如何在前端中使用protobuf（node篇）
解析思路
同样是要使用protobuf.js这个库来解析。
之前提到，在vue中，为了避免直接使用.proto文件，需要将所有的.proto打包成.js来使用。
而在node端，也可以打包成js文件来处理。但node端是服务端环境了，完全可以允许.proto的存在，所以其实我们可以有优雅的使用方式：直接解析。
预期效果
封装两个基础模块：
- request.js: 用于根据接口名称、请求体、返回值类型，发起请求。
- proto.js用于解析proto,将数据转换为二进制。
在项目中可以这样使用：
// lib/api.js 封装API
const request = require('./request')
const proto = require('./proto')
/**
*
* @param {* 请求数据} params
* getStudentList 是接口名称
* school.PBStudentListRsp 是定义好的返回model
* school.PBStudentListReq 是定义好的请求体model
*/
exports.getStudentList = function getStudentList (params) {
const req = proto.create('school.PBStudentListReq', params)
return request('school.getStudentList', req, 'school.PBStudentListRsp')
}
// 项目中使用lib/api.js
const api = require('../lib/api')
const req = {
limit: 20,
offset: 0
}
api.getStudentList(req).then((res) => {
console.log(res)
}).catch(() => {
// ...
})
准备工作：
准备如何在前端中使用protobuf（vue篇）中定义好的一份.proto,注意这份proto中定义了两个命名空间：framework和school。proto文件源码
封装proto.js
参考下官方文档将object转化为buffer的方法：
protobuf.load("awesome.proto", function(err, root) {
if (err)
throw err;
var AwesomeMessage = root.lookupType("awesomepackage.AwesomeMessage");
var payload = { awesomeField: "AwesomeString" };
var message = AwesomeMessage.create(payload);
var buffer = AwesomeMessage.encode(message).finish();
});应该比较容易理解：先load awesome.proto，然后将数据payload转变成我们想要的buffer。create和encode都是protobufjs提供的方法。
如果我们的项目中只有一个.proto文件，我们完全可以像官方文档这样用。
但是在实际项目中，往往是有很多个.proto文件的，如果每个PBMessage都要先知道在哪个.proto文件中，使用起来会比较麻烦，所以需要封装一下。
服务端同学给我们的接口枚举中一般是这样的：
getStudentList = 0; // 获取所有学生的列表, PBStudentListReq => PBStudentListRsp这里只告诉了这个接口的请求体是PBStudentListReq，返回值是PBStudentListRsp，而它们所在的.proto文件是不知道的。
为了使用方便，我们希望封装一个方法，形如：
const reqBuffer = proto.create('school.PBStudentListReq', dataObj)我们使用时只需要以PBStudentListReq和dataObj作为参数即可，无需关心PBStudentListReq是在哪个.proto文件中。
这里有个难点:如何根据类型来找到所在的.proto呢？
方法是：把所有的.proto放进内存中，然后根据名称获取对应的类型。
写一个loadProtoDir方法，把所有的proto保存在_proto变量中。
// proto.js
const fs = require('fs')
const path = require('path')
const ProtoBuf = require('protobufjs')
let _proto = null
// 将所有的.proto存放在_proto中
function loadProtoDir (dirPath) {
const files = fs.readdirSync(dirPath)
const protoFiles = files
.filter(fileName => fileName.endsWith('.proto'))
.map(fileName => path.join(dirPath, fileName))
_proto = ProtoBuf.loadSync(protoFiles).nested
return _proto
}_proto类似一颗树，我们可以遍历这棵树找到具体的类型，也可以通过其他方法直接获取，比如lodash.get()方法,它支持obj['xx.xx.xx']这样的形式来取值。
const _ = require('lodash')
const PBMessage = _.get(_proto, 'school.PBStudentListReq')这样我们就拿到了顺利地根据类型在所有的proto获取到了PBMessage，PBMessage中会有protobuf.js提供的create、encode等方法，我们可以直接利用并将object转成buffer。
const reqData = {a: '1'}
const message = PBMessage.create(reqData)
const reqBuffer = PBMessage.encode(message).finish()整理一下，为了后面使用方便，封装成三个函数：
let _proto = null
// 将所有的.proto存放在_proto中
function loadProtoDir (dirPath) {
const files = fs.readdirSync(dirPath)
const protoFiles = files
.filter(fileName => fileName.endsWith('.proto'))
.map(fileName => path.join(dirPath, fileName))
_proto = ProtoBuf.loadSync(protoFiles).nested
return _proto
}
// 根据typeName获取PBMessage
function lookup (typeName) {
if (!_.isString(typeName)) {
throw new TypeError('typeName must be a string')
}
if (!_proto) {
throw new TypeError('Please load proto before lookup')
}
return _.get(_proto, typeName)
}
function create (protoName, obj) {
// 根据protoName找到对应的message
const model = lookup(protoName)
if (!model) {
throw new TypeError(`${protoName} not found, please check it again`)
}
const req = model.create(obj)
return model.encode(req).finish()
}
module.exports = {
lookup, // 这个方法将在request中会用到
create,
loadProtoDir
}这里要求，在使用create和lookup前，需要先loadProtoDir，将所有的proto都放进内存。
封装request.js
这里要建议先看一下MessageType.proto，其中定义了与后端约定的接口枚举、请求体、响应体。
const rp = require('request-promise')
const proto = require('./proto.js') // 上面我们封装好的proto.js
/**
*
* @param {* 接口名称} msgType
* @param {* proto.create()后的buffer} requestBody
* @param {* 返回类型} responseType
*/
function request (msgType, requestBody, responseType) {
// 得到api的枚举值
const _msgType = proto.lookup('framework.PBMessageType')[msgType]
// PBMessageRequest是公共请求体,携带一些额外的token等信息，后端通过type获得接口名称，messageData获得请求数据
const PBMessageRequest = proto.lookup('framework.PBMessageRequest')
const req = PBMessageRequest.encode({
timeStamp: new Date().getTime(),
type: _msgType,
version: '1.0',
messageData: requestBody,
token: 'xxxxxxx'
}).finish()
// 发起请求，在vue中我们可以使用axios发起ajax，但node端需要换一个，比如"request"
// 我这里推荐使用一个不错的库："request-promise"，它支持promise
const options = {
method: 'POST',
uri: 'http://your_server.com/api',
body: req,
encoding: null,
headers: {
'Content-Type': 'application/octet-stream'
}
}
return rp.post(options).then((res) => {
// 解析二进制返回值
const decodeResponse = proto.lookup('framework.PBMessageResponse').decode(res)
const { resultInfo, resultCode } = decodeResponse
if (resultCode === 0) {
// 进一步解析解析PBMessageResponse中的messageData
const model = proto.lookup(responseType)
let msgData = model.decode(decodeResponse.messageData)
return msgData
} else {
throw new Error(`Fetch ${msgType} failed.`)
}
})
}
module.exports = request资源搜索网站大全 http://www.szhdn.com 广州VI设计公司https://www.houdianzi.com
使用
request.js和proto.js提供底层的服务，为了使用方便，我们还要封装一个api.js，定义项目中所有的api。
const request = require('./request')
const proto = require('./proto')
exports.getStudentList = function getStudentList (params) {
const req = proto.create('school.PBStudentListReq', params)
return request('school.getStudentList', req, 'school.PBStudentListRsp')
}在项目中使用接口时，只需要require('lib/api')，不直接引用proto.js和request.js。
// test.js
const api = require('../lib/api')
const req = {
limit: 20,
offset: 0
}
api.getStudentList(req).then((res) => {
console.log(res)
}).catch(() => {
// ...
})
