一、什么是pb协议？

ProtoBuff是一种将结构化数据进行序列化和反序列化的方法。它的作用类似XML，它的优势主要体现在序列化后的数据小以及数据解析速度快。

适用于对数据序列化后体积以及速度要求严格的场景，如在即时通信领域，移动端与服务器的交互比桌面端与服务器的交互更适合使用pb协议。

二、pb与其他序列化机制对比

同为序列化机制，pb相比于更加常见的用户数据交互的XML 、json各自有啥特点呢?

1、json: 是一种轻量级的数据交换格式。使用键值对的方式对数据进行封装。使用简单，可读性较高，但不能表达复杂数据类型。一般的web项目中，最流行的主要还是json。因为浏览器对于json数据支持非常好，有很多内建的函数支持。 

2、xml: 使用闭合标签对数据进行封装。在webservice中应用最为广泛，但是相比于json，它的数据更加冗余，因为需要成对的闭合标签。json使用了键值对的方式，不仅压缩了一定的数据空间，同时也具有可读性。 

3、protobuf:是后起之秀，是谷歌开源的一种数据格式，适合高性能，对响应速度有要求的数据传输场景。因为profobuf是二进制数据格式，需要编码和解码，编码和解码双方必须有共同的proto文件。数据本身不具有可读性。因此只能反序列化之后得到真正可读的数据。

因此： 在一个需要大量的数据传输的场景中，如果数据量很大，那么选择protobuf可以明显的减少数据量，减少网络IO，从而减少网络传输所消耗的时间。

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以上参考：https://blog.csdn.net/u014043213/article/details/80336805

如果已经决定使用pb，那么pb该怎么用呢？

三、怎么使用pb？

序列化基本步骤：

定义proto文件 --> 编译proto文件 --> 导入编译后文件 --> 对消息中各个字段复制 -->序列化（即， 调用SeriotoString（）得到二进制字符串）

反序列化基本步骤：

获取与序列化过程一致的proto文件 --> 

下面以python语言下的序列化过程为例介绍：

1、按照pb格式要求编写proto文件；

一个简单的message格式：

Message 消息名{
    字段规则 字段类型 字段名 = 分配标识号；
}
字段规则：required（必须设置） 、 optional（可以有0或1个） 、repeated（可以有0或多个）
字段类型：可以是标准类型、枚举类型、自定义message类型
分配标识名：1、2、3……

2、使用pb编译器对proto文件进行编译：

protoc -I=$SRC_DIR --python_out=$DST_DIR $SRC_DIR/你的.proto文件名 

需要指定源目录（应用程序源码目录——如果不提供这个目录，默认就是当前目录），目标目录（你的应用程序编译后生成的代码的目录；通常用$SRC_DIR），
还有.proto文件的目录路径.此时对应的.py文件就会生成在指定的目标目录中.因为我们case的编写框架为python，我们想生成Python的类，所以用–python_out选项，也有类似的选项支持其它语言，例如生成C++的类，用–cpp_out选项

3、在项目中导入pb编译生成的类文件：

4、创建类对象，并为对象的对各个字段进行赋值

5、调用SerializeToString（）方法进行序列化。

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参考：

https://developers.google.cn/protocol-buffers/docs/overview

https://www.sohu.com/a/168549441_216613

https://www.cnblogs.com/tohxyblog/p/8974763.html

四、使用pb中的一个坑

repeated修饰符修饰的字段在使用时候的有一个注意点。在工作中，遇到过一个情况是，message中某个字段的字段规则是repeated，字段类型是自定义message类型。在这种场景下，对字段进行赋值的时候，需要先对自定义类型message的字段调用add方法，初始化新实例；然后对新实例中的每个元素进行赋值。例如：

message格式--

字段赋值过程--