C++实现自定义序列化协议：比Protobuf/FlatBuffers更低延迟的二进制格式 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，下面开始正题：

C++ 自定义序列化协议：低延迟二进制格式设计

大家好，今天我们来探讨如何设计一个比 Protobuf 或 FlatBuffers 更低延迟的 C++ 自定义序列化协议，专注于二进制格式。Protobuf 和 FlatBuffers 在很多场景下表现出色，但它们并非银弹，特定场景下，我们可以通过定制化设计获得更高的性能。

1. 为什么需要自定义序列化协议？

Protobuf 和 FlatBuffers 都是通用的序列化框架，提供了良好的跨语言支持、版本兼容性和 Schema 定义。但通用性往往意味着性能上的妥协。以下是一些可能需要自定义序列化协议的场景：

超低延迟需求： 金融交易、实时游戏等对延迟极其敏感的应用，每一微秒的延迟都至关重要。
已知数据结构： 数据结构固定且很少变更，不需要复杂的 Schema 定义和版本管理。
性能优化空间： 通过针对特定数据结构的优化，可以显著减少序列化和反序列化的开销。
资源受限环境： 嵌入式系统等资源受限的环境，需要更轻量级的序列化方案。

2. 设计原则

在设计自定义序列化协议时，我们需要遵循以下原则：

二进制格式： 避免文本格式的冗余，减少数据传输量和解析开销。
紧凑性： 尽可能减少数据占用的空间，例如使用变长编码、位域等。
零拷贝（可选）： 如果可能，设计协议支持零拷贝，直接在内存中操作数据，避免数据拷贝。
定长字段优先： 定长字段的序列化和反序列化速度更快，尽量使用。
避免内存分配： 减少动态内存分配，降低 GC 开销。
简单性： 协议设计要简单明了，易于实现和维护。

3. 协议设计示例

我们以一个简单的示例来说明如何设计自定义序列化协议。假设我们需要序列化以下数据结构：

struct UserData {
  int id;
  std::string name;
  int age;
  double balance;
  std::vector<int> interests;
};

我们可以设计如下的二进制格式：

字段	类型	长度（字节）	说明
`id`	`int32`	4	用户 ID
`name_len`	`uint32`	4	用户名长度
`name`	`char[]`	`name_len`	用户名
`age`	`uint8`	1	年龄 (假设年龄不会超过 255)
`balance`	`double`	8	账户余额
`interests_len`	`uint32`	4	兴趣爱好列表长度
`interests`	`int32[]`	`interests_len * 4`	兴趣爱好列表

4. C++ 代码实现

下面是 C++ 代码的序列化和反序列化实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cstdint>

// 序列化函数
std::vector<uint8_t> serialize(const UserData& user) {
  std::vector<uint8_t> buffer;

  // 1. id
  int32_t id = user.id;
  buffer.insert(buffer.end(), (uint8_t*)&id, (uint8_t*)&id + sizeof(id));

  // 2. name_len
  uint32_t name_len = user.name.length();
  buffer.insert(buffer.end(), (uint8_t*)&name_len, (uint8_t*)&name_len + sizeof(name_len));

  // 3. name
  buffer.insert(buffer.end(), user.name.begin(), user.name.end());

  // 4. age
  uint8_t age = static_cast<uint8_t>(user.age);
  buffer.push_back(age);

  // 5. balance
  double balance = user.balance;
  buffer.insert(buffer.end(), (uint8_t*)&balance, (uint8_t*)&balance + sizeof(balance));

  // 6. interests_len
  uint32_t interests_len = user.interests.size();
  buffer.insert(buffer.end(), (uint8_t*)&interests_len, (uint8_t*)&interests_len + sizeof(interests_len));

  // 7. interests
  for (int interest : user.interests) {
    int32_t int_val = interest; // Convert to int32_t to ensure correct byte size
    buffer.insert(buffer.end(), (uint8_t*)&int_val, (uint8_t*)&int_val + sizeof(int_val));
  }

  return buffer;
}

// 反序列化函数
UserData deserialize(const std::vector<uint8_t>& buffer) {
  UserData user;
  size_t offset = 0;

  // 1. id
  user.id = *reinterpret_cast<const int32_t*>(buffer.data() + offset);
  offset += sizeof(int32_t);

  // 2. name_len
  uint32_t name_len = *reinterpret_cast<const uint32_t*>(buffer.data() + offset);
  offset += sizeof(uint32_t);

  // 3. name
  user.name.assign(reinterpret_cast<const char*>(buffer.data() + offset), name_len);
  offset += name_len;

  // 4. age
  user.age = buffer[offset];
  offset += sizeof(uint8_t);

  // 5. balance
  user.balance = *reinterpret_cast<const double*>(buffer.data() + offset);
  offset += sizeof(double);

  // 6. interests_len
  uint32_t interests_len = *reinterpret_cast<const uint32_t*>(buffer.data() + offset);
  offset += sizeof(uint32_t);

  // 7. interests
  user.interests.resize(interests_len);
  for (size_t i = 0; i < interests_len; ++i) {
    user.interests[i] = *reinterpret_cast<const int32_t*>(buffer.data() + offset);
    offset += sizeof(int32_t);
  }

  return user;
}

int main() {
  // 创建 UserData 对象
  UserData user;
  user.id = 123;
  user.name = "Alice";
  user.age = 30;
  user.balance = 1000.50;
  user.interests = {1, 2, 3, 4, 5};

  // 序列化
  std::vector<uint8_t> serialized_data = serialize(user);

  // 反序列化
  UserData deserialized_user = deserialize(serialized_data);

  // 打印反序列化的数据
  std::cout << "ID: " << deserialized_user.id << std::endl;
  std::cout << "Name: " << deserialized_user.name << std::endl;
  std::cout << "Age: " << deserialized_user.age << std::endl;
  std::cout << "Balance: " << deserialized_user.balance << std::endl;
  std::cout << "Interests: ";
  for (int interest : deserialized_user.interests) {
    std::cout << interest << " ";
  }
  std::cout << std::endl;

  return 0;
}

5. 优化策略

为了进一步提高性能，我们可以采用以下优化策略：

变长编码： 对于整数类型，可以使用变长编码（如 Varint）来减少空间占用。Varint 编码使用 1-5 个字节来表示 32 位整数，对于较小的整数，只需要 1 个字节即可。

// Varint 编码
std::vector<uint8_t> encodeVarint(uint32_t value) {
  std::vector<uint8_t> result;
  while (value > 127) {
    result.push_back((value & 127) | 128);
    value >>= 7;
  }
  result.push_back(value);
  return result;
}

// Varint 解码
uint32_t decodeVarint(const uint8_t*& data) {
  uint32_t result = 0;
  int shift = 0;
  uint8_t byte;
  do {
    byte = *data++;
    result |= (byte & 127) << shift;
    shift += 7;
  } while (byte & 128);
  return result;
}

位域： 如果某些字段的取值范围很小，可以使用位域来将多个字段压缩到同一个字节中。例如，如果有一个字段表示性别，只有两种取值（男/女），只需要 1 位即可。
内存池： 使用内存池来预先分配内存，避免频繁的动态内存分配和释放。
SIMD 指令： 对于批量数据的处理，可以使用 SIMD 指令来加速计算。
预计算偏移量： 在反序列化时，如果知道数据结构的布局，可以预先计算出每个字段的偏移量，避免每次都进行计算。
编译器优化： 开启编译器优化选项（如 -O3），让编译器自动进行代码优化。
定制化内存分配器： 使用定制化的内存分配器，例如 jemalloc 或 tcmalloc，可以提高内存分配的效率。
字段排序: 将频繁访问的字段放在数据结构的开头，可以提高缓存命中率。
避免字符串拷贝: 尽可能避免字符串拷贝，例如可以使用 std::string_view 来访问字符串数据。

6. 零拷贝支持

零拷贝是指在数据传输过程中，避免不必要的数据拷贝，从而提高性能。要实现零拷贝，需要满足以下条件：

数据对齐： 数据必须按照特定的字节对齐方式存储。
内存布局： 数据在内存中的布局必须与协议定义的格式一致。
直接访问： 能够直接访问内存中的数据，而不需要进行拷贝。

如果满足以上条件，可以直接将内存中的数据发送到网络或磁盘，而不需要进行序列化。反序列化时，也可以直接在内存中读取数据，而不需要进行拷贝。

例如，如果我们将上述 UserData 结构体的数据存储在一个连续的内存块中，并且按照协议定义的格式排列，就可以直接将该内存块发送到网络。

7. 错误处理

在序列化和反序列化过程中，可能会出现各种错误，例如数据损坏、版本不兼容等。为了保证程序的健壮性，需要进行适当的错误处理。

校验和： 在序列化的数据中添加校验和，用于检测数据是否损坏。
版本号： 在序列化的数据中添加版本号，用于处理版本不兼容的情况。
异常处理： 使用异常处理机制来处理错误，例如抛出异常或返回错误码。

8. 与 Protobuf/FlatBuffers 对比

特性	自定义协议	Protobuf	FlatBuffers
性能	最高，针对特定场景优化	较高，通用性好	较高，零拷贝支持
灵活性	低，需要手动设计和实现	高，Schema 定义，版本兼容	中，Schema 定义，版本兼容
复杂度	高，需要手动处理细节	中，需要学习 Protobuf 语法	中，需要学习 FlatBuffers 语法
代码生成	无，需要手动编写代码	有，自动生成代码	有，自动生成代码
跨语言支持	低，需要手动实现	高，支持多种语言	高，支持多种语言
适用场景	超低延迟，已知数据结构	通用场景	对读取性能要求高的场景

9. 注意事项

字节序： 确保序列化和反序列化使用相同的字节序（大端或小端）。
数据类型： 确保序列化和反序列化使用相同的数据类型，例如 int32_t 和 int 的大小可能不同。
对齐： 考虑数据的对齐问题，避免出现内存访问错误。
安全性： 注意防止缓冲区溢出等安全漏洞。

10. 代码示例改进

上述代码示例可以进行一些改进，例如：

使用 std::memcpy 替代循环赋值： 使用 memcpy 可以提高数据拷贝的效率。
使用模板函数： 可以使用模板函数来支持不同类型的数据序列化。
使用 RAII 管理资源： 使用 RAII 来管理内存和其他资源，避免内存泄漏。
增加错误处理： 增加错误处理机制，例如校验和、版本号等。

以下是改进后的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cstdint>
#include <stdexcept>

class SerializationError : public std::runtime_error {
public:
    SerializationError(const std::string& message) : std::runtime_error(message) {}
};

// 序列化函数 (改进版)
std::vector<uint8_t> serialize_improved(const UserData& user) {
    std::vector<uint8_t> buffer;
    size_t initial_size = sizeof(user.id) + sizeof(uint32_t) + user.name.length() + sizeof(uint8_t) + sizeof(user.balance) + sizeof(uint32_t) + user.interests.size() * sizeof(int32_t);
    buffer.reserve(initial_size); // 预分配空间，避免多次 reallocate

    // 1. id
    int32_t id = user.id;
    buffer.resize(buffer.size() + sizeof(id));
    std::memcpy(buffer.data() + buffer.size() - sizeof(id), &id, sizeof(id));

    // 2. name_len
    uint32_t name_len = user.name.length();
    buffer.resize(buffer.size() + sizeof(name_len));
    std::memcpy(buffer.data() + buffer.size() - sizeof(name_len), &name_len, sizeof(name_len));

    // 3. name
    buffer.resize(buffer.size() + user.name.length());
    std::memcpy(buffer.data() + buffer.size() - user.name.length(), user.name.data(), user.name.length());

    // 4. age
    uint8_t age = static_cast<uint8_t>(user.age);
    buffer.push_back(age);

    // 5. balance
    double balance = user.balance;
    buffer.resize(buffer.size() + sizeof(balance));
    std::memcpy(buffer.data() + buffer.size() - sizeof(balance), &balance, sizeof(balance));

    // 6. interests_len
    uint32_t interests_len = user.interests.size();
    buffer.resize(buffer.size() + sizeof(interests_len));
    std::memcpy(buffer.data() + buffer.size() - sizeof(interests_len), &interests_len, sizeof(interests_len));

    // 7. interests
    buffer.resize(buffer.size() + user.interests.size() * sizeof(int32_t));
    for(size_t i = 0; i < user.interests.size(); ++i)
    {
        int32_t int_val = user.interests[i];
        std::memcpy(buffer.data() + buffer.size() - (user.interests.size() - i) * sizeof(int32_t), &int_val, sizeof(int_val));
    }

    return buffer;
}

// 反序列化函数 (改进版)
UserData deserialize_improved(const std::vector<uint8_t>& buffer) {
    UserData user;
    size_t offset = 0;

    if (buffer.size() < sizeof(int32_t)) {
      throw SerializationError("Buffer too small for id");
    }
    // 1. id
    user.id = *reinterpret_cast<const int32_t*>(buffer.data() + offset);
    offset += sizeof(int32_t);

    if (buffer.size() < offset + sizeof(uint32_t)) {
      throw SerializationError("Buffer too small for name_len");
    }
    // 2. name_len
    uint32_t name_len = *reinterpret_cast<const uint32_t*>(buffer.data() + offset);
    offset += sizeof(uint32_t);

    if (buffer.size() < offset + name_len) {
      throw SerializationError("Buffer too small for name");
    }
    // 3. name
    user.name.assign(reinterpret_cast<const char*>(buffer.data() + offset), name_len);
    offset += name_len;

     if (buffer.size() < offset + sizeof(uint8_t)) {
      throw SerializationError("Buffer too small for age");
    }

    // 4. age
    user.age = buffer[offset];
    offset += sizeof(uint8_t);

     if (buffer.size() < offset + sizeof(double)) {
      throw SerializationError("Buffer too small for balance");
    }
    // 5. balance
    user.balance = *reinterpret_cast<const double*>(buffer.data() + offset);
    offset += sizeof(double);

     if (buffer.size() < offset + sizeof(uint32_t)) {
      throw SerializationError("Buffer too small for interests_len");
    }
    // 6. interests_len
    uint32_t interests_len = *reinterpret_cast<const uint32_t*>(buffer.data() + offset);
    offset += sizeof(uint32_t);

     if (buffer.size() < offset + interests_len * sizeof(int32_t)) {
      throw SerializationError("Buffer too small for interests");
    }

    // 7. interests
    user.interests.resize(interests_len);
    for (size_t i = 0; i < interests_len; ++i) {
        user.interests[i] = *reinterpret_cast<const int32_t*>(buffer.data() + offset);
        offset += sizeof(int32_t);
    }

    return user;
}

int main() {
    // 创建 UserData 对象
    UserData user;
    user.id = 123;
    user.name = "Alice";
    user.age = 30;
    user.balance = 1000.50;
    user.interests = {1, 2, 3, 4, 5};

    // 序列化
    std::vector<uint8_t> serialized_data = serialize_improved(user);

    // 反序列化
    UserData deserialized_user;
    try {
        deserialized_user = deserialize_improved(serialized_data);
    } catch (const SerializationError& e) {
        std::cerr << "Deserialization error: " << e.what() << std::endl;
        return 1;
    }

    // 打印反序列化的数据
    std::cout << "ID: " << deserialized_user.id << std::endl;
    std::cout << "Name: " << deserialized_user.name << std::endl;
    std::cout << "Age: " << deserialized_user.age << std::endl;
    std::cout << "Balance: " << deserialized_user.balance << std::endl;
    std::cout << "Interests: ";
    for (int interest : deserialized_user.interests) {
        std::cout << interest << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

11. 其他序列化库

除了 Protobuf 和 FlatBuffers 之外，还有一些其他的序列化库，例如：

Cap’n Proto: 类似于 FlatBuffers，支持零拷贝。
MessagePack: 一种轻量级的二进制序列化格式。
Thrift: Apache 的一个跨语言 RPC 框架，也提供了序列化功能。
Cereal: C++ 的一个模板库，支持多种序列化格式。

选择哪个库取决于具体的应用场景和需求。

总结：定制化序列化策略的权衡

设计自定义序列化协议需要深入理解数据结构和应用场景，虽然能获得更高的性能，但也带来了更高的开发成本和维护成本。需要在性能、灵活性和复杂度之间进行权衡，选择最适合的方案。

尾声：面向特定需求的性能优化

针对特定数据和场景，自定义序列化协议能实现极致的低延迟。要点在于二进制格式、紧凑性、内存优化和错误处理。

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