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  • HTTP/2 头部压缩技术介绍

    我们知道,HTTP/2 协议由两个 RFC 组成:一个是 RFC 7540,描述了 HTTP/2 协议本身;一个是 RFC 7541,描述了 HTTP/2 协议中使用的头部压缩技术。本文将通过实际案例带领大家详细地认识 HTTP/2 头部压缩这门技术。

    为什么要压缩

    在 HTTP/1 中,HTTP 请求和响应都是由「状态行、请求 / 响应头部、消息主体」三部分组成。一般而言,消息主体都会经过 gzip 压缩,或者本身传输的就是压缩过后的二进制文件(例如图片、音频),但状态行和头部却没有经过任何压缩,直接以纯文本传输。

    随着 Web 功能越来越复杂,每个页面产生的请求数也越来越多,根据 HTTP Archive 的统计,当前平均每个页面都会产生上百个请求。越来越多的请求导致消耗在头部的流量越来越多,尤其是每次都要传输 UserAgent、Cookie 这类不会频繁变动的内容,完全是一种浪费。

    以下是我随手打开的一个页面的抓包结果。可以看到,传输头部的网络开销超过 100kb,比 HTML 还多:

    http-header-overhead-overview

    下面是其中一个请求的明细。可以看到,为了获得 58 字节的数据,在头部传输上花费了好几倍的流量:

    http-header-overhead-detail

    HTTP/1 时代,为了减少头部消耗的流量,有很多优化方案可以尝试,例如合并请求、启用 Cookie-Free 域名等等,但是这些方案或多或少会引入一些新的问题,这里不展开讨论。

    压缩后的效果

    接下来我将使用访问本博客的抓包记录来说明 HTTP/2 头部压缩带来的变化。如何使用 Wireshark 对 HTTPS 网站进行抓包并解密,请看我的这篇文章

    首先直接上图。下图选中的 Stream 是首次访问本站,浏览器发出的请求头:

    http2-header-first

    从图片中可以看到这个 HEADERS 流的长度是 206 个字节,而解码后的头部长度有 451 个字节。由此可见,压缩后的头部大小减少了一半多。

    然而这就是全部吗?再上一张图。下图选中的 Stream 是点击本站链接后,浏览器发出的请求头:

    http2-header-second

    可以看到这一次,HEADERS 流的长度只有 49 个字节,但是解码后的头部长度却有 470 个字节。这一次,压缩后的头部大小几乎只有原始大小的 1/10。

    为什么前后两次差距这么大呢?我们把两次的头部信息展开,查看同一个字段两次传输所占用的字节数:

     

    http2-header-first-cookie

    http2-header-second-cookie

    对比后可以发现,第二次的请求头部之所以非常小,是因为大部分键值对只占用了一个字节。尤其是 UserAgent、Cookie 这样的头部,首次请求中需要占用很多字节,后续请求中都只需要一个字节。

    技术原理

    下面这张截图,取自 Google 的性能专家 Ilya Grigorik 在 Velocity 2015 • SC 会议中分享的「HTTP/2 is here, let's optimize!」,非常直观地描述了 HTTP/2 中头部压缩的原理:

    hpack-header-compression

    我再用通俗的语言解释下,头部压缩需要在支持 HTTP/2 的浏览器和服务端之间:

    • 维护一份相同的静态字典(Static Table),包含常见的头部名称,以及特别常见的头部名称与值的组合;
    • 维护一份相同的动态字典(Dynamic Table),可以动态地添加内容;
    • 支持基于静态哈夫曼码表的哈夫曼编码(Huffman Coding);

    静态字典的作用有两个:1)对于完全匹配的头部键值对,例如 :method: GET,可以直接使用一个字符表示;2)对于头部名称可以匹配的键值对,例如 cookie: xxxxxxx,可以将名称使用一个字符表示。HTTP/2 中的静态字典如下(以下只截取了部分,完整表格在这里):

    IndexHeader NameHeader Value
    1 :authority  
    2 :method GET
    3 :method POST
    4 :path /
    5 :path /index.html
    6 :scheme http
    7 :scheme https
    8 :status 200
    ... ... ...
    32 cookie  
    ... ... ...
    60 via  
    61 www-authenticate  

    同时,浏览器可以告知服务端,将 cookie: xxxxxxx 添加到动态字典中,这样后续整个键值对就可以使用一个字符表示了。类似的,服务端也可以更新对方的动态字典。需要注意的是,动态字典上下文有关,需要为每个 HTTP/2 连接维护不同的字典。

    使用字典可以极大地提升压缩效果,其中静态字典在首次请求中就可以使用。对于静态、动态字典中不存在的内容,还可以使用哈夫曼编码来减小体积。HTTP/2 使用了一份静态哈夫曼码表(详见),也需要内置在客户端和服务端之中。

    这里顺便说一下,HTTP/1 的状态行信息(Method、Path、Status 等),在 HTTP/2 中被拆成键值对放入头部(冒号开头的那些),同样可以享受到字典和哈夫曼压缩。另外,HTTP/2 中所有头部名称必须小写。

    实现细节

    了解了 HTTP/2 头部压缩的基本原理,最后我们来看一下具体的实现细节。HTTP/2 的头部键值对有以下这些情况:

    1)整个头部键值对都在字典中

      0   1   2   3   4   5   6   7
    +---+---+---+---+---+---+---+---+
    | 1 |        Index (7+)         |
    +---+---------------------------+
    

    这是最简单的情况,使用一个字节就可以表示这个头部了,最左一位固定为 1,之后七位存放键值对在静态或动态字典中的索引。例如下图中,头部索引值为 2(0000010),在静态字典中查询可得 :method: GET

    index-header-field

    2)头部名称在字典中,更新动态字典

      0   1   2   3   4   5   6   7
    +---+---+---+---+---+---+---+---+
    | 0 | 1 |      Index (6+)       |
    +---+---+-----------------------+
    | H |     Value Length (7+)     |
    +---+---------------------------+
    | Value String (Length octets)  |
    +-------------------------------+
    

    对于这种情况,首先需要使用一个字节表示头部名称:左两位固定为 01,之后六位存放头部名称在静态或动态字典中的索引。接下来的一个字节第一位 H 表示头部值是否使用了哈夫曼编码,剩余七位表示头部值的长度 L,后续 L 个字节就是头部值的具体内容了。例如下图中索引值为 32(100000),在静态字典中查询可得 cookie;头部值使用了哈夫曼编码(1),长度是 28(0011100);接下来的 28 个字节是 cookie 的值,将其进行哈夫曼解码就能得到具体内容。

    incremental-index-header

    客户端或服务端看到这种格式的头部键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输这样的内容,就符合第 1 种情况了。

    3)头部名称不在字典中,更新动态字典

      0   1   2   3   4   5   6   7
    +---+---+---+---+---+---+---+---+
    | 0 | 1 |           0           |
    +---+---+-----------------------+
    | H |     Name Length (7+)      |
    +---+---------------------------+
    |  Name String (Length octets)  |
    +---+---------------------------+
    | H |     Value Length (7+)     |
    +---+---------------------------+
    | Value String (Length octets)  |
    +-------------------------------+
    

    这种情况与第 2 种情况类似,只是由于头部名称不在字典中,所以第一个字节固定为 01000000;接着申明名称是否使用哈夫曼编码及长度,并放上名称的具体内容;再申明值是否使用哈夫曼编码及长度,最后放上值的具体内容。例如下图中名称的长度是 5(0000101),值的长度是 6(0000110)。对其具体内容进行哈夫曼解码后,可得 pragma: no-cache

    incremental-index-header-newname

    客户端或服务端看到这种格式的头部键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输这样的内容,就符合第 1 种情况了。

    4)头部名称在字典中,不允许更新动态字典

      0   1   2   3   4   5   6   7
    +---+---+---+---+---+---+---+---+
    | 0 | 0 | 0 | 1 |  Index (4+)   |
    +---+---+-----------------------+
    | H |     Value Length (7+)     |
    +---+---------------------------+
    | Value String (Length octets)  |
    +-------------------------------+
    

    这种情况与第 2 种情况非常类似,唯一不同之处是:第一个字节左四位固定为 0001,只剩下四位来存放索引了,如下图:

    never-index-header-field

    这里需要介绍另外一个知识点:对整数的解码。上图中第一个字节为 00011111,并不代表头部名称的索引为 15(1111)。第一个字节去掉固定的 0001,只剩四位可用,将位数用 N 表示,它只能用来表示小于「2 ^ N - 1 = 15」的整数 I。对于 I,需要按照以下规则求值(RFC 7541 中的伪代码,via):

    PYTHONif I < 2 ^ N - 1, return I         # I 小于 2 ^ N - 1 时,直接返回
    else
        M = 0
        repeat
            B = next octet             # 让 B 等于下一个八位
            I = I + (B & 127) * 2 ^ M  # I = I + (B 低七位 * 2 ^ M)
            M = M + 7
        while B & 128 == 128           # B 最高位 = 1 时继续,否则返回 I
        return I

    对于上图中的数据,按照这个规则算出索引值为 32(00011111 00010001,15 + 17),代表 cookie。需要注意的是,协议中所有写成(N+)的数字,例如 Index (4+)、Name Length (7+),都需要按照这个规则来编码和解码。

    这种格式的头部键值对,不允许被添加到动态字典中(但可以使用哈夫曼编码)。对于一些非常敏感的头部,比如用来认证的 Cookie,这么做可以提高安全性。

    5)头部名称不在字典中,不允许更新动态字典

      0   1   2   3   4   5   6   7
    +---+---+---+---+---+---+---+---+
    | 0 | 0 | 0 | 1 |       0       |
    +---+---+-----------------------+
    | H |     Name Length (7+)      |
    +---+---------------------------+
    |  Name String (Length octets)  |
    +---+---------------------------+
    | H |     Value Length (7+)     |
    +---+---------------------------+
    | Value String (Length octets)  |
    +-------------------------------+
    

    这种情况与第 3 种情况非常类似,唯一不同之处是:第一个字节固定为 00010000。这种情况比较少见,没有截图,各位可以脑补。同样,这种格式的头部键值对,也不允许被添加到动态字典中,只能使用哈夫曼编码来减少体积。

    实际上,协议中还规定了与 4、5 非常类似的另外两种格式:将 4、5 格式中的第一个字节第四位由 1 改为 0 即可。它表示「本次不更新动态词典」,而 4、5 表示「绝对不允许更新动态词典」。区别不是很大,这里略过。

    明白了头部压缩的技术细节,理论上可以很轻松写出 HTTP/2 头部解码工具了。我比较懒,直接找来 node-http2 中的 compressor.js 验证一下:

    JSvar Decompressor = require('./compressor').Decompressor;
    
    var testLog = require('bunyan').createLogger({name: 'test'});
    var decompressor = new Decompressor(testLog, 'REQUEST');
    
    var buffer = new Buffer('820481634188353daded6ae43d3f877abdd07f66a281b0dae053fad0321aa49d13fda992a49685340c8a6adca7e28102e10fda9677b8d05707f6a62293a9d810020004015309ac2ca7f2c3415c1f53b0497ca589d34d1f43aeba0c41a4c7a98f33a69a3fdf9a68fa1d75d0620d263d4c79a68fbed00177febe58f9fbed00177b518b2d4b70ddf45abefb4005db901f1184ef034eff609cb60725034f48e1561c8469669f081678ae3eb3afba465f7cb234db9f4085aec1cd48ff86a8eb10649cbf', 'hex');
    
    console.log(decompressor.decompress(buffer));
    
    decompressor._table.forEach(function(row, index) {
        console.log(index + 1, row[0], row[1]);
    });

    头部原始数据来自于本文第三张截图,运行结果如下(静态字典只截取了一部分):

    BASH{ ':method': 'GET',
      ':path': '/',
      ':authority': 'imququ.com',
      ':scheme': 'https',
      'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0',
      accept: 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
      'accept-language': 'en-US,en;q=0.5',
      'accept-encoding': 'gzip, deflate',
      cookie: 'v=47; u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456',
      pragma: 'no-cache' }
    1 ':authority' ''
    2 ':method' 'GET'
    3 ':method' 'POST'
    4 ':path' '/'
    5 ':path' '/index.html'
    6 ':scheme' 'http'
    7 ':scheme' 'https'
    8 ':status' '200'
    ... ...
    32 'cookie' ''
    ... ...
    60 'via' ''
    61 'www-authenticate' ''
    62 'pragma' 'no-cache'
    63 'cookie' 'u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456'
    64 'accept-language' 'en-US,en;q=0.5'
    65 'accept' 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8'
    66 'user-agent' 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0'
    67 ':authority' 'imququ.com'

    可以看到,这段从 Wireshark 拷出来的头部数据可以正常解码,动态字典也得到了更新(62 - 67)。

    总结

    在进行 HTTP/2 网站性能优化时很重要一点是「使用尽可能少的连接数」,本文提到的头部压缩是其中一个很重要的原因:同一个连接上产生的请求和响应越多,动态字典积累得越全,头部压缩效果也就越好。所以,针对 HTTP/2 网站,最佳实践是不要合并资源,不要散列域名。

    默认情况下,浏览器会针对这些情况使用同一个连接:

    • 同一域名下的资源;
    • 不同域名下的资源,但是满足两个条件:1)解析到同一个 IP;2)使用同一个证书;

    上面第一点容易理解,第二点则很容易被忽略。实际上 Google 已经这么做了,Google 一系列网站都共用了同一个证书,可以这样验证:

    BASH$ openssl s_client -connect google.com:443 |openssl x509 -noout -text | grep DNS
    
    depth=2 C = US, O = GeoTrust Inc., CN = GeoTrust Global CA
    verify error:num=20:unable to get local issuer certificate
    verify return:0

    DNS:*.google.com, DNS:*.android.com, DNS:*.appengine.google.com, DNS:*.cloud.google.com, DNS:*.google-analytics.com, DNS:*.google.ca,
    DNS:*.google.cl, DNS:*.google.co.in, DNS:*.google.co.jp, DNS:*.google.co.uk, DNS:*.google.com.ar, DNS:*.google.com.au, DNS:*.google.com.br,
    DNS:*.google.com.co, DNS:*.google.com.mx, DNS:*.google.com.tr, DNS:*.google.com.vn, DNS:*.google.de, DNS:*.google.es, DNS:*.google.fr,
    DNS:*.google.hu, DNS:*.google.it, DNS:*.google.nl, DNS:*.google.pl, DNS:*.google.pt, DNS:*.googleadapis.com, DNS:*.googleapis.cn, DNS:*.googlecommerce.com,
    DNS:*.googlevideo.com, DNS:*.gstatic.cn, DNS:*.gstatic.com, DNS:*.gvt1.com, DNS:*.gvt2.com, DNS:*.metric.gstatic.com, DNS:*.urchin.com,
    DNS:*.url.google.com, DNS:*.youtube-nocookie.com, DNS:*.youtube.com, DNS:*.youtubeeducation.com, DNS:*.ytimg.com, DNS:android.com, DNS:g.co,
    DNS:goo.gl, DNS:google-analytics.com, DNS:google.com, DNS:googlecommerce.com, DNS:urchin.com, DNS:youtu.be, DNS:youtube.com, DNS:youtubeeducation.com

    使用多域名加上相同的 IP 和证书部署 Web 服务有特殊的意义:让支持 HTTP/2 的终端只建立一个连接,用上 HTTP/2 协议带来的各种好处;而只支持 HTTP/1.1 的终端则会建立多个连接,达到同时更多并发请求的目的。这在 HTTP/2 完全普及前也是一个不错的选择。

    本文链接:https://imququ.com/post/header-compression-in-http2.html

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