之前已經發了三篇有關Protocol Buffer的技術博客，其中第一篇介紹了Protocol Buffer的語言規范，而后兩篇則分別基於C++和Java給出了一些相對比較實用而又簡單的示例。由於近期工作壓力很大，因此對於是否繼續寫本篇博客也確實讓我糾結了幾天。但每每想到善終如始則無敗事這句話時，最終的決定還是既然開始了，就要盡自己最大的努力去做，而不要留有絲毫的遺憾。
該篇Blog的內容將完全取自於Google的官方文檔，只是為一些相對難以理解的技術點加入了適當的注解。但因技術能力有限，如解釋有誤，歡迎指正。
這是一篇讓你對Protocol Buffer知其然亦知其所以然的文檔，即便你在並不了解這其中的技術細節和處理機制的情況下，仍然能夠在你的應用程序中正常的使用Protocol Buffer，然而我相信，通過對這些細節和機制的深入了解，不僅可以讓你更好的使用和駕馭Protocol Buffer，而且還能深深地感受到Google工程師的智慧和高超的編程技藝，因此在我看來，深入的研習對我們編程能力的提高和思路的拓寬都是大有裨益的。不積跬步無以致千里。
一、簡單消息編碼布局：
讓我們先看一下下面的消息定義示例：
message Test1 {
required int32 a = 1;
}
假設我們在應用程序中將字段a的值設置為150（十進制），此后再將該對象序列化到Binary文件中，你可以看到文件的數據為：
08 96 01
這3個字節的含義又是什么呢？它們又是按照什么樣的編碼規則生成的呢？讓我們拭目以待。
二、Base 128 Varints：
在理解Protocol Buffer的編碼規則之前，你首先需要了解varints。varints是一種使用一個或多個字節表示整型數據的方法。其中數值本身越小，其所占用的字節數越少。
在varint中，除了最后一個字節之外的每個字節中都包含一個msb(most significant bit)設置(使用最高位)，這意味着其后的字節是否和當前字節一起來表示同一個整型數值。而字節中的其余七位將用於存儲數據本身。由此我們可以簡單的解釋一下Base 128，通常而言，整數數值都是由字節表示，其中每個字節為8位，即Base 256。然而在Protocol Buffer的編碼中，最高位成為了msb，只有后面的7位存儲實際的數據，因此我們稱其為Base 128（2的7次方）。
比如數字1，它本身只占用一個字節即可表示，所以它的msb沒有被設置，如：
0000 0001
再比如十進制數字300，它的編碼后表示形式為：
1010 1100 0000 0010
對於Protocol Buffer而言又是如何將上面的字節布局還原成300呢？這里我們需要做的第一步是drop掉每個字節的msb。從上例中可以看出第一個字節（1010 1100）的msb（最高位）被設置為1，這說明后面的字節將連同該字節表示同一個數值，而第二個字節（0000 0010）的msb為0，因此該字節將為表示該數值的最后一個字節了，后面如果還有其他的字節數據，將表示其他的數據。
1010 1100 0000 0010
-> 010 1100 000 0010
上例中的第二行已經將第一行中每一個字節的msb去除。由於Protocol Buffer是按照Little Endian的方式進行數據布局的，因此我們這里需要將兩個字節的位置進行翻轉。
010 1100 000 0010
-> 000 0010 010 1100 //翻轉第一行的兩個字節
-> 100101100 //將翻轉后的兩個字節直接連接並去除高位0
-> 256 + 32 + 8 + 4 = 300 //將上一行的二進制數據換算成十進制，其值為300
三、消息結構：
Protocol Buffer中的消息都是由一系列的鍵值對構成的。每個消息的二進制版本都是使用標簽號作為key，而每一個字段的名字和類型均是在解碼的過程中根據目標類型（反序列化后的對象類型）進行配對的。在進行消息編碼時，key/value被連接成字節流。在解碼時，解析器可以直接跳過不識別的字段，這樣就可以保證新老版本消息定義在新老程序之間的兼容性，從而有效的避免了使用older消息格式的older程序在解析newer程序發來的newer消息時，一旦遇到未知（新添加的）字段時而引發的解析和對象初始化的錯誤。最后，我們介紹一下字段標號和字段類型是如何進行編碼的。下面先列出Protocol Buffer可以支持的字段類型。
| Type | Meaning | Used For |
| 0 | Varint | int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, enum |
| 1 | 64-bit | fixed64, sfixed64, double |
| 2 | Length-delimited | string, bytes, embedded messages, packed repeated fields |
| 3 | Start group | groups (deprecated) |
| 4 | End group | groups (deprecated) |
| 5 | 32-bit | fixed32, sfixed32, float |
由於在編碼后每一個字段的key都是varint類型，key的值是由字段標號和字段類型合成編碼所得，其公式如下：
field_number << 3 | field_type
由此看出，key的最后3個bits用於存儲字段的類型信息。那么在使用該編碼時，Protocol Buffer所支持的字段類型將不會超過8種。這里我們可以進一步計算出Protocol Buffer在一個消息中可以支持的字段數量為2的29次方減一。現在我們再來回顧一下之前給出的Test1消息被序列化后的第一個字節08的由來。
0000 1000
-> 000 1000 //drop掉msb（最高位）
最低的3位表示字段類型，即0為varint。我們再將結果右移3位( >> 3)，此時得到的結果為1，即字段a在消息Test1中的標簽號。通過這樣的結果，Protocol Buffer的解碼器可以獲悉當前字段的標簽號是1，其后所跟隨數據的類型為varint。現在我們可以繼續利用上面講到的知識分析出后兩個字節(96 01)的由來。
96 01 = 1001 0110 0000 0001
-> 001 0110 000 0001 //drop兩個字節的msb
-> 000 0001 001 0110 //翻轉高低字節
-> 10010110 //去掉最高位中沒用的0
-> 128 + 16 + 4 + 2 = 150
四、更多的值類型：
1. 有符號整型
如前所述，類型0表示varint，其中包含int32/int64/uint32/uint64/sint32/sint64/bool/enum。在實際使用中，如果當前字段可以表示為負數，那么對於int32/int64和sint32/sint64而言，它們在進行編碼時將存在着較大的差別。如果使用int32/int64表示一個負數，該字段的值無論是-1還是-2147483648，其編碼后長度將始終為10個字節，就如同對待一個很大的無符號整型一樣。反之，如果使用的是sint32/sint64，Protocol Buffer將會采用ZigZag編碼方式，其編碼后的結果將會更加高效。
這里簡單講述一下ZigZag編碼，該編碼會將有符號整型映射為無符號整型，以便絕對值較小的負數仍然可以有較小的varint編碼值，如-1。下面是ZigZag對照表：
| Signed Original | Encoded As |
| 0 | 0 |
| -1 | 1 |
| 1 | 2 |
| -2 | 3 |
| 2147483647 | 4294967294 |
| -2147483648 | 4294967295 |
其公式為：
(n << 1) ^ (n >> 31) //sint32
(n << 1> ^ (n >> 63) //sint64
需要補充說明的是，Protocol Buffer在實現上述位移操作時均采用的算術位移，因此對於(n >> 31)和(n >> 63)而言，如果n為負值位移后的結果就是-1，否則就是0。
注：簡單解釋一下C語言中的算術位移和邏輯位移。他們的左移操作都是相同的，即低位補0，高位直接移除。不同的是右移操作，邏輯位移比較簡單，高位全部補0。而算術位移則需要視當前值的符號位而定，補進的位和符號位相同，即正數全補0，負數全補1。換句話說，算術位移右移時要保證符號位的一致性。在C語言中，如果使用 int變量位移時就是算術位移，uint變量位移時是邏輯位移。
2. Non-varint數值型
double/fixed64始終都占用8個字節，float/fixed32始終占用4個字節。
3. Strings
其類型值為2，key信息之后是字節數組的長度信息，最后在緊隨指定長度的實際數據值信息。如：
message Test2 {
required string b = 2;
}
現在我們設置b的值為"testing"。其編碼后數據如下：
12 07 74 65 73 74 69 6E 67
第一個字節0x12表示key，通過解碼可以得到字段類型2和字段標號2。第二個字節07表示testing的長度。后面7個紅色高亮的字節則表示testing。
五、嵌入消息：
這里是一個包含嵌入消息的消息定義。
message Test3 {
required Test1 c = 3;
}
此時我們先將Test1的a字段值設置為150，其編碼結果如下：
1A 03 08 96 01
從上面的結果可以看出08 96 01和之前直接編碼Test1時是完全一致的，只是在前面增加了key(字段類型 + 標號)和長度信息。新增信息的解碼方式和含義與前面的Strings完全相同，這里不再重復解釋了。
六、Packed Repeated Fields：
Protocol Buffer從2.1.0版本開始引入了[pack = true]的字段級別選項。如果設置該選項，那么元素數量為0的repeated字段將不會被編碼，否則數組中的所有元素會被編碼成一個單一的key/value形式。畢竟數組中的每一個元素都具有相同的字段類型和標號。該編碼形式，對包含較小值的整型元素而言，優化后的編碼結果可以節省更多的空間。如：
message Test4 {
repeated int32 d = 4 [pack=true];
}
這里我們假設d字段包含3個元素，值分別為3,270,86942。編碼結果如下：
22 //key (字段標號4，類型為2)
06 //數據中所有元素所占用的字節數量
03 //第一個元素(varint 3)
8E 02 //第二個元素(varint 270)
9E A7 05 //第三個元素(varint 86942)
七、字段順序:
在.proto文件中定義消息的字段標號時，可以是不連續的，但是如果將其定義為連續遞增的數值，將獲得更好的編碼和解碼性能。
結束語：
本篇博客是Protocol Buffer技術詳解系列的最后一篇博客，同時該系列博客又將是開源學習之旅系列主題中的第一個系列，希望今后能夠借此平台與大家進行更多的技術交流，共同提高。如有意見或問題，歡迎留言。