[C++][ProtoBuf][初识ProtoBuf]详细讲解

1.序列化概念

序列化：把对象转换为字节序列的过程，称为对象的序列化
反序列化：把字节序列恢复为对象的过程称为对象的反序列化
什么情况需要序列化？
- 存储数据：想把的内存中的对象状态保存到⼀个⽂件中或者存到数据库中时
- 网络传输：⽹络直接传输数据，但是⽆法直接传输对象，所以要在传输前序列化，传输完成后反序列化成对象
如何实现序列化？
- XML、JSON、ProtoBuf

2.ProtoBuf是什么？

语⾔⽆关、平台⽆关：⽀持Java、C++、Python等多种语⾔，⽀持多个平台
高效：比XML更小、更快、更为简单
扩展性、兼容性好：可以更新数据结构，⽽不影响和破坏原有的旧程序
相对于XML 和JSON来说，因为被编码成⼆进制，破解成本增⼤，ProtoBuf编码是相对安全的

3.ProtoBuf使用特点

使用步骤：
- 编写.proto⽂件，⽬的是为了定义结构对象(message)及属性内容
- 使⽤protoc编译器编译.proto⽂件，⽣成⼀系列接⼝代码，存放在新⽣成头⽂件和源⽂件中
- 依赖⽣成的接⼝，将编译⽣成的头⽂件包含进自己的代码中，实现对.proto⽂件中定义的字段进⾏设置和获取，和对message对象进⾏序列化和反序列化
总结：ProtoBuf是需要依赖通过编译⽣成的头⽂件和源⽂件来使⽤的
- 有了这种代码⽣成机制，开发⼈员再也不⽤吭哧吭哧地编写那些协议解析的代码了
- ⼲这种活是典型的吃⼒不讨好:P

4.补充

1.GOOGLE_PROTOBUF_VERIFY_VERSION 宏

验证没有意外链接到与编译的头⽂件不兼容的库版本
- 如果检测到版本不匹配，程序将中⽌
注意：
- 每个.pb.cc⽂件在启动时都会⾃动调⽤此宏
- 在使⽤C++ Protocol Buffer库之前执⾏此宏是⼀种很好的做法，但不是绝对必要的

2.ShutdownProtobufLibrary()

语法：google::protobuf::ShutdownProtobufLibrary();
作用：在程序结束时调⽤ShutdownProtobufLibrary()，为了删除Protocol Buffer库分配的所有全局对象
注意：
- 对于⼤多数程序来说这是不必要的，因为该过程⽆论如何都要退出，并且操作系统将负责回收其所有内存
- 但是，如果使⽤了内存泄漏检查程序，该程序需要释放每个最后对象，或者正在编写可以由单个进程多次加载和卸载的库，那么可能希望强制使⽤Protocol Buffers来清理所有内容

3.–decode

使用示例：protoc --decode=contacts2.Contacts contacts.proto < contacts.bin
作用：从标准输⼊中读取给定类型的⼆进制消息，并将其以⽂本格式写⼊标准输出
注意：消息类型必须在.proto⽂件或导⼊的⽂件中定义

5.序列化能力对比验证

此处分别使用PB和JSON，对值完全相同的一份结构化数据进行粗略的性能测试，代码此处略

结果：

100次 [pb序列化]耗时：0.342ms. 序列化后的⼤⼩：278
100次 [pb反序列化]耗时：0.435ms.
100次 [json序列化]耗时：1.306ms. 序列化后的⼤⼩：567
100次 [json反序列化]耗时：0.926ms.

1000次 [pb序列化]耗时：3.59ms. 序列化后的⼤⼩：278
1000次 [pb反序列化]耗时：5.069ms.
1000次 [json序列化]耗时：11.582ms. 序列化后的⼤⼩：567
1000次 [json反序列化]耗时：9.289ms.

10000次 [pb序列化]耗时：34.386ms. 序列化后的⼤⼩：278
10000次 [pb反序列化]耗时：45.96ms.
10000次 [json序列化]耗时：115.76ms. 序列化后的⼤⼩：567
10000次 [json反序列化]耗时：91.046ms.

100000次 [pb序列化]耗时：349.937ms. 序列化后的⼤⼩：278
100000次 [pb反序列化]耗时：428.366ms.
100000次 [json序列化]耗时：1150.54ms. 序列化后的⼤⼩：567
100000次 [json反序列化]耗时：904.58ms.

结论：
- 编解码性能：ProtoBuf的编码解码性能，⽐JSON⾼出2-4倍
- 内存占⽤：ProtoBuf的内存占⽤只有JSON的约1/2

6.总结

JSON、XML、ProtoBuf对比
总结：
- XML、JSON、ProtoBuf都具有数据结构化和数据序列化的能⼒
- XML、JSON更注重数据结构化，关注可读性和语义表达能⼒
- ProtoBuf更注重数据序列化，关注效率、空间、速度，可读性差，语义表达能⼒不⾜，为保证极致的效率，会舍弃⼀部分元信息
- ProtoBuf的应⽤场景更为明确，XML、JSON的应⽤场景更为丰富