Protocol Buffers是一种用于序列化结构化数据的机制，它具有灵活、高效、自动化的特点。类似于XML，但是比XML更小巧、快捷、简单。在Google 几乎所有它内部的RPC协议和文件格式都是采用PB。PB具有以下特点：
平台无关、语言无关高性能 比XML块20-100倍体积小 比XML小3-10倍使用简单兼容性好在这里，我做了个小实验，将一个29230KB的自定义格式的文本数据转换成PB和XML：
PBXML转换后的大小21011KB43202KB解析时间（100次循环）18610ms169251ms完成解析所写代码行数1行50行与官方说法的差距，主要可能是因为应用场景不同，我的测试数据中字段比较长
表1：PB与XML的实验比较
可见，PB作为一种轻量级的数据协议，在时间、空间上都有一定的优势。
新建一个文件，命名为addressbook.proto，内容如下：
package tutorial;//命名空间 option java_package = "com.example.tutorial";//生成文件的包名 option java_outer_classname = "AddressBookProtos";//类名 message Person { //要描述的结构化数据 required string name = 1;//required表示这个字段不能为空 required int32 id = 2;//等号后面的内容为数字别名 optional string email = 3;//optional表示可以为空 PhoneNumber {//内部message required string number = 1; optional int32 type = 2; } repeated PhoneNumber phone = 4 } message AddressBook { repeated Person person = 1;//是个集合 }对以上内容的一点解释：
PB所支持的元类型数据请参考：PB元类型数据修饰符required：这个修饰符应该谨慎使用，滥用会导致后续的修改容易出现兼容性问题；修饰符optional：对于常出现的属性，为节省空间应该取1-16的别名；PB是以key-value的形式来将结构化数据序列化的。它采用了将等号后的数字别名以及属性的类型用varints编码成一个数字，来作为key。输入：protoc -I=$SRC_DIR –java_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto其中 -I指定.proto文件所在目录–java_out指定生成java文件所在的目录
经过以上步骤，会在指定的$DST_DIR目录下生成一个AddressBookProtos.java的类。在maven中引入protobuf-java这个依赖后，利用这个类，便能序列化/反序列化数据了。生成的代码结构如下：
class AddressBookProtos{ class Person{ class PhoneNumber{class Builder{} } class Builder{} } class AddressBook{class Builder{} } }可以看到Person、PhoneNumber、AddressBook这些内部类则对应了所定义的那些message。
通过阅读代码可以看到，以上三个类的成员变量都是private类型的，并且，只提供了getter方法，而没有提供setter方法去为数据变量赋值。PB利用了内部类可以访问到外部类中私有成员变量的特性。对外部类的任何赋值操作都需要通过Builder内部类来进行。Builder中有一个指向外部类的引用（名为result），当赋值完成，调用Builder的build()方法时，会把这个对象返回，同时使result指向null。PB通过这样一种方式保证了数据安全性，一旦数据构建完毕，将无法再对其进行修改。拿PhoneNumber这个类来说，对成员变量number、type赋值，需要以如下方式来进行：
PhoneNumber.Builder builder = PhoneNumber.newBuilder(); //调用setter赋值，setter返回了this，所以可以链式表述 builder.setNumber("111").setType(1); //赋值完成后，调用Builder的build方法，将返回PhoneNumber对象 PhoneNumber phoneNumber = builder.build();构建完成后，可以调用writeTo方法，将数据写入数据流中。
一行代码便能完成反序列化：
AddressBook list = AddressBook .parseFrom(inputStream或buffer);背后PB做了很多事情：
根据inputStream或者buffer去构造一个CodedInputStream；然后使用生成代码中的mergeFrom方法，去解析二进制数据：首先调用CodedInputStream的readTag，也就是从中取得key值（int类型），然后通过swtich块来往对象中赋值（PB采用了Base 128 Varints的方式来编码这个数字，后面会介绍这种方式的）。将数据解析完成后，会调用build()方法，将构建好的对象返回。PB之所以解析速度快、所占体积小，很大程度上是由它序列化的编码特点来决定的。
PB采用了Base 128 Varints来变长编码整数：
变长编码的整数，它可能包含多个byte，对于每个byte的8位，其中后7位表示数值，最高的一位表示是否还有还有另一个byte，0表示没有，1表示有；越前面的byte表示数值的低位，越后面的byte表示数值的高位；例子：300 varints 编码为：1010 1100 0000 0010解释如下：300的2进制编码为：0001 0010 1100按照刚才的规则，高低位颠倒，截取最后的7为放在第一个byte，则第一byte为1010 1100（其中最高位1表示，后续还有byte）；接着剩下的内容放到第二个byte，为0000 0010（其中最高位0表示，后续无byte，这个数到这里截止了）。于是，合在一起为 1010 1100 0000 0010；
如前所述，PB的message是一系列的key-value对，在二进制数据中，使用varints数字（包含了别名以及属性类型信息）来作为key，进而通过由PB编译器生成的代码来构造以及解析数据。PB将 key编码成下面的结构： X YYYY ZZZ其中：最高位X表示是否还有后续的byte来编码数字别名；YYYY用于编码别名，定义了多余16个属性，则需要用到额外的byte，所以出现频率高的字段应当取1-16的别名）；ZZZ表示这个字段的类型，PB支持的属性的对应规则如下表：
TypeMeaningUsed For0Varintint32, int64, uint32, uint64, sint32,sint64, bool, enum164-bitfixed64, sfixed64, double2Length-delimitedstring, bytes, embedded messages,packed repeated fields3Start groupgroups (deprecated)4End groupgroups (deprecated)532-bitfixed32, sfixed32, floa表2：PB 属性对应规则例子：required int32 a=1; 在应用中给a赋值150 ，序列化后08 96 01
08代表的是key 0 0001 000， 最高位为0，表示这个key为一个byte，中间四位表示a的数字别名，最后三位表示a的属性类型；96 01代表的是value，二进制为：1001 0110 0000 0001→ 001 0110 000 0001（去掉最高位）→ 22 + 1*2^7 = 150采用varints的方式编码有符号的整数，效率比较差，因为负数的最高位是1，这样就导致了情况类似于编码一个很大的数。
为了解决这个问题，Protocol Buffers定义了sint32/sint64属性，他们采用了“之字形”（ZigZag）编码的方式，将负数编码成正数，交替进行。看了下表就很好理解了：
Signed OriginalEncoded As00-1112-232147483647429496729421474836484294967295表3：Zig-Zag编码规则利用这个方式，可以有效地节省存储空间，也能提高解析效率。
了解了以上内容，对于其他数据类型的编码，也是很好理解的，大家可以参考官方文档，这里不做详述。
官方文档中，有提到PB提供了RPC的接口，但是没有提供具体实现。当在的.proto文件中，加入如下定义：
service XXX { rpc MMM(request) returns(response); }PB便会为你生成一个代表这个服务的XXX虚类，通过实现这个类中的abstract MMM方法，以及提供RpcChannel的实现，你便可以利用Protocol Buffers实现你的RPC了。
第三方的RPC实现大家可以参考ThirdPartyRPC
在这里，我利用了第三方实现protobuf-socket-rpc，写了一个小例子，有兴趣的可以看看。如下：Protocol buffer的rpc例子
PB具有跨平台、解析速度快、序列化数据体积小、扩展性高、使用简单的特点。但是我们也可以看到，相比于XML，PB的数据，并不是自然可读的；同时它生成的代码不是纯pojo，对于代码有一定的侵入性。在你的项目中，如果对于以上缺点要求并不高，可以尝试着使用PB。
