protobuf是用来干嘛的？
protobuf是一种用于 对结构数据进行序列化的工具，从而实现 数据存储和交换。
（主要用于网络通信中 收发两端进行消息交互。所谓的“结构数据”是指类似于struct结构体的数据，可用于表示一个网络消息。当结构体中存在函数指针类型时，直接对其存储或传输相当于是“浅拷贝”，而对其序列化后则是“深拷贝”。）
序列化： 将结构数据或者对象转换成能够用于存储和传输的格式。
反序列化： 在其他的计算环境中，将序列化后的数据还原为数据结构和对象。
从“序列化”字面上的理解，似乎使用C语言中的struct结构体就可以实现序列化的功能：将结构数据填充到定义好的结构体中的对应字段即可，接收方再对结构体进行解析。
在单机的不同进程间通信时，使用struct结构体这种方法实现“序列化”和“反序列化”的功能问题不大，但是，在网络编程中，即面向网络中不同主机间的通信时，则不能使用struct结构体，原因在于：
（1）跨语言平台，例如发送方是用C语言编写的程序，接收方是用Java语言编写的程序，不同语言的struct结构体定义方式不同，不能直接解析；
（2）struct结构体存在 内存对齐 和 CPU不兼容的问题。
因此，在网络编程中，实现“序列化”和“反序列化”功能需要使用通用的组件，如 Json、XML、protobuf 等。
① 性能高效：
与XML相比，protobuf更小（3 ~ 10倍）、更快（20 ~ 100倍）、更为简单。
② 语言无关、平台无关：
protobuf支持Java、C++、Python等多种语言，支持多个平台。
③ 扩展性、兼容性强：
只需要使用protobuf对结构数据进行一次描述，即可从各种数据流中读取结构数据，更新数据结构时不会破坏原有的程序。
Protobuf与XML、Json的性能对比：
测试10万次序列化：
测试10万次反序列化：
① 自解释性较差，数据存储格式为二进制，需要通过 .proto 文件才能了解到内部的数据结构；
② 不适合用来对 基于文本的标记文档（如HTML） 建模。
protobuf 2 中有三种数据类型限定修饰符：
required, optional, repeated
required表示字段必选，optional表示字段可选，repeated表示一个数组类型。
其中， required 和 optional 已在 proto3 弃用了。
bool, 布尔类型
double, 64位浮点数
float, 32位浮点数
int32, 32位整数
int64, 64位整数
uint64, 64位无符号整数
sint32, 32位整数，处理负数效率更高
sint64, 64位整数，处理负数效率更高
string, 只能处理ASCII字符
bytes, 用于处理多字节的语言字符
enum, 枚举类型
下载protobuf压缩包后，解压、配置、编译、安装，即可使用 protoc 命令 查看Linux中是否安装成功：
[root@linux] protoc --version
libprotoc 3.15.8
使用protobuf时，需要先根据应用需求编写 .proto 文件 定义消息体格式，例如：
syntax = "proto3";
package tutorial;
option optimize_for = LITE_RUNTIME;
message Person {
int32 id = 1;
repeated string name = 2;
}
其中，syntax 关键字表示使用的protobuf的版本，如不指定则默认使用 "proto2"；package关键字 表示“包”，生成目标语言文件后对应C++中的namespace命名空间，用于防止不同的消息类型间的命名冲突。
（syntax单词字面含义：句法，句法规则，语构）
然后使用 protobuf编译器（protoc命令）将编写好的 .proto 文件生成 目标语言文件（例如目标语言是C++，则会生成 .cc 和 .h 文件），例如：
[root@linux] protoc -I=$SRC_DIR $SRC_DIR/xxx.proto --cpp_out=$DST_DIR
其中：
$SRC_DIR 表示 .proto文件所在的源目录；
$DST_DIR 表示生成目标语言代码的目标目录；
xxx.proto 表示要对哪个.proto文件进行解析；
--cpp_out 表示生成C++代码。
编译完成后，将会在目标目录中生成 xxx.pb.h 和 xxx.pb.cc 文件，将其引入到我们的C++工程中即可实现使用protobuf进行序列化：
在C++源文件中包含 xxx.pb.h 头文件，在g++编译时链接 xxx.pb.cc源文件即可：
g++ main_test.cpp xxx.pb.cc -o main_test -lprotobuf
在protobuf源码中的 /examples 目录下有官方提供的protobuf使用示例：addressbook.proto
参考官方示例实现C++使用protobuf进行序列化和反序列化：
syntax = "proto3";
package tutorial;
option optimize_for = LITE_RUNTIME;
message Person {
string name = 1;
int32 id = 2;
string email = 3;
enum PhoneType {
MOBILE = 0;
HOME = 1;
WORK = 2;
}
message PhoneNumber {
string number = 1;
PhoneType type = 2;
}
repeated PhoneNumber phones = 4;
}
namespace tutorial {
class Person;
class Person_PhoneNumber;
};
class Person_PhoneNumber : public MessageLite {
public:
Person_PhoneNumber();
virtual ~Person_PhoneNumber();
public:
//string number = 1;
void clear_number();
const string& number() const;
void set_number(const string& value);
//int32 id = 2;
void clear_id();
int32 id() const;
void set_id(int32 value);
//string email = 3;
//...
};
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include "pbs/addressbook.pb.h"
using namespace std;
void serialize_process() {
cout << "serialize_process" << endl;
tutorial::Person person;
person.set_name("Obama");
person.set_id(1234);
person.set_email("1234@qq.com");
tutorial::Person::PhoneNumber *phone1 = person.add_phones();
phone1->set_number("110");
phone1->set_type(tutorial::Person::MOBILE);
tutorial::Person::PhoneNumber *phone2 = person.add_phones();
phone2->set_number("119");
phone2->set_type(tutorial::Person::HOME);
fstream output("person_file", ios::out | ios::trunc | ios::binary);
if( !person.SerializeToOstream(&output) ) {
cout << "Fail to SerializeToOstream." << endl;
}
cout << "person.ByteSizeLong() : " << person.ByteSizLong() << endl;
}
void parse_process() {
cout << "parse_process" << endl;
tutorial::Person result;
fstream input("person_file", ios::in | ios::binary);
if(!result.ParseFromIstream(&input)) {
cout << "Fail to ParseFromIstream." << endl;
}
cout << result.name() << endl;
cout << result.id() << endl;
cout << result.email() << endl;
for(int i = 0; i < result.phones_size(); ++i) {
const tutorial::Person::PhoneNumber &person_phone = result.phones(i);
switch(person_phone.type()) {
case tutorial::Person::MOBILE :
cout << "MOBILE phone : ";
break;
case tutorial::Person::HOME :
cout << "HOME phone : ";
break;
case tutorial::Person::WORK :
cout << "WORK phone : ";
break;
default:
cout << "phone type err." << endl;
}
cout << person_phone.number() << endl;
}
}
int main(int argc, char *argv[]) {
serialize_process();
parse_process();
google::protobuf::ShutdownProtobufLibrary(); //删除所有已分配的内存（Protobuf使用的堆内存）
return 0;
}
输出结果：
[serialize_process]
person.ByteSizeLong() : 39
[parse_process]
Obama
1234
1234@qq.com
MOBILE phone : 110
HOME phone : 119
class MessageLite {
public:
//序列化：
bool SerializeToOstream(ostream* output) const;
bool SerializeToArray(void *data, int size) const;
bool SerializeToString(string* output) const;
//反序列化：
bool ParseFromIstream(istream* input);
bool ParseFromArray(const void* data, int size);
bool ParseFromString(const string& data);
};
三种序列化的方法没有本质上的区别，只是序列化后输出的格式不同，可以供不同的应用场景使用。
序列化的API函数均为const成员函数，因为序列化不会改变类对象的内容， 而是将序列化的结果保存到函数入参指定的地址中。
.proto文件中的option选项用于配置protobuf编译后生成目标语言文件中的代码量，可设置为 SPEED， CODE_SIZE， LITE_RUNTIME 三种。
默认option选项为 SPEED，常用的选项为 LITE_RUNTIME。
三者的区别在于：
① SPEED（默认值）：
表示生成的代码运行效率高，但是由此生成的代码编译后会占用更多的空间。
② CODE_SIZE：
与SPEED恰恰相反，代码运行效率较低，但是由此生成的代码编译后会占用更少的空间，
通常用于资源有限的平台，如Mobile。
③ LITE_RUNTIME：
生成的代码执行效率高，同时生成代码编译后的所占用的空间也非常少。
这是以牺牲Protobuf提供的反射功能为代价的。
因此我们在C++中链接Protobuf库时仅需链接libprotobuf-lite，而非protobuf。
SPEED 和 LITE_RUNTIME相比，在于调试级别上，例如 msg.SerializeToString(&str); 在 SPEED 模式下会利用反射机制打印出详细字段和字段值，但是 LITE_RUNTIME 则仅仅打印字段值组成的字符串。
因此：可以在调试阶段使用 SPEED 模式，而上线以后提升性能使用 LITE_RUNTIME 模式优化。
最直观的区别是使用三种不同的 option 选项时，编译后产生的 .pb.h 中自定义的类所继承的 protobuf类不同：
//1. SPEED模式：（自定义的类继承自 Message 类）
// .proto 文件：
option optimize_for = SPEED;
// .pb.h 文件：
class Person : public ::PROTOBUF_NAMESPACE_ID::Message {};
//2. CODE_SIZE模式：（自定义的类继承自 Message 类）
// .proto 文件：
option optimize_for = CODE_SIZE;
// .pb.h 文件：
class Person : public ::PROTOBUF_NAMESPACE_ID::Message {};
//3. LITE_RUNTIME模式：（自定义的类继承自 MessageLite 类）
// .proto 文件：
option optimize_for = LITE_RUNTIME;
// .pb.h 文件：
class Person : public ::PROTOBUF_NAMESPACE_ID::MessageLite {};
① protobuf 将消息里的每个字段进行编码后，再利用TLV或者TV的方式进行数据存储；
② protobuf 对于不同类型的数据会使用不同的编码和存储方式；
③ protobuf 的编码和存储方式是其性能优越、数据体积小的原因。
参考内容：
https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/category_9869251.html
https://blog.csdn.net/weixin_30945039/article/details/96611265