Netty 核心之Codec-Encoder-Decoder-netty学习笔记(7)-20210806

一.编解码技术简介

在了解Netty编解码之前,先了解Java的编解码:

      编码（Encode）称为序列化， 它将对象序列化为字节数组，用于网络传输、数据持久化或者其它用途。

      解码（Decode）称为反序列化，它把从网络、磁盘等读取的字节数组还原成原始对象（通常是原始对象的拷贝），以方便后续的业务逻辑操作。

在基于Netty的NIO网络开发中我们重点关注网络传输，当进行远程跨进程服务调用时，需要把传输的java对象编码为字节数组或者ByteBuffer对象，当远程服务读取到ByteBuffer对象或者字节数组时，需要将其解码为发送时的java对象，这就是java对象编解码技术。java序列化仅仅是java编解码技术中的一种，由于序列化存在种种缺陷，通常不会选择java序列化作为远程跨节点调用的编解码框架，因此衍生出多种编解码技术与框架。

序列化是如何实现的
对象的序列化主要有两种用途：

  1） 把对象的字节序列永久地保存到硬盘上，通常存放在一个文件中；

  2） 在网络上传送对象的字节序列。

  在很多应用中，需要对某些对象进行序列化，让它们离开内存空间，入住物理硬盘，以便长期保存。比如最常见的是Web服务器中的Session对象，当有 10万用户并发访问，就有可能出现10万个Session对象，内存可能吃不消，于是Web容器就会把一些seesion先序列化到硬盘中，等要用了，再把保存在硬盘中的对象还原到内存中。
  当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。发送方需要把这个Java对象转换为字节序列，才能在网络上传送；接收方则需要把字节序列再恢复为Java对象。

Java序列化的缺点
  java序列化通过实现Serializable接口来实现，序列化的两个目的：网络传输和对象的持久化，

   主要的缺点有：

      1) 无法跨语言，由于java序列化技术是java语言内部的私有协议，对于序列化后的字节数组，其他语言无法反序列化。当我们需要跨进程服务调用，与异构语言类似C++进行交互时，java序列化就难以胜任。
      2) 序列化后的码流太大，由于java序列化后的码流会偏大，在网络传输时更加占宽带，导致系统吞吐量降低。
      3) 序列化性能太低

二.主流序列化协议优缺点

JSON

优点

  1) 简单易用开发成本低
  2) 跨语言
  3) 轻量级数据交换
  4) 非冗长性（对比xml标签简单括号闭环）

缺点

  1) 体积大，影响高并发
  2) 无版本检查，自己做兼容
  3) 片段的创建和验证过程比一般的XML复杂
  4) 缺乏命名空间导致信息混合

总结：最简单最通用的应用协议，使用广泛，开发效率高，性能相对较低，维护成本较高。

Protobuf

Protobuf是一种以有效并可扩展的格式编码结构化数据的方式。

优点

  1) 跨语言，可自定义数据结构。
  2) 字段被编号，新添加的字段不影响老结构。解决了向后兼容问题。
  3) 自动化生成代码，简单易用。
  4) 二进制消息，效率高，性能高。
  5) Netty等框架集成了该协议，提供了编×××提高开发效率。

缺点

  1) 二进制格式，可读性差（抓包dump后的数据很难看懂）
  2) 对象冗余，字段很多，生成的类较大，占用空间。
  3) 默认不具备动态特性（可以通过动态定义生成消息类型或者动态编译支持）

总结：简单快速上手，高效兼容性强，维护成本较高。

Thrift（Facebook）

优点

  1 序列化和RPC支持一站式解决，比pb更方便
  2 跨语言，IDL接口定义语言，自动生成多语言文件
  3 省流量，体积较小
  4 包含完整的客户端/服务端堆栈，可快速实现RPC
  5 为服务端提供了多种工作模式，如线程池模型、非阻塞模型

缺点

  1) 早期版本问题较大，0.7以前有兼容性问题
  2) 不支持双通道
  3) rpc方法非线程安全，服务器容易被挂死，需要串行化。
  4) 默认不具备动态特性（可以通过动态定义生成消息类型或者动态编译支持）
  5) 开发环境、编译较麻烦

总结：跨语言、实现简单，初次使用较麻烦，需要避免使用问题和场景限制。

MessagePack

优点

  1) 跨语言，多语言支持(超多)
  2) It’s like JSON.but fast and small.序列化反序列化效率高（比json快一倍），文件体积小，比json小一倍。
  3) 兼容json数据格式

缺点

  1).缺乏复杂模型支持。msgpack对复杂的数据类型（List、Map）支持的不够，序列化没有问题，但是反序列化回来就很麻烦，尤其是对于java开发人员。
  2).维护成本较高。msgpack通过value的顺序来定位属性的，需要在不同的语言中都要维护同样的模型以及模型中属性的顺序。
  3).不支持模型嵌套。msgpack无法支持在模型中包含和嵌套其他自定义的模型（如weibo模型中包含comment的列表）。

总结：高性能但扩展性较差维护成本较高。

三.Netty编解码器

netty提供了强大的编解码器框架，使得我们编写自定义的编解码器很容易，也容易封装重用。对于Netty而言，编解码器由两部分组成：编码器、解码器。

    解码器：负责将消息从字节或其他序列形式转成指定的消息对象。

    编码器：将消息对象转成字节或其他序列形式在网络上传输。

Netty 的编（解）码器实现了 ChannelHandlerAdapter，也是一种特殊的 ChannelHandler，所以依赖于 ChannelPipeline，可以将多个编（解）码器链接在一起，以实现复杂的转换逻辑。

本文所需要详细讲的Decoder和Encoder，他们分别就是ChannelInboundHandler和ChannelOutboundHandler，分别用于在数据流进来的时候将字节码转换为消息对象和数据流出去的时候将消息对象转换为字节码。

1.解码器(Decoder)

      解码器负责 解码“入站”数据从一种格式到另一种格式，解码器处理入站数据是抽象ChannelInboundHandler的实现。实践中使用解码器很简单，就是将入站数据转换格式后传递到ChannelPipeline中的下一个ChannelInboundHandler进行处理；这样的处理时很灵活的，我们可以将解码器放在ChannelPipeline中，重用逻辑。

对于解码器，Netty中主要提供了抽象基类ByteToMessageDecoder和MessageToMessageDecoder：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

抽象解码器

     1)  ByteToMessageDecoder: 用于将字节转为消息，需要检查缓冲区是否有足够的字节

    2)  ReplayingDecoder: 继承ByteToMessageDecoder，不需要检查缓冲区是否有足够的字节,但是 ReplayingDecoder速度略慢于ByteToMessageDecoder,同时不是所有的ByteBuf都支持。

        选择：项目复杂性高则使用ReplayingDecoder，否则使用 ByteToMessageDecoder

    3）MessageToMessageDecoder: 用于从一种消息解码为另外一种消息（例如POJO到POJO）

1、ByteToMessageDecoder解码器

      用于将接收到的二进制数据(Byte)解码，得到完整的请求报文(Message)。

      ByteToMessageDecoder是一种ChannelInboundHandler，可以称为解码器，负责将byte字节流(ByteBuf)转换成一种Message，Message是应用可以自己定义的一种Java对象。

 下面列出了ByteToMessageDecoder两个主要方法：

//这个方法是唯一的一个需要自己实现的抽象方法，作用是将ByteBuf数据解码成其他形式的数据。
protected abstract void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out)

//实际上调用的是decode(...)
decodeLast(ChannelHandlerContext, ByteBuf, List<Object>)

参数的作用如下：

       Bytubuf：需要解码的二进制数据。

List<Object>：解码后的有效报文列表，我们需要将解码后的报文添加到这个List中。之所以使用一个List表示，是因为考虑到粘包问题，因此入参的in中可能包含多个有效报文。

当然，也有可能发生了拆包，in中包含的数据还不足以构成一个有效报文，此时不往List中添加元素即可。

另外特别要注意的是，在解码时，不能直接调用ByteBuf的readXXX方法来读取数据，而是应该首先要判断能否构成一个有效的报文。

案例，假设协议规定传输的数据都是int类型的整数:

上图中显式输入的ByteBuf中包含4个字节，每个字节的值分别为：1，2，3，4。我们自定义一个ToIntegerDecoder进行解码，尽管这里我看到了4个字节刚好可以构成一个int类型整数，但是在真正解码之前，我们并不知道ByteBuf包含的字节数能否构成完成的有效报文，因此需要首先判断ByteBuf中剩余可读的字节，是否大于等于4，如下：

public class ToIntegerDecoder extends ByteToMessageDecoder {
    @Override
   public void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) throws Exception {
    if (in.readableBytes() >= 4) {
        out.add(in.readInt());
    } }
}

只有在可读字节数>=4的情况下，我们才进行解码，即读取一个int，并添加到List中。

在可读字节数小于4的情况下，我们并没有做任何处理，假设剩余可读字节数为3，不足以构成1个int。那么父类ByteToMessageDecoder发现这次解码List中的元素没有变化，则会对in中的剩余3个字节进行缓存，等待下1个字节的到来，之后再回到调用ToIntegerDecoder的decode方法。

另外需要注意: 在ToIntegerDecoder的decode方法中，每次最多只读取一个1个int。如果ByteBuf中的字节数很多，例如为16，那么可以构成4个int，而这里只读取了1个int，那么剩余12字节怎么办？这个其实不用担心，ByteToMessageDecoder再每次回调子类的decode方法之后，都会判断输入的ByteBuf中是否还有剩余字节可读，如果还有，会再次回调子类的decode方法，直到某个回调decode方法List中的元素个数没有变化时才停止，元素个数没有变化，实际上意味着子类已经没有办法从剩余的字节中读取一个有效报文。

由于存在剩余可读字节时，ByteToMessageDecoder会自动再次回调子类decode方法，因此笔者建议在实现ByteToMessageDecoder时，decode方法每次只解析一个有效报文即可，没有必要一次全部解析出来。

ByteToMessageDecoder提供的一些常见的实现类：

• FixedLengthFrameDecoder：定长协议解码器，我们可以指定固定的字节数算一个完整的报文

• LineBasedFrameDecoder：  行分隔符解码器，遇到 或者 ，则认为是一个完整的报文

• DelimiterBasedFrameDecoder：    分隔符解码器，与LineBasedFrameDecoder类似，只不过分隔符可以自己指定

• LengthFieldBasedFrameDecoder：长度编码解码器，将报文划分为报文头/报文体，根据报文头中的Length字段确定报文体的长度，因此报文提的长度是可变的

• JsonObjectDecoder：json格式解码器，当检测到匹配数量的"{" 、”}”或”[””]”时，则认为是一个完整的json对象或者json数组。

这些实现类，都只是将接收到的二进制数据，解码成包含完整报文信息的ByteBuf实例后，就直接交给了之后的ChannelInboundHandler处理。

2、ReplayingDecoder 解码器

ReplayingDecoder是byte-to-message解码的一种特殊的抽象基类，byte-to-message解码读取缓冲区的数据之前需要检查缓冲区是否有足够的字节，使用

ReplayingDecoder就无需自己检查；若ByteBuf中有足够的字节，则会正常读取；若没有足够的字节则会停止解码。

也正因为这样的包装使得ReplayingDecoder带有一定的局限性。

         1) 不是所有的操作都被ByteBuf支持，如果调用一个不支持的操作会抛出DecoderException。

         2)  ByteBuf.readableBytes()大部分时间不会返回期望值

如果你能忍受上面列出的限制，相比ByteToMessageDecoder，你可能更喜欢ReplayingDecoder。在满足需求的情况下推荐使用ByteToMessageDecoder，因为它的处理比较

简单，没有ReplayingDecoder实现的那么复杂。ReplayingDecoder继承于ByteToMessageDecoder，所以他们提供的接口是相同的。下面代码是ReplayingDecoder的实现：

/**
 * Integer解码器,ReplayingDecoder实现
 */
public class ToIntegerReplayingDecoder extends ReplayingDecoder<Void> {

    @Override
    protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) throws Exception {
        out.add(in.readInt());
    }
}

3、MessageToMessageDecoder

      ByteToMessageDecoder是将二进制流进行解码后，得到有效报文。而MessageToMessageDecoder则是将一个本身就包含完整报文信息的对象转换成另一个Java对象。

举例: 前面介绍了ByteToMessageDecoder的部分子类解码后，会直接将包含了报文完整信息的ByteBuf实例交由之后的ChannelInboundHandler处理，此时，你可以在ChannelPipeline中，再添加一个MessageToMessageDecoder，将ByteBuf中的信息解析后封装到Java对象中，简化之后的ChannelInboundHandler的操作。

另外：一些场景下，有可能你的报文信息已经封装到了Java对象中，但是还要继续转成另外的Java对象，因此一个MessageToMessageDecoder后面可能还跟着另一个MessageToMessageDecoder。一个比较容易的理解的类比案例是Java Web编程，通常客户端浏览器发送过来的二进制数据，已经被web容器(如tomcat)解析成了一个

HttpServletRequest对象，但是我们还是需要将HttpServletRequest中的数据提取出来，封装成我们自己的POJO类，也就是从一个Java对象(HttpServletRequest)转换成另一个Java对象(我们的POJO类)。

MessageToMessageDecoder的类声明如下：

/**
  * 其中泛型参数I表示我们要解码的消息类型。例前面，我们在ToIntegerDecoder中，把二进制字节流转换成了一个int类型的整数。
  */
public abstract class MessageToMessageDecoder<I> extends ChannelInboundHandlerAdapter

类似的，MessageToMessageDecoder也有一个decode方法需要覆盖 ，如下：

/**
* 参数msg，需要进行解码的参数。例如ByteToMessageDecoder解码后的得到的包含完整报文信息ByteBuf
* List<Object> out参数：将msg经过解析后得到的java对象，添加到放到List<Object> out中
*/
protected abstract void decode(ChannelHandlerContext ctx, I msg, List<Object> out) throws Exception;

例如，现在我们想编写一个IntegerToStringDecoder，把前面编写的ToIntegerDecoder输出的int参数转换成字符串，此时泛型I就应该是Integer类型。

 integerToStringDecoder源码如下所示:

public class IntegerToStringDecoder extends MessageToMessageDecoder<Integer> {
    @Override
    public void decode(ChannelHandlerContext ctx, Integer msg List<Object> out) throws Exception {
        out.add(String.valueOf(msg));
    }
}

此时我们应该按照如下顺序组织ChannelPipieline中ToIntegerDecoder和IntegerToStringDecoder 的关系：

ChannelPipieline ch=....
    ch.addLast(new ToIntegerDecoder());
    ch.addLast(new IntegerToStringDecoder());

也就是说，前一个ChannelInboudHandler输出的参数类型，就是后一个ChannelInboudHandler的输入类型。

特别注意，如果我们指定MessageToMessageDecoder的泛型参数为ByteBuf，表示其可以直接针对ByteBuf进行解码，那么其是否能替代ByteToMessageDecoder呢？

答案是不可以的。因为ByteToMessageDecoder除了进行解码，还要会对不足以构成一个完整数据的报文拆包数据(拆包)进行缓存。而MessageToMessageDecoder 则没有这样的逻辑。

因此通常的使用建议是，使用一个ByteToMessageDecoder进行粘包、拆包处理，得到完整的有效报文的ByteBuf实例，然后交由之后的一个或者多个 MessageToMessageDecoder对ByteBuf实例中的数据进行解析，转换成POJO类。

2.编码器(Encoder)

与ByteToMessageDecoder和MessageToMessageDecoder相对应，Netty提供了对应的编码器实现MessageToByteEncoder和MessageToMessageEncoder，二者都实现ChannelOutboundHandler接口。

相对来说，编码器比解码器的实现要更加简单，原因在于解码器除了要按照协议解析数据，还要要处理粘包、拆包问题；而编码器只要将数据转换成协议规定的二进制格式发送即可。

1、抽象类MessageToByteEncoder

      MessageToByteEncoder也是一个泛型类，泛型参数I表示将需要编码的对象的类型，编码的结果是将信息转换成二进制流放入ByteBuf中。子类通过覆写其抽象方法encode来实现编码，如下所示：

public abstract class MessageToByteEncoder<I> extends ChannelOutboundHandlerAdapter {
....
     protected abstract void encode(ChannelHandlerContext ctx, I msg, ByteBuf out) throws Exception;
}

可以看到，MessageToByteEncoder的输出对象out是一个ByteBuf实例，我们应该将泛型参数msg包含的信息写入到这个out对象中。

MessageToByteEncoder使用案例：

public class IntegerToByteEncoder extends MessageToByteEncoder<Integer> {
    @Override
    protected void encode(ChannelHandlerContext ctx, Integer msg, ByteBuf out) throws Exception {
        out.writeInt(msg);//将Integer转成二进制字节流写入ByteBuf中
    }
}

2、抽象类MessageToMessageEncoder

      MessageToMessageEncoder同样是一个泛型类，泛型参数I表示将需要编码的对象的类型，编码的结果是将信息放到一个List中。子类通过覆写其抽象方法encode，来实现编码，如下所示：

public abstract class MessageToMessageEncoder<I> extends ChannelOutboundHandlerAdapter {
   ...
   protected abstract void encode(ChannelHandlerContext ctx, I msg, List<Object> out) throws Exception;
   ...
}

与MessageToByteEncoder不同的，MessageToMessageEncoder编码后的结果放到的out参数类型是一个List中。例如，你一次发送2个报文，因此msg参数中实际上包含了2个报文，因此应该解码出两个报文对象放到List中。

MessageToMessageEncoder提供的常见子类包括：

•  LineEncoder：按行编码，给定一个CharSequence(如String)，在其之后添加换行符 或者 ，并封装到ByteBuf进行输出，与LineBasedFrameDecoder相对应。

•  Base64Encoder：给定一个ByteBuf，得到对其包含的二进制数据进行Base64编码后的新的ByteBuf进行输出，与Base64Decoder相对应。

•  LengthFieldPrepender：给定一个ByteBuf，为其添加报文头Length字段，得到一个新的ByteBuf进行输出。Length字段表示报文长度，与LengthFieldBasedFrameDecoder相对应。

•  StringEncoder：给定一个CharSequence(如：StringBuilder、StringBuffer、String等)，将其转换成ByteBuf进行输出，与StringDecoder对应。

这些MessageToMessageEncoder实现类最终输出的都是ByteBuf，因为最终在网络上传输的都要是二进制数据。

3.编码解码器Codec

    编码解码器: 同时具有编码与解码功能，特点同时实现了ChannelInboundHandler和ChannelOutboundHandler接口，因此在数据输入和输出时都能进行处理。

Netty提供提供了一个ChannelDuplexHandler适配器类，编码解码器的抽象基类 ByteToMessageCodec 、MessageToMessageCodec都继承与此类。

ByteToMessageCodec内部维护了一个ByteToMessageDecoder和一个MessageToByteEncoder实例，可以认为是二者的功集合，泛型参数I是接受的编码类型：

public abstract class ByteToMessageCodec<I> extends ChannelDuplexHandler {
    private final TypeParameterMatcher outboundMsgMatcher;
    private final MessageToByteEncoder<I> encoder;
    private final ByteToMessageDecoder decoder = new ByteToMessageDecoder(){…}
  
    ...
    protected abstract void encode(ChannelHandlerContext ctx, I msg, ByteBuf out) throws Exception;
    protected abstract void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) throws Exception;
    ...
}

MessageToMessageCodec内部维护了一个MessageToMessageDecoder和一个MessageToMessageEncoder实例，可以认为是二者的功集合，泛型参数

INBOUND_IN和OUTBOUND_IN分别表示需要解码和编码的数据类型。

public abstract class MessageToMessageCodec<INBOUND_IN, OUTBOUND_IN> extends ChannelDuplexHandler {
   private final MessageToMessageEncoder<Object> encoder= ...
   private final MessageToMessageDecoder<Object> decoder =…
   ...
   protected abstract void encode(ChannelHandlerContext ctx, OUTBOUND_IN msg, List<Object> out) throws Exception;
   protected abstract void decode(ChannelHandlerContext ctx, INBOUND_IN msg, List<Object> out) throws Exception;
}

其他编解码方式

        使用编解码器来充当编码器和解码器的组合失去了单独使用编码器或解码器的灵活性，编解码器是要么都有要么都没有。你可能想知道是否有解决这个僵化问题的方式，还可以让编码器和解码器在ChannelPipeline中作为一个逻辑单元。幸运的是，Netty提供了一种解决方案，使用CombinedChannelDuplexHandler。虽然这个类不是编解码器API的一部分，但是它经常被用来简历一个编解码器。

public class CombinedChannelDuplexHandler<I extends ChannelInboundHandler,O extends ChannelOutboundHandler>

        这个类是扩展 ChannelInboundHandler 和 ChannelOutboundHandler 参数化的类型。这提供了一个容器,单独的解码器和编码器类合作而无需直接扩展抽象的编解码器类。

        如何使用CombinedChannelDuplexHandler来结合解码器和编码器呢？下面我们从两个简单的例子看了解。

/**
 * 解码器，将byte转成char
 */
public class ByteToCharDecoder extends ByteToMessageDecoder {
 
    @Override
    protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) throws Exception {
        while(in.readableBytes() >= 2){
            out.add(Character.valueOf(in.readChar()));
        }
    }

/**
 * 编码器，将char转成byte
 */
public class CharToByteEncoder extends MessageToByteEncoder<Character> {
 
    @Override
    protected void encode(ChannelHandlerContext ctx, Character msg, ByteBuf out) throws Exception {
        out.writeChar(msg);
    }
}

/**
 * 继承CombinedChannelDuplexHandler，用于绑定解码器和编码器
 */
public class CharCodec extends CombinedChannelDuplexHandler<ByteToCharDecoder, CharToByteEncoder> {
    public CharCodec(){
        super(new ByteToCharDecoder(), new CharToByteEncoder());
    }
}

从上面代码可以看出，使用CombinedChannelDuplexHandler绑定解码器和编码器很容易实现，比使用*Codec更灵活。

参考：

https://www.pianshen.com/article/61521813367/

https://www.jianshu.com/p/0b79872eb515

https://www.w3cschool.cn/essential_netty_in_action/essential_netty_in_action-cjyx28bv.html

https://blog.csdn.net/weixin_41262453/article/details/88980701

https://blog.csdn.net/weixin_41262453/article/details/89052414