在分布式應用或者微服務架構中，各個服務之間通常使用json或者xml結構數據進行通信，通常情況下，是沒什么問題的，但是在高性能和大數據通信的系統當中，如果有辦法可以壓縮數據量，提高傳輸效率，顯然會給用戶帶來更快更流暢的體驗。
google公司就通過使用一種新的數據交換格式辦到了這點，新的數據交換的格式叫做protobuf。
protobuf有多屌呢，可以看一下下面的官方測試報告：
可以看到，一條消息數據，用protobuf序列化后的大小是json的10分之一，是xml格式的20分之一，但是性能卻是它們的5~100倍，我覺得用戶一定會尖叫的：oh my god!。
把數據變小一點
下面我們以json數據為基礎出發，通過一步一步的對它進行優化，來理解protobuf的實現原理。
對于一條信息，json的表示方式為：
{ "age": 30, "name": "zhangsan", "height": 175.33, "weight": 140 }
顯然，中間有很多冗余的字符，比如{，"等，為了把數據變小一點，我們可以暴力一點，直接表示為：
| 30 | zhangsan | 175.33 | 140 |
|---|
通過直接將value拼在了一起，舍去了不必要的冗余字符，我們大幅度的壓縮了空間，但是會有一些問題，就是當我們將這段數據發送給接收端，接收端怎么知道每個value對應哪個key呢？比如zhangsan這個值，對應的是age還是name呢？
比較好的方式是事先跟接收端約定好有哪些字段，順序是啥樣子的，然后接收端按照順序對應起來：
| 字段1：age | 字段2：name | 字段3： height | 字段4：weight |
|---|---|---|---|
| ↓ | ↓ | ↓ | ↓ |
| 30 | zhangsan | 175.33 | 140 |
很完美，這樣我們確實壓縮了不少數據，棒棒的。
能不能更小一點
假設height這個字段為null，我們其實是不必要傳遞這個字段的，這個時候我們需要傳遞的數據就為：
| 30 | zhangsan | 140 |
|---|
但是在接收端，解析數據并按照順序進行字段匹配的時候就會出問題：
| 字段1：age | 字段2：name | 字段3： height | 字段4：weight |
|---|---|---|---|
| ↓ | ↓ | ↓ | ↓ |
| 30 | zhangsan | 140 |
顯然已經亂套了，為了保證能夠正確的配對，我們可以使用tag技術：
| tag|30 | tag|zhangsan | tag|175.33 | tag|140 |
|---|
也就是說，每個字段我們都用tag|value的方式來存儲的，在tag當中記錄兩種信息，一個是value對應的字段的編號，另一個是value的數據類型（比如是整形還是字符串等），因為tag中有字段編號信息，所以即使沒有傳遞height字段的value值，根據編號也能正確的配對。
Tag的開銷
有的同學會問，使用tag的話，會增加額外的空間，這跟json的key/value有什么區別嗎？
這個問題問的好，json中的key是字符串，每個字符就會占據一個字節，所以像name這個key就會占據4個字節，但在protobuf中，tag使用二進制進行存儲，一般只會占據一個字節，它的代碼為：
static int makeTag(final int fieldNumber, final int wireType) {
return (fieldNumber << 3) | wireType;
}
fieldNumber表示后面的value所對應的字段的編號是多少，比如fieldNumber為1，就表示age，如果為2，就表示name等；wireType表示value的數據類型，以此來計算value占用字節的大小。
在protobuf當中，wireType可以支持的字段類型如下：
因為tag一般占用一個字節，開銷還算是比較小的，所以protobuf整體的存儲空間占用還是相對小了很多的。
能不能更小點
在實際的傳輸過程中，會傳遞整數，我們知道整數在計算機當中占據4個字節，但是絕大部分的整數，比如價格，庫存等，都是比較小的整數，實際用不了4個字節，像127這種數，在計算機中的二進制是：
00000000 00000000 00000000 01111111（4字節32位）
完全可以用最后1個字節來進行存儲，protobuf當中定義了Varint這種數據類型，可以以不同的長度來存儲整數，將數據進一步的進行了壓縮。
但是這里面也有一個問題，在計算機當中的負數是用補碼表示的，對于-1，它的二進制表示方式為：
11111111 11111111 11111111 11111111（4字節32位）
顯然無法用1個字節來表示了，但-1確實是一個比較簡單的數，這個時候就可以使用zigzag算法來對負數進行進一步的壓縮，最終我們可以使用2個字節來表示-1。
要快
雖然數據現在很小了，但是解析速度還是有很大的提升空間的，因為每個字段都是用tag|value來表示的，在tag中含有value的數據類型的信息，而不同的數據類型有不同的大小，比如如果value是bool型，我們就知道肯定占了一個字節，程序從tag后面直接讀一個字節就可以解析出value，非常快，而json則需要進行字符串解析才可以辦到。
能不能更快一點
如果value是字符串類型的，具體value有多長，我們無法從tag當中了解到，但是如果不知道value的長度，我們就不得不做字符串匹配操作，要知道字符串匹配是非常耗時的。
為了能夠快速解析字符串類型的數據，protobuf在存儲的時候，做了特殊的處理，分成了三部分：tag|leg|value，其中的leg記錄了字符串的長度，同樣使用了varint來存儲，一般一個字節就能搞定，然后程序從leg后截取leg個字節的數據作為value，解析速度非常快。
protobuf能幫助我們干什么？
了解額protobuf的牛逼之處，對我們來說有什么好處呢？
首先，對于我們系統當中的一些大數據傳輸，顯然用protobuf是可以獲得很大的改善的，如果你這么干了，領導一定會想給你漲工資的。
第二，給我們優化數據傳輸提供了一種思路，通過提供更多的數據元數據（數據類型，長度等），我們可以大幅度提高解析數據，比如在nodejs當中就有一個框架叫fastify，通過給json設計了schema來提供更快的解析速度，具體的實現原理大家可以點擊 這里 看。
第三：未知中...
