java io / Serializable / Externalizable / ProtoBuf

2022-06-13 22:34:52 阅读：185 来源： 互联网

标签：XML 数据结构 java ProtoBuf Externalizable JSON message 序列化 Serializable

Centos7下Hadoop3.x源码编译（支持zstd压缩方式）

https://blog.csdn.net/qq_38025219/article/details/95362237

工具安装

组件	版本	下载地址
JDK	1.8.0_131	https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
Hadoop	3.1.1	http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.1/hadoop-3.1.1-src.tar.gz
Maven	3.6.0	http://mirrors.hust.edu.cn/apache/maven/maven-3/3.6.0/binaries/apache-maven-3.6.0-bin.tar.gz
CMake	3.13.1	https://cmake.org/files/v3.13/cmake-3.13.1.tar.gz
ProtocolBuffer	2.5.0	https://pan.baidu.com/s/179vRCDoK1vp1u7S8NgZD6Q

编译完成生成的软件包

软件包名	下载地址	描述
hadoop-3.1.1.tar.gz	https://pan.baidu.com/s/1UFHq6dxoh5AiqO_cd85NTw	CentOS7.4下hadoop3.1.1源码编译
native-hadoop-3.1.1-with-sztd.tar.gz	https://download.csdn.net/download/weixin_43858859/10832098	hadoop3.1.1源码编译生成的native，含zstd

Protobuf通信协议

https://www.cnblogs.com/xiangxiaolin/p/12712720.html

深入 ProtoBuf - 简介

https://www.jianshu.com/p/a24c88c0526a

前在网络通信和通用数据交换等应用场景中经常使用的技术是 JSON 或 XML，而在最近的开发中接触到了 Google 的 ProtoBuf。

在查阅相关资料学习 ProtoBuf 以及研读其源码之后，发现其在效率、兼容性等方面非常出色。在以后的项目技术选型中，尤其是网络通信、通用数据交换等场景应该会优先选择 ProtoBuf。

自己在学习 ProtoBuf 的过程中翻译了官方的主要文档，一来当然是在学习 ProtoBuf，二来是培养阅读英文文档的能力，三来是因为 Google 的文档？不存在的！

看完这些文档对 ProtoBuf 应该就有相当程度的了解了。

翻译文档见 [索引]文章索引，导航为翻译 - 技术 - ProtoBuf 官方文档。

但是官方文档更多的是作为查阅和权威参考，并不意味着看完官方文档就能立马理解其原理。

本文以及接下来的几篇文章会对 ProtoBuf 的编码、序列化、反序列化、反射等原理做一些详细介绍，同时也会尽量将这些原理表达的更为通俗易懂。

何为 ProtoBuf

我们先来看看官方文档给出的定义和描述：

protocol buffers 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等。

Protocol Buffers 是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比 XML，但是比 XML 更小（3 ~ 10倍）、更快（20 ~ 100倍）、更为简单。

你可以定义数据的结构，然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据。你甚至可以更新数据结构，而不破坏由旧数据结构编译的已部署程序。

简单来讲， ProtoBuf 是结构数据序列化^[1] 方法，可简单类比于 XML^[2]，其具有以下特点：

语言无关、平台无关。即 ProtoBuf 支持 Java、C++、Python 等多种语言，支持多个平台
高效。即比 XML 更小（3 ~ 10倍）、更快（20 ~ 100倍）、更为简单
扩展性、兼容性好。你可以更新数据结构，而不影响和破坏原有的旧程序

序列化^[1]：将结构数据或对象转换成能够被存储和传输（例如网络传输）的格式，同时应当要保证这个序列化结果在之后（可能在另一个计算环境中）能够被重建回原来的结构数据或对象。
更为详尽的介绍可参阅维基百科。
类比于 XML^[2]：这里主要指在数据通信和数据存储应用场景中序列化方面的类比，但个人认为 XML 作为一种扩展标记语言和 ProtoBuf 还是有着本质区别的。

使用 ProtoBuf

对 ProtoBuf 的基本概念有了一定了解之后，我们来看看具体该如何使用 ProtoBuf。
第一步，创建 .proto 文件，定义数据结构，如下例1所示：

// 例1: 在 xxx.proto 文件中定义 Example1 message
message Example1 {
    optional string stringVal = 1;
    optional bytes bytesVal = 2;
    message EmbeddedMessage {
        int32 int32Val = 1;
        string stringVal = 2;
    }
    optional EmbeddedMessage embeddedExample1 = 3;
    repeated int32 repeatedInt32Val = 4;
    repeated string repeatedStringVal = 5;
}

我们在上例中定义了一个名为 Example1 的消息，语法很简单，message 关键字后跟上消息名称：

message xxx {

}

之后我们在其中定义了 message 具有的字段，形式为：

message xxx {
  // 字段规则：required -> 字段只能也必须出现 1 次
  // 字段规则：optional -> 字段可出现 0 次或1次
  // 字段规则：repeated -> 字段可出现任意多次（包括 0）
  // 类型：int32、int64、sint32、sint64、string、32-bit ....
  // 字段编号：0 ~ 536870911（除去 19000 到 19999 之间的数字）
  字段规则 类型 名称 = 字段编号;
}

在上例中，我们定义了：

类型 string，名为 stringVal 的 optional 可选字段，字段编号为 1，此字段可出现 0 或 1 次
类型 bytes，名为 bytesVal 的 optional 可选字段，字段编号为 2，此字段可出现 0 或 1 次
类型 EmbeddedMessage（自定义的内嵌 message 类型），名为 embeddedExample1 的 optional 可选字段，字段编号为 3，此字段可出现 0 或 1 次
类型 int32，名为 repeatedInt32Val 的 repeated 可重复字段，字段编号为 4，此字段可出现任意多次（包括 0）
类型 string，名为 repeatedStringVal 的 repeated 可重复字段，字段编号为 5，此字段可出现任意多次（包括 0）

关于 proto2 定义 message 消息的更多语法细节，例如具有支持哪些类型，字段编号分配、import
导入定义，reserved 保留字段等知识请参阅 [翻译] ProtoBuf 官方文档（二）- 语法指引（proto2）。

关于定义时的一些规范请参阅 [翻译] ProtoBuf 官方文档（四）- 规范指引

第二步，protoc 编译 .proto 文件生成读写接口

我们在 .proto 文件中定义了数据结构，这些数据结构是面向开发者和业务程序的，并不面向存储和传输。

当需要把这些数据进行存储或传输时，就需要将这些结构数据进行序列化、反序列化以及读写。那么如何实现呢？不用担心， ProtoBuf 将会为我们提供相应的接口代码。如何提供？答案就是通过 protoc 这个编译器。

可通过如下命令生成相应的接口代码：

// $SRC_DIR: .proto 所在的源目录
// --cpp_out: 生成 c++ 代码
// $DST_DIR: 生成代码的目标目录
// xxx.proto: 要针对哪个 proto 文件生成接口代码

protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/xxx.proto

最终生成的代码将提供类似如下的接口：

例子-序列化和解析接口.png

例子-protoc 生成接口.png

第三步，调用接口实现序列化、反序列化以及读写
针对第一步中例1定义的 message，我们可以调用第二步中生成的接口，实现测试代码如下：

//
// Created by yue on 18-7-21.
//
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include "single_length_delimited_all.pb.h"

int main() {
    Example1 example1;
    example1.set_stringval("hello,world");
    example1.set_bytesval("are you ok?");

    Example1_EmbeddedMessage *embeddedExample2 = new Example1_EmbeddedMessage();

    embeddedExample2->set_int32val(1);
    embeddedExample2->set_stringval("embeddedInfo");
    example1.set_allocated_embeddedexample1(embeddedExample2);

    example1.add_repeatedint32val(2);
    example1.add_repeatedint32val(3);
    example1.add_repeatedstringval("repeated1");
    example1.add_repeatedstringval("repeated2");

    std::string filename = "single_length_delimited_all_example1_val_result";
    std::fstream output(filename, std::ios::out | std::ios::trunc | std::ios::binary);
    if (!example1.SerializeToOstream(&output)) {
        std::cerr << "Failed to write example1." << std::endl;
        exit(-1);
    }

    return 0;
}

关于 protoc 的使用以及接口调用的更多信息可参阅 [翻译] ProtoBuf 官方文档（九）- （C++开发）教程

关于例1的完整代码请参阅源码：protobuf 例1。其中的 single_length_delimited_all.* 为例子相关代码和文件。

因为此系列文章重点在于深入 ProtoBuf 的编码、序列化、反射等原理，关于 ProtoBuf 的语法、使用等只做简单介绍，更为详见的使用教程可参阅我翻译的系列官方文档。

关于 ProtoBuf 的一些思考

官方文档以及网上很多文章提到 ProtoBuf 可类比 XML 或 JSON。

那么 ProtoBuf 是否就等同于 XML 和 JSON 呢，它们是否具有完全相同的应用场景呢？

个人认为如果要将 ProtoBuf、XML、JSON 三者放到一起去比较，应该区分两个维度。一个是数据结构化，一个是数据序列化。这里的数据结构化主要面向开发或业务层面，数据序列化面向通信或存储层面，当然数据序列化也需要“结构”和“格式”，所以这两者之间的区别主要在于面向领域和场景不同，一般要求和侧重点也会有所不同。数据结构化侧重人类可读性甚至有时会强调语义表达能力，而数据序列化侧重效率和压缩。

从这两个维度，我们可以做出下面的一些思考。

XML 作为一种扩展标记语言，JSON 作为源于 JS 的数据格式，都具有数据结构化的能力。

例如 XML 可以衍生出 HTML （虽然 HTML 早于 XML，但从概念上讲，HTML 只是预定义标签的 XML），HTML 的作用是标记和表达万维网中资源的结构，以便浏览器更好的展示万维网资源，同时也要尽可能保证其人类可读以便开发人员进行编辑，这就是面向业务或开发层面的数据结构化。

再如 XML 还可衍生出 RDF/RDFS，进一步表达语义网中资源的关系和语义，同样它强调数据结构化的能力和人类可读。

关于 RDF/RDFS 和语义网的概念可查询相关资料了解，或参阅 2-Answer 系列-本体构建模块（一）和 3-Answer 系列-本体构建模块（二），文中有一些简单介绍。

JSON 也是同理，在很多场合更多的是体现了数据结构化的能力，例如作为交互接口的数据结构的表达。在 MongoDB 中采用 JSON 作为查询语句，也是在发挥其数据结构化的能力。

当然，JSON、XML 同样也可以直接被用来数据序列化，实际上很多时候它们也是这么被使用的，例如直接采用 JSON、XML 进行网络通信传输，此时 JSON、XML 就成了一种序列化格式，它发挥了数据序列化的能力。但是经常这么被使用，不代表这么做就是合理。实际将 JSON、XML 直接作用数据序列化通常并不是最优选择，因为它们在速度、效率、空间上并不是最优。换句话说它们更适合数据结构化而非数据序列化。

扯完 XML 和 JSON，我们来看看 ProtoBuf，同样的 ProtoBuf 也具有数据结构化的能力，其实也就是上面介绍的 message 定义。我们能够在 .proto 文件中，通过 message、import、内嵌 message 等语法来实现数据结构化，但是很容易能够看出，ProtoBuf 在数据结构化方面和 XML、JSON 相差较大，人类可读性较差，不适合上面提到的 XML、JSON 的一些应用场景。

但是如果从数据序列化的角度你会发现 ProtoBuf 有着明显的优势，效率、速度、空间几乎全面占优，看完后面的 ProtoBuf 编码的文章，你更会了解 ProtoBuf 是如何极尽所能的压榨每一寸空间和性能，而其中的编码原理正是 ProtoBuf 的关键所在，message 的表达能力并不是 ProtoBuf 最关键的重点。所以可以看出 ProtoBuf 重点侧重于数据序列化 而非 数据结构化。

最终对这些个人思考做一些小小的总结：

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，关注人类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，人类可读性差，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。

作者：401
链接：https://www.jianshu.com/p/a24c88c0526a
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

end

标签：XML,数据结构,java,ProtoBuf,Externalizable,JSON,message,序列化,Serializable
来源： https://www.cnblogs.com/lindows/p/16372565.html

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