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@Yano 2018-11-24T14:46:10.000000Z 字数 3853 阅读 3959

Thrift 对象序列化、反序列化-字节数组分析

Java

说明

本篇博客仅分析Thrift对象的序列化、反序列化的字节数组，以及Thrift对象的序列化、反序列化原理。其他源码分析会另开章节~

准备工作

定义一个 Thrift 文件

  1.  struct Person {
  2.     1: required i32 age;
  3.     2: required string name;
  4.  }

生成 Java 代码

  1. thrift -r --gen java test.thrift

测试代码

  1. @Test
  2. public void testPerson() throws TException {
  4.     Person person = new Person().setAge(18).setName("yano");
  5.     System.out.println(person);
  7.     TSerializer serializer = new TSerializer();
  8.     byte[] bytes = serializer.serialize(person);
  9.     System.out.println(Arrays.toString(bytes));
  11.     Person parsePerson = new Person();
  12.     TDeserializer deserializer = new TDeserializer();
  13.     deserializer.deserialize(parsePerson, bytes);
  14.     System.out.println(parsePerson);
  16. }

输出结果

  1. com.yano.nankai.spring.thrift.Person(age:18, name:yano)
  2. [8, 0, 1, 0, 0, 0, 18, 11, 0, 2, 0, 0, 0, 4, 121, 97, 110, 111, 0]
  3. com.yano.nankai.spring.thrift.Person(age:18, name:yano)

序列化过程

上述测试用例首先新建了Person对象，这个对象只有两个field。接着调用Thrift的TSerializer对person对象进行序列化。

其生成的字节数组为：

  1. [8, 0, 1, 0, 0, 0, 18, 11, 0, 2, 0, 0, 0, 4, 121, 97, 110, 111, 0]

TSerializer类的serialize方法如下，最终是调用了person对象的write方法。

  1. public byte[] serialize(TBase base) throws TException {
  2.     this.baos_.reset();
  3.     base.write(this.protocol_);
  4.     return this.baos_.toByteArray();
  5. }

Person类的write方法：

  1.   public void write(TProtocol oprot) throws TException {
  2.     validate();
  4.     oprot.writeStructBegin(STRUCT_DESC);
  5.     oprot.writeFieldBegin(AGE_FIELD_DESC);
  6.     oprot.writeI32(this.age);
  7.     oprot.writeFieldEnd();
  8.     if (this.name != null) {
  9.       oprot.writeFieldBegin(NAME_FIELD_DESC);
  10.       oprot.writeString(this.name);
  11.       oprot.writeFieldEnd();
  12.     }
  13.     oprot.writeFieldStop();
  14.     oprot.writeStructEnd();
  15.   }

其中TProtocol默认为TBinaryProtocol，writeStructBegin()和writeStructEnd()方法为空。

oprot.writeFieldBegin(AGE_FIELD_DESC);

TBinaryProtocol 中的具体实现为：

  1. public void writeFieldBegin(TField field) throws TException {
  2.     this.writeByte(field.type);
  3.     this.writeI16(field.id);
  4. }

可以看到，首先是将字节数组写入了一个byte表示该字段的类型，而这里的TFiled AGE_FIELD_DESC 为：

  1. private static final TField AGE_FIELD_DESC = new TField("age", TType.I32, (short)1);

在thrift中定义的第一个字段为：

  1. 1: required i32 age;

其中TType的定义如下：

  1. public final class TType {
  2.     public static final byte STOP = 0;
  3.     public static final byte VOID = 1;
  4.     public static final byte BOOL = 2;
  5.     public static final byte BYTE = 3;
  6.     public static final byte DOUBLE = 4;
  7.     public static final byte I16 = 6;
  8.     public static final byte I32 = 8;
  9.     public static final byte I64 = 10;
  10.     public static final byte STRING = 11;
  11.     public static final byte STRUCT = 12;
  12.     public static final byte MAP = 13;
  13.     public static final byte SET = 14;
  14.     public static final byte LIST = 15;
  15.     public static final byte ENUM = 16;
  17.     public TType() {
  18.     }
  19. }

那么字节数组的第一个元素就是i32这个类型，为8。

接下来会写入这个字段所定义的id，age字段的id为1（注意这里是占两个字节），所以字节数组接下来的两个元素是 0，1。

对于name字段也是同理。

输出的字节数组每个值所代表的含义：

  1. 8 // 数据类型为i32
  2. 0, 1 // 字段id为1
  3. 0, 0, 0, 18 // 字段id为1（age）的值，占4个字节
  4. 11 // 数据类型为string
  5. 0, 2 // 字段id为2（name）
  6. 0, 0, 0, 4 // 字符串name的长度，占4个字节
  7. 121, 97, 110, 111 // "yano"的4个ASCII码（其实是UTF-8编码）
  8. 0 // 结束

反序列化过程

其反序列化的语句为：

  1. Person parsePerson = new Person();
  2. TDeserializer deserializer = new TDeserializer();
  3. deserializer.deserialize(parsePerson, bytes);

Person类的read函数：

  1.   public void read(TProtocol iprot) throws TException {
  2.     TField field;
  3.     iprot.readStructBegin();
  4.     while (true)
  5.     {
  6.       field = iprot.readFieldBegin();
  7.       if (field.type == TType.STOP) { 
  8.         break;
  9.       }
  10.       switch (field.id) {
  11.         case 1: // AGE
  12.           if (field.type == TType.I32) {
  13.             this.age = iprot.readI32();
  14.             setAgeIsSet(true);
  15.           } else { 
  16.             TProtocolUtil.skip(iprot, field.type);
  17.           }
  18.           break;
  19.         case 2: // NAME
  20.           if (field.type == TType.STRING) {
  21.             this.name = iprot.readString();
  22.           } else { 
  23.             TProtocolUtil.skip(iprot, field.type);
  24.           }
  25.           break;
  26.         default:
  27.           TProtocolUtil.skip(iprot, field.type);
  28.       }
  29.       iprot.readFieldEnd();
  30.     }
  31.     iprot.readStructEnd();
  33.     // check for required fields of primitive type, which can't be checked in the validate method
  34.     if (!isSetAge()) {
  35.       throw new TProtocolException("Required field 'age' was not found in serialized data! Struct: " + toString());
  36.     }
  37.     validate();
  38.   }

其代码也很简单清晰，先在字节数组中读取TField（5个字节，1字节类型+4字节id），接着根据id将其赋值给对应的字段。

其中有很多细节，就不一一介绍了。我写得也不如源码清楚。

与 Google Protocol Buffers 的对比

我曾经分析过Google Protocol Buffers 的序列化字节码，Google Protocol Buffers 序列化算法分析。感觉两者在序列化字节数组方面实现差别还是挺大的：

  1. Thrift的字节码并不紧凑，比如每个字段的id占4个字节，类型占1个字节；而Google Protocol Buffers的字段id和类型占同一个字节，而且对于i32等类型还会使用varint减少数组长度。
  2. Thrift生成的Java代码很简洁，代码实现也很简洁；Google Protocol Buffers生成的Java代码动不动就几千行……
  3. Thrift不单单是一个序列化协议，更是一个rpc调用框架；从这方面来说，Google Protocol Buffers是完全做不到的。
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