一看看懂Protocol Buffer(协议篇)

前言

由于笔者业团队的业务对即时通讯服务有很大的依赖,春节结束后的第一天,红包没到,产品同学先到了,产品同学和我说要做一款IM,看到需求文档后和设计图后笔者大吃一斤

这不就是一个翻版的web qq吗?

可以可以

联想到最最近美团的大象,头条的Lark,用户与用户,商家与用户,企业同事的沟通,及其衍生的配套增值服务,真是需求旺盛的强需求啊

如果我要做一个WebIM应用

现在的Web应用通常会考虑ajax轮询或者是long polling的方式来实现,但是频繁的建立https连接,会带来多余请求和消息精准性的问题,本质上是TCP,消息边界不清晰,会有黏包的情况

类似我司ios和andorid客户端,采用socket+PB协议来解决及时通讯问题,采用socket服务,依赖google的oc PB协议包来实现,socket是基于TCP协议,由通信协议和编程API组成的,原理一次HTTP协议握手成功后,与服务器建立双向连接,数据就可以直接从TCP 通道传输基于事件的方式,二级制传输,反编译为json或者xml

笔者在查阅翻google PB开发者文档时,看到17年下半年google发布了官方的js的版本,配合websocket,可以与PB协议进行配合,在实现原理上,优于现有的ajax轮询或者是long polling的实现方式

So,Let's rock !

Protocol Buffer是个什么东东?

Protocol Buffer是Google提供的一种数据序列化协议,下面是我从网上找到的Google官方对protobuf的定义:

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序列化,很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、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。

为什么是Node,为何要和Protocol Buffer打交道?

做为javascript开发者,对我们最好的数据序列化协议当然是JSON,pb协议相较于之前流行的XML更加的简洁高效

pb属于二进制协议,更容易解析,解析速度比文本协议有二向箔级别的压制,so,在聊天场景下,udp传输明显是优于tcp的

后台通信基本是基于二进制的,以往我们开发中用到的纯文本协议是后台同学在封装一层实现的,例如我司的服务,就维护了两套,一套二进制的,一套http接口的,如果可以用Node打通了pb,可以将维护成本降到最低,理论上只有一套底层二级制服务

ps. 类似PB这样的东西,还有MessagePack和Apache Thrift

说的这么热闹,老夫已经迫不及待了!

想必你已经说,别逼逼,show me the code,怎么好的开发都么上进呢?

好吧,Let's Rock & Roll!

官方案例

我们来操作一下

安装google-protobuf

2017年4月开始官方支持javascript

github

develops

 

 

npm install google

  1. -protobuf

定义.proto文件

proto文件 messages.proto

  1. package zxwj;

  2. syntax = "proto3";

  3. message helloworld

  4. {

  5.   string zzuid = 123;  

  6.   string zzstatus = 0;

  7. }  

编译.proto文件

使用protobuf.js命令行工具编译

  1. protoc --js_out=import_style=commonjs,binary:. messages.proto

protoc会编译输入文件,并且构建messages_pb,在sever中,可以以以下方式引用

  1. var messages = require('./messages_pb');

  2. var message = new messages.MyMessage();

编写server.js

  1. var basepb = require('./messages_pb');

  2. console.log(basepb);

  3.  

  4. var message = new basepb.SearchRequest();

  5. console.log(message);

  6.  

  7. message.setName("TS");

  8. message.setPassword("123456");

  9.  

  10. var bytes = message.serializeBinary(); //对象序列化

  11. console.log(bytes);

  12.  

  13. var message2 = basepb.SearchRequest.deserializeBinary(bytes); //进制序列化

  14. console.log(message2);

运行

  1. node sever.js

总结一下

上个案例并不具备线上产品能力,但是还可以能看出PB协议的优势所在

快,从官方的测试结果来看,整体比較起來,ProtoBuf.js 則是比纯JSON 的处理快上一倍以上,附官方Github测试结果(机器配置:i7-2600K。Node.js 版本:6.9.1)

  1. benchmarking encoding performance ...

  2.  

  3. Type.encode to buffer x 547,361 ops/sec ±0.27% (94 runs sampled)

  4. JSON.stringify to string x 310,848 ops/sec ±0.73% (92 runs sampled)

  5. JSON.stringify to buffer x 173,608 ops/sec ±1.51% (86 runs sampled)

  6.  

  7.      Type.encode to buffer was fastest

  8.   JSON.stringify to string was 43.5% slower

  9.   JSON.stringify to buffer was 68.7% slower

  10.  

  11. benchmarking decoding performance ...

  12.  

  13. Type.decode from buffer x 1,294,378 ops/sec ±0.86% (90 runs sampled)

  14. JSON.parse from string x 291,944 ops/sec ±0.72% (92 runs sampled)

  15. JSON.parse from buffer x 256,325 ops/sec ±1.50% (90 runs sampled)

  16.  

  17.    Type.decode from buffer was fastest

  18.     JSON.parse from string was 77.4% slower

  19.     JSON.parse from buffer was 80.3% slower

  20.  

  21. benchmarking combined performance ...

  22.  

  23. Type to/from buffer x 254,126 ops/sec ±1.13% (91 runs sampled)

  24. JSON to/from string x 122,896 ops/sec ±1.29% (90 runs sampled)

  25. JSON to/from buffer x 88,005 ops/sec ±0.87% (89 runs sampled)

  26.  

  27.        Type to/from buffer was fastest

  28.        JSON to/from string was 51.7% slower

  29.        JSON to/from buffer was 65.3% slower

  30.  

  31. benchmarking verifying performance ...

  32.  

  33. Type.verify x 6,246,765 ops/sec ±2.00% (87 runs sampled)

  34.  

  35. benchmarking message from object performance ...

  36.  

  37. Type.fromObject x 2,892,973 ops/sec ±0.70% (92 runs sampled)

  38.  

  39. benchmarking message to object performance ...

  40.  

  41. Type.toObject x 3,601,738 ops/sec ±0.72% (93 runs sampled)

接下来要做的事情

PB的优势场景是IM中的数据存储和交互,如果要实现一个高品质的IM,信息流的稳定和边界很重要,我们还需要完善以下几个部分

  • 稳定可维护的Node socket.io服务(socket篇)

  • PB的动态编译的特性和嵌套message,数据结构简单化(数据篇)

  • 前端对于二级制的的处理,例如ArrayBuffer,序列化与反序列化,MD5加密(加密篇)

posted @ 2018-05-28 19:49  大转转FE  阅读(19098)  评论(0编辑  收藏  举报