protobuffer java最新版本

Protobuf 序列化/反序列化 是真快呀 🏫

• Google 的 Protobuf

• 多对象序列化
• 如果类里面嵌套另一个类, 或者包含List/Map/Set集合, 或者类继承某个类呢
• 其他高级用法吗?
• Protobuf的主要用途是什么吗?
• 实际开发中有哪些成功案例呢?
• Spring Boot 中使用 Protobuf 作为 Redis 的序列化和反序列化工具
• 使用 Protobuf 作为序列化反序列化为什么比json/xml快

不要说，离开以后还会想念；不要说，分手以后还是朋友。离开一个地方，风景就不再属于你；错过一个人，那人便与你无关

Google 的 Protobuf

Protocol Buffers（简称 Protobuf）是 Google 开发的一种数据序列化和反序列化格式。它用于在网络通信中高效地传输结构化数据。

Protobuf 是一种二进制格式，相比于 JSON 或 XML，它更紧凑、更快速，且解析开销更低。Protobuf 广泛应用于远程过程调用（RPC）、数据存储和传输等场景。

以下是 Protobuf 的一些主要特点：

1. 高效：Protobuf 采用二进制编码，因此文件体积更小，传输速度更快，解析和生成开销更低。
2. 语言无关：Protobuf 支持多种编程语言，包括 C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby 等。这使得在不同语言编写的程序之间交换数据变得更加容易。
3. 向后兼容：Protobuf 允许数据结构的无缝升级。您可以向数据结构添加新字段，而不会破坏现有的程序，这有助于更灵活地进行软件维护和迭代。
4. 结构化数据：Protobuf 通过定义数据结构（称为消息）来描述数据。这使得数据可以在不同的系统之间以一致的格式传输和处理。

使用 Protobuf 时，首先需要定义数据结构（消息）。消息定义文件通常使用 .proto 扩展名，例如 message.proto。下面是一个简单的 Protobuf 消息定义示例：

syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  string email = 3;
}

此示例定义了一个名为 Person 的消息，包含三个字段：name、age 和 email。每个字段都有一个唯一的标签（例如 1、2、3），这些标签在二进制编码中用于表示字段。

定义好数据结构后，需要使用 Protobuf 编译器（protoc）将 .proto 文件编译成对应编程语言的代码。这些生成的代码包含消息的序列化和反序列化逻辑，可以轻松地在程序中使用。

例如，使用以下命令将 message.proto 编译成 Python 代码：

protoc --python_out=. message.proto

这将生成一个名为 message_pb2.py 的文件，其中包含 Person 消息的 Python 类。然后，可以在 Python 程序中使用这个类来序列化和反序列化数据。

总之，Google 的 Protobuf 是一种高效、语言无关的数据序列化格式，适用于跨平台和高性能的数据交换场景。

多对象序列化

如果您有很多对象需要使用 Protobuf 进行序列化，您可以在一个 .proto 文件中定义多个消息（类似于类）。然而，对于已经存在的对象（例如 Java POJO 类），您需要将它们转换为 Protobuf 消息格式。

手动为每个对象创建 .proto 文件可能会很繁琐。幸运的是，有一些工具可以帮助您根据现有的对象生成 Protobuf 消息定义。这些工具通常针对特定编程语言，例如 Java 或 Python。

对于 Java，您可以使用 protobuf-jetbrains-plugin 插件（适用于 IntelliJ IDEA）或 protostuff 工具。

1. protobuf-jetbrains-plugin：这是一个 IntelliJ IDEA 插件，它可以根据 Java 类自动生成 Protobuf 消息定义。您可以在 IntelliJ IDEA 插件市场搜索并安装它。安装后，在 Java 类编辑器中右键单击，选择 “Generate” > “Generate .proto file”，即可自动生成对应的 .proto 文件。
2. protostuff：这是一个 Java 序列化库，它提供了一种将 Java POJO 类转换为 Protobuf 消息定义的方法。要使用 protostuff，您需要将其添加到项目的依赖项中。对于 Maven 项目，请将以下依赖项添加到 pom.xml 文件：

<dependency>
    <groupId>com.dyuproject.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
    <version>1.7.4</version>
</dependency>

使用 protostuff，您可以根据 Java 类自动生成 Protobuf 消息定义，如下所示：

import com.dyuproject.protostuff.Schema;
import com.dyuproject.protostuff.ProtobufIOUtil;
import com.dyuproject.protostuff.runtime.RuntimeSchema;

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用 RuntimeSchema 自动生成 Protobuf schema
        Schema<MyPojoClass> schema = RuntimeSchema.getSchema(MyPojoClass.class);

        MyPojoClass pojo = new MyPojoClass();
        // ... 初始化 pojo 对象 ...

        // 使用 ProtobufIOUtil 序列化 POJO 对象
        byte[] serializedData = ProtobufIOUtil.toByteArray(pojo, schema, LinkedBuffer.allocate(256));

        // 使用 ProtobufIOUtil 反序列化 POJO 对象
        MyPojoClass deserializedPojo = schema.newMessage();
        ProtobufIOUtil.mergeFrom(serializedData, deserializedPojo, schema);
    }
}

请注意，protostuff 是一个运行时解决方案，它不会生成实际的 .proto 文件。但它允许您直接序列化和反序列化 Java POJO 类，而无需手动创建 Protobuf 消息定义。

对于其他编程语言，您可能需要搜索类似的库或工具。这些工具和库可以根据现有对象自动生成 Protobuf 消息定义，从而简化了在多个对象之间使用 Protobuf 的过程。

如果类里面嵌套另一个类, 或者包含List/Map/Set集合, 或者类继承某个类呢

Google Protobuf 支持表示嵌套类和集合，但在 Protobuf 中，这些概念和表示方式与传统的面向对象编程有所不同。对于类继承和接口实现，Protobuf 不直接支持这些概念，但可以通过一些方法来实现类似的功能。

1. 嵌套类：Protobuf 支持嵌套消息（类似于嵌套类）。在 .proto 文件中，可以在一个消息内部定义另一个消息。例如：

syntax = "proto3";

message OuterClass {
    message InnerClass {
        string name = 1;
    }

    InnerClass inner = 1;
}

在这个例子中，OuterClass 包含了一个名为 InnerClass 的嵌套消息。
2. 集合（List/Map/Set）：Protobuf 支持表示重复字段（类似于 List）和键值对映射（类似于 Map）。

• List：使用 repeated 关键字表示重复字段，例如：

syntax = "proto3";

message Example {
    repeated int32 numbers = 1;
}

在这个例子中，numbers 字段表示一个整数列表。请注意，Protobuf 本身不支持 Set 类型，但可以通过消除重复元素的方法来实现 Set 类型。

• Map：使用 map 关键字表示键值对映射，例如：

syntax = "proto3";

message Example {
    map<string, int32> dictionary = 1;
}

在这个例子中，dictionary 字段表示一个将字符串映射到整数的字典（类似于 Map）。
3. 类继承和接口实现：Protobuf 不直接支持类继承和接口实现的概念。然而，可以使用组合和消息字段的可选性来实现类似的功能。例如，可以通过将公共字段放在一个单独的消息中，然后将这个消息作为另一个消息的字段来实现类似于类继承的功能。对于接口实现，可以使用 oneof 构造来表示多种可能的实现类型。

下面是一个使用组合和 oneof 构造来实现类似类继承和接口实现的例子：

syntax = "proto3";

// 类似于基类
message Animal {
    string name = 1;
}

// 类似于实现接口的不同类
message Dog {
    Animal animal = 1;
    string breed = 2;
}

message Cat {
    Animal animal = 1;
    string color = 2;
}

// 使用 oneof 表示接口实现类型
message Pet {
    oneof pet_type {
        Dog dog = 1;
        Cat cat = 2;
    }
}

在这个例子中，Dog 和 Cat 都包含一个 Animal 类型的字段，实现了类似于类继承的功能。同时，Pet 消息使用 oneof 构造表示了类似于接口实现的概念，允许 Pet 为 Dog 或 Cat 类型的实例。

请注意，Protobuf 本质上是一个结构化数据表示，因此它的表示方法不会与传统面向对象编程完全一致。然而，在实际应用中，您可以通过上述方式在 Protobuf 中表示嵌套类、集合以及类似于类继承和接口实现的概念。

其他高级用法吗?

除了基本的数据结构和类型，Protobuf 还有一些高级用法，这些用法可以帮助您更好地表示和处理数据。以下是一些 Protobuf 的高级用法：

1. 导入其他 .proto 文件：在一个 .proto 文件中，您可以使用 import 语句导入其他 .proto 文件中的消息定义。这有助于在多个文件中重用和组织代码。例如：

syntax = "proto3";
import "other.proto";

message Example {
    OtherMessage other = 1;
}

在这个例子中，other.proto 文件中定义的 OtherMessage 类型被导入并用作 Example 消息的字段。
2. 自定义选项：您可以为 Protobuf 的字段、消息或枚举定义自定义选项。这些选项可以用于存储元数据或在代码生成时提供额外的信息。例如：

syntax = "proto3";

import "google/protobuf/descriptor.proto";

extend google.protobuf.FieldOptions {
    optional string custom_option = 50000;
}

message Example {
    string name = 1 [(custom_option) = "This is a custom option"];
}

在这个例子中，我们为 name 字段定义了一个名为 custom_option 的自定义选项。
3. 服务定义和 RPC：Protobuf 支持定义服务（Service）和远程过程调用（RPC）。这可以用于描述 API 的接口，便于在不同的编程语言和平台之间实现通信。例如：

syntax = "proto3";

import "example.proto";

service ExampleService {
    rpc GetExample (ExampleRequest) returns (ExampleResponse);
}

message ExampleRequest {
    int32 id = 1;
}

message ExampleResponse {
    Example example = 1;
}

在这个例子中，我们定义了一个名为 ExampleService 的服务，包含一个名为 GetExample 的 RPC 方法。此方法接受 ExampleRequest 消息并返回 ExampleResponse 消息。
4. oneof 字段：oneof 字段允许在一组字段中选择一个。这可以用于表示联合类型（Union Types）或者在多个字段之间实现互斥（Mutually Exclusive）。例如：

syntax = "proto3";

message Example {
    oneof value {
        string text = 1;
        int32 number = 2;
        bool flag = 3;
    }
}

在这个例子中，Example 消息的 value 字段可以是 text、number 或 flag 中的一个。在同一时间，只能设置一个字段的值。

这些高级用法可以帮助您更好地组织和表示数据，以及实现复杂的 API 和通信模式。尽管它们不是必需的，但在某些情况下，这些高级用法可以使 Protobuf 更具灵活性和表达力。

当然，除了之前提到的高级用法，还有一些其他的高级功能，可以帮助您更好地利用 Protobuf。以下是一些额外的高级用法：

1. 包（Package）：在 .proto 文件中，可以使用 package 关键字定义包名。这样可以避免命名冲突，同时在生成代码时可以将生成的类放入相应的命名空间。例如：

syntax = "proto3";
package mypackage;

message Example {
    string name = 1;
}

在这个例子中，Example 消息将被放入名为 mypackage 的命名空间。
2. 默认值：Protobuf 支持为字段设置默认值。当字段未设置值时，可以使用默认值。例如：

syntax = "proto3";

message Example {
    int32 id = 1 [default = 100];
}

在这个例子中，如果 id 字段未设置值，它的默认值将为 100。请注意，在 Proto3（Protobuf 的当前版本）中，所有字段都有默认值，因此这个功能主要适用于 Proto2。
3. 标量值类型的包装：在某些情况下，您可能希望将标量值类型（例如整数和字符串）作为消息字段。为了解决这个问题，Google 提供了一组“包装类型”（Wrapper Types），可以将标量值包装为消息。例如：

syntax = "proto3";
import "google/protobuf/wrappers.proto";

message Example {
    google.protobuf.StringValue optional_name = 1;
}

在这个例子中，optional_name 字段使用了 google.protobuf.StringValue 包装类型，可以将字符串值包装为消息。
4. 时间和持续时间类型：Protobuf 提供了用于表示时间和持续时间的特殊类型，称为 Timestamp 和 Duration。这些类型可以帮助您以标准化的方式表示日期和时间。例如：

syntax = "proto3";
import "google/protobuf/timestamp.proto";
import "google/protobuf/duration.proto";

message Example {
    google.protobuf.Timestamp created_at = 1;
    google.protobuf.Duration duration = 2;
}

在这个例子中，created_at 字段使用了 google.protobuf.Timestamp 类型来表示时间戳，duration 字段使用了 google.protobuf.Duration 类型来表示持续时间。
5. JSON 映射：在处理 JSON 数据时，Protobuf 提供了与 JSON 之间的映射功能。使用 json_name 选项，您可以自定义 Protobuf 字段在 JSON 中的表示。例如：

syntax = "proto3";

message Example {
    string first_name = 1 [json_name = "firstName"];
}

在这个例子中，first_name 字段在 JSON 中将被表示为 firstName。这样可以帮助您在处理 JSON 数据时保持一致的命名约定和风格。通过在 Protobuf 消息中指定 JSON 名称，可以确保在从 Protobuf 消息转换为 JSON 时遵循正确的命名规范。

1. Any 类型：google.protobuf.Any 类型用于表示任意类型的消息。这在某些情况下非常有用，例如当您希望在不同类型的消息之间实现动态派发。使用 Any 类型，您可以在单个字段中存储任意类型的消息。例如：

syntax = "proto3";
import "google/protobuf/any.proto";

message Example {
    google.protobuf.Any payload = 1;
}

在这个例子中，payload 字段可以包含任意类型的消息。您可以在运行时检查消息的类型，并根据需要将其转换为正确的类型。
2. 枚举类型：枚举（Enum）类型用于表示一组命名的整数值。这对于表示一组有限的、离散的选项非常有用。例如：

syntax = "proto3";

message Example {
    enum Status {
        UNKNOWN = 0;
        ACTIVE = 1;
        INACTIVE = 2;
    }

    Status status = 1;
}

在这个例子中，我们定义了一个名为 Status 的枚举类型，包含三个可能的值：UNKNOWN、ACTIVE 和 INACTIVE。status 字段使用了这个枚举类型。
3. 分组（已弃用）：在 Proto2 中，您可以使用分组（Group）来将相关字段组织在一起。然而，分组已经在 Proto3 中弃用，因此不建议使用。改为使用嵌套消息来组织相关字段。

这些高级用法有助于更好地表示和处理数据，提高代码的可读性和可维护性。虽然您可能不会在所有项目中使用这些功能，但了解它们可以帮助您在需要时更有效地利用 Protobuf。

Protobuf的主要用途是什么吗?

Protocol Buffers（Protobuf）是 Google 开发的一种数据序列化格式，它主要用于在不同系统之间高效地传输结构化数据。Protobuf 的设计目标是提供一种紧凑、快速且可扩展的数据表示格式。在实际开发中，Protobuf 的主要用途包括：

1. 数据交换：Protobuf 可以作为一种数据交换格式在不同系统、平台和编程语言之间传输数据。与 JSON、XML 等文本格式相比，Protobuf 通常具有更小的体积和更快的解析速度。
2. API 定义：Protobuf 支持定义服务和 RPC，这使得它可以用于描述 API 接口。通过使用 Protobuf 作为 API 的接口定义语言，开发者可以在不同编程语言和平台之间轻松地实现通信。
3. 配置文件：Protobuf 可以用于存储配置文件，这使得配置文件可以轻松地跨平台和编程语言共享。
4. 数据存储：Protobuf 可以用于存储结构化数据，例如数据库中的记录。与 JSON、XML 等文本格式相比，Protobuf 具有更好的性能和更小的存储开销。

实际开发中有哪些成功案例呢?

在实际开发中，有许多成功案例使用了 Protobuf 作为数据交换格式。以下是一些例子：

1. gRPC：gRPC 是一种高性能、开源的通用 RPC 框架，由 Google 开发。它使用 Protobuf 作为接口定义语言，支持多种编程语言和平台。gRPC 被广泛应用于微服务架构、API 开发以及跨平台通信。
2. TensorFlow：TensorFlow 是 Google 开发的一个开源机器学习框架。在 TensorFlow 中，Protobuf 用于表示计算图、训练参数以及其他相关数据结构。通过使用 Protobuf，TensorFlow 可以轻松地在不同平台和编程语言之间共享模型和配置。
3. etcd：etcd 是一个分布式键值存储系统，用于存储分布式系统的配置数据和服务发现信息。etcd 使用 Protobuf 存储键值对数据，以提高存储效率和性能。
4. Apache Arrow：Apache Arrow 是一个跨语言开发平台，用于加速大数据分析和计算。Arrow 使用 Protobuf 定义元数据和模式，这使得在不同系统和编程语言之间共享数据变得更加容易。

这些成功案例表明，Protobuf 在许多领域都有广泛的应用，如通信、大数据、机器学习等。通过使用 Protobuf，开发者可以提高数据交换的效率，简化跨平台和跨语言的通信。

Spring Boot 中使用 Protobuf 作为 Redis 的序列化和反序列化工具

在 Spring Boot 中使用 Protobuf 作为 Redis 的序列化和反序列化工具，首先需要添加相关的依赖，然后配置 RedisTemplate。以下是详细的步骤：

1. 添加依赖

在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Redis Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Protobuf -->
    <dependency>
        <groupId>com.google.protobuf</groupId>
        <artifactId>protobuf-java</artifactId>
        <version>3.19.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

1. 创建 .proto 文件

在项目中创建一个 .proto 文件，用于定义要序列化的数据结构。例如，创建一个名为 person.proto 的文件：

syntax = "proto3";

option java_package = "com.example.protobuf";
option java_outer_classname = "PersonProto";

message Person {
    int32 id = 1;
    string name = 2;
    string email = 3;
}

1. 生成 Java 类

使用 protoc 编译器将 .proto 文件编译成对应的 Java 类。例如：

protoc --java_out=./src/main/java person.proto

这将在 src/main/java/com/example/protobuf 目录下生成一个名为 PersonProto.java 的文件。

1. 配置 RedisTemplate

创建一个配置类，用于配置 RedisTemplate，并将 Protobuf 作为序列化和反序列化工具：

import com.example.protobuf.PersonProto.Person;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Person> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Person> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);

        // 使用 Protobuf 序列化器
        redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        redisTemplate.setValueSerializer(new RedisSerializer<Person>() {
            @Override
            public byte[] serialize(Person person) {
                return person.toByteArray();
            }

            @Override
            public Person deserialize(byte[] bytes) {
                try {
                    return Person.parseFrom(bytes);
                } catch (InvalidProtocolBufferException e) {
                    throw new RuntimeException("Failed to deserialize Person object", e);
                }
            }
        });

        return redisTemplate;
    }
}

1. 使用 RedisTemplate

现在，可以在项目中使用 RedisTemplate 与 Redis 进行交互。例如，将一个 Person 对象存储到 Redis 中：

@Autowired
private RedisTemplate<String, Person> redisTemplate;

public void savePerson(Person person) {
    redisTemplate.opsForValue().set("person:" + person.getId(), person);
}

public Person getPerson(int id) {
    return redisTemplate.opsForValue().get("person:" + id);
}

通过这种方式，Spring Boot 中的 RedisTemplate 将使用 Protobuf 进行序列化和反序列化操作。这可以提高性能并减小存储开销，特别是在处理大量结构化数据时。

以下是一些其他示例，演示了如何使用 RedisTemplate 执行不同的 Redis 操作：

// 保存一个 Person 列表到 Redis
public void savePersons(List<Person> persons) {
    Map<String, Person> personMap = new HashMap<>();
    for (Person person : persons) {
        personMap.put("person:" + person.getId(), person);
    }
    redisTemplate.opsForValue().multiSet(personMap);
}

// 获取一个 Person 列表从 Redis
public List<Person> getPersons(List<Integer> ids) {
    List<String> keys = ids.stream().map(id -> "person:" + id).collect(Collectors.toList());
    return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}

// 更新一个 Person 对象
public void updatePerson(Person person) {
    redisTemplate.opsForValue().set("person:" + person.getId(), person);
}

// 删除一个 Person 对象
public void deletePerson(int id) {
    redisTemplate.delete("person:" + id);
}

// 判断 Person 对象是否存在
public boolean existsPerson(int id) {
    return redisTemplate.hasKey("person:" + id);
}

这些示例展示了如何使用 RedisTemplate 执行基本的 CRUD 操作，如保存、获取、更新、删除和检查对象。通过将 RedisTemplate 配置为使用 Protobuf 进行序列化和反序列化，可以确保这些操作具有高性能和较小的存储开销。

总之，在 Spring Boot 中使用 Protobuf 作为 Redis 的序列化和反序列化工具可以提高应用程序的性能和可扩展性。通过简单地配置 RedisTemplate，您可以轻松地将 Protobuf 集成到您的项目中，并充分利用它的优势。

使用 Protobuf 作为序列化反序列化为什么比json/xml快

使用 Protobuf 作为序列化和反序列化工具相比于 JSON 和 XML 具有更高的性能，主要原因如下：

1. 二进制格式：Protobuf 是一种二进制格式，而 JSON 和 XML 是文本格式。二进制格式通常比文本格式具有更小的体积，因为它不需要额外的字符（如引号和标签）来表示数据结构。由于数据包的大小更小，因此在网络传输过程中的开销也更低。
2. 高效的编码和解码：Protobuf 使用了一种紧凑的、高效的编码方案来表示数据。例如，整数使用可变长度编码，使得较小的整数占用更少的空间。这种编码方案不仅降低了数据的存储空间，还使得编码和解码过程更加高效。相比之下，JSON 和 XML 使用文本表示法，需要额外的解析和转换过程。
3. 预先生成的代码：Protobuf 使用 .proto 文件定义数据结构，然后通过编译器生成对应的编程语言代码（如 Java、C++、Python 等）。这种生成的代码针对特定的数据结构进行了优化，因此在序列化和反序列化过程中具有很高的性能。相反，JSON 和 XML 通常依赖于通用的解析器和序列化器，可能无法充分优化特定数据结构。
4. 静态类型检查：Protobuf 的数据结构在编译时被明确定义，因此可以在编译时捕获类型错误。这不仅可以提高代码的可读性和可维护性，还可以减少在运行时处理类型错误的开销。JSON 和 XML 则是动态类型的，需要在运行时进行类型检查。
5. 定制序列化和反序列化：Protobuf 允许开发者为特定的数据结构定制序列化和反序列化逻辑，从而进一步提高性能。而 JSON 和 XML 通常使用通用的序列化和解析库，可能无法针对特定场景进行优化。

综上所述，Protobuf 的性能优势主要来源于其二进制格式、高效的编码和解码、预先生成的代码、静态类型检查以及定制序列化和反序列化逻辑。因此，对于需要高性能和紧凑数据表示的场景，使用 Protobuf 作为序列化和反序列化工具通常比 JSON 和 XML 更加合适。