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协议缓冲区（Protobufs）像 XML 和 JSON 一样，可以让用不同语言编写并在不同平台上运行的应用程序交换数据。例如，用 Go 编写的发送程序可以在 Protobuf 中对以 Go 表示的销售订单数据进行编码，然后用 Java 编写的接收方可以对它进行解码，以获取所接收订单数据的 Java 表示方式。
与 XML 和 JSON 相比，Protobuf 编码是二进制而不是文本，这会使调试复杂化。但是，正如本文中的代码示例所确认的那样，Protobuf 编码在大小上比 XML 或 JSON 编码要有效得多。
Protobuf 以另一种方式提供了这种有效性。在实现级别，Protobuf 和其他编码系统对结构化数据进行序列化和反序列化。序列化将特定语言的数据结构转换为字节流，反序列化是将字节流转换回特定语言的数据结构的逆运算。序列化和反序列化可能成为数据交换的瓶颈，因为这些操作会占用大量 CPU。高效的序列化和反序列化是 Protobuf 的另一个设计目标。
最近的编码技术，例如 Protobuf 和 FlatBuffers，源自 1990 年代初期的 DCE/RPC（分布式计算环境/远程过程调用）计划。与 DCE/RPC 一样，Protobuf 在数据交换中为 IDL（接口定义语言）和编码层做出了贡献。
本文将着眼于这两层，然后提供 Go 和 Java 中的代码示例以充实 Protobuf 的细节，并表明 Protobuf 是易于使用的。
像 Protobuf 一样，DCE/RPC 被设计为与语言和平台无关。适当的库和实用程序允许任何语言和平台用于 DCE/RPC 领域。此外，DCE/RPC 体系结构非常优雅。IDL 文档是一侧的远程过程与另一侧的调用者之间的协定。Protobuf 也是以 IDL 文档为中心的。
IDL 文档是文本，在 DCE/RPC 中，使用基本 C 语法以及元数据的语法扩展（方括号）和一些新的关键字，例如 interface。这是一个例子：
[uuid (2d6ead46-05e3-11ca-7dd1-426909beabcd), version(1.0)]interface echo { const long int ECHO_SIZE = 512; void echo( [in] handle_t h, [in, string] idl_char from_client[ ], [out, string] idl_char from_service[ECHO_SIZE] );}该 IDL 文档声明了一个名为 echo 的过程，该过程带有三个参数：类型为 handle_t（实现指针）和 idl_char（ASCII 字符数组）的 [in] 参数被传递给远程过程，而 [out] 参数（也是一个字符串）从该过程中传回。在此示例中，echo 过程不会显式返回值（echo 左侧的 void），但也可以返回值。返回值，以及一个或多个 [out] 参数，允许远程过程任意返回许多值。下一节将介绍 Protobuf IDL，它的语法不同，但同样用作数据交换中的协定。
DCE/RPC 和 Protobuf 中的 IDL 文档是创建用于交换数据的基础结构代码的实用程序的输入：
IDL 文档 —> DCE/PRC 或 Protobuf 实用程序 —> 数据交换的支持代码
作为相对简单的文本，IDL 是同样便于人类阅读的关于数据交换细节的文档（特别是交换的数据项的数量和每个项的数据类型）。
Protobuf 可用于现代 RPC 系统，例如 gRPC；但是 Protobuf 本身仅提供 IDL 层和编码层，用于从发送者传递到接收者的消息。与原本的 DCE/RPC 一样，Protobuf 编码是二进制的，但效率更高。
目前，XML 和 JSON 编码仍在通过 Web 服务等技术进行的数据交换中占主导地位，这些技术利用 Web 服务器、传输协议（例如 TCP、HTTP）以及标准库和实用程序等原有的基础设施来处理 XML 和 JSON 文档。 此外，各种类型的数据库系统可以存储 XML 和 JSON 文档，甚至旧式关系型系统也可以轻松生成查询结果的 XML 编码。现在，每种通用编程语言都具有支持 XML 和 JSON 的库。那么，是什么让我们回到 Protobuf 之类的二进制编码系统呢？
让我们看一下负十进制值 -128。以 2 的补码二进制表示形式（在系统和语言中占主导地位）中，此值可以存储在单个 8 位字节中：10000000。此整数值在 XML 或 JSON 中的文本编码需要多个字节。例如，UTF-8 编码需要四个字节的字符串，即 -128，即每个字符一个字节（十六进制，值为 0x2d、0x31、0x32 和 0x38）。XML 和 JSON 还添加了标记字符，例如尖括号和大括号。有关 Protobuf 编码的详细信息下面就会介绍，但现在的关注点是一个通用点：文本编码的压缩性明显低于二进制编码。
我的代码示例着重于 Protobuf 而不是 RPC。以下是第一个示例的概述：
名为 dataitem.proto 的 IDL 文件定义了一个 Protobuf 消息，它具有六个不同类型的字段：具有不同范围的整数值、固定大小的浮点值以及两个不同长度的字符串。
Protobuf 编译器使用 IDL 文件生成 Go 版本（以及后面的 Java 版本）的 Protobuf 消息及支持函数。
Go 应用程序使用随机生成的值填充原生的 Go 数据结构，然后将结果序列化为本地文件。为了进行比较， XML 和 JSON 编码也被序列化为本地文件。
作为测试，Go 应用程序通过反序列化 Protobuf 文件的内容来重建其原生数据结构的实例。
作为语言中立性测试，Java 应用程序还会对 Protobuf 文件的内容进行反序列化以获取原生数据结构的实例。
我的网站上提供了该 IDL 文件以及两个 Go 和一个 Java 源文件，打包为 ZIP 文件。
最重要的 Protobuf IDL 文档如下所示。该文档存储在文件 dataitem.proto 中，并具有常规的.proto 扩展名。
syntax = "proto3"; package main; message DataItem { int64 oddA = 1; int64 evenA = 2; int32 oddB = 3; int32 evenB = 4; float small = 5; float big = 6; string short = 7; string long = 8;}该 IDL 使用当前的 proto3 而不是较早的 proto2 语法。软件包名称（在本例中为 main）是可选的，但是惯例使用它以避免名称冲突。这个结构化的消息包含八个字段，每个字段都有一个 Protobuf 数据类型（例如，int64、string）、名称（例如，oddA、short）和一个等号 = 之后的数字标签（即键）。标签（在此示例中为 1 到 8）是唯一的整数标识符，用于确定字段序列化的顺序。
Protobuf 消息可以嵌套到任意级别，而一个消息可以是另外一个消息的字段类型。这是一个使用 DataItem 消息作为字段类型的示例：
message DataItems { repeated DataItem item = 1;}单个 DataItems 消息由重复的（零个或多个）DataItem 消息组成。
为了清晰起见，Protobuf 还支持枚举类型：
enum PartnershipStatus { reserved "FREE", "CONSTRAINED", "OTHER";}reserved 限定符确保用于实现这三个符号名的数值不能重复使用。
为了生成一个或多个声明 Protobuf 消息结构的特定于语言的版本，包含这些结构的 IDL 文件被传递到protoc 编译器（可在 Protobuf GitHub 存储库中找到）。对于 Go 代码，可以以通常的方式安装支持的 Protobuf 库（这里以 ％ 作为命令行提示符）：
% go get github.com/golang/protobuf/proto
将 Protobuf IDL 文件 dataitem.proto 编译为 Go 源代码的命令是：
% protoc --go_out=. dataitem.proto
标志 --go_out 指示编译器生成 Go 源代码。其他语言也有类似的标志。在这种情况下，结果是一个名为 dataitem.pb.go 的文件，该文件足够小，可以将其基本内容复制到 Go 应用程序中。以下是生成的代码的主要部分：
var _ = proto.Marshal type DataItem struct { OddA int64 `protobuf:"varint,1,opt,name=oddA" json:"oddA,omitempty"` EvenA int64 `protobuf:"varint,2,opt,name=evenA" json:"evenA,omitempty"` OddB int32 `protobuf:"varint,3,opt,name=oddB" json:"oddB,omitempty"` EvenB int32 `protobuf:"varint,4,opt,name=evenB" json:"evenB,omitempty"` Small float32 `protobuf:"fixed32,5,opt,name=small" json:"small,omitempty"` Big float32 `protobuf:"fixed32,6,opt,name=big" json:"big,omitempty"` Short string `protobuf:"bytes,7,opt,name=short" json:"short,omitempty"` Long string `protobuf:"bytes,8,opt,name=long" json:"long,omitempty"`} func (m *DataItem) Reset() { *m = DataItem{} }func (m *DataItem) String() string { return proto.CompactTextString(m) }func (*DataItem) ProtoMessage() {}func init() {}编译器生成的代码具有 Go 结构 DataItem，该结构导出 Go 字段（名称现已大写开头），该字段与 Protobuf IDL 中声明的名称匹配。该结构字段具有标准的 Go 数据类型：int32、int64、float32 和 string。在每个字段行的末尾，是描述 Protobuf 类型的字符串，提供 Protobuf IDL 文档中的数字标签及有关 JSON 信息的元数据，这将在后面讨论。
此外也有函数；最重要的是 Proto.Marshal，用于将 DataItem 结构的实例序列化为 Protobuf 格式。辅助函数包括：清除 DataItem 结构的 Reset，生成 DataItem 的单行字符串表示的 String。
描述 Protobuf 编码的元数据应在更详细地分析 Go 程序之前进行仔细研究。
Protobuf 消息的结构为键/值对的集合，其中数字标签为键，相应的字段为值。字段名称（例如，oddA 和 small）是供人类阅读的，但是 protoc 编译器的确使用了字段名称来生成特定于语言的对应名称。例如，Protobuf IDL 中的 oddA 和 small 名称在 Go 结构中分别成为字段 OddA 和 Small。
键和它们的值都被编码，但是有一个重要的区别：一些数字值具有固定大小的 32 或 64 位的编码，而其他数字（包括消息标签）则是 varint 编码的，位数取决于整数的绝对值。例如，整数值 1 到 15 需要 8 位 varint 编码，而值 16 到 2047 需要 16 位。varint 编码在本质上与 UTF-8 编码类似（但细节不同），它偏爱较小的整数值而不是较大的整数值。（有关详细分析，请参见 Protobuf 编码指南）结果是，Protobuf 消息应该在字段中具有较小的整数值（如果可能），并且键数应尽可能少，但每个字段至少得有一个键。
下表 1 列出了 Protobuf 编码的要点：
| 编码 | 示例类型 | 长度 |
|---|---|---|
varint | int32、uint32、int64 | 可变长度 |
fixed | fixed32、float、double | 固定的 32 位或 64 位长度 |
| 字节序列 | string、bytes | 序列长度 |
表 1. Protobuf 数据类型
未明确固定长度的整数类型是 varint 编码的；因此，在 varint 类型中，例如 uint32（u 代表无符号），数字 32 描述了整数的范围（在这种情况下为 0 到 232 - 1），而不是其位的大小，该位大小取决于值。相比之下，对于固定长度类型（例如 fixed32 或 double），Protobuf 编码分别需要 32 位和 64 位。Protobuf 中的字符串是字节序列；因此，字段编码的大小就是字节序列的长度。
另一个高效的方法值得一提。回想一下前面的示例，其中的 DataItems 消息由重复的 DataItem 实例组成：
message DataItems { repeated DataItem item = 1;}repeated 表示 DataItem 实例是打包的：集合具有单个标签，在这里是 1。因此，具有重复的 DataItem 实例的 DataItems 消息比具有多个但单独的 DataItem 字段、每个字段都需要自己的标签的消息的效率更高。
了解了这一背景，让我们回到 Go 程序。
dataItem 程序创建一个 DataItem 实例，并使用适当类型的随机生成的值填充字段。Go 有一个 rand 包，带有用于生成伪随机整数和浮点值的函数，而我的 randString 函数可以从字符集中生成指定长度的伪随机字符串。设计目标是要有一个具有不同类型和位大小的字段值的 DataItem 实例。例如，OddA 和 EvenA 值分别是 64 位非负整数值的奇数和偶数；但是 OddB 和 EvenB 变体的大小为 32 位，并存放 0 到 2047 之间的小整数值。随机浮点值的大小为 32 位，字符串为 16（Short）和 32（Long）字符的长度。这是用随机值填充 DataItem 结构的代码段：
// 可变长度整数n1 := rand.Int63() // 大整数if (n1 & 1) == 0 { n1++ } // 确保其是奇数...n3 := rand.Int31() % UpperBound // 小整数if (n3 & 1) == 0 { n3++ } // 确保其是奇数 // 固定长度浮点数...t1 := rand.Float32()t2 := rand.Float32()...// 字符串str1 := randString(StrShort)str2 := randString(StrLong) // 消息dataItem := &DataItem { OddA: n1, EvenA: n2, OddB: n3, EvenB: n4, Big: f1, Small: f2, Short: str1, Long: str2,}创建并填充值后，DataItem 实例将以 XML、JSON 和 Protobuf 进行编码，每种编码均写入本地文件：
func encodeAndserialize(dataItem *DataItem) { bytes, _ := xml.MarshalIndent(dataItem, "", " ") // Xml to dataitem.xml ioutil.WriteFile(XmlFile, bytes, 0644) // 0644 is file access permissions bytes, _ = json.MarshalIndent(dataItem, "", " ") // Json to dataitem.json ioutil.WriteFile(JsonFile, bytes, 0644) bytes, _ = proto.Marshal(dataItem) // Protobuf to dataitem.pbuf ioutil.WriteFile(PbufFile, bytes, 0644)}这三个序列化函数使用术语 marshal，它与 serialize 意思大致相同。如代码所示，三个 Marshal 函数均返回一个字节数组，然后将其写入文件。（为简单起见，忽略可能的错误处理。）在示例运行中，文件大小为：
dataitem.xml: 262 bytesdataitem.json: 212 bytesdataitem.pbuf: 88 bytes
Protobuf 编码明显小于其他两个编码方案。通过消除缩进字符（在这种情况下为空白和换行符），可以稍微减小 XML 和 JSON 序列化的大小。
以下是 dataitem.json 文件，该文件最终是由 json.MarshalIndent 调用产生的，并添加了以 ## 开头的注释：
{ "oddA": 4744002665212642479, ## 64-bit >= 0 "evenA": 2395006495604861128, ## ditto "oddB": 57, ## 32-bit >= 0 but < 2048 "evenB": 468, ## ditto "small": 0.7562016, ## 32-bit floating-point "big": 0.85202795, ## ditto "short": "ClH1oDaTtoX$HBN5", ## 16 random chars "long": "xId0rD3Cri%3Wt%^QjcFLJgyXBu9^DZI" ## 32 random chars}尽管这些序列化的数据写入到本地文件中，但是也可以使用相同的方法将数据写入网络连接的输出流。
Go 程序接下来通过将先前写入 dataitem.pbuf 文件的字节反序列化为 DataItem 实例来运行基本测试。这是代码段，其中去除了错误检查部分：
filebytes, err := ioutil.ReadFile(PbufFile) // get the bytes from the file...testItem.Reset() // clear the DataItem structureerr = proto.Unmarshal(filebytes, testItem) // deserialize into a DataItem instance
用于 Protbuf 反序列化的 proto.Unmarshal 函数与 proto.Marshal 函数相反。原始的 DataItem 和反序列化的副本将被打印出来以确认完全匹配：
Original:2041519981506242154 3041486079683013705 1192 18790.572123 0.326855boPb#T0O8Xd&Ps5EnSZqDg4Qztvo7IIs 9vH66AiGSQgCDxk& Deserialized:2041519981506242154 3041486079683013705 1192 18790.572123 0.326855boPb#T0O8Xd&Ps5EnSZqDg4Qztvo7IIs 9vH66AiGSQgCDxk&
用 Java 写的示例是为了确认 Protobuf 的语言中立性。原始 IDL 文件可用于生成 Java 支持代码，其中涉及嵌套类。但是，为了抑制警告信息，可以进行一些补充。这是修订版，它指定了一个 DataMsg 作为外部类的名称，内部类在该 Protobuf 消息后面自动命名为 DataItem：
syntax = "proto3"; package main; option java_outer_classname = "DataMsg"; message DataItem {...进行此更改后，protoc 编译与以前相同，只是所期望的输出现在是 Java 而不是 Go：
% protoc --java_out=. dataitem.proto
生成的源文件（在名为 main 的子目录中）为 DataMsg.java，长度约为 1,120 行：Java 并不简洁。编译然后运行 Java 代码需要具有 Protobuf 库支持的 JAR 文件。该文件位于 Maven 存储库中。
放置好这些片段后，我的测试代码相对较短（并且在 ZIP 文件中以 Main.java 形式提供）：
package main;import java.io.FileInputStream; public class Main { public static void main(String[] args) { String path = "dataitem.pbuf"; // from the Go program's serialization try { DataMsg.DataItem deserial = DataMsg.DataItem.newBuilder().mergeFrom(new FileInputStream(path)).build(); System.out.println(deserial.getOddA()); // 64-bit odd System.out.println(deserial.getLong()); // 32-character string } catch(Exception e) { System.err.println(e); } }}当然，生产级的测试将更加彻底，但是即使是该初步测试也可以证明 Protobuf 的语言中立性：dataitem.pbuf 文件是 Go 程序对 Go 语言版的 DataItem 进行序列化的结果，并且该文件中的字节被反序列化以产生一个 Java 语言的 DataItem 实例。Java 测试的输出与 Go 测试的输出相同。
让我们以一个示例作为结尾，来突出 Protobuf 效率，但又强调在任何编码技术中都会涉及到的成本。考虑以下 Protobuf IDL 文件：
syntax = "proto3";package main; message NumPairs { repeated NumPair pair = 1;} message NumPair { int32 odd = 1; int32 even = 2;}NumPair 消息由两个 int32 值以及每个字段的整数标签组成。NumPairs 消息是嵌入的 NumPair 消息的序列。
Go 语言的 numPairs 程序（如下）创建了 200 万个 NumPair 实例，每个实例都附加到 NumPairs 消息中。该消息可以按常规方式进行序列化和反序列化。
package main import ( "math/rand" "time" "encoding/xml" "encoding/json" "io/ioutil" "github.com/golang/protobuf/proto") // protoc-generated code: startvar _ = proto.Marshaltype NumPairs struct { Pair []*NumPair `protobuf:"bytes,1,rep,name=pair" json:"pair,omitempty"`} func (m *NumPairs) Reset() { *m = NumPairs{} }func (m *NumPairs) String() string { return proto.CompactTextString(m) }func (*NumPairs) ProtoMessage() {}func (m *NumPairs) GetPair() []*NumPair { if m != nil { return m.Pair } return nil} type NumPair struct { Odd int32 `protobuf:"varint,1,opt,name=odd" json:"odd,omitempty"` Even int32 `protobuf:"varint,2,opt,name=even" json:"even,omitempty"`} func (m *NumPair) Reset() { *m = NumPair{} }func (m *NumPair) String() string { return proto.CompactTextString(m) }func (*NumPair) ProtoMessage() {}func init() {}// protoc-generated code: finish var numPairsStruct NumPairsvar numPairs = &numPairsStruct func encodeAndserialize() { // XML encoding filename := "./pairs.xml" bytes, _ := xml.MarshalIndent(numPairs, "", " ") ioutil.WriteFile(filename, bytes, 0644) // JSON encoding filename = "./pairs.json" bytes, _ = json.MarshalIndent(numPairs, "", " ") ioutil.WriteFile(filename, bytes, 0644) // ProtoBuf encoding filename = "./pairs.pbuf" bytes, _ = proto.Marshal(numPairs) ioutil.WriteFile(filename, bytes, 0644)} const HowMany = 200 * 100 * 100 // two million func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // uncomment the modulus operations to get the more efficient version for i := 0; i < HowMany; i++ { n1 := rand.Int31() // % 2047 if (n1 & 1) == 0 { n1++ } // ensure it's odd n2 := rand.Int31() // % 2047 if (n2 & 1) == 1 { n2++ } // ensure it's even next := &NumPair { Odd: n1, Even: n2, } numPairs.Pair = append(numPairs.Pair, next) } encodeAndserialize()}每个 NumPair 中随机生成的奇数和偶数值的范围在 0 到 20 亿之间变化。就原始数据（而非编码数据）而言，Go 程序中生成的整数总共为 16MB：每个 NumPair 为两个整数，总计为 400 万个整数，每个值的大小为四个字节。
为了进行比较，下表列出了 XML、JSON 和 Protobuf 编码的示例 NumsPairs 消息的 200 万个 NumPair 实例。原始数据也包括在内。由于 numPairs 程序生成随机值，因此样本运行的输出有所不同，但接近表中显示的大小。
| 编码 | 文件 | 字节大小 | Pbuf/其它 比例 |
|---|---|---|---|
| 无 | pairs.raw | 16MB | 169% |
| Protobuf | pairs.pbuf | 27MB | — |
| JSON | pairs.json | 100MB | 27% |
| XML | pairs.xml | 126MB | 21% |
表 2. 16MB 整数的编码开销
不出所料，Protobuf 和之后的 XML 和 JSON 差别明显。Protobuf 编码大约是 JSON 的四分之一，是 XML 的五分之一。但是原始数据清楚地表明 Protobuf 也会产生编码开销：序列化的 Protobuf 消息比原始数据大 11MB。包括 Protobuf 在内的任何编码都涉及结构化数据，这不可避免地会增加字节。
序列化的 200 万个 NumPair 实例中的每个实例都包含四个整数值：Go 结构中的 Even 和 Odd 字段分别一个，而 Protobuf 编码中的每个字段、每个标签一个。对于原始数据（而不是编码数据），每个实例将达到 16 个字节，样本 NumPairs 消息中有 200 万个实例。但是 Protobuf 标记（如 NumPair 字段中的 int32 值）使用 varint 编码，因此字节长度有所不同。特别是，小的整数值（在这种情况下，包括标签在内）需要不到四个字节进行编码。
如果对 numPairs 程序进行了修改，以使两个 NumPair 字段的值小于 2048，且其编码为一或两个字节，则 Protobuf 编码将从 27MB 下降到 16MB，这正是原始数据的大小。下表总结了样本运行中的新编码大小。
| 编码 | 文件 | 字节大小 | Pbuf/其它 比例 |
|---|---|---|---|
| None | pairs.raw | 16MB | 100% |
| Protobuf | pairs.pbuf | 16MB | — |
| JSON | pairs.json | 77MB | 21% |
| XML | pairs.xml | 103MB | 15% |
表 3. 编码 16MB 的小于 2048 的整数
总之，修改后的 numPairs 程序的字段值小于 2048，可减少原始数据中每个四字节整数值的大小。但是 Protobuf 编码仍然需要标签，这些标签会在 Protobuf 消息中添加字节。Protobuf 编码确实会增加消息大小，但是如果要编码相对较小的整数值（无论是字段还是键），则可以通过 varint 因子来减少此开销。
对于包含混合类型的结构化数据（且整数值相对较小）的中等大小的消息，Protobuf 明显优于 XML 和 JSON 等选项。在其他情况下，数据可能不适合 Protobuf 编码。例如，如果两个应用程序需要共享大量文本记录或大整数值，则可以采用压缩而不是编码技术。
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