zoukankan      html  css  js  c++  java
  • netty系列之:netty中的懒人编码解码器

    简介

    netty之所以强大,是因为它内置了很多非常有用的编码解码器,通过使用这些编码解码器可以很方便的搭建出非常强大的应用程序,今天给大家讲讲netty中最基本的内置编码解码器。

    netty中的内置编码器

    在对netty的包进行引入的时候,我们可以看到netty有很多以netty-codec开头的artifactId,统计一下,有这么多个:

    netty-codec
    netty-codec-http
    netty-codec-http2
    netty-codec-memcache
    netty-codec-redis
    netty-codec-socks
    netty-codec-stomp
    netty-codec-mqtt
    netty-codec-haproxy
    netty-codec-dns
    

    总共10个codec包,其中netty-codec是最基础的一个,其他的9个是对不同的协议包进行的扩展和适配,可以看到netty支持常用的和流行的协议格式,非常的强大。因为codec的内容非常多,要讲解他们也不是很容易,本文将会以netty-codec做一个例子,讲解其中最基本的也是最通用的编码解码器。

    使用codec要注意的问题

    虽然netty提供了很方便的codec编码解码器,但是正如我们在前一篇文章中提到的,有些codec是需要和Frame detection一起配合使用的,先使用Frame detection将ByteBuf拆分成一个个代表真实数据的ByteBuf,再交由netty内置的codec或者自定义的codec进行处理,这样才能起到应有的效果。

    netty内置的基本codec

    netty中基本的codec有base64、bytes、compression、json、marshalling、protobuf、serialization、string和xml这几种。

    下面将会一一进行讲解。

    base64

    这个codec是负责ByteBuf和base64过后的ByteBuf之间的转换。虽然都是从ByteBuf到ByteBuf,但是其中的内容发生了变化。

    有两个关键的类,分别是Base64Encoder和Base64Decoder。因为Base64Decoder是一个MessageToMessageDecoder,所以需要使用一个DelimiterBasedFrameDecoder提前进行处理,常用的例子如下:

       ChannelPipeline pipeline = ...;
      
       // Decoders
       pipeline.addLast("frameDecoder", new DelimiterBasedFrameDecoder(80, Delimiters.nulDelimiter()));
       pipeline.addLast("base64Decoder", new Base64Decoder());
      
       // Encoder
       pipeline.addLast("base64Encoder", new Base64Encoder());
    

    bytes

    bytes是将bytes数组和ByteBuf之间进行转换,同样的在decode之前,也需要使用FrameDecoder,通常的使用方式如下:

       ChannelPipeline pipeline = ...;
      
       // Decoders
       pipeline.addLast("frameDecoder",
                        new LengthFieldBasedFrameDecoder(1048576, 0, 4, 0, 4));
       pipeline.addLast("bytesDecoder",
                        new ByteArrayDecoder());
      
       // Encoder
       pipeline.addLast("frameEncoder", new LengthFieldPrepender(4));
       pipeline.addLast("bytesEncoder", new ByteArrayEncoder());
       
    

    compression

    compression这个包的内容就比较丰富了,主要是对数据的压缩和解压缩服务。其支持的算法如下:

    brotli
    Bzip2
    FastLZ
    JdkZlib
    Lz4
    Lzf
    Snappy
    Zlib
    Zstandard
    

    compression对于大数据量的传输特别有帮助,通过压缩可以节省传输的数据量,从而提高传输速度。

    但是压缩是使用特定的算法来计算的,所以它是一个高CPU的操作,我们在使用的时候需要兼顾网络速度和CPU性能,并从中得到平衡。

    json

    json这个包里面只有一个JsonObjectDecoder类,主要负责将Byte流的JSON对象或者数组转换成JSON对象和数组。

    JsonObjectDecoder直接就是一个ByteToMessageDecoder的子类,所以它不需要FrameDecoder,它是根据括号的匹配来判断Byte数组的起始位置,从而区分哪些Byte数据是属于同一个Json对象或者数组。

    我们如果希望使用JSON来传输数据的话,这个类就非常有用了。

    marshalling

    Marshalling的全称叫做JBoss Marshalling,它是JBoss出品的一个对象序列化的方式,但是JBoss Marshalling的最新API还是在2011-04-27,已经有10年没更新了,是不是已经被废弃了?

    所以这里我们不详细介绍这个序列化的内容,感兴趣的小伙伴可以自行探索。

    protobuf

    protobuf大家应该都很熟悉了,它是google出品的一种信息交换格式,可以将其看做是一种序列化的方式。它是语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,和XML类似,但是比XML更小、更快、更简单。

    netty对protobuf的支持在于可以将protobuf中的message和MessageLite对象跟ByteBuf进行转换。

    protobuf的两个编码器也是message到message直接的转换,所以也需要使用frame detection。当然你也可以使用其他的frame detection比如LengthFieldPrepender和LengthFieldBasedFrameDecoder如下所示:

       ChannelPipeline pipeline = ...;
      
       // Decoders
       pipeline.addLast("frameDecoder",
                        new LengthFieldBasedFrameDecoder(1048576, 0, 4, 0, 4));
       pipeline.addLast("protobufDecoder",
                        new ProtobufDecoder(MyMessage.getDefaultInstance()));
      
       // Encoder
       pipeline.addLast("frameEncoder", new LengthFieldPrepender(4));
       pipeline.addLast("protobufEncoder", new ProtobufEncoder());
    

    其中LengthFieldPrepender会自动给字段前面加上一个长度字段:

    之前:
       +----------------+
       | "HELLO, WORLD" |
       +----------------+
    
    之后:
       +--------+----------------+
       + 0x000C | "HELLO, WORLD" |
       +--------+----------------+
    

    当然netty为protobuf准备了两个专门的frame detection,他们是ProtobufVarint32FrameDecoder和ProtobufVarint32LengthFieldPrepender。在讲解这两个类之前,我们需要了解一下protobuf中的Base 128 Varints。

    什么叫Varints呢?就是序列化整数的时候,占用的空间大小是不一样的,小的整数占用的空间小,大的整数占用的空间大,这样不用固定一个具体的长度,可以减少数据的长度,但是会带来解析的复杂度。

    那么怎么知道这个数据到底需要几个byte呢?在protobuf中,每个byte的最高位是一个判断位,如果这个位被置位1,则表示后面一个byte和该byte是一起的,表示同一个数,如果这个位被置位0,则表示后面一个byte和该byte没有关系,数据到这个byte就结束了。

    举个例子,一个byte是8位,如果表示的是整数1,那么可以用下面的byte来表示:

    0000 0001
    

    如果一个byte装不下的整数,那么就需要使用多个byte来进行连接操作,比如下面的数据表示的是300:

    1010 1100 0000 0010
    

    为什么是300呢?首先看第一个byte,它的首位是1,表示后面还有一个byte。再看第二个byte,它的首位是0,表示到此就结束了。我们把判断位去掉,变成下面的数字:

    010 1100 000 0010
    

    这时候还不能计算数据的值,因为在protobuf中,byte的位数是反过来的,所以我们需要把上面的两个byte交换一下位置:

    000 0010 010 1100 
    

    也就是:

    10 010 1100 
    

    =256 + 32 + 8 + 4 = 300

    在protobuf中一般使用Varint作为字段的长度位,所以netty提供了ProtobufVarint32LengthFieldPrepender和ProtobufVarint32FrameDecoder对ByteBuf进行转换。

    比如为ByteBuf添加varint的length:

       BEFORE ENCODE (300 bytes)       AFTER ENCODE (302 bytes)
       +---------------+               +--------+---------------+
       | Protobuf Data |-------------->| Length | Protobuf Data |
       |  (300 bytes)  |               | 0xAC02 |  (300 bytes)  |
       +---------------+               +--------+---------------+
    

    解码的时候删除varint的length字段:

       BEFORE DECODE (302 bytes)       AFTER DECODE (300 bytes)
       +--------+---------------+      +---------------+
       | Length | Protobuf Data |----->| Protobuf Data |
       | 0xAC02 |  (300 bytes)  |      |  (300 bytes)  |
       +--------+---------------+      +---------------+
    

    serialization

    序列化就是把对象转换成二进制数据,事实上所有的codec都可以成为序列化。他们提供了对象和byte之间的转换方法。

    netty也提供了两个对象的转换方法:ObjectDecoder和ObjectEncoder。

    要注意的是,这两个对象和JDK自带的ObjectInputStream和ObjectOutputStream,是不兼容的,如果要兼容,可以使用CompactObjectInputStream、CompactObjectOutputStream和CompatibleObjectEncoder。

    string

    String是我们最常使用到的对象,netty为string提供了StringDecoder和StringEncoder。

    同样的,在使用这两个类之前,需要将消息进行转换,通常使用的是 LineBasedFrameDecoder按行进行转换:

       ChannelPipeline pipeline = ...;
      
       // Decoders
       pipeline.addLast("frameDecoder", new LineBasedFrameDecoder(80));
       pipeline.addLast("stringDecoder", new StringDecoder(CharsetUtil.UTF_8));
      
       // Encoder
       pipeline.addLast("stringEncoder", new StringEncoder(CharsetUtil.UTF_8));
    

    xml

    xml也是一个非常常用的格式,但是它的体积会比较大,现在应该用的比较少了。netty提供了一个XmlFrameDecoder来进行解析。

    因为xml有自己的开始和结束符,所以不需要再做frame detection,直接转换即可,如:

       +-----+-----+-----------+
       | <an | Xml | Element/> |
       +-----+-----+-----------+
    转换成:
       +-----------------+
       | <anXmlElement/> |
       +-----------------+
    
       +-----+-----+-----------+-----+----------------------------------+
       | <an | Xml | Element/> | <ro | ot><child>content</child></root> |
       +-----+-----+-----------+-----+----------------------------------+
       转换成:
       +-----------------+-------------------------------------+
       | <anXmlElement/> | <root><child>content</child></root> |
       +-----------------+-------------------------------------+
    

    都是可以的。

    总结

    netty提供了很多优秀的codec来适配各种应用协议,大家可以多用用,找找不同协议的不同之处。

    本文已收录于 http://www.flydean.com/16-netty-buildin-codec-common/

    最通俗的解读,最深刻的干货,最简洁的教程,众多你不知道的小技巧等你来发现!

    欢迎关注我的公众号:「程序那些事」,懂技术,更懂你!

  • 相关阅读:
    C++基础知识篇:C++ 存储类
    听说高手都用记事本写C语言代码?那你知道怎么编译运行吗?
    培训机构出来的程序员和科班比?看看这个科班毕业生怎么说~
    C++基础知识篇:C++ 修饰符类型
    从大学毕业到就业,程序员的人生如何走过?30岁以后的开发人员路在何方?
    终于有人把鸿蒙OS讲明白了,大佬讲解!快收藏!
    C++基础知识篇:C++ 常量
    Portrait Matting
    Deep-Trimap-Generation-for-Automatic-Video-Matting-using-GAN
    Automatic Trimap Generator
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/flydean/p/15167397.html
Copyright © 2011-2022 走看看