主要是因为 PROST 的字段的 trait bound 是 BytesAdapter 而反序列化的 Bytes 的 trait bound 则是 Buf。虽然 Bytes 同时实现了两个 trait ,但是如果两个类型相互赋值,还是需要走 copy_to_bytes 转换两次。 merge 方法中,由于不知道 Buf 的具体类型,因此它需要先通过 Buf::copy_to_bytes 把 Buf 转换为 Byte...
wire_type)?;letlen=decode_varint(buf)?;iflen>buf.remaining()asu64{returnErr(DecodeError::new("buffer underflow"));}letlen=lenasusize;//...value.replace_with(buf.copy_to_bytes(len));Ok(())}
在Rust中使用Protobuf进行序列化涉及几个步骤,包括定义Protobuf消息结构、生成Rust代码、以及编写序列化与反序列化的逻辑。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 定义Protobuf消息结构 首先,你需要定义一个.proto文件来描述你的Protobuf消息结构。例如,创建一个名为message.proto的文件,内容如下: protobuf syntax = "proto...
| 步骤一 | 安装rust-protobuf依赖 | | 步骤二 | 编写.proto文件 | | 步骤三 | 生成protobuf代码 | | 步骤四 | 在rust项目中使用protobuf代码 | ### 步骤详细说明 ### 步骤一:安装rust-protobuf依赖 在Cargo.toml文件中添加rust-protobuf依赖: ```rust [dependencies] protobuf = "2.5.0" ``` #...
writer.write_all(&buf).await } 3. 使用第三方类型 Prost 允许你使用第三方定义的类型,例如prost-types中的时间戳。 syntax = "proto3"; import "google/protobuf/timestamp.proto"; message Event { google.protobuf.Timestamp event_time = 1; ...
Protocol Buffers (简称 Protobuf ) ,是 Google 出品的序列化框架,与开发语言无关,和平台无关。具有体积小,速度快,扩展性好,与 gRPC 搭配好,支持的语言多等特点,是目前应用最广泛的序列化框架。 CITA-Cloud 是一个以区块链技术为基础,融合云原生技术的柔性集成开放平台。区块链部分提供了非常灵活的微服务架构,可...
1. 创建一个子工程, 名字叫proto 然后将依赖添加进去: [dependencies] protobuf="2.8.0"[build-dependencies] protoc-rust ="2.8.0"protobuf_message_factory="0.1.2" 2. 把所有的.proto文件都添加到src目录下面去 3. 添加一个build.rs文件 1
Repository 中定义了实现其业务需求的接口和数据模型。数据模型使用 Rust 中生成的protobuf来描述数据模型。使用protobuf能够更容易地将数据从Flutter端转换到Rust端,或者反之亦然,但序列化和反序列化是有代价的。一般没有问题,但有时在处理图片时会有内存问题,但可以优化。
Rust解码Protobuf数据比Go慢五倍?记一次性能调优之旅 我们在优化 GreptimeDB v0.7 的写入性能时,通过火焰图发现耗费在解析 Prometheus write request 上的 CPU 时间片占了 12% 左右。相比之下,Go 语言开发的 VictoriaMetrics 耗费在协议解析上的 CPU 仅 5% 左右。这让我们不得不开始考虑优化协议转换层的开销。
// build.rs fn main() { // std::fs::create_dir_all("src/proto").unwrap(); // protobuf_codegen::Codegen::new() // // .pure() // .out_dir("src/proto") // .inputs(&["proto/pb.proto"]) // .include("proto") // .customize( // protobuf_codegen::Customize::default()...