作者: 宁志伟
本文为《Rust 唠嗑室》第 17 期 - 《用 Rust 写 Protobuf 扩展》的文字版本。
Protobuf
Protocol Buffers
(简称 Protobuf
) ,是 Google
出品的序列化框架,与开发语言无关,和平台无关。具有体积小,速度快,扩展性好,与 gRPC
搭配好,支持的语言多等特点,是目前应用最广泛的序列化框架。
使用场景一般是在微服务架构中,用来定义微服务之间的 gRPC
接口,以及相关的参数/返回值等数据结构的定义。
通过官方的编译器 protoc
以及相应的插件可以方便的生成不同语言的实现代码。这样不同的微服务可以使用不同的开发语言,同时还能顺利进行交互。
CITA-Cloud
中的Protobuf
CITA-Cloud
采用了微服务架构,因此也采用了 Protobuf
和 gRPC
的组合。
但是因为 Protobuf
语言无关的特性和广泛的应用,使得其具有抽象和通用的特点。因此也可以把 Protobuf
当作一种建模语言来使用,参见文章。
CITA-Cloud
目前是在协议中直接把交易和区块等数据结构固定下来的。但是最近的思考发现,其中的很多字段都是为了实现某种应用层面的协议而存在的。比如交易中的 nonce
字段就是为了实现应用层面的去重协议。
因此,后续计划提供一个框架,方便用户自定义交易和区块等核心数据结构,以及相关的处理函数。但是 Protobuf
通常只能生成数据结构,以及相关的 get/set
等模式比较固定的代码,如果要生成复杂的成员函数,就需要一些扩展能力。
Protobuf
扩展
Protobuf
的扩展能力可以分为两种: Protobuf
本身的扩展和 Protobuf
插件。
Protobuf
其实是个标准的编译器架构。我们可以把 .proto
文件视作源码,官方的 protoc
编译器可以对应到编译器前端。
protoc
接收一个或者一批 .proto
文件作为输入,解析之后输出一种中间描述格式,对应编译器中的 IR
。
但是有意思的是,这种中间描述格式是二进制的,其结构依旧由 Protobuf
本身描述。详细可以参见descriptor.proto。
Protobuf
插件可以对应到编译器后端,接收中间描述格式,解析其中的信息,据此生成具体语言的代码。
这里其实有个非常有意思的问题。插件在解析中间描述格式的数据时,因为这种格式是由 descriptor.proto
描述的,所以得先有个插件能把 descriptor.proto
生成开发插件所使用的开发语言的代码。
上面的话有点绕,举个具体的例子。比如我想用 Rust
实现一个插件,假如目前还没有 Protobuf
相关的 Rust
库,那就没办法用 Rust
代码来解析 descriptor.proto
对应的中间描述格式的数据,也就没法实现插件了。
这个问题其实就对应编译器里的自举问题。比如,想用 Rust
来写 Rust
编译器,那么一开始就是个死结了。解决办法也很简单,最开始的 Rust
编译器是用 Ocaml
实现的,然后就可以用 Rust
来写 Rust
编译器,实现编译器的 Rust
代码用前面 Ocaml
实现的版本去编译就可以解决自举问题了。
Protobuf
这里也是同样的,官方提供了 Java/Go/C++/Python
等版本的实现,可以先用这些语言来过渡。
另外一种扩展方式是 Protobuf
本身提供了语法上的扩展机制。这个功能可以对应到编程语言提供的宏等元编程功能。
Protobuf
这个扩展能力有点类似AOP
,可以方便的在已经定义的 Message
中增加一些成员。
更有意思的是,前面提到过,所有的 .proto
文件,经过 protoc
之后,会被转换成由 descriptor.proto
对应的中间描述格式。而 descriptor.proto
中的 Message
也同样支持上述扩展功能,因此可以实现一种类似全局 AOP
的功能。
通过扩展 descriptor.proto
中的 Message
,可以实现给所有的 Message
都加一个 option
这样的操作。
Rust
中相关的库
dropbox
实现了一个 Protobuf
库pb-jelly
,它就是用 Python
来实现生成 Rust
代码部分的功能。具体实现其实比较简单,就是在拼 Rust
代码字符串。
rust-protobuf
是一个实现比较完整的 Protobuf
库,支持 gRPC
和相关的扩展能力。其中实现分为两部分,生成数据结构 Rust
代码的插件和生成 gRPC
相关代码的插件。具体实现封装的稍微好了一点,但是基本上还是在拼 Rust
代码字符串。
prost
是一个比较新的 Protobuf
库实现。功能上有点欠缺,不支持扩展。库本身只支持生成数据结构的Rust
代码。生成 gRPC
相关代码的功能在tonic-build
里,这个有点奇怪。
但是 prost
采用了很多新的技术。前面提到,插件只会生成数据结构相关的 get/set
等模式比较固定的代码, prost
实现了一个 derive
来自动给数据结构增加这些成员函数,这样生成的 Rust
代码就大大简化了,参见例子。
这也跟编译器架构能对应上:一个选择是把编译器后端做的很复杂,直接生成所有的代码,运行时比较薄;另外一个选择是编译器后端做的很简单,生成的代码也简单,但是运行时比较厚重。
另外 gRPC
相关的代码比较复杂, tonic-build
在生成的时候用了quote
库,提供类似 Rust
代码语法树上的 sprintf
方法的功能,不管是便利性还是代码的可读性都比之前两个库好很多。
后续计划
后续计划使用 Protobuf
及其扩展能力,实现一个框架,不但用来描述交易和区块等核心数据结构,也以一种可配置的方式生成一些比较复杂的相关代码。
最重要的第一步就是要能解析出 Protobuf
扩展相关的信息,因为正常的 .proto
文件只能用于描述数据结构,扩展的 option
是唯一可以赋值的地方。
目前实现了一个proto_desc_printer
,可以解析中间描述格式,特别是其中的扩展信息。
后续可以在这个基础上去做代码生成部分的工作,这里可以从 prost
吸取很多好的经验。
作者简介:
宁志伟
溪塔科技首席架构师
首个微服务架构区块链CITA
首席架构师,区块链+云原生框架 CITA-Cloud
设计者。前阿里巴巴、华为技术专家,超过 10
年分布式系统架构设计,编程语言和虚拟机方面工作经验。
-
Blog : rink1969.github.io
-
GitHub : github.com/rink1969
-
为国产自主云原生区块链
CITA-Cloud
点赞[https://github.com/cita-cloud/cita_cloud_proto
](github.com/cita-cloud/…)
后期编辑:
丁 烁(Jarvib Ding),Rust 爱好者。
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