解析思路
同样是要使用protobuf.js这个库来解析。
之前提到，在vue中，为了避免直接使用.proto文件，需要将所有的.proto打包成.js来使用。
而在node端，也可以打包成js文件来处理。但node端是服务端环境了，完全可以允许.proto的存在，所以其实我们可以有优雅的使用方式：直接解析。
预期效果
封装两个基础模块：
- request.js: 用于根据接口名称、请求体、返回值类型，发起请求。
- proto.js用于解析proto,将数据转换为二进制。
在项目中可以这样使用：
// lib/api.js 封装API const request = require('./request') const proto = require('./proto') /** * * @param {* 请求数据} params * getStudentList 是接口名称 * school.PBStudentListRsp 是定义好的返回model * school.PBStudentListReq 是定义好的请求体model */ exports.getStudentList = function getStudentList (params) { const req = proto.create('school.PBStudentListReq', params) return request('school.getStudentList', req, 'school.PBStudentListRsp') } // 项目中使用lib/api.js const api = require('../lib/api') const req = { limit: 20, offset: 0 } api.getStudentList(req).then((res) => { console.log(res) }).catch(() => { // ... })
准备工作：
准备如何在前端中使用protobuf（vue篇）中定义好的一份.proto,注意这份proto中定义了两个命名空间：framework和school。proto文件源码
封装proto.js
参考下官方文档将object转化为buffer的方法：
protobuf.load("awesome.proto", function(err, root) { if (err) throw err; var AwesomeMessage = root.lookupType("awesomepackage.AwesomeMessage"); var payload = { awesomeField: "AwesomeString" }; var message = AwesomeMessage.create(payload); var buffer = AwesomeMessage.encode(message).finish(); });应该比较容易理解：先load awesome.proto，然后将数据payload转变成我们想要的buffer。create和encode都是protobufjs提供的方法。
如果我们的项目中只有一个.proto文件，我们完全可以像官方文档这样用。
但是在实际项目中，往往是有很多个.proto文件的，如果每个PBMessage都要先知道在哪个.proto文件中，使用起来会比较麻烦，所以需要封装一下。
服务端同学给我们的接口枚举中一般是这样的：
getStudentList = 0; // 获取所有学生的列表, PBStudentListReq => PBStudentListRsp这里只告诉了这个接口的请求体是PBStudentListReq，返回值是PBStudentListRsp，而它们所在的.proto文件是不知道的。
为了使用方便，我们希望封装一个方法，形如：
const reqBuffer = proto.create('school.PBStudentListReq', dataObj)我们使用时只需要以PBStudentListReq和dataObj作为参数即可，无需关心PBStudentListReq是在哪个.proto文件中。
这里有个难点:如何根据类型来找到所在的.proto呢？
方法是：把所有的.proto放进内存中，然后根据名称获取对应的类型。
写一个loadProtoDir方法，把所有的proto保存在_proto变量中。
// proto.js const fs = require('fs') const path = require('path') const ProtoBuf = require('protobufjs') let _proto = null // 将所有的.proto存放在_proto中 function loadProtoDir (dirPath) { const files = fs.readdirSync(dirPath) const protoFiles = files .filter(fileName => fileName.endsWith('.proto')) .map(fileName => path.join(dirPath, fileName)) _proto = ProtoBuf.loadSync(protoFiles).nested return _proto }_proto类似一颗树，我们可以遍历这棵树找到具体的类型，也可以通过其他方法直接获取，比如lodash.get()方法,它支持obj['xx.xx.xx']这样的形式来取值。
const _ = require('lodash') const PBMessage = _.get(_proto, 'school.PBStudentListReq')这样我们就拿到了顺利地根据类型在所有的proto获取到了PBMessage，PBMessage中会有protobuf.js提供的create、encode等方法，我们可以直接利用并将object转成buffer。
const reqData = {a: '1'} const message = PBMessage.create(reqData) const reqBuffer = PBMessage.encode(message).finish()整理一下，为了后面使用方便，封装成三个函数：
let _proto = null // 将所有的.proto存放在_proto中 function loadProtoDir (dirPath) { const files = fs.readdirSync(dirPath) const protoFiles = files .filter(fileName => fileName.endsWith('.proto')) .map(fileName => path.join(dirPath, fileName)) _proto = ProtoBuf.loadSync(protoFiles).nested return _proto } // 根据typeName获取PBMessage function lookup (typeName) { if (!_.isString(typeName)) { throw new TypeError('typeName must be a string') } if (!_proto) { throw new TypeError('Please load proto before lookup') } return _.get(_proto, typeName) } function create (protoName, obj) { // 根据protoName找到对应的message const model = lookup(protoName) if (!model) { throw new TypeError(`${protoName} not found, please check it again`) } const req = model.create(obj) return model.encode(req).finish() } module.exports = { lookup, // 这个方法将在request中会用到 create, loadProtoDir }这里要求，在使用create和lookup前，需要先loadProtoDir，将所有的proto都放进内存。
封装request.js
这里要建议先看一下MessageType.proto，其中定义了与后端约定的接口枚举、请求体、响应体。
const rp = require('request-promise') const proto = require('./proto.js') // 上面我们封装好的proto.js /** * * @param {* 接口名称} msgType * @param {* proto.create()后的buffer} requestBody * @param {* 返回类型} responseType */ function request (msgType, requestBody, responseType) { // 得到api的枚举值 const _msgType = proto.lookup('framework.PBMessageType')[msgType] // PBMessageRequest是公共请求体,携带一些额外的token等信息，后端通过type获得接口名称，messageData获得请求数据 const PBMessageRequest = proto.lookup('framework.PBMessageRequest') const req = PBMessageRequest.encode({ timeStamp: new Date().getTime(), type: _msgType, version: '1.0', messageData: requestBody, token: 'xxxxxxx' }).finish() // 发起请求，在vue中我们可以使用axios发起ajax，但node端需要换一个，比如"request" // 我这里推荐使用一个不错的库："request-promise"，它支持promise const options = { method: 'POST', uri: 'http://your_server.com/api', body: req, encoding: null, headers: { 'Content-Type': 'application/octet-stream' } } return rp.post(options).then((res) => { // 解析二进制返回值 const decodeResponse = proto.lookup('framework.PBMessageResponse').decode(res) const { resultInfo, resultCode } = decodeResponse if (resultCode === 0) { // 进一步解析解析PBMessageResponse中的messageData const model = proto.lookup(responseType) let msgData = model.decode(decodeResponse.messageData) return msgData } else { throw new Error(`Fetch ${msgType} failed.`) } }) } module.exports = request资源搜索网站大全 http://www.szhdn.com 广州VI设计公司https://www.houdianzi.com
使用
request.js和proto.js提供底层的服务，为了使用方便，我们还要封装一个api.js，定义项目中所有的api。
const request = require('./request') const proto = require('./proto') exports.getStudentList = function getStudentList (params) { const req = proto.create('school.PBStudentListReq', params) return request('school.getStudentList', req, 'school.PBStudentListRsp') }在项目中使用接口时，只需要require('lib/api')，不直接引用proto.js和request.js。
// test.js const api = require('../lib/api') const req = { limit: 20, offset: 0 } api.getStudentList(req).then((res) => { console.log(res) }).catch(() => { // ... })