**转自：http://www.usidcbbs.com/simple/?t5565.html
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简介
什么是 Google Protocol Buffer？ 假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字介绍：Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过 48,162 种报文格式定义和超过 12,183 个 .proto 文件。他们用于 RPC 系统和持续数据存储系统。

Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前提供了 C++、Java、Python 三种语言的 API。
或许您和我一样，在第一次看完这些介绍后还是不明白 Protobuf 究竟是什么，那么我想一个简单的例子应该比较有助于理解它。

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一个简单的例子 安装 Google Protocol Buffer
在网站 http://code.google.com/p/protobuf/downloads/list上可以下载 Protobuf 的源代码。然后解压编译安装便可以使用它了。
安装步骤如下所示：

[pre] tar -xzf protobuf-2.1.0.tar.gz  cd protobuf-2.1.0  ./configure --prefix=$INSTALL_DIR  make  make check  make install [/pre]

关于简单例子的描述
我打算使用 Protobuf 和 C++ 开发一个十分简单的例子程序。
该程序由两部分组成。第一部分被称为 Writer，第二部分叫做 Reader。
Writer 负责将一些结构化的数据写入一个磁盘文件，Reader 则负责从该磁盘文件中读取结构化数据并打印到屏幕上。
准备用于演示的结构化数据是 HelloWorld，它包含两个基本数据：

• ID，为一个整数类型的数据 Str，这是一个字符串

书写 .proto 文件
首先我们需要编写一个 proto 文件，定义我们程序中需要处理的结构化数据，在 protobuf 的术语中，结构化数据被称为 Message。proto 文件非常类似 java 或者 C 语言的数据定义。代码清单 1 显示了例子应用中的 proto 文件内容。

清单 1. proto 文件

[pre]                 package lm;  message helloworld  {     required int32     id = 1;  // ID     required string    str = 2;  // str     optional int32     opt = 3;  //optional field  } [/pre]

一个比较好的习惯是认真对待 proto 文件的文件名。比如将命名规则定于如下：

[pre] packageName.MessageName.proto [/pre]

在上例中，package 名字叫做 lm，定义了一个消息 helloworld，该消息有三个成员，类型为 int32 的 id，另一个为类型为 string 的成员 str。opt 是一个可选的成员，即消息中可以不包含该成员。
编译 .proto 文件
写好 proto 文件之后就可以用 Protobuf 编译器将该文件编译成目标语言了。本例中我们将使用 C++。
假设您的 proto 文件存放在 $SRC_DIR 下面，您也想把生成的文件放在同一个目录下，则可以使用如下命令：

[pre] protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto [/pre]

命令将生成两个文件：
lm.helloworld.pb.h ， 定义了 C++ 类的头文件
lm.helloworld.pb.cc ， C++ 类的实现文件
在生成的头文件中，定义了一个 C++ 类 helloworld，后面的 Writer 和 Reader 将使用这个类来对消息进行操作。诸如对消息的成员进行赋值，将消息序列化等等都有相应的方法。
编写 writer 和 Reader
如前所述，Writer 将把一个结构化数据写入磁盘，以便其他人来读取。假如我们不使用 Protobuf，其实也有许多的选择。一个可能的方法是将数据转换为字符串，然后将字符串写入磁盘。转换为字符串的方法可以使用 sprintf()，这非常简单。数字 123 可以变成字符串”123”。
这样做似乎没有什么不妥，但是仔细考虑一下就会发现，这样的做法对写 Reader 的那个人的要求比较高，Reader 的作者必须了 Writer 的细节。比如”123”可以是单个数字 123，但也可以是三个数字 1,2 和 3，等等。这么说来，我们还必须让 Writer 定义一种分隔符一样的字符，以便 Reader 可以正确读取。但分隔符也许还会引起其他的什么问题。最后我们发现一个简单的 Helloworld 也需要写许多处理消息格式的代码。
如果使用 Protobuf，那么这些细节就可以不需要应用程序来考虑了。
使用 Protobuf，Writer 的工作很简单，需要处理的结构化数据由 .proto 文件描述，经过上一节中的编译过程后，该数据化结构对应了一个 C++ 的类，并定义在 lm.helloworld.pb.h 中。对于本例，类名为 lm::helloworld。
Writer 需要 include 该头文件，然后便可以使用这个类了。
现在，在 Writer 代码中，将要存入磁盘的结构化数据由一个 lm::helloworld 类的对象表示，它提供了一系列的 get/set 函数用来修改和读取结构化数据中的数据成员，或者叫 field。
当我们需要将该结构化数据保存到磁盘上时，类 lm::helloworld 已经提供相应的方法来把一个复杂的数据变成一个字节序列，我们可以将这个字节序列写入磁盘。
对于想要读取这个数据的程序来说，也只需要使用类 lm::helloworld 的相应反序列化方法来将这个字节序列重新转换会结构化数据。这同我们开始时那个“123”的想法类似，不过 Protobuf 想的远远比我们那个粗糙的字符串转换要全面，因此，我们不如放心将这类事情交给 Protobuf 吧。
程序清单 2 演示了 Writer 的主要代码，您一定会觉得很简单吧？

清单 2. Writer 的主要代码

[pre]                 #include "lm.helloworld.pb.h"… int main(void)  {     lm::helloworld msg1;   msg1.set_id(101);   msg1.set_str(“hello”);       // Write the new address book back to disk.   fstream output("./log", ios::out | ios::trunc | ios::binary);           if (!msg1.SerializeToOstream(&output)) {       cerr << "Failed to write msg." << endl;       return -1;   }           return 0;  } [/pre]

Msg1 是一个 helloworld 类的对象，set_id() 用来设置 id 的值。SerializeToOstream 将对象序列化后写入一个 fstream 流。
代码清单 3 列出了 reader 的主要代码。

清单 3. Reader

[pre]                 #include "lm.helloworld.pb.h" … void ListMsg(const lm::helloworld & msg) {   cout << msg.id() << endl;   cout << msg.str() << endl;  }   int main(int argc, char* argv[]) {   lm::helloworld msg1;    {     fstream input("./log", ios::in | ios::binary);     if (!msg1.ParseFromIstream(&input)) {       cerr << "Failed to parse address book." << endl;       return -1;     }   }    ListMsg(msg1);   …  } [/pre]

同样，Reader 声明类 helloworld 的对象 msg1，然后利用 ParseFromIstream 从一个 fstream 流中读取信息并反序列化。此后，ListMsg 中采用 get 方法读取消息的内部信息，并进行打印输出操作。
运行结果
运行 Writer 和 Reader 的结果如下：

[pre] >writer  >reader  101  Hello [/pre]

Reader 读取文件 log 中的序列化信息并打印到屏幕上。本文中所有的例子代码都可以在附件中下载。您可以亲身体验一下。
这个例子本身并无意义，但只要您稍加修改就可以将它变成更加有用的程序。比如将磁盘替换为网络 socket，那么就可以实现基于网络的数据交换任务。而存储和交换正是 Protobuf 最有效的应用领域。

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和其他类似技术的比较
看完这个简单的例子之后，希望您已经能理解 Protobuf 能做什么了，那么您可能会说，世上还有很多其他的类似技术啊，比如 XML，JSON，Thrift 等等。和他们相比，Protobuf 有什么不同呢？
简单说来 Protobuf 的主要优点就是：简单，快。
这有测试为证，项目 thrift-protobuf-compare 比较了这些类似的技术，图 1 显示了该项目的一项测试结果，Total Time.

图 1. 性能测试结果

Total Time 指一个对象操作的整个时间，包括创建对象，将对象序列化为内存中的字节序列，然后再反序列化的整个过程。从测试结果可以看到 Protobuf 的成绩很好，感兴趣的读者可以自行到网站 http://code.google.com/p/thrift-protobuf-compare/wiki/Benchmarking上了解更详细的测试结果。
Protobuf 的优点
Protobuf 有如 XML，不过它更小、更快、也更简单。你可以定义自己的数据结构，然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构。你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构。只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述，即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。
它有一个非常棒的特性，即“向后”兼容性好，人们不必破坏已部署的、依靠“老”数据格式的程序就可以对数据结构进行升级。这样您的程序就可以不必担心因为消息结构的改变而造成的大规模的代码重构或者迁移的问题。因为添加新的消息中的 field 并不会引起已经发布的程序的任何改变。
Protobuf 语义更清晰，无需类似 XML 解析器的东西（因为 Protobuf 编译器会将 .proto 文件编译生成对应的数据访问类以对 Protobuf 数据进行序列化、反序列化操作）。
使用 Protobuf 无需学习复杂的文档对象模型，Protobuf 的编程模式比较友好，简单易学，同时它拥有良好的文档和示例，对于喜欢简单事物的人们而言，Protobuf 比其他的技术更加有吸引力。
Protobuf 的不足
Protbuf 与 XML 相比也有不足之处。它功能简单，无法用来表示复杂的概念。
XML 已经成为多种行业标准的编写工具，Protobuf 只是 Google 公司内部使用的工具，在通用性上还差很多。
由于文本并不适合用来描述数据结构，所以 Protobuf 也不适合用来对基于文本的标记文档（如 HTML）建模。另外，由于 XML 具有某种程度上的自解释性，它可以被人直接读取编辑，在这一点上 Protobuf 不行，它以二进制的方式存储，除非你有 .proto 定义，否则你没法直接读出 Protobuf 的任何内容【 2 】。

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高级应用话题 更复杂的 Message
到这里为止，我们只给出了一个简单的没有任何用处的例子。在实际应用中，人们往往需要定义更加复杂的 Message。我们用“复杂”这个词，不仅仅是指从个数上说有更多的 fields 或者更多类型的 fields，而是指更加复杂的数据结构：
嵌套 Message
嵌套是一个神奇的概念，一旦拥有嵌套能力，消息的表达能力就会非常强大。
代码清单 4 给出一个嵌套 Message 的例子。

清单 4. 嵌套 Message 的例子

[pre]                 message Person {   required string name = 1;   required int32 id = 2;        // Unique ID number for this person.   optional string email = 3;   enum PhoneType {     MOBILE = 0;     HOME = 1;     WORK = 2;   }   message PhoneNumber {     required string number = 1;     optional PhoneType type = 2 [default = HOME];   }   repeated PhoneNumber phone = 4;  } [/pre]

在 Message Person 中，定义了嵌套消息 PhoneNumber，并用来定义 Person 消息中的 phone 域。这使得人们可以定义更加复杂的数据结构。
4.1.2 Import Message
在一个 .proto 文件中，还可以用 Import 关键字引入在其他 .proto 文件中定义的消息，这可以称做 Import Message，或者 Dependency Message。
比如下例：

清单 5. 代码

[pre]                 import common.header;  message youMsg{   required common.info_header header = 1;   required string youPrivateData = 2;  } [/pre]

其中 ,common.info_header定义在common.header包内。
Import Message 的用处主要在于提供了方便的代码管理机制，类似 C 语言中的头文件。您可以将一些公用的 Message 定义在一个 package 中，然后在别的 .proto 文件中引入该 package，进而使用其中的消息定义。
Google Protocol Buffer 可以很好地支持嵌套 Message 和引入 Message，从而让定义复杂的数据结构的工作变得非常轻松愉快。
动态编译
一般情况下，使用 Protobuf 的人们都会先写好 .proto 文件，再用 Protobuf 编译器生成目标语言所需要的源代码文件。将这些生成的代码和应用程序一起编译。
可是在某且情况下，人们无法预先知道 .proto 文件，他们需要动态处理一些未知的 .proto 文件。比如一个通用的消息转发中间件，它不可能预知需要处理怎样的消息。这需要动态编译 .proto 文件，并使用其中的 Message。
Protobuf 提供了 google::protobuf::compiler 包来完成动态编译的功能。主要的类叫做 importer，定义在 importer.h 中。使用 Importer 非常简单，下图展示了与 Import 和其它几个重要的类的关系。

图 2. Importer 类

Import 类对象中包含三个主要的对象，分别为处理错误的 MultiFileErrorCollector 类，定义 .proto 文件源目录的 SourceTree 类。
下面还是通过实例说明这些类的关系和使用吧。
对于给定的 proto 文件，比如 lm.helloworld.proto，在程序中动态编译它只需要很少的一些代码。如代码清单 6 所示。

清单 6. 代码

[pre]                 google::protobuf::compiler::MultiFileErrorCollector errorCollector； google::protobuf::compiler::DiskSourceTree sourceTree;  google::protobuf::compiler::Importer importer(&sourceTree, &errorCollector);  sourceTree.MapPath("", protosrc);  importer.import(“lm.helloworld.proto”); [/pre]

首先构造一个 importer 对象。构造函数需要两个入口参数，一个是 source Tree 对象，该对象指定了存放 .proto 文件的源目录。第二个参数是一个 error collector 对象，该对象有一个 AddError 方法，用来处理解析 .proto 文件时遇到的语法错误。
之后，需要动态编译一个 .proto 文件时，只需调用 importer 对象的 import 方法。非常简单。
那么我们如何使用动态编译后的 Message 呢？我们需要首先了解几个其他的类
Package google::protobuf::compiler 中提供了以下几个类，用来表示一个 .proto 文件中定义的 message，以及 Message 中的 field，如图所示。

图 3. 各个 Compiler 类之间的关系

类 FileDescriptor 表示一个编译后的 .proto 文件；类 Descriptor 对应该文件中的一个 Message；类 FieldDescriptor 描述一个 Message 中的一个具体 Field。
比如编译完 lm.helloworld.proto 之后，可以通过如下代码得到 lm.helloworld.id 的定义：

清单 7. 得到 lm.helloworld.id 的定义的代码

[pre]                 const protobuf::Descriptor *desc =     importer_.pool()->FindMessageTypeByName(“lm.helloworld”);  const protobuf::FieldDescriptor* field =     desc->pool()->FindFileByName (“id”); [/pre]

通过 Descriptor，FieldDescriptor 的各种方法和属性，应用程序可以获得各种关于 Message 定义的信息。比如通过 field->name() 得到 field 的名字。这样，您就可以使用一个动态定义的消息了。
编写新的 proto 编译器
随 Google Protocol Buffer 源代码一起发布的编译器 protoc 支持 3 种编程语言：C++，java 和 Python。但使用 Google Protocol Buffer 的 Compiler 包，您可以开发出支持其他语言的新的编译器。
类 CommandLineInterface 封装了 protoc 编译器的前端，包括命令行参数的解析，proto 文件的编译等功能。您所需要做的是实现类 CodeGenerator 的派生类，实现诸如代码生成等后端工作：
程序的大体框架如图所示：

图 4. XML 编译器框图

在 main() 函数内，生成 CommandLineInterface 的对象 cli，调用其 RegisterGenerator() 方法将新语言的后端代码生成器 yourG 对象注册给 cli 对象。然后调用 cli 的 Run() 方法即可。
这样生成的编译器和 protoc 的使用方法相同，接受同样的命令行参数，cli 将对用户输入的 .proto 进行词法语法等分析工作，最终生成一个语法树。该树的结构如图所示。

图 5. 语法树

其根节点为一个 FileDescriptor 对象（请参考“动态编译”一节），并作为输入参数被传入 yourG 的 Generator() 方法。在这个方法内，您可以遍历语法树，然后生成对应的您所需要的代码。简单说来，要想实现一个新的 compiler，您只需要写一个 main 函数，和一个实现了方法 Generator() 的派生类即可。
在本文的下载附件中，有一个参考例子，将 .proto 文件编译生成 XML 的 compiler，可以作为参考。

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Protobuf 的更多细节
人们一直在强调，同 XML 相比， Protobuf 的主要优点在于性能高。它以高效的二进制方式存储，比 XML 小 3 到 10 倍，快 20 到 100 倍。
对于这些 “小 3 到 10 倍”,“快 20 到 100 倍”的说法，严肃的程序员需要一个解释。因此在本文的最后，让我们稍微深入 Protobuf 的内部实现吧。
有两项技术保证了采用 Protobuf 的程序能获得相对于 XML 极大的性能提高。
第一点，我们可以考察 Protobuf 序列化后的信息内容。您可以看到 Protocol Buffer 信息的表示非常紧凑，这意味着消息的体积减少，自然需要更少的资源。比如网络上传输的字节数更少，需要的 IO 更少等，从而提高性能。
第二点我们需要理解 Protobuf 封解包的大致过程，从而理解为什么会比 XML 快很多。
Google Protocol Buffer 的 Encoding
Protobuf 序列化后所生成的二进制消息非常紧凑，这得益于 Protobuf 采用的非常巧妙的 Encoding 方法。
考察消息结构之前，让我首先要介绍一个叫做 Varint 的术语。
Varint 是一种紧凑的表示数字的方法。它用一个或多个字节来表示一个数字，值越小的数字使用越少的字节数。这能减少用来表示数字的字节数。
比如对于 int32 类型的数字，一般需要 4 个 byte 来表示。但是采用 Varint，对于很小的 int32 类型的数字，则可以用 1 个 byte 来表示。当然凡事都有好的也有不好的一面，采用 Varint 表示法，大的数字则需要 5 个 byte 来表示。从统计的角度来说，一般不会所有的消息中的数字都是大数，因此大多数情况下，采用 Varint 后，可以用更少的字节数来表示数字信息。下面就详细介绍一下 Varint。
Varint 中的每个 byte 的最高位 bit 有特殊的含义，如果该位为 1，表示后续的 byte 也是该数字的一部分，如果该位为 0，则结束。其他的 7 个 bit 都用来表示数字。因此小于 128 的数字都可以用一个 byte 表示。大于 128 的数字，比如 300，会用两个字节来表示：1010 1100 0000 0010
下图演示了 Google Protocol Buffer 如何解析两个 bytes。注意到最终计算前将两个 byte 的位置相互交换过一次，这是因为 Google Protocol Buffer 字节序采用 little-endian 的方式。

图 6. Varint 编码

消息经过序列化后会成为一个二进制数据流，该流中的数据为一系列的 Key-Value 对。如下图所示：

图 7. Message Buffer

采用这种 Key-Pair 结构无需使用分隔符来分割不同的 Field。对于可选的 Field，如果消息中不存在该 field，那么在最终的 Message Buffer 中就没有该 field，这些特性都有助于节约消息本身的大小。
以代码清单 1 中的消息为例。假设我们生成如下的一个消息 Test1:

[pre] Test1.id = 10;  Test1.str = “hello”；[/pre]

则最终的 Message Buffer 中有两个 Key-Value 对，一个对应消息中的 id；另一个对应 str。
Key 用来标识具体的 field，在解包的时候，Protocol Buffer 根据 Key 就可以知道相应的 Value 应该对应于消息中的哪一个 field。
Key 的定义如下：

[pre] (field_number << 3) | wire_type [/pre]

可以看到 Key 由两部分组成。第一部分是 field_number，比如消息 lm.helloworld 中 field id 的 field_number 为 1。第二部分为 wire_type。表示 Value 的传输类型。
Wire Type 可能的类型如下表所示：

表 1. Wire Type

Type

Meaning

Used For

0

Varint

int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, enum

1

64-bit

fixed64, sfixed64, double

2

Length-delimi

string, bytes, embedded messages, packed repeated fields

3

Start group

Groups (deprecated)

4

End group

Groups (deprecated)

5

32-bit

fixed32, sfixed32, float

在我们的例子当中，field id 所采用的数据类型为 int32，因此对应的 wire type 为 0。细心的读者或许会看到在 Type 0 所能表示的数据类型中有 int32 和 sint32 这两个非常类似的数据类型。Google Protocol Buffer 区别它们的主要意图也是为了减少 encoding 后的字节数。
在计算机内，一个负数一般会被表示为一个很大的整数，因为计算机定义负数的符号位为数字的最高位。如果采用 Varint 表示一个负数，那么一定需要 5 个 byte。为此 Google Protocol Buffer 定义了 sint32 这种类型，采用 zigzag 编码。
Zigzag 编码用无符号数来表示有符号数字，正数和负数交错，这就是 zigzag 这个词的含义了。
如图所示：

图 8. ZigZag 编码

使用 zigzag 编码，绝对值小的数字，无论正负都可以采用较少的 byte 来表示，充分利用了 Varint 这种技术。
其他的数据类型，比如字符串等则采用类似数据库中的 varchar 的表示方法，即用一个 varint 表示长度，然后将其余部分紧跟在这个长度部分之后即可。
通过以上对 protobuf Encoding 方法的介绍，想必您也已经发现 protobuf 消息的内容小，适于网络传输。假如您对那些有关技术细节的描述缺乏耐心和兴趣，那么下面这个简单而直观的比较应该能给您更加深刻的印象。
对于代码清单 1 中的消息，用 Protobuf 序列化后的字节序列为：

[pre] 08 65 12 06 48 65 6C 6C 6F 77 [/pre]

而如果用 XML，则类似这样：

[pre] 31 30 31 3C 2F 69 64 3E 3C 6E 61 6D 65 3E 68 65  6C 6C 6F 3C 2F 6E 61 6D 65 3E 3C 2F 68 65 6C 6C  6F 77 6F 72 6C 64 3E 一共 55 个字节，这些奇怪的数字需要稍微解释一下，其含义用 ASCII 表示如下：      101     hello   [/pre]

封解包的速度
首先我们来了解一下 XML 的封解包过程。XML 需要从文件中读取出字符串，再转换为 XML 文档对象结构模型。之后，再从 XML 文档对象结构模型中读取指定节点的字符串，最后再将这个字符串转换成指定类型的变量。这个过程非常复杂，其中将 XML 文件转换为文档对象结构模型的过程通常需要完成词法文法分析等大量消耗 CPU 的复杂计算。
反观 Protobuf，它只需要简单地将一个二进制序列，按照指定的格式读取到 C++ 对应的结构类型中就可以了。从上一节的描述可以看到消息的 decoding 过程也可以通过几个位移操作组成的表达式计算即可完成。速度非常快。
为了说明这并不是我拍脑袋随意想出来的说法，下面让我们简单分析一下 Protobuf 解包的代码流程吧。
以代码清单 3 中的 Reader 为例，该程序首先调用 msg1 的 ParseFromIstream 方法，这个方法解析从文件读入的二进制数据流，并将解析出来的数据赋予 helloworld 类的相应数据成员。
该过程可以用下图表示：

图 9. 解包流程图

整个解析过程需要 Protobuf 本身的框架代码和由 Protobuf 编译器生成的代码共同完成。Protobuf 提供了基类 Message 以及 Message_lite 作为通用的 Framework，，CodedInputStream 类，WireFormatLite 类等提供了对二进制数据的 decode 功能，从 5.1 节的分析来看，Protobuf 的解码可以通过几个简单的数学运算完成，无需复杂的词法语法分析，因此 ReadTag() 等方法都非常快。 在这个调用路径上的其他类和方法都非常简单，感兴趣的读者可以自行阅读。 相对于 XML 的解析过程，以上的流程图实在是非常简单吧？这也就是 Protobuf 效率高的第二个原因了。

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结束语
往往了解越多，人们就会越觉得自己无知。我惶恐地发现自己竟然写了一篇关于序列化的文章，文中必然有许多想当然而自以为是的东西，还希望各位能够去伪存真，更希望真的高手能不吝赐教，给我来信。谢谢。

usidc5

2013-01-18 22:56

本文主要偏向于介绍怎么使用Google的Protocol Buffer技术来压缩与解析你的数据文件，更加详细的信息请参阅Google开放的开发者网页文档，地址为：http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/overview.html 。

一、简单的介绍

当然，在继续本文之前，读者还是需要对Google Protocol Buffers有一些基本的认识。Protocol buffers是一个用来序列化结构化数据的技术，支持多种语言诸如C++、Java以及Python语言，可以使用该技术来持久化数据或者序列化成网络传输的数据。相比较一些其他的XML技术而言，该技术的一个明显特点就是更加节省空间（以二进制流存储）、速度更快以及更加灵活。

通常，编写一个protocol buffers应用需要经历如下三步：

1、定义消息格式文件，最好以proto作为后缀名

2、使用Google提供的protocol buffers编译器来生成代码文件，一般为.h和.cc文件，主要是对消息格式以特定的语言方式描述

3、使用protocol buffers库提供的API来编写应用程序

二、定义Proto文件

proto文件即消息协议原型定义文件，在该文件中我们可以通过使用描述性语言，来良好的定义我们程序中需要用到数据格式。首先我们可以通过Google在线文档上提供的一个电话簿的例子来了解下，不过稍微加了点改动。

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

enum PhoneType {
MOBILE = 0;
HOME = 1;
WORK = 2;
}

message PhoneNumber {
required string number = 1;
optional PhoneType type = 2 [default = HOME];
}

repeated PhoneNumber phone = 4;

required bytes  unsure = 5;      //Add byte array here
}

message AddressBook {
repeated Person person = 1;
}

诚如你看到的一样，消息格式定义很简单，对于每个字段而言都有一个修饰符（required/repeated/optional）、字段类型（bool/string/bytes/int32等）和字段标签(Tag)组成。

三个修饰符从词义上可以很清楚的弄明白，

1）对于required的字段而言，初值是必须要提供的，否则字段的便是未初始化的。在Debug模式的buffer库下编译的话，序列化话的时候可能会失败，而且在反序列化的时候对于该字段的解析会总是失败的。所以，对于修饰符为required的字段，请在序列化的时候务必给予初始化。

2）对于optional的字段而言，如果未进行初始化，那么一个默认值将赋予该字段，当然也可以指定默认值，如上述proto定义中的PhoneType字段类型。

3）对于repeated的字段而言，该字段可以重复多个，google提供的这个addressbook例子便有个很好的该修饰符的应用场景，即每个人可能有多个电话号码。在高级语言里面，我们可以通过数组来实现，而在proto定义文件中可以使用repeated来修饰，从而达到相同目的。当然，出现0次也是包含在内的。

其中字段标签标示了字段在二进制流中存放的位置，这个是必须的，而且序列化与反序列化的时候相同的字段的Tag值必须对应，否则反序列化会出现意想不到的问题。

三、编译proto文件，生成特定语言数据的数据定义代码

在定义好了proto文件，就可以将该文件作为protocol buffers编译器的输入文件，编译产生特定语言的数据定义代码文件了。本文主要是针对C++语言，所以使用编译器后生成的是.h与.cc的代码文件。对于C++、Java还有Python都有各自的编译器，下载地址：http://code.google.com/p/protobuf/downloads/list

当你下载完了对应的编译器二进制文件后，就可以使用下列命令来完成编译过程：

protoc.exe -proto_path=SRC --cpp_out=DST SRC/addressbook.proto

其中--proto_path指出proto文件所在的目录，--cpp_out则是生成的代码文件要放的目录，最后的一个参数指出proto文件的路径。如上述命令中可以看出，将SRC目录下的addressbook.proto编译后放在DST目录下，应该会生成addressbook.pb.h和addressbook.pb.cc文件(/Files/royenhome/addressbook.rar)。

通过查看头文件，可以发现针对每个字段都会大致生成如下几种函数，以number为例：

// required string number = 1;
inline bool has_number() const;
inline void clear_number();
inline const ::std::string& number() const;
inline void set_number(const ::std::string& value);
inline void set_number(const char* value);
inline ::std::string* mutable_number();

可以看出，对于每个字段会生成一个has函数(has_number)、clear清除函数(clear_number)、set函数(set_number)、get函数(number和mutable_number)。这儿解释下get函数中的两个函数的区别，对于原型为const std::string &number() const的get函数而言，返回的是常量字段，不能对其值进行修改。但是在有一些情况下，对字段进行修改是必要的，所以提供了一个mutable版的get函数，通过获取字段变量的指针，从而达到改变其值的目的。

而对于字段修饰符为repeated的字段生成的函数，则稍微有一些不同，如phone字段，则编译器会为其产生如下的代码：

// repeated .Person.PhoneNumber phone = 4;
inline int phone_size() const;
inline void clear_phone();
inline const ::google::protobuf::RepeatedPtrField< ::Person_PhoneNumber >& phone() const;
inline ::google::protobuf::RepeatedPtrField< ::Person_PhoneNumber >* mutable_phone();
inline const ::Person_PhoneNumber& phone(int index) const;
inline ::Person_PhoneNumber* mutable_phone(int index);
inline ::Person_PhoneNumber* add_phone();

可以看出，set函数变成了add函数，这个其实很好理解。上面也说过，repeated修饰的字段在高级语言中的实现可能是个数组或动态数组，所以当然通过添加的方式来加入新的字段值。而起get函数也变化很大，这个也不用多说了。

好了，本文主要是对了解protocol buffer作了些简单的介绍，当然更详细的还是看官方文档。下篇文章开始将介绍怎么利用protocol buffers来完成序列化与反序列化数据。

usidc5

2013-01-18 22:56

本文开始将逐渐介绍怎么使用protocol buffers来完成序列化与反序列化数据的应用，开发环境为VS2008,语言为C++,外部库用的是googlebuffer库。
1、Google Protocol Buffer库
在我们的应用程序里面，需要使用到google buffer提供的库，大家可以到官网去下载，笔者也会提供一个精简后的Win32 Release版的Lib库下载(Debug版与X64版的都删去了，不然lib包超过200M)。下载地址：GoogleBufferLib
解压缩后可以看出文件夹结构如下所示：
---GoogleProtocolBuffer
---include文件夹
---lib文件夹
---win32文件夹
---release文件夹
---proto文件夹（自己建的，放proto文件的）
---royen文件夹（自己建的，生成的.h和.cc的目录）
---*.lib 库文件
---protoc.exe编译器
其中，include文件夹下是一堆程序中需要引用的头文件，而在lib文件夹下则是有protoc编译器和链接库。

2、建立并正确设置项目
1）使用VS2008新建一个项目后，将上面下载的GoogleProtocolBuffer文件夹拷贝到你的项目工程里，如下图所示：

2）使用编译器将定义的proto文件编译成.h与.cc文件，拷贝到项目工程目录下，如下图所示：

3）在项目中将.h与.cc文件引用进来，并在addressbook.pb.cc头部加上一句include "stdafx.h",否则编译时会报错
4）打开项目属性，右键项目-》Configuration-》C/C++ -》General ,设置Additional Include Directories,如下所示：

5）定位到Configuration -》Linker -》General,设置Additional Library Directories,如下所示：

6）定位到Configuration -》Input-》Additional Dependencies,如下图所示：

7）定位到Configuration -》C/C++ -》Code Generation,修改Runtime Library项为Multi-threaded(/MT)，如下图所示：

通过上述的一些列项目属性设置，程序可以正确编译通过了，但是什么功能都没有，下篇文章中将介绍怎么序列化与反序列化我们的数据。

usidc5

2013-01-18 22:57

本文主要会介绍怎么使用Google Protocol的Lib来序列化我们的数据，方法很多种，本文只介绍其中的三种，其他的方法读者可以通过自行研究摸索。但总的来说，序列化数据总的来说分为以下俩步：
1）使用数据源填充数据结构，无论数据源来自文件还是内存还是标准输入
2）利用Lib提供的序列化接口将数据结构序列化，然后存储在内存或者磁盘上

一、填充数据结构
从数据源中获取数据，这儿的数据源可能来自磁盘上的一个文件或者内存中存储的一段数据或者来自标准输入的数据。我们需要做的就是，将AddressBook这个数据结构中的各个字段填充。本例中是通过AddressBook提供的add_person函数来获得一个Person的指针，从而对其进行填充，如下代码所示：

//地址簿数据定义
AddressBook    addressBook; //第一个联系人的数据定义与初始化
Person *personMe = addressBook.add_person();
    personMe->set_id(1);
    personMe->set_name("royen");    
    personMe->set_email("zwg19891129@163.com");
    personMe->set_unsure("19bf173a0e87ab"); //第二个联系人的数据定义与初始化
Person *personHim = addressBook.add_person();
    personHim->set_id(2);
    personHim->set_name("XXX");
    personHim->set_email("XXX@XXX.com");
    personHim->set_unsure("19bf173a0e87ab"); //personMe的手机号码数据定义与初始化
Person_PhoneNumber *phoneNumberMobile = personMe->add_phone();
    phoneNumberMobile->set_number("15996110120");
    phoneNumberMobile->set_type(Person_PhoneType_MOBILE); //personMe的座机号码数据定义与初始化
Person_PhoneNumber *phoneNumberHome = personMe->add_phone();
    phoneNumberHome->set_number("0256110120");
    phoneNumberHome->set_type(Person_PhoneType_HOME); //personHim的一个号码数据定义与初始化
Person_PhoneNumber *phoneNumberHim = personHim->add_phone();
    phoneNumberHim->set_number("15996111111");    
    phoneNumberHim->set_type(Person_PhoneType_HOME);

很容易看出，上述代码即在地址簿中添加了俩个联系人，然后又分别填充各个联系人的数据信息，通过上述代码一个地址簿的数据便准备好了。

二、序列化数据
其实通过看编译器生成的AddressBook这个类所提供的方法名，既可以大致知道有哪些序列化的方式，如下所示：

从上图可以看出，可利用序列化的方法很多，本文中主要使用SerializeToString、SerializeToCodedStream以及SerializeToOstream来完成序列化。
下面就分别就这几种方式来介绍下：
1） SerializeToCodedStream方式
首先可以知道该函数的原型是bool SerializeToCodedStream(std::ostream *),所以使用该函数需要结合C++的fstream流，代码如下：

//方法一: 使用SerializePartialToOstream来序列化,注意ios::binary以二进制流写入文件
fstream  fserial("addressbook.data",ios::out | ios::trunc | ios::binary); if (!addressBook.SerializePartialToOstream(&fserial))
    {
       cerr<<"Failed to serial address book data!\n"; return;
    }
    cout<<"Serial address book data successfully!\n";
    fserial.close();
    fserial.clear();

可以看出，采用这种方法相当的便捷，而且也很简洁，但有个缺点就是输出到文件的编码格式不好控制，所以可以使用下面介绍的这种方法。

2）SerializeToString方式
函数原型为bool SerializeToString(std::string* output) ,所以可以讲填充在数据结构AddressBook中的数据取出存到一个string对象中，然后再以二进制流的方式将其写入到磁盘文件中，代码如下：

FILE *g_AddressBook = fopen("addressbook.data","wb,ccs = UNICODE"); if( NULL == g_AddressBook )
    {
        cerr<<"Create addressbook.data failed!\n"; return ;
    } string serialStream = ""; if( !addressBook.SerializePartialToString(&serialStream) )
    {
        cerr<<"Failed to serial addressbook data!\n"; return;
    }

    fwrite( serialStream.c_str(),sizeof(char),addressBook.ByteSize(),g_AddressBook);
    cout<<"serial address successfully!\n"; if( g_AddressBook )
    {
        fclose(g_AddressBook);
        g_AddressBook = NULL;
    }

上述代码稍微繁琐了点，但是也是一种序列化的方式，通过结合使用C库中的文件操作函数，可以更方便的定制输出文件。

3）SerializeToCodedStream方式
该方式主要指用到的google buffer的库中提供的一组数据流操作对象，在使用这些对象之前需要引入一些头文件，如下所示：
#include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h> #include <google/protobuf/io/zero_copy_stream.h> #include <google/protobuf/io/coded_stream.h> using namespace::google::protobuf::io;
该方式也结合C库的open与write函数,序列化部分的代码如下：

int fd = _open("addressbook.data", _O_WRONLY |_O_CREAT| _O_BINARY, _S_IREAD|_S_IWRITE); if( -1 == fd )
    {
        cerr<<"Create addressbook.data failed!\n"; return ;
    } char tmpArr[MAX_SIZE];
    memset(tmpArr,0,sizeof(tmpArr));
    ZeroCopyOutputStream *raw_output = new ArrayOutputStream(tmpArr,addressBook.ByteSize()+1);    
    CodedOutputStream* coded_output = new CodedOutputStream(raw_output); if( !addressBook.SerializeToCodedStream( coded_output ))
    {
        cerr<<"Fail to serial addressbook data!\n"; return;
    }    
    _write(fd,tmpArr,addressBook.ByteSize()+1);
    cout<<"serial address successfully!\n";
    delete coded_output;
    delete raw_output;        
    close(fd);

本文暂时介绍这三种序列化话方式，还有像SerializeToArray以及SerializeToFileDescriptor等方式都应该比较类似，所以感兴趣的朋友可以自己动手试试。
下篇文章再稍微介绍下反序列化的方法，但是应该不会太多内容，毕竟都方法都很相似。

usidc5

2013-01-18 22:57

文作为结束篇，会稍微介绍下怎么反序列化GoogleBuffer数据，并在最后提供本系列文章中所用到的代码整理供下载。
上一篇文章介绍了怎样将数据序列化到了addressbook.data中，那么对于接受方而言该怎么解析出原本的数据呢。同样，protoc编译器生成的代码文件中提供了反序列化的接口，基本上和序列化的函数对应的，如下图所示：

上文中采用了SerializeToOstream、SerializeToString、SerializeToCodedStream来序列化数据的，反序列化反其道行之即可。本文反序列化采用ParseFromArray方式,从某个角度算是对上文的一个补充吧!
反序列化也是分为两个步骤：
1）将数据载入内存或者输入流
2）调用库提供的反序列化接口函数进行反序列化

一、将数据载入
将数据从文件中读出时候，需要注意以二进制的模式打开，且编码格式要指定正确，如下所示：

FILE *g_AddressBook = fopen("addressbook.data","rb,ccs=UNICODE"); if( NULL == g_AddressBook )
    {
        cerr<<"Open addressbook.data failed!\n"<<endl; return ;
    } int lfilesize = 0;
    fseek( g_AddressBook,0,SEEK_END);
    lfilesize = ftell( g_AddressBook );
    fseek( g_AddressBook ,0,SEEK_SET ); char *buffer =new char[lfilesize+1]; if( NULL == buffer )
    {
        cerr<<"malloc memory error!\n"; return;
    }
    memset(buffer,'\0',sizeof(buffer));
    fread( buffer,sizeof(char),lfilesize,g_AddressBook); if( g_AddressBook )
    {
        fclose(g_AddressBook);
        g_AddressBook = NULL;
    }

二、反序列化
上述代码将addressbook.data中的数据载入了buffer中，接着我们就可以将其作为参数传给ParseFromArray来反序列化，并格式化输出到控制台，如下：

AddressBook    addressBook;
    addressBook.par
    addressBook.Clear(); if( !addressBook.ParseFromArray(buffer,lfilesize) )
    {
        cerr<<"Deserial from addressbook.data failed!\n"; return;
    } int personSize = addressBook.person_size(); for( int i=0 ;i<personSize; i++ )
    {
        Person p = addressBook.person( i );
        cout<<"Person "<<i+1<<":\nid\t"<<p.id()<<"\nname:\t"<<p.name()<<"\n"; int phoneSize = p.phone_size(); for( int j=0;j<phoneSize;j++ )
        {
            Person_PhoneNumber phone = p.phone(j);
            cout<<"Phone "<<j+1<<":\nType:\t"; switch( phone.type())
            { case Person_PhoneType_MOBILE:
                cout<<"Mobile\t\tPhone Number:\t"<<phone.number()<<endl; break; case Person_PhoneType_HOME:
                cout<<"Home\t\tPhone Number:\t"<<phone.number()<<endl; break; case Person_PhoneType_WORK:
                cout<<"Work\t\tPhone Number:\t"<<phone.number()<<endl; break; default:
                cout<<"Unkown\n"; break;
            }
        }
        cout<<endl;
    }

运行结果如下所示：

好了，相信通过本系列文章，读者应该对Google Protocol Buffer有一定的认识了吧。当然，想要更深入的了解，还是参考Google的官方在线文档吧！
示例代码下载地址：SerialProtocolBuffer示例代码

usidc5

2013-01-18 22:59

今天来介绍一下“Protocol Buffers ”（以下简称protobuf）这个玩意儿。本来俺在构思“生产者/消费者模式 ”系列的下一个帖子：关于生产者和消费者之间的数据传输格式。由于里面扯到了protobuf，想想干脆单独开一个帖子算了。

★protobuf是啥玩意儿？
为了照顾从没听说过的同学，照例先来扫盲一把。
首先，protobuf是一个开源 项 目（官方站点在“这里 ”），而且是后台很硬的开源项目。网上现有的大部分（至少80%）开源项目，要么是某人单干、要么是几个闲杂人等合伙搞。而protobuf则不然，它是 鼎鼎大名的Google公司开发出来，并且在Google内部久经考验的一个东东。由此可见，它的作者绝非一般闲杂人等可比。
那这个听起来牛X的东东到底有啥用处捏？简单地说，这个东东干的事儿其实和XML 差不多，也就是把某种数据结构的信息，以某种格式保存起来。主要用于数据存储、传输协议格式等场合。有同学可能心理犯嘀咕了：放着好好的XML不用，干嘛重新发明轮子啊？！先别急，后面俺自然会有说道。
话说到了去年（大约是08年7月），Google突然大发慈悲，把这个好东西贡献给了开源社区。这下，像俺这种喜欢捡现成的家伙可就有福啦！貌似喜欢 捡现成的家伙还蛮多滴，再加上 Google的号召力，开源后不到一年，protobuf的人气就已经很旺了。所以俺为了与时俱进，就单独开个帖子来忽悠一把。

★protobuf有啥特色？
扫盲完了之后，就该聊一下技术 方面的话题了。由于这玩意儿发布的时间较短（未满周岁），所以俺接触的时间也不长。今天在此是先学现卖，列位看官多多包涵 :-)

◇性能好/效率高
现在，俺就来说说Google公司为啥放着好端端的XML不用，非要另起炉灶，重新造轮子。一个根本的原因是XML性能不够好。
先说时间开销：XML格式化（序列化）的开销倒还好；但是XML解析（反序列化）的开销就不敢恭维啦。俺之前经常碰到一些时间性能很敏感的场合，由于不堪忍受XML解析的速度，弃之如敝履。
再来看空间开销：熟悉XML语法的同学应该知道，XML格式为了有较好的可读性，引入了一些冗余的文本信息。所以空间开销也不是太好（不过这点缺点，俺不常碰到）。
由于Google公司赖以吹嘘的就是它的海量数据和海量处理能力。对于几十万、上百万机器的集群，动不动就是PB级的数据量，哪怕性能稍微提高 0.1% 也是相当可观滴。所以Google自然无法容忍XML在性能上的明显缺点。再加上Google从来就不缺造轮子的牛人，所以protobuf也就应运而生 了。
Google对于性能的偏执，那可是出了名的。所以，俺对于Google搞出来protobuf是非常滴放心，性能上不敢说是最好，但肯定不会太差。

◇代码 生成机制
除了性能好，代码生成机制是主要吸引俺的地方。为了说明这个代码生成机制，俺举个例子。
比如有个电子商务的系统（假设用C++实现），其中的模块A需要发送大量的订单信息给模块B，通讯的方式使用socket。
假设订单包括如下属性：
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
时间：time（用整数表示）
客户id：userid（用整数表示）
交易金额：price（用浮点数表示）
交易的描述：desc（用字符串表示）
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
如果使用protobuf实现，首先要写一个proto文件（不妨叫Order.proto），在该文件中添加一个名为"Order"的message结构，用来描述通讯协议中的结构化数据。该文件的内容大致如下：

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

message Order
{
required int32 time = 1;
required int32 userid = 2;
required float price = 3;
optional string desc = 4;
}

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

然后，使用protobuf内置的编译器编译 该proto。由于本例子的模块是C++，你可以通过protobuf编译器的命令行参数（看“这里 ”），让它生成C++语言的“订单包装类”。（一般来说，一个message结构会生成一个包装类）
然后你使用类似下面的代码来序列化/解析该订单包装类：

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

// 发送方

Order order;
order.set_time(XXXX);
order.set_userid(123);
order.set_price(100.0f);
order.set_desc("a test order");

string sOrder;
order.SerailzeToString(&sOrder);

// 然后调用某种socket的通讯库把序列化之后的字符串发送出去
// ……

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

// 接收方

string sOrder;
// 先通过网络通讯库接收到数据，存放到某字符串sOrder
// ……

Order order;
if(order.ParseFromString(sOrder))  // 解析该字符串
{
cout << "userid:" << order.userid() << endl
<< "desc:" << order.desc() << endl;
}
else
{
cerr << "parse error!" << endl;
}

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

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）。
万一将来需求发生变更，要求给订单再增加一个“状态”的属性，那只需要在Order.proto文件中增加一行代码。对于发送方（模块A），只要增加一行设置状态的代码；对于接收方（模块B）只要增加一行读取状态的代码。哇塞，简直太轻松了！
另外，如果通讯双方使用不同的编程语言来实现，使用这种机制可以有效确保两边的模块对于协议的处理是一致的。
顺便跑题一下。
从某种意义上讲，可以把proto文件看成是描述通讯协议的规格说明书（或者叫接口规范）。这种伎俩其实老早就有了，搞过微软的COM编程或者接触过CORBA的同学，应该都能从中看到IDL（详细解释看“这里 ”）的影子。它们的思想是相通滴。

◇支持“向后兼容”和“向前兼容”
还是拿刚才的例子来说事儿。为了叙述方便，俺把增加了“状态”属性的订单协议成为“新版本”；之前的叫“老版本”。
所谓的“向后兼容”（backward compatible），就是说，当模块B升级了之后，它能够正确识别模块A发出的老版本的协议。由于老版本没有“状态”这个属性，在扩充协议时，可以考 虑把“状态”属性设置成非必填 的，或者给“状态”属性设置一个缺省值（如何设置缺省值，参见“这里 ”）。
所谓的“向前兼容”（forward compatible），就是说，当模块A升级了之后，模块B能够正常识别模块A发出的新版本的协议。这时候，新增加的“状态”属性会被忽略。
“向后兼容”和“向前兼容”有啥用捏？俺举个例子：当你维护一个很庞大的分布式系统时，由于你无法同时 升级所有 模块，为了保证在升级过程中，整个系统能够尽可能不受影响，就需要尽量保证通讯协议的“向后兼容”或“向前兼容”。

◇支持多种编程语言
俺开博以来点评 的几个开源项目（比如“Sqlite ”、“cURL ”），都是支持很多种 编程语言滴，这次的protobuf也不例外。在Google官方发布的源代码中包含了C++、Java 、Python三种语言（正好也是俺最常用的三种，真爽）。如果你平时用的就是这三种语言之一，那就好办了。
假如你想把protobuf用于其它语言，咋办捏？由于Google一呼百应的号召力，开源社区对protobuf响应踊跃，近期冒出很多其它编程语言的版本（比如ActionScript、C#、Lisp、Erlang、Perl、PHP 、Ruby等），有些语言还同时搞出了多个开源的项目。具体细节可以参见“这里 ”。
不过俺有义务提醒一下在座的各位同学。如果你考虑把protobuf用于上述这些语言，一定认真评估对应的开源库。因为这些开源库不是Google官方提供的、而且出来的时间还不长。所以，它们的质量、性能等方面可能还有欠缺。

★protobuf有啥缺陷？
前几天刚刚在“光环效应 ”的帖子里强调了“要同时评估优点和缺点”。所以俺最后再来批判一下这玩意儿的缺点。
◇应用 不够广
由于protobuf刚公布没多久，相比XML而言，protobuf还属于初出茅庐。因此，在知名度、应用广度等方面都远不如XML。由于这个原因，假如你设计的系统需要提供若干对外的接口给第三方系统调用，俺奉劝你暂时不要考虑protobuf格式。
◇二进制格式导致可读性差
为了提高性能，protobuf采用了二进制格式进行编码。这直接导致了可读性差的问题（严格地说，是没有可读性）。虽然protobuf提供了TextFormat这个工具类（文档在“这里 ”），但终究无法彻底解决此问题。
可读性差的危害，俺再来举个例子。比如通讯双方如果出现问题，极易导致扯皮（都不承认自己有问题，都说是对方的错）。俺对付扯皮的一个简单方法 就是直接抓包并dump成log，能比较容易地看出错误在哪一方。但是protobuf的二进制格式，导致你抓包并直接dump出来的log难以看懂。
◇缺乏自描述
一般来说，XML是自描述的，而protobuf格式则不是。给你一段二进制格式的协议内容，如果不配合相应的proto文件，那简直就像天书一般。
由于“缺乏自描述”，再加上“二进制格式导致可读性差”。所以在配置文件方面，protobuf是肯定无法取代XML的地位滴。

★为什么俺会用上protobuf？
俺自从前段时间接触了protobuf之后，就着手把俺负责的产品中的部分 数据传输协议替换成protobuf。可能有同学会问，和protobuf类似的东东也有不少，为啥独独相中protobuf捏？由于今天写的篇幅已经蛮 长了，俺卖个关子，把这个话题留到“生产者/消费者模式[5]：如何选择传输协议及格式？”。俺会在后续的这个帖子里对比各种五花八门的协议格式，并谈谈 俺的浅见