ProtoBuf 是google團隊開發(fā)的用于高效存儲和讀取結構化數(shù)據(jù)的工具。什么是結構化數(shù)據(jù)呢，正如字面上表達的，就是帶有一定結構的數(shù)據(jù)。比如電話簿上有很多記錄數(shù)據(jù)，每條記錄包含姓名、ID、郵件、電話等，這種結構重復出現(xiàn)。

同類

XML、JSON 也可以用來存儲此類結構化數(shù)據(jù)，但是使用ProtoBuf表示的數(shù)據(jù)能更加高效，并且將數(shù)據(jù)壓縮得更小。

原理

ProtoBuf 是通過ProtoBuf編譯器將與編程語言無關的特有的 .proto 后綴的數(shù)據(jù)結構文件編譯成各個編程語言(Java,C/C++,Python)專用的類文件,然后通過Google提供的各個編程語言的支持庫lib即可調用API。(關于proto結構體怎么編寫，可自行查閱文檔)

ProtoBuf編譯器安裝

Mac : brew install protobuf

舉個例子

1.先創(chuàng)建一個proto文件

message.proto

syntax?=?"proto3";
?
message?Person?{
????int32?id?=?1;
????string?name?=?2;
????
????repeated?Phone?phone?=?4;
????
????enum?PhoneType?{
????????MOBILE?=?0;
????????HOME?=?1;
????????WORK?=?2;
????}
?
????message?Phone?{
????????string?number?=?1;
????????PhoneType?type?=?2;
????}
}

?

?

2. 創(chuàng)建一個Java項目

并且將proto文件放置 src/main/proto 文件夾下

3. 編譯proto文件至Java版本

用命令行 cd 到 src/main 目錄下

終端執(zhí)行命令 : protoc --java_out=./java ./proto/*.proto

會發(fā)現(xiàn)，在你的src/main/java 里已經生成里對應的Java類

4. 依賴Java版本的ProtoBuf支持庫

這里只舉一個用Gradle使用依賴的栗子

implementation?'com.google.protobuf3.9.1'

5. 將Java對象轉為ProtoBuf數(shù)據(jù)

Message.Person.Phone.Builder?phoneBuilder?=?Message.Person.Phone.newBuilder();
Message.Person.Phone?phone1?=?phoneBuilder
????????.setNumber("100860")
????????.setType(Message.Person.PhoneType.HOME)
????????.build();
Message.Person.Phone?phone2?=?phoneBuilder
????????.setNumber("100100")
????????.setType(Message.Person.PhoneType.MOBILE)
????????.build();
Message.Person.Builder?personBuilder?=?Message.Person.newBuilder();
personBuilder.setId(1994);
personBuilder.setName("XIAOLEI");
personBuilder.addPhone(phone1);
personBuilder.addPhone(phone2);

Message.Person?person?=?personBuilder.build();
long?old?=?System.currentTimeMillis();
byte[]?buff?=?person.toByteArray();
System.out.println("ProtoBuf 編碼耗時："?+?(System.currentTimeMillis()?-?old));
System.out.println(Arrays.toString(buff));
System.out.println("ProtoBuf?數(shù)據(jù)長度:"?+?buff.length);
6.?將ProtoBuf數(shù)據(jù)，轉換回Java對象
System.out.println("-開始解碼-");
old?=?System.currentTimeMillis();
Message.Person?personOut?=?Message.Person.parseFrom(buff);
System.out.println("ProtoBuf 解碼耗時："?+?(System.currentTimeMillis()?-?old));
System.out.printf("Id:%d,?Name:%s
",?personOut.getId(),?personOut.getName());
List?phoneList?=?personOut.getPhoneList();
for?(Message.Person.Phone?phone?:?phoneList)
{
????System.out.printf("手機號:%s?(%s)
",?phone.getNumber(),?phone.getType());
}

6. 將ProtoBuf數(shù)據(jù)，轉換回Java對象

System.out.println("-開始解碼-");
old?=?System.currentTimeMillis();
Message.Person?personOut?=?Message.Person.parseFrom(buff);
System.out.println("ProtoBuf 解碼耗時："?+?(System.currentTimeMillis()?-?old));
System.out.printf("Id:%d,?Name:%s
",?personOut.getId(),?personOut.getName());
List?phoneList?=?personOut.getPhoneList();
for?(Message.Person.Phone?phone?:?phoneList)
{
????System.out.printf("手機號:%s?(%s)
",?phone.getNumber(),?phone.getType());
}

比較

為了能體現(xiàn)ProtoBuf的優(yōu)勢，我寫了同樣結構體的Java類，并且將Java對象轉換成JSON數(shù)據(jù)，來與ProtoBuf進行比較。JSON編譯庫使用Google提供的GSON庫，JSON的部分代碼就不貼出來了，直接展示結果

比較結果結果

運行 1 次

【?JSON?開始編碼?】
JSON 編碼1次，耗時：22ms
JSON?數(shù)據(jù)長度:106
-開始解碼-
JSON 解碼1次，耗時：1ms

【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf 編碼1次,耗時：32ms
ProtoBuf?數(shù)據(jù)長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf 解碼1次,耗時：3ms

運行 10 次

【?JSON?開始編碼?】
JSON 編碼10次，耗時：22ms
JSON?數(shù)據(jù)長度:106
-開始解碼-
JSON 解碼10次，耗時：4ms

【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf 編碼10次,耗時：29ms
ProtoBuf?數(shù)據(jù)長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf 解碼10次,耗時：3ms

運行 100 次

【?JSON?開始編碼?】
JSON 編碼100次，耗時：32ms
JSON?數(shù)據(jù)長度:106
-開始解碼-
JSON 解碼100次，耗時：8ms

【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf 編碼100次,耗時：31ms
ProtoBuf?數(shù)據(jù)長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf 解碼100次,耗時：4ms

運行 1000 次

【?JSON?開始編碼?】
JSON 編碼1000次，耗時：39ms
JSON?數(shù)據(jù)長度:106
-開始解碼-
JSON 解碼1000次，耗時：21ms

【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf 編碼1000次,耗時：37ms
ProtoBuf?數(shù)據(jù)長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf 解碼1000次,耗時：8ms

運行 1萬 次

【?JSON?開始編碼?】
JSON 編碼10000次，耗時：126ms
JSON?數(shù)據(jù)長度:106
-開始解碼-
JSON 解碼10000次，耗時：93ms

【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf 編碼10000次,耗時：49ms
ProtoBuf?數(shù)據(jù)長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf 解碼10000次,耗時：23ms

運行 10萬 次

【?JSON?開始編碼?】
JSON 編碼100000次，耗時：248ms
JSON?數(shù)據(jù)長度:106
-開始解碼-
JSON 解碼100000次，耗時：180ms

【?ProtoBuf?開始編碼?】
ProtoBuf 編碼100000次,耗時：51ms
ProtoBuf?數(shù)據(jù)長度:34
-開始解碼-
ProtoBuf 解碼100000次,耗時：58ms

總結

編解碼性能

上述栗子只是簡單的采樣，實際上據(jù)我的實驗發(fā)現(xiàn)

次數(shù)在1千以下，ProtoBuf 的編碼與解碼性能，都與JSON不相上下，甚至還有比JSON差的趨勢。

次數(shù)在2千以上，ProtoBuf的編碼解碼性能，都比JSON高出很多。

次數(shù)在10萬以上，ProtoBuf的編解碼性能就很明顯了，遠遠高出JSON的性能。

內存占用

ProtoBuf的內存34，而JSON到達106 ，ProtoBuf的內存占用只有JSON的1/3.

結尾

其實這次實驗有很多可待優(yōu)化的地方，就算是這種粗略的測試，也能看出來ProtoBuf的優(yōu)勢。

兼容

新增字段

在proto文件中新增 nickname 字段

生成Java文件

用老proto字節(jié)數(shù)組數(shù)據(jù)，轉換成對象

Id:1994,?Name:XIAOLEI
手機號:100860?(HOME)
手機號:100100?(MOBILE)
getNickname=

結果，是可以轉換成功。

刪除字段

在proto文件中刪除 name 字段

生成Java文件

用老proto字節(jié)數(shù)組數(shù)據(jù)，轉換成對象

Id:1994,?Name:null
手機號:100860?(HOME)
手機號:100100?(MOBILE)

結果，是可以轉換成功。

編輯：黃飛

?