Let’s see how to encode an object with a value greater than 127. Let’s say that the CreatePaymentRequest message has only one field, user_id, with type int, and field number 2. We compiled this message and used it in our production code: //order.protomessage CreatePaymentRequest {in...
每个byte包含两个部分,一个是field_number一个是tag,其中field-number就是protobuf中每个值后等号后的数字(在C++和Java中,如果不设置这个值,则它是随机的,如果在Python中,不设置,它则不被处理(这个在message binary format中的Field Order一节中有提到)。那么我们可以认为这个field_number是必须的。那么一个byte用...
标签由字段编号与字段类型组成,其编码格式为:(field_number << 3) | wire_type 例如0 | 0001 | 010表示当前字段的类型是 3(010),字段编号是 1 (0001)。对于更大的字段编号例如 18,其 Tag 部分编码序列可能为:10010010 00000001,第一个字节去除控制位与字段类型剩下0010与后续字节逆序(考虑到大端小端字节序...
Key 用来标识具体的 field,在解包的时候,Protocol Buffer 根据 Key 就可以知道相应的 Value 应该对应于消息中的哪一个 field。 Key 的定义如下: (field_number << 3) | wire_type 可以看到 Key 由两部分组成。第一部分是 field_number,比如消息 lm.helloworld 中 field id 的 field_number 为 1。第二部分...
(2)字段标识号(Field_Number)尽量只使用1-15,且不要跳动使用 Tag是需要占字节空间的。如果Field_Number>16时,Field_Number的编码就会占用2个字节,那么Tag在编码时就会占用更多的字节;如果将字段标识号定义为连续递增的数值,将获得更好的编码和解码性能。
现在来模拟一下,我们接收到了一串序列化的二进制数据,我们先读一个 Varints 编码块,进行 Varints 解码,读取最后 3 bit 得到 wire_type(由此可知是后面的 Value 采用的哪种编码),随后获取到 field_number (由此可知是哪一个字段)。依据 wire_type 来正确读取后面的 Value。接着继续读取下一个字段 field… ...
Tag 由字段编号field_number和 编码类型wire_type组成, Tag 整体采用 Varints 编码。Tag的值为(field_number << 3) | wire_type,即最后三位存储wire type(编码类型),其他位用于存储field number(字段编号)。 wire type编码有以下几种类型: 【T-L-V格式】: ...
标签由字段编号与字段类型组成,其编码格式为:(field_number << 3) | wire_type 那么字段类型是什么呢? 字段类型用于告诉解析器它后面的有效载荷有多大,从而允许旧的解析起跳过他们不理解的新字段。前面这句话其实是官方文档做出的解释,当个人认为理解起来较为困难。最好结合实际来看,例如对于I32类型 ,其有效载荷是...
流消息中的每个键都是一个varint,其值为(field_number << 3) | wire_type,也就是说,数字的最后三位存储了存储数据包的类型。 例如: 底层存储二进制是: 000 1000 那么原字段的类型就是根据(field_number << 3) | wire_type得到低三位得到wire( 0 ),是一个Varint 类型,也就是数字。剩下的几位右移,...
也就是说,第一个byte的构成方式是(field_number << 3) | wire_type。这种用fiel_number来组织结构体成员的好处是对于可选的 Field,如果消息中不存在该 field,那么在最终的 Message Buffer 中就没有该 field,这些特性都有助于节约消息本身的大小。