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Springboot集成ProtoBuf的实例

 更新时间：2022年03月16日 11:16:25   作者：xrq0508  
这篇文章主要介绍了Springboot集成ProtoBuf的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

Springboot集成ProtoBuf

ProtoBuf是一种序列化和解析速度远高于JSON和XML的数据格式，项目中使用了CouchBase作为缓存服务器，从数据库中拿到数据后通过protobuf序列化后放入CouchBase作为缓存，查询数据的时候解压并反序列化成数据对象，下面是ProtoBuf的具体使用方法

1、pom.xml引入相关依赖

<dependency>
    <groupId>com.google.protobuf</groupId>
    <artifactId>protobuf-java</artifactId>
    <version>3.5.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-core</artifactId>
    <version>1.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.protostuff</groupId>
    <artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
    <version>1.4.0</version>
</dependency>

2、新建序列化工具类ProtoBufUtil.java

package com.xrq.demo.utils; 
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.objenesis.Objenesis;
import org.springframework.objenesis.ObjenesisStd;
 
import io.protostuff.LinkedBuffer;
import io.protostuff.ProtostuffIOUtil;
import io.protostuff.Schema;
import io.protostuff.runtime.RuntimeSchema;
 
/**
 * ProtoBufUtil 转换工具类
 * 
 * @author XRQ
 *
 */
public class ProtoBufUtil {
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(ProtoBufUtil.class);
    private static Map<Class<?>, Schema<?>> cachedSchema = new ConcurrentHashMap<Class<?>, Schema<?>>();
 
    private static Objenesis objenesis = new ObjenesisStd(true);
 
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static <T> Schema<T> getSchema(Class<T> cls) {
        Schema<T> schema = (Schema<T>) cachedSchema.get(cls);
        if (schema == null) {
            schema = RuntimeSchema.createFrom(cls);
            if (schema != null) {
                cachedSchema.put(cls, schema);
            }
        }
        return schema;
    }
 
    public ProtoBufUtil() {
    }
 
    @SuppressWarnings({ "unchecked" })
    public static <T> byte[] serializer(T obj) {
        Class<T> cls = (Class<T>) obj.getClass();
        LinkedBuffer buffer = LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE);
        try {
            Schema<T> schema = getSchema(cls);
            return ProtostuffIOUtil.toByteArray(obj, schema, buffer);
        } catch (Exception e) {
            log.error("protobuf序列化失败");
            throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
        } finally {
            buffer.clear();
        }
    }
 
    public static <T> T deserializer(byte[] bytes, Class<T> clazz) {
        try {
            T message = (T) objenesis.newInstance(clazz);
            Schema<T> schema = getSchema(clazz);
            ProtostuffIOUtil.mergeFrom(bytes, message, schema);
            return message;
        } catch (Exception e) {
            log.error("protobuf反序列化失败");
            throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
        }
    }
 
}

3、新建实体类User.java

注：重点是@Tag标签需要按照顺序往下排，如果需要新增字段，只能接着往下排，不能改变已存在的标签序号

package com.xrq.demo.bo; 
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;  
import io.protostuff.Tag;
 
/**
 * 用户信息类
 * 
 * @ClassName: User
 * @author XRQ
 * @date 2019年4月30日
 */
public class User implements Serializable
{
    private static final long serialVersionUID = 1L;
 
    // 用户ID
    @Tag(1)
    private int userId;
 
    // 用户类型
    @Tag(2)
    private int userTypeId;
 
    // 用户名 
    @Tag(3)
    private String userName;
 
    // 创建时间
    @Tag(4)
    private Date createDateTime; 
    public int getUserId()
    {
 
        return userId;
    }
 
    public void setUserId(int userId)
    {
 
        this.userId = userId;
    }
 
    public int getUserTypeId()
    {
 
        return userTypeId;
    }
 
    public void setUserTypeId(int userTypeId)
    {
 
        this.userTypeId = userTypeId;
    }
 
    public String getUserName()
    {
 
        return userName;
    }
 
    public void setUserName(String userName)
    {
 
        this.userName = userName;
    }
 
    public Date getCreateDateTime()
    {
 
        return createDateTime;
    }
 
    public void setCreateDateTime(Date createDateTime)
    {
 
        this.createDateTime = createDateTime;
    }
}

4、使用方式

User user = new User();
user.setUserId(1);
user.setUserTypeId(1);
user.setUserName("XRQ");
user.setCreateDateTime(new Date());
//序列化成ProtoBuf数据结构
byte[] userProtoObj= ProtoBufUtil.serializer(userInfo)
 
//ProtoBuf数据结构反序列化成User对象
User newUserObj = ProtoBufUtil.deserializer(userProtoObj, User.class))

ProtoBuf+Java+Springboot+IDEA应用 

什么是Protobuf

1.Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准；

2.Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式；

3.形式为.proto结尾的文件；

应用环境

近期接触公司的网约车接口对接项目，第三方公司限定了接口的数据用protobuf格式序列化后，通过AES128加密后传输。

开发环境

Java+Spring boot+IDEA+Windows

新建Spring boot项目 在IDEA开发工具中安装protobuf插件

添加配置maven依赖（可能一开始自己的项目中存在固有的配置，不要删除，在对应的地方添加下面的配置即可，不需要修改）

<dependency>
	<groupId>io.protostuff</groupId>
	<artifactId>protostuff-runtime</artifactId>
	<version>1.4.0</version>
</dependency>

<plugin>
	<groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId>
	<artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId>
	<version>0.5.0</version>
	<configuration>
	<protocArtifact>
		com.google.protobuf:protoc:3.1.0:exe:${os.detected.classifier}
	</protocArtifact>
	<pluginId>grpc-java</pluginId>
	</configuration>
	<executions>
		<execution>
			<goals>
				<goal>compile</goal>
                <goal>compile-custom</goal>
            </goals>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

写项目对应的.proto文件（这里贴一部分代码）

// 版本号
syntax = "proto2";
// 打包路径
option java_package="XXX1";
// Java文件名
option java_outer_classname="XXX2";
// 属性信息
message BaseInfo {
	// 公司标识
	required string CompanyId       = 1;
	// 公司名称
	required string CompanyName     = 2;
    // 操作标识
	required uint32 Flag            = 3;
	// 更新时间
	required uint64 UpdateTime      = 4;
}

.proto文件存在项目路径

生成.java文件方式（点击项目中的.proto文件，找到对应的maven依赖，双击标识2对应的protobuf:compile文件）

运行成功之后在对应路径下查看生成的.java文件

生成的Java文件即可使用（如果在业务中.proto文件很大，生成的Java大小超出IDEA默认的2.5M，生成的Java文件将被IDEA误认为不是Java文件，导致生成的Java文件不可使用，这时需要修改IDEA的配置文件，将默认的大小修改，重启IDEA即可） 进行数据序列化

List<BaseInfo> baseInfoList = baseInfoMapper.selectAll();
XXX2.OTIpcList.Builder listBuilder = XXX2.OTIpcList.newBuilder();
XXX2.OTIpc.Builder otipcBuilder = XXX2.OTIpc.newBuilder();
otipcBuilder.setCompanyId(ProjectConstant.COMPANY_ID);
otipcBuilder.setSource(ProjectConstant.COMPANY_SOURCE);
otipcBuilder.setIPCType(OTIpcDef.IpcType.baseInfoCompany);
for(int i=0;i<baseInfoList .size();i++){
	try{
		XXX2.BaseInfo.Builder baseInfoBuilder = XXX2.BaseInfo.newBuilder();
		baseInfoBuilder .setCompanyId(baseInfoList .get(i).getCompanyid());
		baseInfoBuilder .setCompanyName(baseInfoList .get(i).getCompanyname());
		baseInfoBuilder .setFlag(baseInfoList .get(i).getFlag());
		baseInfoBuilder .setUpdateTime(baseInfoList .get(i).getUpdatetime());
		for(int j=0;j<10;j++) {
			otipcBuilder.addBaseInfo(baseInfoBuilder .build());
		}
	}
	catch (Exception e){
		LoggerUtils.info(getClass(),e.getMessage());
	}
}
listBuilder.addOtpic(otipcBuilder);

进行数据AES128位加密

public static String sendScreate(OTIpcDef.OTIpcList.Builder listBuilder) {
        String screateKeyString = getSecretKey();
        String screateKey = screateKeyString.split(";")[1];
        String screateValue = screateKeyString.split(";")[0];
        OTIpcDef.OTIpcList list = listBuilder.build();
        ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();
        try {
            list.writeTo(output);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        byte[] data = null;
        try{
            byte[] keyByte = new byte[screateValue.length()/2];
            for(int j=0;j<screateValue.length()/2;j++) {
                byte b = (byte) ((Integer.valueOf(String.valueOf(screateValue.charAt(j*2)), 16) << 4) |
                        Integer.valueOf(String.valueOf(screateValue.charAt(j*2+1)), 16));
                keyByte[j] = b;
		}
		Key secretKey= new SecretKeySpec(keyByte,"AES");
		Security.addProvider(new org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider());
		Cipher cipher= Cipher.getInstance("AES/ECB/PKCS7Padding", "BC");
		cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKey);
		data = cipher.doFinal(output.toByteArray());
		sendPostJSON(screateKey, data);
		return "success";
	} catch(Exception e){
		e.printStackTrace();
	}
	return null;
}

小结一下：经验证，Protobuf 序列化相比XML，JSON性能更好，在Protobuf 官网看到在创建对象，将对象序列化为内存中的字节序列，然后再反序列化的整个过程中相比其他相似技术的性能测试结果图，但是在通用性上会存在局限性，功能相对简单，不适合用来描述数据结构。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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