prtotocol buffer是google于2008年开源的一款非常优秀的序列化反序列化工具，它最突出的特点是轻便简介，而且有很多语言的接口（官方的支持C++，Java，Python，C，以及第三方的Erlang, Perl等）。
本文从protobuf如何将特定结构体序列化为二进制流的角度，看看为什么Protobuf如此之快。
一，示例从例子入手是学习一门新工具的最佳方法。
下面我们通过一个简单的例子看看我们如何用protobuf 的C++接口序列化反序列化一个结构体。
1,编辑您将要序列化的结构体描述文件Hello.proto每个结构体必须用message来描述，其中的每个字段的修饰符有required, repeated和optional 三种，required表示该字段是必须的，repeated表示该字段可以重复出现，它描述的字段可以看做C语言中的数组，optional表示该字段可有可无。
同时，必须人为地为每个字段赋予一个标号field_number，如上图中的1,2,3,4所示。
更详细的proto文件的编写规则见这里。
2,用protoc工具“编译”Hello.protoprotoc工具使用的一般格式是：protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/xxx.proto其中SRC_DIR是proto文件所在的目录，DST_DIR是编译proto文件后生成的结构体处理文件的目录之后会生成对结构体Hello.proto中描述的各字段做序列化反序列化的类3, 编写序列化进程我们用set方法为结构体中的每个成员赋值，然后调用SerializeToOstream将结构体序列化到文件log中。
并编译它：4，编写反序列化进程用ParseFromIstream将文件中的内容序列化到类Hello的对象msg中。
并编译它：,5，做序列化和反序列化操作上面只是一个简单的例子，并没有对protobuf的性能做测试，protobuf的性能测试详见这里。
二，protocol buffer的数据类型从第一节中的例子可以看出，用Protocol buffer时需要用户自定义自己的结构体，而且结构体中的定义规则要符合google制定的规则。
结构体中每个字段都需要一个数据类型，protocol buffer支持的数据类型在源代码wire_format_lite.h中定义：其中：VARINT类数据表示要用variant编码对所传入的数据做压缩存储，variant编码细节见下一节。
FIXED32和FIXED64类数据不对用户传入的数据做variant压缩存储，只存储原始数据。
LENGTH_DELIMITED类数据主要针对string类型、repeated类型和嵌套类型，对这些类型编码时需要存储他们的长度信息。
START_GROUP是一个组（该组可以是嵌套类型，也可以是repeated类型）的开始标志。
END_GROUP是一个组（该组可以是嵌套类型，也可以是repeated类型）的结束标志。
每类数据包含的具体数据类型如下表所示：WireType 表示类型VARINT int32,int64,uint32,uint64,sint32,sint64,bool, enumFIXED64 fixed64,sfixed64,doubleLENGTH_DELIMITED string,bytes,embedded messages, packed repeadted fieldSTART_GROUP group的开始标志END_GROUP group的结束标志FIXED32 fixed32,sfixed32,float三，protocol buffer的编码一言以蔽之，ProtocolBuffer的编码是尽其所能地将字段的元信息和字段的值压缩存储，并且字段的元信息中含有对这个字段描述的所有信息。
整个结构体序列化后抽象地看起来像下图这样：可以看到，整个消息是以二进制流的方式存储，在这个二进制流中，逐个字段以定义的顺序紧紧相邻。
每个字段中由元信息tag和字段的值value组成。
其中tag是这样编码的：1）field_number << 3 | wire_type2）对上面得到的无符号类型整数做variant编码其中field_number第一节中提到的每个字段的标号，wire_type是第二节中提到的该字段的数据类型。
1，variant编码variant是一种紧凑型数字编码，将元数据跟数字保存在一起，如下图所示是数字131415的variant 编码：其中第一个字节的高位msb（Most Significant Bit ）为1表示下一个字节还有有效数据，msb为0表示该字节中的后7为是最后一组有效数字。
踢掉最高位后的有效位组成真正的数字。
从上面可以看出，variant编码存储比较小的整数时很节省空间，小于等于127的数字可以用一个字节存储。
但缺点是对于大于268,435,455（0xfffffff）的整数需要5个字节来存储。
但是一般情况下（尤其在tag编码中）不会存储这么大的整数。
对一个整数的variant编码的代码位于./src/google/protobuf/io/coded_:WriteVarint32FallbackToArrayInline()函数中，摘录如下；inline uint8* CodedOutputStream::WriteVarint32FallbackToArrayInline( uint32 value, uint8* target) {整个结构体的序列化过程如下：a, 调用Hello类的ByteSize()计算出序列化后的长度，分配该长度的空间，以备以后将每个字段填充到该空间中，示例中的长度计算公式是：1+Int32Size()+1+4+1+StringSize()b, 调用Hello类的SerializeWithCachedSizes()对每个元素序列化下面是对每一类元素的序列化编码详解2 int32/int64/uint32/uint64类型的编码a,计算长度 1 + Int32Size(值);b,调用WireFormatLite::WriteInt32(…)将该字段的元信息和字段值写入到新空间中：例如用户为int32传入值123，则该字段的存储如下：第一个字节variant(1<<3|0) 第二个字节variant(123)3，String类型的编码a, 计算长度 1 + variant(stringLength)+stringLengthb, 调用WireFormatLite::WriteString(…)将该字段的元信息、长度和值写入到新空间中例如用户为string传入值“hello”，则该字段的存储如下：第一个字节variant(2<<3|2) ，第二个字节variant(5) ，剩余的字节“hello”4，float类型的编码a, 计算长度1+4b,调用WireFormatLite::WriteFloat(…)将该字段的元信息和值写入到新空间中其中写float内存拷贝的代码非常精炼：+ View Code5, 嵌套结构体编码a, 1 + variant32(embedded长度）+embedded的长度b,调用WireFormatLite::WriteMessageMaybeToArray(…)将该字段的元信息、长度和值写入到新空间中6，repeated类型字段编码a,计算长度1*repeated个数+ variant32(repeated长度）+repeated长度b,调用WireFormatLite::WriteMessageMaybeToArray(…)将下图所示编码的值写入到新空间中7，sint32, sint64类型字段编码从int32编码中可以看出，当int32传入-1时所耗的空间很大，所以结构体定义中引入了sint32和sint64类型的数据，这种数据采用一种叫zigzag的编码方式，使绝对值比较小的整数也占用比较小的字节。
zigzag编码的映射关系图如下它将原始类型为int32的数用uint32的数表示，当一个数的绝对值比较小时，将其用uint32表示，再采用variant编码存储就会比较节省空间。
对一个整数的zigzag编码也很巧妙：+ View Code四总结从上面的编码可以看出, protocol buffer压榨每一个没有真正用到的字节，使之序列化后的字节尽量少，清晰的数据编码和诸多的位操作使之变得很轻便简洁高效。
同时它提供了很多编程语言的接口，可以广泛应用于RPC系统中。
但是，由于它将元信息编码到二进制位中，使得序列化后的数据可读性非常差（其实是没有可读性^.^）。
五参考文献https:///protocol-buffers/ protobuf官方首页https:///protocol-buffers/docs/encoding 详细讲述了protobuf的编码细节（有些地方比本文还详细）/p/thrift-protobuf-compare/wiki/Benchmarking protobuf性能/p/protobuf/wiki/ThirdPartyAddOns提供了其他众多语言实现的protocol buffer，但是安全性和效率不能保证/colorful/archive/2012/05/05/173761.html提供了安装protobuf 的方法，并给出了一个小例子。