的,因此可以在數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)中實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)交換,同時(shí)也可以跨語言使用。
相比于 XML 和 JSON,Protobuf 有以下幾個(gè)優(yōu)勢(shì):
- 更小的數(shù)據(jù)量:Protobuf 的二進(jìn)制編碼通常比 XML 和 JSON 小 3-10 倍,因此在網(wǎng)絡(luò)傳輸和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)可以節(jié)省帶寬和存儲(chǔ)空間。
- 更快的序列化和反序列化速度:由于 Protobuf 使用二進(jìn)制格式,所以序列化和反序列化速度比 XML 和 JSON 快得多。
- 跨語言:Protobuf 支持多種編程語言,可以使用不同的編程語言來編寫客戶端和服務(wù)端。這種跨語言的特性使得 Protobuf 受到很多開發(fā)者的歡迎(JSON 也是如此)。
- 易于維護(hù)可擴(kuò)展:Protobuf 使用 .proto 文件定義數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)格式,這種文件比 XML 和 JSON 更容易閱讀和維護(hù),且可以在不破壞原有協(xié)議的基礎(chǔ)上,輕松添加或刪除字段,實(shí)現(xiàn)版本升級(jí)和兼容性。
編寫 Protobuf
使用 Protobuf 的語言定義文件(.proto)可以定義要傳輸?shù)男畔⒌臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以包括各個(gè)字段的名稱、類型等信息。同時(shí)也可以相互嵌套組合,構(gòu)造出更加復(fù)雜的消息結(jié)構(gòu)。
比如想要構(gòu)造一個(gè)地址簿 AddressBook 信息結(jié)構(gòu)。一個(gè) AddressBook 可以包含多個(gè)人員 Person 信息,每個(gè) Person 信息可以包含 id、name、email 信息,同時(shí)一個(gè) Person 也可以包含多個(gè)電話號(hào)碼信息 PhoneNumber,每個(gè)電話號(hào)碼信息需要指定號(hào)碼種類,如手機(jī)、家庭電話、工作電話等。
如果使用 Protobuf 編寫定義文件如下:
// 文件:addressbook.proto syntax = "proto3"; // 指定 protobuf 包名,防止有相同類名的 message 定義 package com.wdbyte.protobuf; // 是否生成多個(gè)文件 option java_multiple_files = true; // 生成的文件存放在哪個(gè)包下 option java_package = "com.wdbyte.tool.protos"; // 生成的類名,如果沒有指定,會(huì)根據(jù)文件名自動(dòng)轉(zhuǎn)駝峰來命名 option java_outer_classname = "AddressBookProtos"; message Person { // =1,=2 作為序列化后的二進(jìn)制編碼中的字段的唯一標(biāo)簽,也因此,1-15 比 16 會(huì)少一個(gè)字節(jié),所以盡量使用 1-15 來指定常用字段。 optional int32 id = 1; optional string name = 2; optional string email = 3; enum PhoneType { MOBILE = 0; HOME = 1; WORK = 2; } message PhoneNumber { optional string number = 1; optional PhoneType type = 2; } repeated PhoneNumber phones = 4; } message AddressBook { repeated Person people = 1; }
Protobuf 文件中的語法解釋。
頭部全局定義
syntax = "proto3";
指定 Protobuf 版本為版本3(最新版本)package com.wdbyte.protobuf;
指定 Protobuf 包名,防止有相同類名的message
定義,這個(gè)包名是生成的類中所用到的一些信息的前綴,并非類所在包。option java_multiple_files = true;
是否生成多個(gè)文件。若false
,則只會(huì)生成一個(gè)類,其他類以內(nèi)部類形式提供。option java_package =
生成的類所在包。option java_outer_classname
生成的類名,若無,自動(dòng)使用文件名進(jìn)行駝峰轉(zhuǎn)換來為類命名。
消息結(jié)構(gòu)具體定義
message Person
定一個(gè)了一個(gè) Person 類。
Person 類中的字段被 optional
修飾,被 optional
修飾說明字段可以不賦值。
- 修飾符
optional
表示可選字段,可以不賦值。 - 修飾符
repeated
表示數(shù)據(jù)重復(fù)多個(gè),如數(shù)組,如 List。 - 修飾符
required
表示必要字段,必須給值,否則會(huì)報(bào)錯(cuò)RuntimeException
,但是在 Protobuf 版本 3 中被移除。即使在版本 2 中也應(yīng)該慎用,因?yàn)橐坏┒x,很難更改。
字段類型定義
修飾符后面緊跟的是字段類型,如 int32
、string
。常用的類型如下:
int32、int64、uint32、uint64
:整數(shù)類型,包括有符號(hào)和無符號(hào)類型。float、double
:浮點(diǎn)數(shù)類型。bool
:布爾類型,只有兩個(gè)值,true 和 false。string
:字符串類型。bytes
:二進(jìn)制數(shù)據(jù)類型。enum
:枚舉類型,枚舉值可以是整數(shù)或字符串。message
:消息類型,可以嵌套其他消息類型,類似于結(jié)構(gòu)體。
字段后面的 =1,=2
是作為序列化后的二進(jìn)制編碼中的字段的對(duì)應(yīng)標(biāo)簽,因?yàn)?Protobuf 消息在序列化后是不包含字段信息的,只有對(duì)應(yīng)的字段序號(hào),所以節(jié)省了空間。也因此,1-15 比 16 會(huì)少一個(gè)字節(jié),所以盡量使用 1-15 來指定常用字段。且一旦定義,不要隨意更改,否則可能會(huì)對(duì)不上序列化信息。
編譯 Protobuf
使用 Protobuf 提供的編譯器,可以將 .proto
文件編譯成各種語言的代碼文件(如 Java、C++、Python 等)。
下載編譯器:https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/latest
安裝完成后可以使用 protoc
命令編譯 proto
文件,如編譯示例中的 addressbook.proto
.
protoc --java_out=./java ./resources/addressbook.proto
# --java_out 指定輸出 java 格式文件,輸出到 ./java 目錄
# ./resources/addressbook.proto 為 proto 文件位置
生成后可以看到生產(chǎn)的類文件。
./
├── java
│ └── com
│ └── wdbyte
│ └── tool
│ ├── protos
│ │ ├── AddressBook.java
│ │ ├── AddressBookOrBuilder.java
│ │ ├── AddressBookProtos.java
│ │ ├── Person.java
│ │ ├── PersonOrBuilder.java
└── resources
├── addressbook.proto
使用 Protobuf
使用 Java 語言操作 Protobuf,首先需要引入 Protobuf 依賴。
Maven 依賴:
<dependency> <groupId>com.google.protobuf</groupId> <artifactId>protobuf-java</artifactId> <version>3.22.3</version> </dependency>
構(gòu)造消息對(duì)象
// 直接構(gòu)建 PhoneNumber phoneNumber1 = PhoneNumber.newBuilder().setNumber("18388888888").setType(PhoneType.HOME).build(); Person person1 = Person.newBuilder().setId(1).setName("www.wdbyte.com").setEmail("xxx@wdbyte.com").addPhones(phoneNumber1).build(); AddressBook addressBook1 = AddressBook.newBuilder().addPeople(person1).build(); System.out.println(addressBook1); System.out.println("------------------"); // 鏈?zhǔn)綐?gòu)建 AddressBook addressBook2 = AddressBook .newBuilder() .addPeople(Person.newBuilder() .setId(2) .setName("www.wdbyte.com") .setEmail("yyy@126.com") .addPhones(PhoneNumber.newBuilder() .setNumber("18388888888") .setType(PhoneType.HOME) ) ) .build(); System.out.println(addressBook2);
輸出:
people {
id: 1
name: "www.wdbyte.com"
email: "xxx@wdbyte.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}
------------------
people {
id: 2
name: "www.wdbyte.com"
email: "yyy@126.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}
序列化、反序列化
序列化:將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)對(duì)象序列化為二進(jìn)制數(shù)據(jù),可以用于網(wǎng)絡(luò)傳輸或存儲(chǔ)等場(chǎng)景。
反序列化:將二進(jìn)制數(shù)據(jù)反序列化成內(nèi)存中的數(shù)據(jù)對(duì)象,可以用于數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)邏輯。
下面演示使用 Protobuf 進(jìn)行字符數(shù)組和文件的序列化及反序列化過程。
package com.wdbyte.tool.protos; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; /** * * @author www.wdbyte.com */ public class ProtobufTest2 { public static void main(String[] args) throws IOException { PhoneNumber phoneNumber1 = PhoneNumber.newBuilder().setNumber("18388888888").setType(PhoneType.HOME).build(); Person person1 = Person.newBuilder().setId(1).setName("www.wdbyte.com").setEmail("xxx@wdbyte.com").addPhones(phoneNumber1).build(); AddressBook addressBook1 = AddressBook.newBuilder().addPeople(person1).build(); // 序列化成字節(jié)數(shù)組 byte[] byteArray = addressBook1.toByteArray(); // 反序列化 - 字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)對(duì)象 AddressBook addressBook2 = AddressBook.parseFrom(byteArray); System.out.println("字節(jié)數(shù)組反序列化:"); System.out.println(addressBook2); // 序列化到文件 addressBook1.writeTo(new FileOutputStream("AddressBook1.txt")); // 讀取文件反序列化 AddressBook addressBook3 = AddressBook.parseFrom(new FileInputStream("AddressBook1.txt")); System.out.println("文件讀取反序列化:"); System.out.println(addressBook3); } }
輸出:
字節(jié)數(shù)組反序列化:
people {
id: 1
name: "www.wdbyte.com"
email: "xxx@wdbyte.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}
文件讀取反序列化:
people {
id: 1
name: "www.wdbyte.com"
email: "xxx@wdbyte.com"
phones {
number: "18388888888"
type: HOME
}
}
Protobuf 為什么高效
在分析 Protobuf 高效之前,我們先確認(rèn)一下 Protobuf 是否真的高效,下面將 Protobuf 與 JSON 進(jìn)行對(duì)比,分別對(duì)比序列化和反序列化速度以及序列化后的存儲(chǔ)占用大小。
測(cè)試工具:JMH,F(xiàn)astJSON,
測(cè)試對(duì)象:Protobuf 的 addressbook.proto
,JSON 的普通 Java 類。
Maven 依賴:
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>2.0.7</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.openjdk.jmh</groupId> <artifactId>jmh-core</artifactId> <version>1.33</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.openjdk.jmh</groupId> <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId> <version>1.33</version> <scope>provided</scope> </dependency>
先編寫與addressbook.proto
結(jié)構(gòu)相同的 Java 類 AddressBookJava.java
.
public class AddressBookJava { List<PersonJava> personJavaList; public static class PersonJava { private int id; private String name; private String email; private PhoneNumberJava phones; // get...set... } public static class PhoneNumberJava { private String number; private PhoneTypeJava phoneTypeJava; // get....set.... } public enum PhoneTypeJava { MOBILE, HOME, WORK; } public List<PersonJava> getPersonJavaList() { return personJavaList; } public void setPersonJavaList(List<PersonJava> personJavaList) { this.personJavaList = personJavaList; } }
序列化大小對(duì)比
分別在地址簿中添加 1000 個(gè)人員信息,輸出序列化后的數(shù)組大小。
package com.wdbyte.tool.protos; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBook.Builder; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PersonJava; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneNumberJava; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneTypeJava; import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneNumber; import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneType; /** * @author https://www.wdbyte.com */ public class ProtobufTest3 { public static void main(String[] args) throws IOException { AddressBookJava addressBookJava = createAddressBookJava(1000); String jsonString = JSON.toJSONString(addressBookJava); System.out.println("json string size:" + jsonString.length()); AddressBook addressBook = createAddressBook(1000); byte[] addressBookByteArray = addressBook.toByteArray(); System.out.println("protobuf byte array size:" + addressBookByteArray.length); } public static AddressBook createAddressBook(int personCount) { Builder builder = AddressBook.newBuilder(); for (int i = 0; i < personCount; i++) { builder.addPeople(Person.newBuilder() .setId(i) .setName("www.wdbyte.com") .setEmail("xxx@126.com") .addPhones(PhoneNumber.newBuilder() .setNumber("18333333333") .setType(PhoneType.HOME) ) ); } return builder.build(); } public static AddressBookJava createAddressBookJava(int personCount) { AddressBookJava addressBookJava = new AddressBookJava(); addressBookJava.setPersonJavaList(new ArrayList<>()); for (int i = 0; i < personCount; i++) { PersonJava personJava = new PersonJava(); personJava.setId(i); personJava.setName("www.wdbyte.com"); personJava.setEmail("xxx@126.com"); PhoneNumberJava numberJava = new PhoneNumberJava(); numberJava.setNumber("18333333333"); numberJava.setPhoneTypeJava(PhoneTypeJava.HOME); personJava.setPhones(numberJava); addressBookJava.getPersonJavaList().add(personJava); } return addressBookJava; } }
輸出:
json string size:108910
protobuf byte array size:50872
可見測(cè)試中 Protobuf 的序列化結(jié)果比 JSON 小了將近一倍左右。
序列化速度對(duì)比
使用 JMH 進(jìn)行性能測(cè)試,分別測(cè)試 JSON 的序列化和反序列以及 Protobuf 的序列化和反序列化性能情況。每次測(cè)試前進(jìn)行 3 次預(yù)熱,每次 3 秒。接著進(jìn)行 5 次測(cè)試,每次 3 秒,收集測(cè)試情況。
package com.wdbyte.tool.protos; import java.util.ArrayList; import java.util.concurrent.TimeUnit; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBook.Builder; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PersonJava; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneNumberJava; import com.wdbyte.tool.protos.AddressBookJava.PhoneTypeJava; import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneNumber; import com.wdbyte.tool.protos.Person.PhoneType; import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark; import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode; import org.openjdk.jmh.annotations.Fork; import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement; import org.openjdk.jmh.annotations.Mode; import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit; import org.openjdk.jmh.annotations.Scope; import org.openjdk.jmh.annotations.Setup; import org.openjdk.jmh.annotations.State; import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup; /** * @author https://www.wdbyte.com */ @State(Scope.Thread) @Fork(2) @Warmup(iterations = 3, time = 3) @Measurement(iterations = 5, time = 3) @BenchmarkMode(Mode.Throughput) // Throughput:吞吐量,SampleTime:采樣時(shí)間 @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS) public class ProtobufTest4 { private AddressBookJava addressBookJava; private AddressBook addressBook; @Setup public void init() { addressBookJava = createAddressBookJava(1000); addressBook = createAddressBook(1000); } @Benchmark public AddressBookJava testJSON() { // 轉(zhuǎn) JSON String jsonString = JSON.toJSONString(addressBookJava); // JSON 轉(zhuǎn)對(duì)象 return JSON.parseObject(jsonString, AddressBookJava.class); } @Benchmark public AddressBook testProtobuf() throws InvalidProtocolBufferException { // 轉(zhuǎn) JSON byte[] addressBookByteArray = addressBook.toByteArray(); // JSON 轉(zhuǎn)對(duì)象 return AddressBook.parseFrom(addressBookByteArray); } public static AddressBook createAddressBook(int personCount) { Builder builder = AddressBook.newBuilder(); for (int i = 0; i < personCount; i++) { builder.addPeople(Person.newBuilder() .setId(i) .setName("www.wdbyte.com") .setEmail("xxx@126.com") .addPhones(PhoneNumber.newBuilder() .setNumber("18333333333") .setType(PhoneType.HOME) ) ); } return builder.build(); } public static AddressBookJava createAddressBookJava(int personCount) { AddressBookJava addressBookJava = new AddressBookJava(); addressBookJava.setPersonJavaList(new ArrayList<>()); for (int i = 0; i < personCount; i++) { PersonJava personJava = new PersonJava(); personJava.setId(i); personJava.setName("www.wdbyte.com"); personJava.setEmail("xxx@126.com"); PhoneNumberJava numberJava = new PhoneNumberJava(); numberJava.setNumber("18333333333"); numberJava.setPhoneTypeJava(PhoneTypeJava.HOME); personJava.setPhones(numberJava); addressBookJava.getPersonJavaList().add(personJava); } return addressBookJava; } }
JMH 吞吐量測(cè)試結(jié)果(Score 值越大吞吐量越高,性能越好):
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ProtobufTest3.testJSON thrpt 10 1.877 ± 0.287 ops/ms
ProtobufTest3.testProtobuf thrpt 10 2.813 ± 0.446 ops/ms
JMH 采樣時(shí)間測(cè)試結(jié)果(Score 越小,采樣時(shí)間越小,性能越好):
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ProtobufTest3.testJSON sample 53028 0.565 ± 0.005 ms/op
ProtobufTest3.testProtobuf sample 90413 0.332 ± 0.001 ms/op
從測(cè)試結(jié)果看,不管是吞吐量測(cè)試,還是采樣時(shí)間測(cè)試,Protobuf 都優(yōu)于 JSON。
為什么高效?
Protobuf 是如何實(shí)現(xiàn)這種高效緊湊的數(shù)據(jù)編碼和解碼的呢?
首先,Protobuf 使用二進(jìn)制編碼,會(huì)提高性能;其次 Protobuf 在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制時(shí),會(huì)對(duì)字段和類型重新編碼,減少空間占用。它采用 TLV
格式來存儲(chǔ)編碼后的數(shù)據(jù)。TLV
也是就是 Tag-Length-Value ,是一種常見的編碼方式,因?yàn)閿?shù)據(jù)其實(shí)都是鍵值對(duì)形式,所以在 TAG
中會(huì)存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)的字段和類型信息,Length
存儲(chǔ)內(nèi)容的長(zhǎng)度,Value
存儲(chǔ)具體的內(nèi)容。
還記得上面定義結(jié)構(gòu)體時(shí)每個(gè)字段都對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)字嗎?如 =1
,=2
,=3
.
message Person { optional int32 id = 1; optional string name = 2; optional string email = 3; }
在序列化成二進(jìn)制時(shí)候就是通過這個(gè)數(shù)字來標(biāo)記對(duì)應(yīng)的字段的,二進(jìn)制中只存儲(chǔ)這個(gè)數(shù)字,反序列化時(shí)通過這個(gè)數(shù)字找對(duì)應(yīng)的字段。這也是上面為什么說盡量使用 1-15 范圍內(nèi)的數(shù)字,因?yàn)橐坏┏^ 15,就需要多一個(gè) bit 位來存儲(chǔ)。
那么類型信息呢?比如 int32
怎么標(biāo)記,因?yàn)轭愋蛡€(gè)數(shù)有限,所以 Protobuf 規(guī)定了每個(gè)類型對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制編碼,比如 int32
對(duì)應(yīng)二進(jìn)制 000
,string
對(duì)應(yīng)二進(jìn)制 010
,這樣就可以只用三個(gè)比特位存儲(chǔ)類型信息。
這里只是舉例描述大概思想,具體還有一些變化。
詳情可以參考官方文檔:https://protobuf.dev/programming-guides/encoding/
其次,Protobuf 還會(huì)采用一種變長(zhǎng)編碼的方式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這種編碼方式能夠保證數(shù)據(jù)占用的空間最小化,從而減少了數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的開銷。具體來說,Protobuf 會(huì)將整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)等類型變換成一個(gè)或多個(gè)字節(jié)的形式,其中每個(gè)字節(jié)都包含了一部分?jǐn)?shù)據(jù)信息和一部分標(biāo)識(shí)符信息。這種編碼方式可以在數(shù)據(jù)值比較小的情況下,只使用一個(gè)字節(jié)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù),以此來提高編碼效率。
最后,Protobuf 還可以通過采用壓縮算法來減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇笮?/strong>。比如 GZIP 算法能夠?qū)⒃紨?shù)據(jù)壓縮成更小的二進(jìn)制格式,從而在網(wǎng)絡(luò)傳輸中能夠節(jié)省帶寬和傳輸時(shí)間。Protobuf 還提供了一些可選的壓縮算法,如 zlib 和 snappy,這些算法在不同的場(chǎng)景下能夠適應(yīng)不同的壓縮需求。
綜上所述,Protobuf 在實(shí)現(xiàn)高效編碼和解碼的過程中,采用了多種優(yōu)化方式,從而在實(shí)際應(yīng)用中能夠有效地提升數(shù)據(jù)傳輸和處理的效率。
總結(jié)
ProtoBuf 是一種輕量、高效的數(shù)據(jù)交換格式,它具有以下優(yōu)點(diǎn):
- 語言中立,可以支持多種編程語言;
- 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰,易于維護(hù)和擴(kuò)展;
- 二進(jìn)制編碼,數(shù)據(jù)體積小,傳輸效率高;
- 自動(dòng)生成代碼,開發(fā)效率高。
但是,ProtoBuf 也存在以下缺點(diǎn):
- 學(xué)習(xí)成本較高,需要掌握其語法規(guī)則和使用方法;
- 需要先定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),然后才能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行序列化和反序列化,增加了一定的開發(fā)成本;
- 由于二進(jìn)制編碼,可讀性較差,這點(diǎn)不如 JSON 可以直接閱讀。
總體來說,Protobuf 適合用于數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)等場(chǎng)景,能夠提高數(shù)據(jù)傳輸效率和減少數(shù)據(jù)體積。但對(duì)于需要人類可讀的數(shù)據(jù),或需要實(shí)時(shí)修改的數(shù)據(jù),或者對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸效率和體積沒那么在意的場(chǎng)景,選擇更加通用的 JSON 未嘗不是一個(gè)好的選擇。
以上就是高效數(shù)據(jù)傳輸?shù)拿孛芪淦鱌rotobuf的使用教程的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Protobuf數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁Y料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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進(jìn)程process:在一定的環(huán)境下,把靜態(tài)的程序代碼運(yùn)行起來,通過使用不同的資源,來完成一定的任務(wù);線程thread:是程序中一個(gè)單一的順序控制流程。在單個(gè)進(jìn)程中同時(shí)運(yùn)行多個(gè)線程完成不同的工作,稱為多線程2022-05-05Intellij IDEA集成JProfiler性能分析工具
作為Java程序員,性能分析是我們必須掌握的技能之一,在性能分析中,JProfiler是一款非常強(qiáng)大的工具,本文就來介紹一下Intellij IDEA集成JProfiler性能分析工具,就有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2023-12-12