プログラミングの海を渡る: C++ での Google のプロトコル バッファ ライブラリのアプリケーションの探索

1.はじめに

1.1 Protocol Buffers (Probuf) の紹介と背景

Protocol Buffers (略して Probuf) は、Google が開発した軽量で高性能、スケーラブルなデータのシリアライゼーションおよびデシリアライゼーション フレームワークです。特に分散システムで、データ交換、ストレージ、通信などのシナリオで広く使用されています。Probuf の主な利点には、使いやすさ、高性能、クロス言語互換性、クロスプラットフォーム サポート、および上位互換性が含まれます。

Probuf は 2008 年に Google によってオープン ソース化され、広く注目を集めました。現在、Probuf は、C++、Java、Python、Go、Ruby などの複数のプログラミング言語をサポートする多くの開発者に好まれるシリアライゼーション フレームワークになっています。

この記事では、C++ プログラミングでの Probuf の使用に焦点を当て、基本的な構文、シリアル化と逆シリアル化、高度な機能、および実用的なアプリケーション シナリオについて説明します。

1.2 Google Probuf ライブラリの利点

Google Probuf ライブラリには、C++ プログラミングで次の利点があります。

1. 軽量: Probuf のデータ構造は非常に簡潔で、保存と転送に便利です。JSON や XML などの他のシリアル化形式と比較して、Probuf はデータ サイズが小さいため、ネットワーク伝送とストレージのオーバーヘッドを効果的に削減できます。
2. 高いパフォーマンス: Probuf のシリアル化と逆シリアル化の速度は非常に速く、パフォーマンスは他の多くのシリアル化フレームワークよりも優れています。高性能を必要とするアプリケーションの場合、Probuf は理想的な選択肢です。
3. 言語間の互換性: Probuf は複数のプログラミング言語をサポートし、異なる言語間のデータ交換を簡単に実現できます。これにより、Probuf は言語間で分散システムを構築するのに理想的です。
4. クロスプラットフォーム サポート: Probuf は、Windows、Linux、MacOS などのさまざまなオペレーティング システムおよびハードウェア プラットフォームで使用できます。これにより、開発者は異なるプラットフォーム間でアプリケーションを簡単に移行および展開できます。
5. 前方互換性: Probuf は前方互換性に優れているため、データ構造が変更されても、既存のシリアル化されたデータには影響しません。これにより、Probuf は、継続的なメンテナンスと更新が必要なプロジェクトにおいて、信頼性と安定性が高くなります。
6. 保守と拡張が容易: Probuf の構文は単純明快で、習得も使用も簡単です。同時に、Probuf はカスタム オプションとサービス定義をサポートします。これは、開発者がプロ​​ジェクトの要件に従って拡張するのに便利です。

要約すると、Google Probuf ライブラリには C++ プログラミングで多くの利点があり、開発者が深く学び、習得する価値があります。

2. インストールと設定

2.1 Probuf ライブラリのインストール

Protocol Buffers の使用を開始するには、まず、Protocol Buffers コンパイラprotocと C++ ライブラリをコンピューターにインストールする必要があります。インストール手順は次のとおりです。

2.1.1 ソースコードのダウンロード

まず、 Protocol Buffers のGitHub リリース ページにアクセスし、お使いのオペレーティング システムの最新バージョンを見つけて、対応するソース コード tarball をダウンロードします。

2.1.2 コンパイルとインストール

Windows プラットフォーム

1. ダウンロードしたソース コード パッケージを解凍します。
2. Visual Studio を使用して、ディレクトリにprotobuf.slnあるソリューション ファイルを開きます。cmake
3. Release構成を選択し、ソリューション全体をコンパイルします。
4. Releaseディレクトリでprotoc.exeファイルを見つけて、PATHシステムの環境変数に追加します。

Linux プラットフォーム

ターミナルで次のコマンドを実行します。

# 解压缩源代码包
tar -xzf protobuf-[VERSION].tar.gz

# 进入解压后的目录
cd protobuf-[VERSION]

# 配置编译选项
./configure

# 编译
make

# 安装
sudo make install

# 更新动态库缓存
sudo ldconfig

macOS プラットフォーム

Homebrew を使用してインストールします。

brew install protobuf

または、ソース コードからコンパイルしてインストールする方法は、Linux プラットフォームと同様です。

2.1.3 インストールの検証

コマンド ラインで次のコマンドを実行します。

protoc --version

Protocol Buffers コンパイラのバージョン情報が表示されれば、インストールは成功です。

2.2 C++ 環境の構成

Protocol Buffers コンパイラprotocと C++ ライブラリをインストールしたら、プロジェクトで使用するために C++ 環境を構成する必要があります。

2.2.1 新しい C++ プロジェクトを作成する

まず、新しい C++ プロジェクトを作成します。正確な方法は、使用している開発環境とオペレーティング システムによって異なります。たとえば、Visual Studio または CLion で新しいプロジェクトを作成します。

2.2.2 Probuf ライブラリ ヘッダー ファイルとライブラリ ファイルの追加

セクション 2.1 でインストールした Probuf ライブラリの場所に応じて、そのヘッダー ファイルとライブラリ ファイルを C++ プロジェクトに追加します。以下は、さまざまな開発環境に固有の操作です。

ビジュアルスタジオ

1. プロジェクト名を右クリックし、「プロパティ」を選択します。
2. [構成プロパティ] > [C/C++] > [全般] で、includeProbuf ライブラリのディレクトリを [追加のインクルード ディレクトリ] に追加します。
3. [構成プロパティ] > [リンカー] > [全般] で、libProbuf ライブラリのディレクトリを [追加のライブラリ ディレクトリ] に追加します。
4. [構成プロパティ] > [リンカー] > [入力] で、libprotobuf.lib[追加の依存関係] に追加します。

CLion (または他の CMake プロジェクト)

CMakeLists.txt以下をファイルに追加します。

include_directories(/path/to/protobuf/include)
link_directories(/path/to/protobuf/lib)

# 将以下内容添加到target_link_libraries中

2.2.3 Probuf ファイルの書き込み

.protoなどの新しいファイルを作成しmessage.proto、メッセージ定義を記述します。例えば：

syntax = "proto3";

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  string email = 3;
}

2.2.4 Probuf ファイルのコンパイル

protocコマンドを使用して.protoファイルをコンパイルし、対応する C++ コードを生成します。

protoc --cpp_out=. message.proto

message.pb.hこれにより、と の2 つのファイルが生成されますmessage.pb.cc。これら 2 つのファイルを C++ プロジェクトに追加します。

2.2.5 C++ コードの記述

プロジェクトに C++ コードを記述し、生成された Probuf クラスを呼び出します。例えば：

#include "message.pb.h"

int main() {
    
    
  Person person;
  person.set_name("Alice");
  person.set_age(30);
  person.set_email("[email protected]");

  // 序列化与反序列化的代码...
}

この時点で、C++ 環境の構成が完了し、Protocol Buffers ライブラリを使用してコードの記述を開始できます。

2.3 インストールと構成の確認

C++ 環境を構成したら、インストールと構成が成功したことを確認する必要があります。この目的のために、Probuf メッセージのシリアル化と逆シリアル化を完了する簡単なプログラムを作成します。

2.3.1 C++ コードの記述

C++ プロジェクトで次のコードを記述します。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include "message.pb.h"

int main() {
    
    
  // 创建Person对象并设置属性
  Person person;
  person.set_name("Alice");
  person.set_age(30);
  person.set_email("[email protected]");

  // 序列化Person对象
  std::string serialized_data;
  person.SerializeToString(&serialized_data);

  // 将序列化后的数据保存到文件
  std::ofstream output("person.bin", std::ios::binary);
  output.write(serialized_data.data(), serialized_data.size());
  output.close();

  // 从文件读取序列化后的数据
  std::ifstream input("person.bin", std::ios::binary);
  std::string serialized_data_from_file((std::istreambuf_iterator<char>(input)),
                                         std::istreambuf_iterator<char>());

  // 反序列化Person对象
  Person person_from_file;
  person_from_file.ParseFromString(serialized_data_from_file);

  // 输出反序列化后的Person对象的属性
  std::cout << "Name: " << person_from_file.name() << std::endl;
  std::cout << "Age: " << person_from_file.age() << std::endl;
  std::cout << "Email: " << person_from_file.email() << std::endl;

  return 0;

2.3.2 コンパイルと実行

上記の C++ コードをコンパイルして実行します。すべてが正常であれば、次の出力が表示されます。

Name: Alice
Age: 30
Email: alice@example.com

2.3.3 検証結果

プログラムが正常に実行され、正しい結果が出力された場合は、Protocol Buffers ライブラリとその C++ 環境が正常にインストールおよび構成されたことを意味します。これで、Probuf ライブラリの機能をさらに学習して、プロジェクトで最大限に活用できます。

3. Probuf の基本構文

3.1 Probuf ファイル構造

Protocol Buffers (略して Probuf) は、データ ストレージおよび通信プロトコルに適した、軽量で効率的でスケーラブルなバイナリ シリアル化データ構造です。Probuf の使用を開始するには、まず Probuf ファイルの基本構造を理解する必要があります。通常、Probuf ファイルにはその拡張子が.proto付きます。.protoこのセクションでは、ファイルの基本的なコンポーネントを紹介します。

一般的な.protoファイルには、次のセクションが含まれています。

1. 構文宣言: Probuf ファイルで使用される構文バージョンを指定します。proto2現在、主に2つのバージョンがありますproto3。proto3最新バージョンであり、より優れた機能を備えているため、使用することをお勧めします。

syntax = "proto3";

1. パッケージ宣言（パッケージ宣言） : コード生成時の名前空間を指定します。これにより、.proto複数のファイルを使用する際の名前の衝突が回避されます。

package my_project;

1. インポート宣言: 定義を他のファイルからインポートできるようにします.proto。これにより、既存のメッセージ タイプとサービス定義を再利用できます。

import "other_project.proto";

1. メッセージ型定義: シリアル化と逆シリアル化に使用されるデータ構造を定義します。各メッセージ タイプには複数のフィールドを含めることができ、スカラー タイプ、列挙型、またはその他のメッセージ タイプにすることができます。

message MyMessage {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  repeated string tags = 3;
}

1. サービス定義 (サービス定義) : ( でのみproto2サポート) は、RPC サービス インターフェイスを定義し、クライアントとサーバー間の通信プロトコルを記述します。

service MyService {
  rpc CallMethod (Request) returns (Response);
}

1. カスタム オプション: 追加のメタデータを定義して、Probuf の機能を拡張します。

extend google.protobuf.MessageOptions {
  optional string my_option = 51234;
}

次の章では、メッセージ型の定義を詳細に紹介し、Probuf を使用して C++ でデータをシリアル化および逆シリアル化する方法を紹介します。

3.2 メッセージ タイプの定義 (メッセージ タイプ)

プロトコル バッファでは、メッセージ タイプは、アプリケーションでシリアル化および逆シリアル化されるデータを表すために使用されるカスタム データ構造です。メッセージ タイプの定義は、Probuf ファイルのコア部分です。このセクションでは、メッセージ タイプを定義し、さまざまなフィールド タイプとルールを使用する方法について説明します。

メッセージ タイプを定義する

メッセージ タイプを定義するには、最初にmessageキーワードを使用し、その後にメッセージ タイプの名前を続けます。メッセージ タイプ名は、PascalCase (最初の文字を大文字にする) 命名規則を使用する必要があります。次に、中括弧{}内に。

message UserProfile {
  // 字段定义在此添加
}

フィールドの種類とルール

各メッセージ タイプ フィールドには、タイプと一意の数値ラベルがあります。数値ラベルは、シリアル化および逆シリアル化中にフィールドを識別するために使用されます。フィールド型は、スカラー型 ( 、 、 など)、列挙型、またはその他のメッセージ型にすることがint32できfloatますstring。optionalフィールド ルールは、(オプション)、required(必須、proto2でのみサポート)、またはrepeated(反復可能)のいずれかです。

さまざまなフィールド タイプとルールを使用したメッセージ タイプの例を次に示します。

message UserProfile {
  string name = 1;                  // 字符串类型，默认为optional（proto3中所有字段默认为optional）
  int32 age = 2;                    // 32位整数类型
  repeated string tags = 3;         // 可重复的字符串类型，表示一个字符串数组
  OtherMessage other = 4;           // 其他消息类型，需要在同一个.proto文件中定义OtherMessage
  google.protobuf.Timestamp created_at = 5; // 使用导入的消息类型，需要导入"google/protobuf/timestamp.proto"
  enum Gender {                     // 枚举类型
    UNKNOWN = 0;
    MALE = 1;
    FEMALE = 2;
  }
  Gender gender = 6;                // 使用定义的枚举类型
}

ネストされたメッセージ タイプと列挙型

場合によっては、ネストされたメッセージ タイプまたはメッセージ タイプ内の列挙型を定義したい場合があります。これにより、構造がより明確になり、名前の衝突が回避されます。ネストされたメッセージ型または列挙型を定義するには、それらを囲むメッセージ型の{}中。

message OuterMessage {
  message InnerMessage {
    string content = 1;
  }
  enum Status {
    ACTIVE = 0;
    INACTIVE = 1;
  }
  InnerMessage inner = 1;
  Status status = 2;
}

この例では、ネストされたメッセージ型ではInnerMessageなく、ネストされた列挙型です。これらはおよびで参照できます。OuterMessageStatusOuterMessage.InnerMessageOuterMessage.Status

3.3 フィールドの種類とルール

Protocol Buffers では、各メッセージ フィールドにタイプとルールがあります。このセクションでは、さまざまなフィールド タイプと対応するルールについて説明します。

フィールドタイプ

Probuf は、次の基本的なフィールド タイプをサポートしています。

1. 整数型: int32, int64, uint32, uint64, sint32, , , sint64_fixed32fixed64sfixed32sfixed64
2. フロート型: float,double
3. ブール型:bool
4. 文字列型:string
5. バイトタイプ:bytes
6. 列挙型: ユーザー定義の列挙型
7. メッセージ タイプ: ユーザー定義のメッセージ タイプまたはインポートされたメッセージ タイプ

以下は、さまざまなフィールド タイプの例です。

message ExampleMessage {
  int32 int_field = 1;
  float float_field = 2;
  bool bool_field = 3;
  string string_field = 4;
  bytes bytes_field = 5;
  MyEnum enum_field = 6;
  OtherMessage message_field = 7;
}

フィールドルール

フィールド ルールは、メッセージ内のフィールドの出現回数を定義します。Protocol Buffers には、次の 3 つのフィールド ルールがあります。

1. オプション: フィールドは、メッセージに 0 回または 1 回表示できます。ではproto3、すべてのフィールドのデフォルトは ですoptional。
2. required : フィールドはメッセージに 1 回表示される必要があります。注:でrequiredのみproto2サポートされています。
3. 繰り返し: フィールドは、メッセージに 0 回以上表示できます。実際、repeatedフィールドは配列を表します。

さまざまなフィールドのルールの例を次に示します。

syntax = "proto2"; // 注意：使用proto2语法，因为proto3不支持required

message ExampleRules {
  required string name = 1;
  optional int32 age = 2;
  repeated string tags = 3;
}

デフォルト

フィールドの場合optional、メッセージのシリアライズ時にフィールド値が設定されていない場合、デシリアライズ時にそのフィールドのデフォルト値が使用されます。デフォルト値は、フィールド タイプによって異なります。

• 数値型 (整数および浮動小数点):0
• ブール型:false
• 文字列型: 空文字列 ( "")
• バイト タイプ: 空のバイト文字列 ( "")
• 列挙型: 列挙値のリストの最初の値 (通常は0)
• メッセージの種類:null

では、フィールドのデフォルト値を明示的に指定proto2できます。optional

message ExampleDefault {
  optional int32 number = 1 [default = 42];
  optional bool flag = 2 [default = true];
  optional string text = 3 [default = "Hello, world!"];
}

proto3デフォルト値の明示的な指定はサポートされていないことに注意してください。ただし、コードでフィールドのoptionalデフォルト値を設定することはできます。

第四に、シリアライゼーションとデシリアライゼーション (Serialization and Deserialization)

この章では、C++ での Probuf のシリアライズとデシリアライズのプロセスを詳しく紹介します。シリアライゼーションとは、複雑なデータ構造 (C++ オブジェクトなど) をバイト ストリームに変換して、保存と転送を容易にすることです。逆シリアル化は、バイト ストリームを変換して元のデータ構造に戻すプロセスです。これら 2 つのプロセスを理解することは、C++ プログラミングで Probuf のアプリケーションを習得するために不可欠です。

4.1 シリアル化プロセスの詳細な説明

シリアル化は、C++ オブジェクトなどの複雑なデータ構造をバイト ストリームに変換するプロセスです。Probuf シリアライゼーションの目標は、異なるプラットフォームや言語間でデータを簡単に転送できるようにすることです。以下では、簡単な例を使用して Probuf シリアライゼーションのプロセスを説明します。

Person次のフィールドを持つProbuf メッセージ タイプを定義したとします。

message Person {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
  string email = 3;
}

次に、インスタンスを作成しPerson、いくつかの値を割り当てます。

Person person;
person.set_name("Alice");
person.set_age(30);
person.set_email("[email protected]");

C++ では、Probuf ライブラリを使用してシリアル化する手順は次のとおりです。

1. std::stringシリアル化されたバイト ストリームを格納する型の変数を作成します。
2. Probuf によって生成されたSerializeToString()メソッドを呼び出して、Personインスタンスをバイト ストリームにシリアル化します。
3. シリアル化されたバイト ストリームをstd::string変数に格納します。

std::string serialized_data;
person.SerializeToString(&serialized_data);

このようにして、インスタンスのシリアル化されたバイト ストリームserialized_dataが含まれます。Person簡単に保存したり、他のプラットフォームや言語に転送して処理したりできます。

予防

• シリアル化プロセスで例外がスローされる場合があります。プログラムの安定性を確保するために、シリアル化中に例外処理を使用することをお勧めします。
• Probuf のシリアル化されたバイト ストリームは、人間が判読できません。人間が判読できる出力形式が必要な場合は、Probuf のテキスト形式または JSON などの別のシリアル化形式の使用を検討してください。

次のサブセクションでは、Probuf のデシリアライズ プロセスを詳しく紹介します。

4.2 デシリアライズ処理の詳細説明

逆シリアル化は、バイト ストリームを変換して C++ オブジェクトなどのプリミティブ データ構造に戻すプロセスです。Person前のセクションで、インスタンスのシリアル化を完了しました。Person次に、シリアル化されたバイト ストリームをインスタンスに復元する方法を学習します。

type の変数Personに格納されたシリアライズされたインスタンスを別のプラットフォームまたは言語から受け取ったとします。次の手順で C++ で逆シリアル化できます。std::stringserialized_data

1. 新しいPersonインスタンスを作成します。
2. Probuf によって生成されたメソッドを呼び出してParseFromString()、バイト ストリームをPersonインスタンスに逆シリアル化します。
3. 逆シリアル化されたインスタンスPersonから必要なデータを取得します。

Person person_deserialized;
person_deserialized.ParseFromString(serialized_data);

std::string name = person_deserialized.name();
int age = person_deserialized.age();
std::string email = person_deserialized.email();

このようにして、バイト ストリームをPersonインスタンスに逆シリアル化し、そこから必要なデータを取得することに成功しました。

予防

• 逆シリアル化プロセスでは、解析不能なデータが発生する場合があります。プログラムの安定性を確保するために、逆シリアル化中に例外処理を使用することをお勧めします。
• 逆シリアル化プロセス中は、悪意のあるデータ攻撃を防ぐために、バイト ストリームのソースが信頼できるものであることを確認してください。

次のセクションでは、完全なコード例を通じて Probuf シリアライゼーションとデシリアライゼーションの使用方法を示します。

4.3 コード例と分析

このセクションでは、完全なコード例を通じて Probuf シリアライゼーションとデシリアライゼーションの使用方法を示します。この例では、次の内容について説明します。

• Probuf メッセージ タイプを作成しますPerson。
• インスタンスを作成しPerson、それに値を割り当てます。
• Personインスタンスをバイト ストリームにシリアル化します。
• バイト ストリームをPersonインスタンスに逆シリアル化します。
• 逆シリアル化されたインスタンスからPersonデータを取得します。

サンプルコード

#include <iostream>
#include <string>
#include "person.pb.h"

int main() {
    
    
  // 创建一个Person实例并为其分配值
  Person person;
  person.set_name("Alice");
  person.set_age(30);
  person.set_email("[email protected]");

  // 将Person实例序列化为字节流
  std::string serialized_data;
  person.SerializeToString(&serialized_data);

  // 将字节流反序列化为Person实例
  Person person_deserialized;
  person_deserialized.ParseFromString(serialized_data);

  // 从反序列化后的Person实例中获取数据
  std::string name = person_deserialized.name();
  int age = person_deserialized.age();
  std::string email = person_deserialized.email();

  // 输出获取到的数据
  std::cout << "Name: " << name << std::endl;
  std::cout << "Age: " << age << std::endl;
  std::cout << "Email: " << email << std::endl;

  return 0;
}

コード分​​析

1. まず、必要なヘッダー ファイルをインクルードする必要があります。この例では、<iostream>、 、<string>および を含めましたperson.pb.h。
2. 次に、インスタンスを作成しPerson、それに値を割り当てます。
3. 次に、Personインスタンスをバイト ストリームにシリアル化し、std::string型の変数に格納しますserialized_data。
4. 次に、バイト ストリームを新しいPersonインスタンスに逆シリアル化しますperson_deserialized。
5. 最後に、デシリアライズされたインスタンスからデータを取得しPerson、コンソールに出力します。

この例から、C++ プログラミングでの Probuf シリアライゼーションとデシリアライゼーションの適用が非常に簡潔で効率的であることがわかります。実際のプロジェクトでは、シリアル化と逆シリアル化は、ネットワーク通信、データ ストレージ、クロスプラットフォーム データ交換などのシナリオで広く使用できます。

5. Probuf 構造と C++ 構造の間の C++ 構造との相互運用性

この章では、C++ 構造体と Protocol Buffers メッセージの間で変換する方法について説明します。使用と保守を容易にするために、通常、既存の C++ データ構造を Probuf メッセージに変換する必要があります。逆に、アプリケーションで使用するために、Probuf メッセージを C++ 構造に戻す必要がある場合があります。この章では、相互運用性の実際の使用例とともに、これら 2 つのプロセスを詳細に検討します。

5.1 C++ 構造体を Probuf メッセージに変換する

C++ 構造体を Probuf メッセージに変換するには、次の手順に従う必要があります。

5.1.1 対応する Probuf メッセージ タイプを作成する

まず、Probuf ファイルの C++ 構造体に対応するメッセージ タイプを作成する必要があります。メッセージの型を定義するときは、フィールドの型と順序が C++ 構造体のメンバー変数と一致していることを確認してください。

たとえば、次は単純な C++ 構造体です。

struct Person {
    
    
    std::string name;
    int age;
    bool is_student;
};

対応する Probuf メッセージ タイプは次のとおりです。

message Person {
    
    
    string name = 1;
    int32 age = 2;
    bool is_student = 3;
}

5.1.2 変換関数の記述

次に、C++ 構造体を Probuf メッセージに変換する関数を作成する必要があります。この関数では、Probuf メッセージ インスタンスを作成し、C++ 構造体のメンバー変数をメッセージ フィールドに割り当てます。

以下は、Person構造体を Probuf メッセージに変換する関数の例です。

PersonMessage ConvertToPersonMessage(const Person& person) {
    
    
    PersonMessage person_message;
    person_message.set_name(person.name);
    person_message.set_age(person.age);
    person_message.set_is_student(person.is_student);
    return person_message;
}

上記の関数を使用すると、C++ 構造体を Probuf メッセージに簡単に変換できます。これは単純なデータ構造に対してのみ機能することに注意してください。より複雑なデータ構造の場合、ネストされた構造とコンテナーを再帰的に処理する必要がある場合があります。

5.1.3 例

学生情報を表す C++ 構造体があるとします。

struct Student {
    
    
    std::string name;
    int age;
    std::vector<std::string> courses;
};

次のように、これを Probuf メッセージに変換できます。

message Student {
    string name = 1;
    int32 age = 2;
    repeated string courses = 3;
}

変換関数は次のとおりです。

StudentMessage ConvertToStudentMessage(const Student& student) {
    
    
    StudentMessage student_message;
    student_message.set_name(student.name);
    student_message.set_age(student.age);
    for (const auto& course : student.courses) {
    
    
        student_message.add_courses(course);
    }
    return student_message;
}

この関数は、最初にname合計ageフィールドを C++ 構造体から Probuf メッセージにコピーします。courses次に、ベクトルを反復処理し、各要素をcoursesProbuf メッセージのフィールドに追加します。このようにして、C++ 構造体を対応する Probuf メッセージに正常に変換できます。

繰り返しますが、この例では単純なネストされたコンテナーのみを対象としています。より複雑なデータ構造の場合、変換関数は、複数レベルのネストとさまざまな種類のコンテナーを処理する必要がある場合があります。

5.2 Probuf メッセージを C++ 構造に変換する

C++ 構造体から Probuf メッセージへの変換と同様に、Probuf メッセージを C++ 構造体に戻すための手順があります。

5.2.1 対応する C++ 構造体を作成する

まず、Probuf メッセージに対応する C++ 構造を作成する必要があります。この構造体は、Probuf メッセージと同じメンバー変数と型を持つ必要があります。

たとえば、次は Probuf メッセージです。

message Person {
    
    
    string name = 1;
    int32 age = 2;
    bool is_student = 3;
}

対応する C++ 構造は次のとおりです。

struct Person {
    
    
    std::string name;
    int age;
    bool is_student;
};

5.2.2 変換関数の記述

次に、Probuf メッセージを C++ 構造に変換する関数を作成する必要があります。この関数では、C++ 構造体インスタンスを作成し、Probuf メッセージ内のフィールドを構造体のメンバー変数に割り当てます。

構造体PersonMessageに変換される関数の例を次に示します。Person

Person ConvertToPerson(const PersonMessage& person_message) {
    
    
    Person person;
    person.name = person_message.name();
    person.age = person_message.age();
    person.is_student = person_message.is_student();
    return person;
}

上記の関数を使用すると、Probuf メッセージを C++ 構造に簡単に変換できます。C++ 構造体から Probuf メッセージへの変換と同様に、この方法は単純なデータ構造に対しても機能します。より複雑なデータ構造の場合、ネストされた構造とコンテナーを再帰的に処理する必要がある場合があります。

5.2.3 例

生徒の情報を表す Probuf メッセージがあるとします。

message Student {
    string name = 1;
    int32 age = 2;
    repeated string courses = 3;
}

これを次のように C++ 構造体に変換できます。

struct Student {
    
    
    std::string name;
    int age;
    std::vector<std::string> courses;
};

変換関数は次のとおりです。

Student ConvertToStudent(const StudentMessage& student_message) {
    
    
    Student student;
    student.name = student_message.name();
    student.age = student_message.age();
    for (int i = 0; i < student_message.courses_size(); ++i) {
    
    
        student.courses.push_back(student_message.courses(i));
    }
    return student;
}

この関数は、最初にname合計ageフィールドを Probuf メッセージから C++ 構造体にコピーします。次に、coursesフィールドを反復処理し、各要素をcoursesC++ 構造体のベクトルに追加します。

5.3 相互運用性のユースケース

このセクションでは、プロトコル バッファを使用して C++ 構造と相互運用するいくつかのアプリケーション ケースを紹介します。これらのケースは、実際のプロジェクトで C++ と Probuf の間の変換を使用する方法を示しています。

5.3.1 ネットワーク通信

ネットワーク通信では、通常、C++ 構造をバイト ストリームにシリアル化し、ネットワーク経由で送信する必要があります。受信側は、処理のためにバイト ストリームを C++ 構造に逆シリアル化する必要があります。Probuf を使用すると、このプロセスを簡単に実装できます。

送信者は、C++ 構造を Probuf メッセージに変換できます。このメッセージは、バイト ストリームにシリアル化されます。受信者は、バイト ストリームを Probuf メッセージに逆シリアル化し、それを C++ 構造に戻すことができます。

たとえば、単純なクライアント/サーバー アプリケーションは次のようになります。

1. クライアントは、ユーザー入力を C++ 構造に変換します。
2. クライアントは変換関数を使用して、C++ 構造を Probuf メッセージに変換します。
3. クライアントは、Probuf メッセージをバイト ストリームにシリアル化し、ネットワーク経由でサーバーに送信します。
4. サーバーはバイト ストリームを受信し、それを Probuf メッセージに逆シリアル化します。
5. サーバーは、変換関数を使用して Probuf メッセージを C++ 構造に変換します。
6. サーバーは C++ 構造を処理し、結果をクライアントに送り返します。

5.3.2 データの保存と検索

Probuf は、データの保存と取得にも使用できます。C++ 構造体を Probuf メッセージに変換し、それをファイルにシリアル化できます。ファイルからデータを読み取る必要がある場合、バイト ストリームを Probuf メッセージに逆シリアル化し、それを C++ 構造に戻すことができます。

たとえば、ゲームの状態を保存する場合、次のことができます。

1. ゲームの状態を C++ 構造体に変換します。
2. 変換関数を使用して、C++ 構造体を Probuf メッセージに変換します。
3. Probuf メッセージをバイト ストリームにシリアル化し、ファイルに保存します。

ファイルからゲームの状態をロードする必要がある場合は、次のようにします。

1. ファイルからバイト ストリームを読み取ります。
2. バイト ストリームを Probuf メッセージに逆シリアル化します。
3. 変換関数を使用して、Probuf メッセージを C++ 構造体に変換します。
4. C++ 構造体をゲームにロードします。

5.3.3 ロギングと分析

ロギングと分析では、Probuf を使用してログ データを保存および送信できます。C++ 構造体で表されるログ イベントを Probuf メッセージに変換し、それらをファイルにシリアル化するか、ログ サーバーに送信できます。このようにして、Probuf の効率的なシリアル化とクロスプラットフォームの性質を利用して、ログ データを処理できます。

たとえば、次のようにロギング システムを実装できます。

1. ログ イベントを C++ 構造に変換します。
2. 変換関数を使用して、C++ 構造体を Probuf メッセージに変換します。
3. Probuf メッセージをバイト ストリームにシリアル化し、ファイルに保存するか、ログ サーバーに送信します。

ログデータを分析する必要がある場合、次のことができます。

1. ファイルまたはログ サーバーからバイト ストリームを読み取ります。
2. バイト ストリームを Probuf メッセージに逆シリアル化します。
3. 変換関数を使用して、Probuf メッセージを C++ 構造体に変換します。
4. C++ 構造を分析および処理します。

Probuf を使用して C++ 構造と相互運用することで、さまざまな実用的なアプリケーション シナリオで効率的で保守しやすいデータ交換を実現できます。ネットワーク通信、データの保存と検索、ロギングと分析のいずれであっても、Probuf は強力で柔軟なソリューションを提供してくれます。

6. 高度な機能: サービス定義

6.1 サービス定義の概要

Google の Protocol Buffers ライブラリでは、データ構造の定義とシリアル化機能を提供するだけでなく、サービス インターフェイスの定義もサポートしています。サービス定義を使用することで、開発者は厳密に型指定された RPC (Remote Procedure Call、リモート プロシージャ コール) インターフェイスを簡単に作成でき、クライアントとサーバー間の効率的な通信を実現できます。

サービス定義の主な目標は、クロスプラットフォームおよびクロス言語の互換性です。これは、Probuf によって定義されたサービス インターフェイスを使用することで、異なるプログラミング言語やオペレーティング システム間でシームレスな通信が可能になることを意味します。これにより、分散システムとマイクロサービス アーキテクチャの開発プロセスが大幅に簡素化されます。

次のセクションでは、サービス定義の記述方法、サービス インターフェイスの生成方法、およびサービス インターフェイスの実装方法を詳しく紹介します。

6.2 サービス定義の記述

Protocol Buffers を使用してサービス インターフェイスを定義するには、まず.protoサービス定義をファイルに書き込む必要があります。サービス定義の基本的な構文は次のとおりです。

syntax = "proto3";

// 导入需要的其他.proto文件
import "其他proto文件名.proto";

// 定义服务
service 服务名 {
    
    
  rpc 方法名1(请求类型) returns (响应类型);
  rpc 方法名2(请求类型) returns (响应类型);
  // 更多方法...
}

簡単なサービス定義の例を次に示します。

syntax = "proto3";

// 导入数据结构定义
import "message_types.proto";

// 定义一个简单的计算服务
service Calculator {
  rpc Add(AddRequest) returns (AddResponse);
  rpc Subtract(SubtractRequest) returns (SubtractResponse);
  rpc Multiply(MultiplyRequest) returns (MultiplyResponse);
  rpc Divide(DivideRequest) returns (DivideResponse);
}

この例では、、、のCalculator4 つのメソッドを使用して Compute というコンピューティング サービスを定義します。各メソッドはリクエスト タイプのパラメータを受け取り、レスポンス タイプの結果を返します。リクエストとレスポンスのデータ構造は、他のファイルで定義し、ステートメントを介してインポートする必要があります。AddSubtractMultiplyDivide.protoimport

サービス定義を記述した後、プロトコル バッファのコンパイラを使用して、対応する言語のサービス インターフェイス コードを生成できます。次のセクションでは、サービス インターフェイス コードを生成し、サービス インターフェイスを実装する方法を紹介します。

6.3 サービスインターフェースの生成と実装

サービス定義を作成したら、Protocol Buffers コンパイラを使用して、protoc特定のプログラミング言語用のサービス インターフェイス コードを生成する必要があります。C++ を例に取ると、サービス インターフェイス コードを生成するコマンドは次のようになります。

protoc --proto_path=源文件路径 --cpp_out=输出路径 源文件名.proto

上記のコマンドを実行した後、コンパイラは指定された出力パスの下に 2 つのファイルを生成します:源文件名.pb.hと源文件名.pb.cc. これら 2 つのファイルには、サービス インターフェイスの宣言と実装、および要求メッセージと応答メッセージのデータ構造が含まれています。

次に、生成されたサービス インターフェイスを実装する必要があります。まず、生成されたヘッダー ファイルをプロジェクトにインポートします。

#include "源文件名.pb.h"

次に、生成されたサービス インターフェイスを継承し、その中に仮想関数を実装するクラスを作成します。簡単な例を次に示します。

#include "calculator.pb.h"

class CalculatorImpl : public Calculator::Service {
    
    
 public:
  grpc::Status Add(grpc::ServerContext* context, const AddRequest* request,
                   AddResponse* response) override {
    
    
    response->set_result(request->a() + request->b());
    return grpc::Status::OK;
  }

  grpc::Status Subtract(grpc::ServerContext* context, const SubtractRequest* request,
                         SubtractResponse* response) override {
    
    
    response->set_result(request->a() - request->b());
    return grpc::Status::OK;
  }

  grpc::Status Multiply(grpc::ServerContext* context, const MultiplyRequest* request,
                         MultiplyResponse* response) override {
    
    
    response->set_result(request->a() * request->b());
    return grpc::Status::OK;
  }

  grpc::Status Divide(grpc::ServerContext* context, const DivideRequest* request,
                       DivideResponse* response) override {
    
    
    if (request->b() == 0) {
    
    
      return grpc::Status(grpc::StatusCode::INVALID_ARGUMENT, "除数不能为0");
    }
    response->set_result(request->a() / request->b());
    return grpc::Status::OK;
  }
};

この例では、 という名前のクラスを作成しCalculatorImpl、 から継承しCalculator::Service、その中に 4 つの仮想関数を実装します。各関数のパラメーターには、ServerContextオブジェクト、要求オブジェクトへのポインター、および応答オブジェクトへのポインターが含まれます。関数では、リクエスト オブジェクトの内容に基づいて対応する計算を実行し、結果をレスポンス オブジェクトに設定します。

サービス インターフェイスを実装したら、サーバー側に gRPC サーバーを作成してクライアントの要求をリッスンし、クライアント側に gRPC クライアントを作成してサーバー側でサービスを呼び出す必要もあります。この部分には gRPC ライブラリの使用が含まれます。学習のために公式の gRPC ドキュメントを参照できます。

上記の手順により、プロトコル バッファーと gRPC に基づく単純なコンピューティング サービスを実装しました。サービス定義を使用すると、効率的な通信のためにクロスプラットフォームおよびクロス言語の RPC インターフェイスを簡単に作成できます。

7、高度な機能: カスタム オプション (高度な機能: カスタム オプション)

7.1 カスタマイズオプションの紹介

Protocol Buffers は、カスタム オプションという強力な機能を提供します。カスタマイズ オプションにより、開発者はメタデータをメッセージ、フィールド、または列挙値に追加して、より柔軟なデータ表現と処理を行うことができます。たとえば、カスタム オプションを使用して、フィールドが読み取り専用かどうか、検証が必要かどうかなどを示すことができます。

カスタム オプションの定義は、次の規則に従います。

1. .protoカスタム オプションは、ファイルで定義する必要があります。
2. カスタム オプション名は小文字で始める必要があり、文字、数字、アンダースコアを含めることができます。
3. カスタム オプションの値は、int32、などの任意floatのスカラー値型にすることができます。string

カスタム オプションを使用するには、まず.protoそれらをファイルにインポートする必要がありますgoogle/protobuf/descriptor.proto。次に、必要に応じてカスタム オプションを定義し、メッセージ、フィールド、または列挙値に適用します。

次のサブセクションでは、カスタム オプションの作成方法と使用方法、およびいくつかの実用的なアプリケーション シナリオについて詳しく説明します。

7.2 カスタム オプションの作成

このサブセクションでは、カスタム オプションの作成方法について説明します。まず、 、 、および を使用できるように、.protoファイルにインポートする必要があります。google/protobuf/descriptor.protoFieldOptionsMessageOptionsEnumOptions

カスタム オプションを作成する例を次に示します。

syntax = "proto3";
import "google/protobuf/descriptor.proto";

// 定义一个自定义选项，表示字段是否为只读
extend google.protobuf.FieldOptions {
  bool readonly = 50000;
}

// 定义一个自定义选项，表示字段的最小长度
extend google.protobuf.FieldOptions {
  int32 min_length = 50001;
}

message Person {
  string name = 1 [(readonly) = true];
  string email = 2 [(min_length) = 5];
 }

上記の例では、readonlyと の2 つのカスタム オプションを定義しましたmin_length。readonlyオプションはフィールドが読み取り専用かどうかを示すために使用され、min_lengthオプションはフィールドの最小長を示すために使用されます。Personこれら 2 つのオプションをそれぞれメッセージのnameおよびフィールドに適用しますemail。

カスタム オプション番号 (50000 や 50001 など) は、プロトコル バッファの実装との競合を避けるために、予約された範囲内にある必要があることに注意してください。

カスタム オプションを作成したら、プロトコル バッファのリフレクション API を使用して C++ コードでアクセスおよび操作できます。次のサブセクションでは、カスタム オプションの使用方法の例について説明します。

7.3 カスタムオプションの使用例

このサブセクションでは、C++ コードでカスタム オプションを使用する方法について説明します。例として、前のセクションで定義したreadonlyおよびオプションを使用します。min_length

まず、必要なヘッダー ファイルを C++ コードに含め、Google Protocol Buffers 名前空間の使用を宣言します。

#include <iostream>
#include <string>
#include <google/protobuf/descriptor.h>
#include <google/protobuf/message.h>
#include "person.pb.h"

using namespace std;
using namespace google::protobuf;

次に、Protocol Buffers のリフレクション API を使用して、カスタム オプションにアクセスして処理します。簡単な例を次に示します。

int main() {
    
    
  const Descriptor* descriptor = Person::descriptor();
  const FieldDescriptor* name_field = descriptor->FindFieldByName("name");
  const FieldDescriptor* email_field = descriptor->FindFieldByName("email");

  // 获取自定义选项
  bool readonly = name_field->options().GetExtension(readonly);
  int32_t min_length = email_field->options().GetExtension(min_length);

  // 输出自定义选项的值
  cout << "Name field is " << (readonly ? "readonly" : "writable") << endl;
  cout << "Email field has a minimum length of " << min_length << endl;

  return 0;
}

Personこの例では、最初にメッセージの記述子 (Descriptor) を取得し、次にフィールドの記述子 (FieldDescriptor)nameを見つけます。email次に、options().GetExtension()メソッドを使用して、これら 2 つのフィールドのカスタム オプション値を取得します。最後に、これらのオプション値を出力して結果を確認します。

Protocol Buffers のリフレクション API を使用すると、C++ コードでカスタム オプションにアクセスして処理する柔軟性が得られます。これにより、カスタマイズ オプションは、より豊富なデータ表現および操作機能のための強力なツールになります。

8.クロスプラットフォームの互換性

Google の Protocol Buffers ライブラリは、プラットフォーム間の互換性が高く、さまざまなオペレーティング システムやプラットフォームで使用できます。この章では、Probuf ライブラリを Windows、Linux、MacOS の各プラットフォームで使用する方法と注意事項を紹介します。

8.1 Windows プラットフォーム アプリケーション

8.1.1 Probuf ライブラリのインストール

Protocol Buffers ライブラリを Windows プラットフォームにインストールするには、次の方法を使用できます。

1. vcpkg パッケージ マネージャーを使用します。

   vcpkg install protobuf:x64-windows
   

   vcpkg は、関連する依存関係とライブラリの構成を自動的に処理します。

2. ソースからコンパイルしてインストールします。

   Protocol Buffers のソース コードをダウンロードし、CMake を使用してビルドします。具体的な手順は次のとおりです。

   git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
   cd protobuf
   git submodule update --init --recursive
   mkdir build
   cd build
   cmake .. -G "NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF
   nmake
   nmake install
   

8.1.2 C++ 環境の構成

Windows プラットフォームで Probuf ライブラリを使用するには、プロジェクトのインクルード ディレクトリとライブラリ ディレクトリにライブラリ ファイル パスを追加する必要があります。具体的な操作は次のとおりです。

1. Visual Studio でプロジェクト プロパティを開きます。
2. [構成プロパティ] > [C/C++] > [全般] で、Probuf ライブラリのインクルード ディレクトリを [追加のインクルード ディレクトリ] に追加します。
3. [構成プロパティ] > [リンカー] > [全般] で、Probuf ライブラリの lib ディレクトリを [追加のライブラリ ディレクトリ] に追加します。
4. [構成プロパティ] > [リンカー] > [入力] で、libprotobuf.lib[追加の依存関係] に追加します。

8.1.3 サンプルコードとコンパイル

以下は、Windows プラットフォームで Probuf ライブラリを使用した単純な C++ コードの例です。

#include <iostream>
#include "your_proto_file.pb.h"

int main() {
    
    
    YourMessageType message;
    message.set_your_field("Hello, Protocol Buffers on Windows!");

    std::cout << message.your_field() << std::endl;
    return 0;
}

上記のコードを として保存しmain.cpp、コンパイルして実行します。

cl /EHsc main.cpp /I path_to_protobuf_include /link path_to_protobuf_lib\libprotobuf.lib
main.exe

path_to_protobuf_includeと をpath_to_protobuf_lib実際の Probuf ライブラリ パスに置き換えることに注意してください。正常に実行されると、「Hello, Protocol Buffers on Windows!」が出力されます。

8.2 Linux プラットフォーム アプリケーション

Linux プラットフォームで Protocol Buffers ライブラリを使用するには、最初にライブラリ ファイルをインストールしてから、プロジェクトで環境を構成する必要があります。次に、これら2つのステップの操作方法をそれぞれ紹介します。

8.2.1 Probuf ライブラリのインストール

Linux プラットフォームに Protocol Buffers ライブラリをインストールするには、次の方法を使用できます。

1. パッケージ マネージャー (apt、yum など) を使用する場合:

   aptDebian ベースのシステムの場合、次のコマンドを使用してインストールできます。

   sudo apt install libprotobuf-dev protobuf-compiler
   

   yumRHEL ベースのシステムの場合、次のコマンドを使用してインストールできます。

   sudo yum install protobuf-devel protobuf-compiler
   

2. ソースからコンパイルしてインストールします。

   Protocol Buffers のソース コードをダウンロードし、CMake を使用してビルドします。具体的な手順は次のとおりです。

   git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
   cd protobuf
   git submodule update --init --recursive
   mkdir build
   cd build
   cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF
   make
   sudo make install
   

8.2.2 C++ 環境の構成

Linux プラットフォームで Probuf ライブラリを使用するには、コンパイル時にライブラリ ファイルのパスを指定する必要があります。C++ プロジェクトは、次のようにコンパイルできます。

g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs protobuf`

その中には、main.cppProbuf ライブラリで使用されるソース コード ファイルがあります。

8.2.3 サンプルコードとコンパイル

以下は、Linux プラットフォームで Probuf ライブラリを使用した単純な C++ コードの例です。

#include <iostream>
#include "your_proto_file.pb.h"

int main() {
    
    
    YourMessageType message;
    message.set_your_field("Hello, Protocol Buffers on Linux!");

    std::cout << message.your_field() << std::endl;
    return 0;
}

上記のコードを として保存しmain.cpp、コンパイルして実行します。

protoc --cpp_out=. your_proto_file.proto
g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs protobuf`
./main

正常に実行されると、「Hello, Protocol Buffers on Linux!」が出力されます。

8.3 MacOS プラットフォーム アプリケーション

MacOS プラットフォームで Protocol Buffers ライブラリを使用するには、最初にライブラリ ファイルをインストールしてから、プロジェクトで環境を構成する必要があります。次に、これら2つのステップの操作方法をそれぞれ紹介します。

8.3.1 Probuf ライブラリのインストール

Protocol Buffers ライブラリを MacOS プラットフォームにインストールするには、次の方法を使用できます。

1. Homebrew パッケージ マネージャーを使用する:

   brew install protobuf
   

   Homebrew は、関連する依存関係とライブラリの構成を自動的に処理します。

2. ソースからコンパイルしてインストールします。

   Protocol Buffers のソース コードをダウンロードし、CMake を使用してビルドします。具体的な手順は次のとおりです。

   git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
   cd protobuf
   git submodule update --init --recursive
   mkdir build
   cd build
   cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF
   make
   sudo make install
   

8.3.2 C++ 環境の構成

Probuf ライブラリを MacOS プラットフォームで使用するには、コンパイル時にライブラリ ファイル パスを指定する必要があります。C++ プロジェクトは、次のようにコンパイルできます。

g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs protobuf`

その中には、main.cppProbuf ライブラリで使用されるソース コード ファイルがあります。

8.3.3 サンプルコードとコンパイル

以下は、MacOS プラットフォームで Probuf ライブラリを使用した単純な C++ コードの例です。

#include <iostream>
#include "your_proto_file.pb.h"

int main() {
    
    
    YourMessageType message;
    message.set_your_field("Hello, Protocol Buffers on MacOS!");

    std::cout << message.your_field() << std::endl;
    return 0;
}

上記のコードを として保存しmain.cpp、コンパイルして実行します。

protoc --cpp_out=. your_proto_file.proto
g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs protobuf`
./main

正常に実行されると、「Hello, Protocol Buffers on MacOS!」が出力されます。

9. パフォーマンスの最適化

Protocol Buffers ライブラリを使用する場合、パフォーマンスの最適化は非常に重要な側面です。この章では、C++ プログラミングで Probuf ライブラリを使用する効率を改善するためのパフォーマンス最適化戦略をいくつか紹介します。

9.1 適切なフィールド タイプの選択

適切なフィールド タイプを選択することは、シリアライゼーションとデシリアライゼーションのパフォーマンスを向上させるために重要です。以下にいくつかの提案を示します。

9.1.1 整数型

1. int32、int64、uint32、 などの可変長のコード化された整数型を使用するようにしてくださいuint64。ほとんどの場合、int32それで十分です。
2. sint32期待される範囲が負の整数型の場合、ZigZag エンコーディングを使用すると を使用できますsint64。これにより、負の数値が占めるスペースを効果的に減らすことができます。
3. 固定値の整数が多数ある場合は、fixed32、fixed64、sfixed32などの固定長のエンコードされた整数型を使用できますsfixed64。これらのタイプは、シリアライズおよびデシリアライズ時に消費する CPU リソースが少なくなりますが、より多くのスペースを占有する可能性があります。

9.1.2 浮動小数点型

1. 精度を落とさずに、より小さい浮動小数点型を使用するようにしてください。たとえば、32 ビットの精度が許容される場合は、float代わりに を使用しますdouble。

9.1.3 文字列型とバイト型

1. 短いテキストを含むフィールドの場合、stringタイプを使用できます。bytesタイプは、バイナリ データを含むフィールド、または UTF-8 以外のエンコーディングを含む可能性のあるフィールドに使用する必要があります。
2. stringand型を使用する場合はbytes、メモリ割り当てに注意する必要があります。シリアライゼーションおよびデシリアライゼーション中に頻繁にメモリを割り当てたり解放したりしないようにしてください。パフォーマンスを向上させるために、バッファーやオブジェクト プールなどの手法を使用することを検討してください。

適切なフィールド タイプを選択することで、シリアライゼーションとデシリアライゼーションのパフォーマンスが効果的に向上し、C++ プログラミングでの Probuf ライブラリの使用が最適化されます。

9.2 キャッシュとメモリの管理

Protocol Buffers ライブラリを使用する場合、適切なキャッシングとメモリ管理により、パフォーマンスが大幅に向上します。以下にいくつかの提案を示します。

9.2.1 事前割り当てバッファの使用

1. シリアライゼーションおよびデシリアライゼーション操作を実行するときは、事前に割り当てられたバッファーを使用して、メモリの頻繁な割り当てと割り当て解除を回避します。たとえば、std::vector<uint8_t>必要に応じてサイズを変更して、バッファとして使用できます。
2. 逆シリアル化操作では、割り当てられたメモリの再利用を試みます。これにより、メモリ割り当てのオーバーヘッドが削減され、逆シリアル化のパフォーマンスが向上します。

9.2.2 オブジェクトのコピーの回避

オブジェクトの不要なコピーを避けることで、プロトコル バッファ ライブラリを使用する際のパフォーマンスを向上させることができます。

1. 関数パラメーターを渡すときは、参照またはポインターを使用して、オブジェクト全体をコピーしないようにしてください。
2. オブジェクトを変更する必要がある場合は、mutable_新しいオブジェクトを作成する代わりに、プレフィックスのアクセス メソッドを使用して、オブジェクトのデータを直接変更できます。

9.2.3 オブジェクトプール

高性能アプリケーションでは、オブジェクト プール テクノロジを使用してプロトコル バッファ オブジェクトを管理できます。オブジェクト プールは、プログラムの開始時に特定の数のオブジェクトを事前に作成し、必要に応じてオブジェクト プールから取得できます。これにより、操作中のメモリの頻繁な割り当てと解放を回避し、パフォーマンスを向上させることができます。

オブジェクト プールを使用する場合は、次の点に注意する必要があります。

1. オブジェクトをオブジェクト プールに戻すときは、オブジェクトの状態がリセットされていることを確認してください。これにより、次の使用が前の使用のデータの影響を受けません。
2. メモリー・リソースの浪費を避けるために、実際のニーズに応じてオブジェクト・プールのサイズを適切に設定してください。

合理的なキャッシュとメモリ管理により、C++ プログラミングにおける Protocol Buffers ライブラリのパフォーマンスを効果的に向上させることができます。

9.3 シリアライゼーションおよびデシリアライゼーション プロセスの最適化

Protocol Buffers ライブラリを使用すると、シリアライゼーションとデシリアライゼーションのプロセスを最適化することでパフォーマンスを向上させることができます。以下にいくつかの最適化戦略を示します。

9.3.1 適切なシリアライゼーションおよびデシリアライゼーション関数の選択

Protocol Buffers はさまざまなシリアライゼーションおよびデシリアライゼーション関数を提供し、適切な関数を選択することでパフォーマンスを向上させることができます。

1. SerializeToArrayサイズが既知のメッセージの場合は、および関数を使用できます。ParseFromArrayこれらの関数は、メモリ バッファーを直接操作し、より高いパフォーマンスを実現します。
2. サイズが不明なメッセージの場合、SerializeToStringおよびParseFromString関数を使用して、バッファ サイズを自動的に調整できます。
3. シリアライゼーションまたはデシリアライゼーションを繰り返す必要がある場合は、 関数SerializePartialToArrayとParsePartialFromArray関数を使用できます。これらの関数を使用すると、メッセージの一部をシリアライズおよびデシリアライズして、データ処理のオーバーヘッドを削減できます。

9.3.2 同じメッセージを複数回シリアライズまたはデシリアライズしない

場合によっては、同じメッセージを複数回シリアライズまたはデシリアライズする必要があります。パフォーマンスを向上させるには、次の戦略を検討してください。

1. 複数回送信する必要があるメッセージの場合、送信前にバイト文字列にシリアライズし、バイト文字列をキャッシュできます。このように、シリアル化する必要があるのは 1 回だけで、キャッシュされたバイト文字列はその後の送信に直接使用できます。
2. 複数回解析する必要があるメッセージの場合、逆シリアル化されたオブジェクトをキャッシュできます。この方法では、後で使用するために再度デシリアライズする必要がなく、キャッシュされたオブジェクトを直接使用できます。

9.3.3 ゼロコピー技術の使用

ゼロコピー技術は、データをコピーすることなく、ある場所から別の場所にデータを転送できます。Protocol Buffers ライブラリを使用する場合、Zero-copy テクノロジを使用してパフォーマンスを向上させることができます。

1. シリアライゼーションとデシリアライゼーションの間、データのコピーを避けるようにしてください。たとえば、SerializeWithCachedSizesToArray追加のメモリ割り当てやデータのコピーを必要としない関数を使用できます。
2. StringPieceorおよびその他のデータ型を使用するとByteString、データをコピーせずに他のオブジェクトのデータを参照できます。

シリアライゼーションとデシリアライゼーションのプロセスを最適化することで、C++ プログラミングにおける Protocol Buffers ライブラリのパフォーマンスを効果的に向上させることができます。

10. エラー処理とデバッグ

10.1 エラー処理戦略

C++ 開発に Protocol Buffers を使用する場合、合理的なエラー処理戦略は、問題をより適切に特定して解決するのに役立ちます。このセクションでは、いくつかの一般的なエラー処理戦略について説明します。

10.1.1 例外のキャッチ

シリアライゼーションやデシリアライゼーションなどの操作を処理するときに、データ型の不一致、データの破損などのエラーが発生する場合があります。プログラムの安定性を確保するために、これらの例外をキャッチして処理する必要があります。

C++ では、try-catchステートメントを使用して例外をキャッチできます。例えば：

#include <iostream>
#include <google/protobuf/message.h>

void HandleException(const google::protobuf::Message& message) {
    
    
  try {
    
    
    // 在此处执行可能引发异常的操作，例如序列化或反序列化
  } catch (const std::exception& e) {
    
    
    std::cerr << "处理消息 " << message.GetTypeName() << " 时发生异常: " << e.what() << std::endl;
  }
}

10.1.2 戻り値の確認

Messageファイルとの間でオブジェクトをシリアル化または逆シリアル化するなどの特定の操作について、プロトコル バッファーは、操作が成功したかどうかを示すブール値を返す関数を提供します。エラー状態を処理できることを確認するために、これらの戻り値を常にチェックする必要があります。

#include <fstream>
#include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h>
#include <google/protobuf/text_format.h>

bool SerializeToFile(const google::protobuf::Message& message, const std::string& filename) {
    
    
  std::ofstream output(filename, std::ios::binary);
  google::protobuf::io::OstreamOutputStream zero_copy_output_stream(&output);
  if (!google::protobuf::TextFormat::Print(message, &zero_copy_output_stream)) {
    
    
    std::cerr << "序列化消息 " << message.GetTypeName() << " 到文件 " << filename << " 失败." << std::endl;
    return false;
  }
  return true;
}

上記の例では、google::protobuf::TextFormat::Print関数を使用してMessageオブジェクトをファイルにシリアル化しました。この関数は、操作が成功したかどうかを示すブール値を返します。この戻り値を確認し、操作が失敗した場合はエラー メッセージを標準エラー ストリームに出力します。

合理的なエラー処理戦略により、問題が発生したときにプログラムをより堅牢にすると同時に、開発およびデバッグ プロセス中に問題を特定して解決することが容易になります。

10.2 デバッグ方法とテクニック

デバッグはソフトウェア開発プロセスの重要な部分であり、コードのバグを見つけて修正するのに役立ちます。Protocol Buffers ライブラリを使用する場合、問題をより効率的に解決するために、いくつかのデバッグ方法とテクニックを習得する必要もあります。このセクションでは、いくつかの実用的なデバッグ方法とテクニックを紹介します。

10.2.1 DebugString の使用

DebugString()関数は、google::protobuf::Messageメッセージのすべてのフィールドとその値を含む人間が判読できる文字列を返すクラスのメンバー関数です。メッセージの内容が正しいことを確認するために、この文字列をコンソールに出力できます。

#include <iostream>
#include "example.pb.h"

void DebugMessage(const Example::MyMessage& message) {
    
    
  std::cout << "调试消息：" << std::endl;
  std::cout << message.DebugString() << std::endl;
}

10.2.2 ブレークポイントのデバッグ

ブレークポイント デバッグは、プログラムの特定の場所で実行を一時停止してプログラムの状態を確認できる一般的なデバッグ方法です。Protocol Buffers ライブラリを使用する場合、主要な場所 (シリアライゼーションおよびデシリアライゼーション操作など) にブレークポイントを設定することで、プログラムの実行ステータスを確認できます。

さまざまな統合開発環境 (IDE) では、通常、便利なブレークポイントのデバッグ機能が提供されています。たとえば、Visual Studio、Eclipse、CLion などの IDE では、ブレークポイントを簡単に設定および管理できます。

10.2.3 単体テスト

単体テストは、ソフトウェア開発において重要な方法であり、プログラム機能の正確性を保証するのに役立ちます。Protocol Buffers ライブラリを使用する場合は、プログラムの安定性と信頼性を確保するために、主要な機能の単体テストも作成する必要があります。

Google Test、Catch2、Boost.Test など、多数の C++ 単体テスト フレームワークから選択できます。これらのフレームワークを使用して、プロトコル バッファー関連の関数の単体テストを作成できるため、コードが変更されたときに、プログラムがまだ正しく実行されているかどうかをすばやく確認できます。

上記で紹介したデバッグ方法と手法により、Protocol Buffers ライブラリの使用時に発生した問題をより簡単に見つけて修正できます。

10.3 一般的な問題と解決策

C++ 開発に Protocol Buffers ライブラリを使用すると、いくつかの一般的な問題が発生する場合があります。このセクションでは、発生した場合に迅速に解決できるように、いくつかの一般的な問題とその解決策を示します。

10.3.1 問題 1: コンパイル エラー

Protocol Buffers によって生成された C++ コードをコンパイルすると、コンパイル エラーが発生する場合があります。これは通常、次の原因で発生します。

1. 生成された C++ ヘッダー ファイルをインクルードするのを忘れていました。
2. libprotobufライブラリをリンクするのを忘れました。
3. Protocol Buffers ライブラリのバージョンが、生成された C++ コードと矛盾しています。

解決：

1. 生成された C++ ヘッダー ファイルを必ずインクルードしてください。たとえば、Proto ファイルの名前が の場合example.proto、含まれている必要がありますexample.pb.h。
2. コンパイル時にライブラリがリンクされていることを確認してくださいlibprotobuf。
3. Proto ファイルによって生成された C++ コードのバージョンが、現在使用している Protocol Buffers ライブラリのバージョンと一致しているかどうかを確認します。そうでない場合は、対応するバージョンのprotocコンパイラを使用して C++ コードを再生成してください。

10.3.2 問題 2: デシリアライゼーション エラー

データのデシリアライズ中にエラーが発生する場合があります。これには、次の理由が考えられます。

1. シリアライゼーションとデシリアライゼーションに使用される Proto ファイルの定義に一貫性がありません。
2. 破損または不完全なシリアル化されたデータ。
3. 逆シリアル化中に間違ったデータ型が使用されました。

解決：

1. シリアライゼーションとデシリアライゼーションに使用される Proto ファイル定義が一貫していることを確認してください。
2. シリアル化されたデータが完全で破損していないことを確認します。
3. 逆シリアル化中に正しいデータ型を使用していることを確認してください。

10.3.3 問題 3: パフォーマンスの問題

Protocol Buffers ライブラリを使用すると、パフォーマンスの問題が発生する場合があります。これは通常、次の原因で発生します。

1. 不適切なフィールド タイプの使用。
2. 過度にネストされた構造を使用する。
3. キャッシュで最適化されていません。

解決：

1. 必要に応じて適切なフィールド タイプを選択します。たとえば、小さい整数の場合、int32比率を使用するint64方が効率的です。
2. ネストされた構造の使用を減らし、関連するデータを複数の単純なメッセージに分散するようにしてください。
3. キャッシング メカニズムを使用してパフォーマンスを向上させます。たとえば、頻繁にアクセスされるデータをメモリにキャッシュして、頻繁なシリアライゼーションおよびデシリアライゼーション操作を回避します。

上記の一般的な問題とその解決策を理解することで、同様の問題が発生したときに、より迅速に診断して解決することができます。

Eleven、Probuf、その他のシリアライズ形式比較（他シリアライズ形式との比較）

一般的なシリアル化形式として、Protocol Buffers には多くの利点がありますが、実際のプロジェクトでは、JSON、XML、MessagePack などの他のシリアル化形式にも遭遇します。このセクションでは、これらのシリアル化形式と Probuf の主な違い、長所と短所について説明します。

11.1 Probuf と JSON

JSON (JavaScript Object Notation) は、軽量のデータ交換形式です。これは、人間が読み書きしやすいだけでなく、機械が解析および生成しやすい読みやすいテキスト形式でデータを表します。

比較：

1. 使いやすさ: JSON は読みやすさと書き込みやすさが優れているため、データを手動で編集および表示する必要があるシナリオでより一般的です。また、Protocol Buffers はバイナリ形式であるため、人間による読み取りや編集には不便です。
2. パフォーマンス: Protocol Buffers はデータをバイナリ形式で格納するため、シリアライズとデシリアライズの速度は通常 JSON よりも速く、データ量は少なくなります。これは、パフォーマンスが要求されるシナリオでは非常に重要です。
3. 型安全性: Protocol Buffers は、明確なメッセージ構造とフィールド型を定義することにより、強力な型安全性を実現します。JSON は型付けが弱いため、型エラーが発生しやすくなります。
4. バージョンの互換性: Protocol Buffers は上位互換性と下位互換性に優れており、古いバージョンのコードを壊すことなくアップグレードできます。一方、JSON では、フィールドが変更されたときに互換性の問題が発生する可能性があります。
5. サポートされている言語: JSON は、一般的なデータ交換形式として、多くのプログラミング言語でネイティブにサポートされています。Protocol Buffers は複数の言語をサポートしていますが、言語ごとに対応するコードを生成する必要があります。

上記の比較によると、JSON は使いやすさと幅広いサポートの点で利点があります。ただし、パフォーマンス、型の安全性、およびバージョンの互換性に関しては、プロトコル バッファーの方が優れています。実際のプロジェクトでは、必要に応じて適切なシリアル化形式を選択できます。

11.2 Probufs と XML

XML (eXtensible Markup Language) は、階層構造を持つデータを記述するために使用できる拡張可能なマークアップ言語です。XML は非常に読みやすく、自己記述的であり、さまざまなシナリオで広く使用されています。

比較：

1. 可読性: XML は可読性に優れているため、データの表示と編集が容易になります。また、Protocol Buffers はバイナリ形式であるため、人間による読み取りや編集には不便です。
2. パフォーマンス: Protocol Buffers はバイナリ形式を使用してデータを格納します。そのシリアル化および逆シリアル化の速度は通常、XML よりも高速であり、データ ボリュームは小さくなります。XML 形式はタグや属性が重複しているため、データサイズが大きく、解析速度が遅くなります。
3. 型安全性: Protocol Buffers は、明確なメッセージ構造とフィールド型を定義することにより、強力な型安全性を実現します。ただし、XML は弱い型であり、解析中に手動で型を変換する必要があります。
4. バージョンの互換性: Protocol Buffers は上位互換性と下位互換性に優れており、古いバージョンのコードを壊すことなくアップグレードできます。ただし、XML では、フィールドが変更されたときに互換性の問題を追加で処理する必要があります。
5. サポートされている言語: 一般的なデータ交換形式として、XML は多くのプログラミング言語でサポートされています。Protocol Buffers は複数の言語をサポートしていますが、言語ごとに対応するコードを生成する必要があります。
6. メタデータの説明: XML は高度に自己記述的であり、XML スキーマまたは DTD (Document Type Definition) を使用してドキュメントの制約と検証規則を定義できます。また、Protocol Buffers には、.protoデータ構造を記述する別のファイルが必要です。

上記の比較によると、XML には、読みやすさ、自己記述性、および幅広いサポートの点で利点があります。ただし、プロトコル バッファーには、パフォーマンス、型の安全性、およびバージョンの互換性という点で利点があります。実際のプロジェクトでは、必要に応じて適切なシリアル化形式を選択できます。

11.3 Probuf と MessagePack

MessagePack は、より小さなデータ サイズとより高速な処理速度を実現するために設計されたバイナリ シリアル化形式です。Protocol Buffers と同様に、MessagePack もクロスプラットフォームのデータ交換や高性能アプリケーションに適しています。

比較：

1. データ圧縮: MessagePack はデータ圧縮率が高く、データ量を効果的に削減できます。Protocol Buffers はバイナリ形式ですが、データ圧縮の点で MessagePack よりも若干劣ります。
2. パフォーマンス: MessagePack とプロトコル バッファーのシリアル化と逆シリアル化のパフォーマンスは比較的高いですが、具体的なパフォーマンスの違いは、実際のアプリケーション シナリオとデータ構造によって異なります。
3. 型安全性: Protocol Buffers は、明確なメッセージ構造とフィールド型を定義することにより、強力な型安全性を実現します。MessagePack はさまざまな基本型をサポートしていますが、解析時には手動で型を変換する必要があります。
4. バージョンの互換性: Protocol Buffers は上位互換性と下位互換性に優れており、古いバージョンのコードを壊すことなくアップグレードできます。ただし、MessagePack は、フィールドが変更されたときの互換性の問題にさらに対処する必要があります。
5. 使いやすさ: Protocol Buffers は各プログラミング言語に対応するコードを生成する必要があるため、開発が複雑になる可能性があります。また、MessagePack はネイティブ ライブラリをサポートしており、複数の言語で直接使用できます。

要約すると、MessagePack には、データ圧縮とネイティブ ライブラリ サポートの点で一定の利点があります。型の安全性とバージョンの互換性に関しては、プロトコル バッファーにはより多くの利点があります。実際のプロジェクトでは、必要に応じて適切なシリアル化形式を選択できます。

11.4 ダイアグラム表現

連載形式	可読性	パフォーマンス	データ圧縮	タイプの安全性	バージョンの互換性	メタデータの説明	言語サポート	使いやすさ	クロスプラットフォーム	リアルタイム
プロブフ	低い	高い	真ん中	高い	高い	もつ	多くの	真ん中	はい	真ん中
JSON	高い	真ん中	低い	低い	低い	なし	多くの	高い	はい	高い
XML	高い	低い	低い	低い	真ん中	もつ	多くの	真ん中	はい	低い
メッセージパック	低い	高い	高い	真ん中	低い	なし	多くの	高い	はい	高い
アブロ	低い	高い	高い	高い	高い	もつ	多くの	真ん中	はい	真ん中
倹約	低い	高い	真ん中	高い	高い	もつ	多くの	真ん中	はい	真ん中
BSON	低い	真ん中	真ん中	真ん中	真ん中	なし	多くの	高い	はい	高い
CBOR	低い	高い	高い	真ん中	低い	なし	多くの	高い	はい	高い
フラットバッファ	低い	高い	真ん中	高い	高い	もつ	多くの	真ん中	はい	高い

12. 実際のプロジェクトでの Probuf の適用 (Real-world Applications)

実際のプロジェクトでは、プロトコル バッファは、ネットワーク通信、データの保存と取得、ゲーム開発など、さまざまなシナリオに適用できます。このセクションでは、実際のプロジェクトでプロトコル バッファを使用する方法を理解するのに役立ついくつかの典型的なアプリケーション ケースを紹介します。

12.1 ネットワーク通信

クライアントとサーバー間の分散システムまたは通信では、異なるノード間でデータを転送する必要があります。効率的なシリアライゼーション形式として、プロトコル バッファを使用して送信データをエンコードおよびデコードし、クロスプラットフォームおよびクロス言語通信を実現できます。

アプリケーション:

1. RPC フレームワーク: gRPC、Apache Thrift などの多くの RPC (リモート プロシージャ コール) フレームワークは、データのシリアル化形式としてプロトコル バッファーの使用をサポートしています。同じ Proto ファイルを使用してサーバーとクライアントのインターフェースを定義することにより、クロス言語およびクロスプラットフォームのリモート呼び出しを実現できます。
2. リアルタイム メッセージ伝送: チャットやオンライン ゲームなどのリアルタイム通信シナリオでは、プロトコル バッファを効率的なメッセージ エンコーディング方法として使用して、ネットワーク伝送の遅延を減らし、システム パフォーマンスを向上させることができます。
3. IoT デバイス通信:モノのインターネット (IoT) シナリオでは、通常、デバイス間通信にはより低い帯域幅とより高いパフォーマンスが必要です。Protocol Buffers をデータ交換フォーマットとして使用すると、データ量と通信コストを削減できます。

ネットワーク通信シナリオでは、Protocol Buffers の高性能とクロスプラットフォーム互換性が大きな利点をもたらします。同時に、明確なメッセージ構造とサービス インターフェイスを定義することで、システムの設計と開発プロセスを簡素化できます。

12.2 データの保存と検索

データの保存と取得のシナリオでは、Protocol Buffers を効率的なデータ エンコード方法として使用して、保存とクエリのパフォーマンスを向上させることができます。

アプリケーション:

1. データベース ストレージ: Protocol Buffers を使用してデータをシリアル化すると、データ量を減らし、必要なストレージ スペースを減らすことができます。同時に、バイナリ形式のデータはクエリ速度が速く、データベースのパフォーマンスを向上させることができます。多くのデータベース システム (TiKV、CockroachDB など) は、内部データ形式として Protocol Buffers を採用しています。
2. ファイル ストレージ: ログや構成ファイルなどのファイル ストレージのシナリオでは、プロトコル バッファーをデータ エンコード形式として使用すると、読み取りと書き込みのパフォーマンスが向上し、ファイル サイズが縮小され、ディスク領域の使用量が削減されます。
3. キャッシュ システム: Redis、Memcached などのキャッシュ システムでは、Protocol Buffers を使用してデータをシリアル化すると、ストレージの効率とクエリの速度が向上し、キャッシュのパフォーマンスが向上します。
4. ビッグ データ処理: データ クリーニング、ETL (抽出、変換、読み込み) プロセスなどのビッグ データ処理シナリオでは、プロトコル バッファーを使用すると、データ量を削減し、処理速度を向上させ、コンピューティング リソースの消費を削減できます。

Protocol Buffers をデータの保存と取得のエンコード形式として使用することで、保存とクエリのパフォーマンスを効果的に向上させ、必要な保存容量を減らすことができます。同時に、その優れたクロスプラットフォーム互換性とバージョン互換性は、システムの設計と開発プロセスを簡素化するのに役立ちます.

12.3 ゲーム開発

ゲーム開発では、パフォーマンス、リアルタイム、クロスプラットフォームの互換性が重要な要件です。効率的なシリアライゼーション フォーマットとして、Protocol Buffers はさまざまな方法でゲーム開発に役立ちます。

アプリケーション:

1. ゲームのクライアント/サーバー通信: オンラインのマルチプレイヤー ゲームでは、クライアントとサーバーがリアルタイムでデータを交換する必要があります。Protocol Buffers は、効率的なメッセージ エンコーディング方法として使用して、ネットワークの待ち時間を短縮し、ゲーム エクスペリエンスを向上させることができます。明確なメッセージ構造とインターフェイスを定義することで、ゲーム開発プロセスを簡素化できます。
2. ゲームのアーカイブと状態の同期: Protocol Buffers を使用してゲームの状態とアーカイブ データをシリアル化すると、データ量を削減し、ストレージと読み取りのパフォーマンスを向上させることができます。同時に、クロスプラットフォームの互換性とバージョンの互換性により、異なるデバイスやゲーム バージョン間でシームレスにデータを移行できます。
3. ゲームのリソースと構成の管理: ゲームのリソースと構成の管理では、プロトコル バッファーを使用すると、データの読み取り速度が向上し、リソースの量を減らすことができます。その優れた自己記述機能とタイプ セーフ機能は、リソースの開発と保守を簡素化するのに役立ちます。
4. ゲーム AI とビヘイビア ツリー: ゲーム AI (人工知能) とビヘイビア ツリーの実装では、プロトコル バッファをデータ形式として使用すると、データ処理効率が向上し、AI システム設計が簡素化されます。そのクロスプラットフォーム互換性は、クロスエンジンおよびクロス言語の AI モジュール共有の実現にも役立ちます。

ゲーム開発のシリアライゼーション形式として Protocol Buffers を使用することで、パフォーマンス、リアルタイム、およびクロスプラットフォームの互換性を効果的に改善し、ゲームの設計と開発プロセスを簡素化できます。

13、Probuf コミュニティとリソース (コミュニティとリソース)

13.1 コミュニティのサポートと議論

Google が開発したシリアライゼーション形式である Protocol Buffers には、アクティブなコミュニティ サポートと豊富なディスカッション リソースがあります。実際の使用プロセスでは、開発者はコミュニティから助けを得たり、遭遇した問題を解決したり、経験やスキルを他の開発者と共有したりできます。

以下は、プロトコル バッファに関するコミュニティ サポートおよびディスカッション プラットフォームです。

1. GitHub ウェアハウス: Protocol Buffers の公式 GitHub ウェアハウス ( https://github.com/protocolbuffers/protobuf) は、最新のコードを取得し、開発トレンドを表示するための重要な方法です。開発者は、ここでイシューとプル リクエストを送信して、プロジェクトのコントリビューションとメンテナンスに参加できます。
2. スタック オーバーフロー: スタック オーバーフロー ( https://stackoverflow.com/) では、開発者はプロトコル バッファに関する質問と回答を行うことができます。既存の問題を検索することで、解決策をすばやく見つけることができます。答えが見つからない場合は、新しい質問を投稿して、コミュニティから助けを得ることができます。
3. Google グループ: Protocol Buffers の公式 Google グループ ( https://groups.google.com/g/protobuf) は、開発者が議論し、経験を共有するためのプラットフォームです。このメーリング リストに参加することで、他の開発者と質問やアイデアを交換できます。
4. 関連するブログとフォーラム: インターネット上には、プロトコル バッファの使用と技術を扱うブログやフォーラムが多数あります。関連記事を読むことで、より多くの知識と経験を学ぶことができます。

Protocol Buffers を使用する場合は、コミュニティ リソースを最大限に活用し、ディスカッションや交流に参加することで、開発効率の向上、問題の解決、および継続的なスキルの向上に役立ちます。

13.2 オープンソース プロジェクトとプラグイン

Protocol Buffers の幅広いアプリケーションにより、多くの関連するオープン ソース プロジェクトとプラグインがコミュニティに登場しました. これらのプロジェクトとプラグインは、開発者が Protocol Buffers をより効率的に使用し、生産性を向上させるのに役立ちます.

以下は、プロトコル バッファに関連するオープン ソース プロジェクトとプラグインです。

1. gRPC : gRPC ( https://grpc.io/ ) は、Google が開発した高性能でオープンソースの汎用 RPC フレームワークです。gRPC は複数の言語をサポートし、プロトコルバッファーをインターフェイス定義言語 (IDL) およびデータのシリアル化形式として使用します。gRPC と Protocol Buffers を使用すると、クロスプラットフォームおよびクロス言語のリモート サービス呼び出しを簡単に実装できます。
2. protobuf-net : protobuf-net ( https://github.com/protobuf-net/protobuf-net )は、Google の公式 C# ライブラリと同様の機能を提供する.NET プラットフォーム用のプロトコル バッファ ライブラリです。また、Visual Studio 用のものなど、いくつかの追加のツールとプラグインも含まれています。
3. protoc-gen-validate : protoc-gen-validate ( https://github.com/envoyproxy/protoc-gen-validate ) は、データ検証コードを生成するための Protocol Buffers コンパイラ プラグインです。検証ルールを定義することで、シリアル化および逆シリアル化中にデータの正確性と整合性を確保できます。
4. protoc-gen-swagger : protoc-gen-swagger ( https://github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/tree/master/protoc-gen-swagger )は、プロトコルです。 API ドキュメント用。これは、開発者が RESTful API ドキュメントを生成して、フロントエンドとバックエンドの分離の開発を容易にするのに役立ちます。
5. pbjs と pbts : pbjs と pbts ( https://github.com/protobufjs/protobuf.js ) は、 JavaScript と TypeScript 用の2 つの Protocol Buffers コンパイラ プラグインです。フロントエンドおよび Node.js プロジェクトで簡単に使用できるように、Proto ファイルを JavaScript または TypeScript コードに変換できます。

これらのオープン ソース プロジェクトとプラグインは、プロトコル バッファに関連するリソースのほんの一部です。開発者は、自分のニーズに応じて適切なツールとライブラリを見つけ、プロトコル バッファの使用効果を継続的に改善できます。

13.3 推奨される参考資料とチュートリアル

Protocol Buffers のより詳細な調査と使用については、いくつかの優れたチュートリアルや書籍を参照できます。推奨される読書のためのリソースを次に示します。

1. Protocol Buffers の公式ドキュメント: Protocol Buffers の公式ドキュメント ( https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overview) は、学習の出発点として最適です。ドキュメンテーションは、初心者が始めるのに適した、概念、言語ガイド、およびチュートリアルの詳細な紹介を提供します。
2. gRPC の公式ドキュメント: gRPC の公式ドキュメント ( https://grpc.io/docs/) では、プロトコル バッファに関連するサービス定義と RPC フレームワークの使用について説明しています。ドキュメントには、開発者が gRPC とプロトコル バッファの相乗効果を理解するのに役立つ複数の言語のサンプル コードが含まれています。
3. 実用的な gRPC : 本「実用的な gRPC」( https://practicalgrpc.com/) では、gRPC とプロトコル バッファーを使用して最新のマイクロサービス アーキテクチャを構築する方法について詳しく説明しています。この本には多くの実用的な例とベスト プラクティスが含まれており、特定の基礎を理解している開発者に適しています。
4. C++ Practice of Protocol Buffers : このブログ投稿 ( https://www.jianshu.com/p/396a9cb9aa6e)では、実装の詳細やパフォーマンスの最適化手法など、C++ プロジェクトでプロトコル バッファーを使用する方法について詳しく説明しています。C++ 開発者にとって、これは読む価値のある記事です。
5. Protocol Buffers と JSON のパフォーマンス比較: この記事 ( https://auth0.com/blog/beating-json-performance-with-protobuf/) では、Protocol Buffers と JSONのパフォーマンスを比較することで、 Protocol Buffers の利点について説明しています。読者は、特定のシナリオでプロトコル バッファを選択する理由を学ぶことができます。
6. プロトコル バッファーを使用してクロスプラットフォーム API を作成する: このチュートリアル ( https://www.toptal.com/software/creating-cross-platform-api-protobuf-json) では、プロトコルバッファーと gRPC を使用してクロスプラットフォームを作成する方法について詳しく説明しています。 、言語間 API。サンプル コードには Python、Java、および C++ が含まれており、非常に実用的です。

これらの推奨される読み物とチュートリアルは、プロトコル バッファの使用を開始して学習するためのリソースの一部にすぎません。開発者は、自分のニーズや興味に応じて、適切な教材を選択して学習できます。実際のプロジェクトに Protocol Buffers を適用すると、開発効率、パフォーマンス、およびクロスプラットフォームの互換性が向上します。

14. Probuf データ送信の最適化

この章では、データ圧縮、パケット化とマージ戦略、gRPC を使用した最適化など、Probuf を使用したデータ転送の方法と戦略を最適化する方法について詳しく説明します。

14.1 データ圧縮の方法と戦略

Probuf には効率的なシリアライゼーションおよびデシリアライゼーション機能がありますが、場合によっては、データ転送をさらに最適化する必要があります。データ圧縮は、一般的に使用される最適化方法であり、ネットワーク上のデータ転送に必要な帯域幅を効果的に削減できます。このセクションでは、いくつかの一般的なデータ圧縮方法と Probuf でのそれらのアプリケーションを紹介します。

14.1.1 一般的な圧縮アルゴリズム

1. Deflate : Deflate アルゴリズムは、LZ77 (圧縮) とハフマン コーディング (エンコード) の技術を組み合わせた可逆圧縮アルゴリズムです。Deflate は、gzip、zlib などの多くの圧縮ツールで広く使用されています。
2. LZ4 : LZ4 は、高速な圧縮および解凍パフォーマンスで知られるロスレス圧縮アルゴリズムです。LZ4 は、多くのシナリオで Deflate よりも圧縮速度が高速ですが、圧縮率が若干犠牲になる場合があります。
3. Snappy : Snappy (旧称 Zippy) は、Google が開発した高速な圧縮および解凍アルゴリズムです。Deflate や LZ4 と比較すると、Snappy は圧縮速度が向上していますが、圧縮率は比較的低くなります。

14.1.2 Probuf での圧縮アルゴリズムの使用

Probuf で圧縮アルゴリズムを使用するには、シリアル化および逆シリアル化中にそれぞれデータを圧縮および解凍する必要があります。C++ で Deflate 圧縮に zlib ライブラリを使用する方法を示す簡単な例を次に示します。

#include <zlib.h>
#include <string>
#include <vector>

std::vector<uint8_t> compressData(const std::string &data) {
    
    
    // 初始化zlib压缩流
    z_stream zs;
    zs.zalloc = Z_NULL;
    zs.zfree = Z_NULL;
    zs.opaque = Z_NULL;
    zs.next_in = reinterpret_cast<const Bytef *>(data.data());
    zs.avail_in = data.size();

    if (deflateInit(&zs, Z_BEST_COMPRESSION) != Z_OK) {
    
    
        throw std::runtime_error("Failed to initialize zlib.");
    }

    std::vector<uint8_t> compressedData;
    uint8_t buffer[1024];
    do {
    
    
        zs.next_out = buffer;
        zs.avail_out = sizeof(buffer);

        deflate(&zs, Z_FINISH);
        compressedData.insert(compressedData.end(), buffer, buffer + (sizeof(buffer) - zs.avail_out));
    } while (zs.avail_out == 0);

    deflateEnd(&zs);

    return compressedData;
}

std::string decompressData(const std::vector<uint8_t> &compressedData) {
    
    
    z_stream zs;
    zs.zalloc = Z_NULL;
    zs.zfree = Z_NULL;
    zs.opaque = Z_NULL;
    zs.next_in = const_cast<Bytef *>(compressedData.data());
    zs.avail_in = compressedData.size();

    if (inflateInit(&zs) != Z_OK) {
    
    
        throw std::runtime_error("Failed to initialize zlib.");
    }

    std::string decompressedData;
    uint8_t buffer[1024];
    do {
    
    
        zs.next_out = buffer;
        zs.avail_out = sizeof(buffer);

        inflate(&zs, Z_NO_FLUSH);

        decompressedData.append(reinterpret_cast<const char *>(buffer), sizeof(buffer) - zs.avail_out);
    } while (zs.avail_out == 0);

    inflateEnd(&zs);

    return decompressedData;
}

14.2 下請けおよび合併戦略

リアルタイム通信、ストリーム処理などの一部のアプリケーション シナリオでは、データ伝送の遅延とリアルタイム パフォーマンスが特に重要です。データ転送の効率を確保するために、適切な下請けおよび統合戦略を採用する必要があります。このセクションでは、Probuf での下請けとマージの方法と、その長所と短所を紹介します。

14.2.1 下請け戦略

パケット化戦略は、大きなデータを小さなパケットに分割して送信することです。これを行う利点は次のとおりです。

1. ネットワーク上を移動する個々のパケットの待ち時間を短縮します。
2. 単一の大きなパケットによって引き起こされるネットワークの輻輳を回避します。

Probuf では、次の方法で下請け戦略を実装できます。

1. 大きなメッセージを複数の小さなメッセージに分割する: 生データを複数の小さなデータ ブロックに分割し、データ ブロックごとに個別の Probuf メッセージ タイプを定義します。これらの小さなメッセージは受信者に送信され、受信者はそれらを順次処理できます。
2. **フィールドの使用: 大きなデータを複数の小さなデータ チャンクに分割し、それらをフィールドのrepeated要素として使用できます。このようにして、受信側はこれらの小さなデータ チャンクを 1 つずつ処理できます。repeated

14.2.2 マージ戦略

マージ戦略は、複数の小さなデータ パケットを 1 つの大きなデータ パケットに結合して送信することです。これを行う利点は次のとおりです。

1. パケット数を減らし、ネットワークの輻輳の可能性を減らします。
2. 伝送効率を向上させ、ネットワーク伝送のオーバーヘッドを削減します。

Probuf では、次の方法でマージ戦略を実装できます。

1. **oneofフィールドの使用: 複数の小さなメッセージ タイプを、1 つの大きなメッセージタイプのフィールドとして定義できますoneof。送信者は、必要に応じて送信する小さなメッセージ タイプを選択でき、受信者は、oneofフィールドの値に従って、処理する小さなメッセージ タイプを決定できます。
2. 複数のメッセージを 1 つの大きなメッセージに結合: 複数の小さなメッセージ タイプのフィールドを含む新しいメッセージ タイプを Probuf で定義できます。送信者は必要に応じてこれらのフィールドに入力し、結合された大きなメッセージを受信者に送信できます。

下請けと合併の戦略を選択するときは、実際のアプリケーション シナリオとネットワーク条件に従って検討する必要があります。低遅延で高リアルタイムのシナリオでは、パケット化戦略がより適切である可能性があり、伝送効率とネットワーク オーバーヘッドに関する要件があるシナリオでは、マージ戦略がより有利な場合があります。

14.3 gRPC を使用してデータ転送を最適化する

gRPC は、Google が開発した高パフォーマンスのオープンソースの汎用リモート プロシージャ コール (RPC) フレームワークであり、Probuf をデータのシリアル化形式として使用します。gRPC は、分散システムで効率的なデータ通信を実行するのに役立ちます。このセクションでは、gRPC を使用して Probuf データ転送を最適化する方法について説明します。

14.3.1 gRPC の紹介

gRPC の主な利点は次のとおりです。

1. 高いパフォーマンス: gRPC は HTTP/2 プロトコルに基づいており、多重化、要求の優先度、バイナリ フレームなどの機能をサポートしているため、伝送効率が向上します。
2. 言語間のサポート: gRPC は、C++、Java、Python などの複数のプログラミング言語をサポートし、異なる言語で記述されたシステム間で簡単に通信できます。
3. 強力な型付け: gRPC は Probuf を IDL (インターフェイス定義言語) として使用します。これにより、コンパイル時にデータ型と制約をチェックできるため、実行時エラーのリスクが軽減されます。

14.3.2 gRPC を使用したデータ転送

データ転送に gRPC を使用するには、次の手順に従う必要があります。

1. サービスの定義: Probuf.protoファイルを使用して、サービス インターフェイスとメッセージ タイプを定義します。サービス定義では、RPC メソッド、入力パラメーター、および戻り値を指定する必要があります。
2. コードの生成: gRPC のコード生成ツール (例protoc: ) を使用して、指定されたプログラミング言語のサービス インターフェイスとメッセージ タイプのコードを生成します。
3. サーバーとクライアントを実現します。サーバーでは、生成されたサービス インターフェイスを実装します。クライアントでは、生成されたクライアント コードを使用して、サーバーで RPC メソッドを呼び出します。

シンプルな gRPC サービスの例を次に示します。

syntax = "proto3";

package example;

// 定义一个简单的gRPC服务
service ExampleService {
    rpc GetData (DataRequest) returns (DataResponse);
}

// 请求消息类型
message DataRequest {
    int32 id = 1;
}

// 响应消息类型
message DataResponse {
    string data = 1;
}

ExampleServiceこの例では、1 つの RPC メソッドで単純な gRPC サービスを定義していますGetData。入力パラメーターのタイプをGetData受け取り、結果のタイプを返します。DataRequestDataResponse

14.3.3 gRPC と他の通信フレームワークとの比較

他の通信フレームワーク (REST、SOAP など) と比較して、gRPC には次の利点があります。

1. パフォーマンス: gRPC は、HTTP/2 プロトコルと Probuf シリアル化を使用します。これにより、伝送効率が向上し、待ち時間が短縮されます。
2. 型安全性: gRPC は Probuf を使用してサービス インターフェイスとメッセージ型を定義し、型と制約はコンパイル時にチェックできます。
3. クロスプラットフォームとクロス言語: gRPC は複数のプログラミング言語をサポートしているため、異なる言語で記述されたシステム間で簡単に通信できます。

gRPC を使用することで、Probuf の利点を最大限に活用し、データ転送プロセスを最適化し、分散システムのパフォーマンスと安定性を向上させることができます。

14.4 ストリーミングとリアルタイム通信

モノのインターネット、リアルタイム監視などの多くのアプリケーション シナリオでは、リアルタイムと低遅延が非常に重要な要件です。これらの要求を満たすには、ストリーミングとリアルタイム通信を実装する必要があります。このセクションでは、Probuf を使用してこれらの関数を実装する方法を紹介します。

14.4.1 ストリーミング

ストリーム処理とは、処理前にすべてのデータが到着するのを待つのではなく、生成されたときにデータを処理することを指します。この処理方法は、遅延を減らし、リアルタイム パフォーマンスを向上させることができます。Probuf では、次の方法でストリーミングを実現できます。

1. パケット化戦略: 送信と処理のために、大きなデータを小さなパケットに分割します。これにより、個々のパケットの待ち時間が短縮され、処理速度が向上します。
2. Use ** repeatedfields : 大きなデータを複数の小さなデータ チャンクに分割し、それらをフィールドの要素repeatedとして使用します。このようにして、受信側はこれらの小さなデータ チャンクを 1 つずつ処理できます。

14.4.2 リアルタイム通信

リアルタイム通信とは、データの到着を待ってから送信するのではなく、データが生成されたときに送信することを指します。この通信方法は、データ伝送の遅延を減らし、リアルタイム パフォーマンスを向上させることができます。Probuf では、次の方法でリアルタイム通信を実現できます。

1. gRPC を使用する: gRPC は HTTP/2 プロトコルに基づいており、多重化や要求の優先度などの機能をサポートしているため、リアルタイム通信のパフォーマンスを向上させることができます。
2. WebSocket の使用: WebSocket は、クライアントとサーバー間の全二重通信を可能にするリアルタイム通信プロトコルです。Probuf データをシリアル化した後、それを WebSocket チャネルに送信して、リアルタイム通信を実現できます。

14.5 ビッグデータ処理における Probuf の適用

ビッグデータ処理には、大量のデータの高速かつ効率的なストレージと計算が必要です。Probuf は、高性能でコンパクトなデータ シリアル化形式であるため、ビッグ データ処理のシナリオに非常に適しています。このセクションでは、ビッグデータ処理における Probuf のアプリケーションを紹介します。

14.5.1 データストレージ

ビッグデータストレージでは、Probuf はデータ形式として保存でき、他のデータ形式 (JSON、XML など) と比較して、次のような利点があります。

1. コンパクトさ: Probuf のバイナリ形式により、データの保存に必要なスペースが少なくなります。
2. パフォーマンス: Probuf のシリアル化と逆シリアル化の速度は非常に高速で、データの保存と取得のパフォーマンスを向上させることができます。

14.5.2 データ計算

ビッグデータ コンピューティングでは、Probuf を伝送と計算の中間データ形式として使用できます. Probuf には、他のデータ形式と比較して、次のような利点があります。

1. 効率: Probuf のシリアル化と逆シリアル化の速度は非常に高速で、データ処理の効率を向上させることができます。
2. 型の安全性: Probuf は強い型付けをサポートしています。これにより、コンパイル時にデータ型と制約をチェックできるため、実行時エラーのリスクが軽減されます。

14.5.3 分散コンピューティング フレームワークの統合

Probuf は、データの送信と保存のフォーマットとして、分散コンピューティング フレームワーク (Hadoop、Spark など) と統合できます。これにより、分散コンピューティング システムのパフォーマンスとスケーラビリティが向上します。Probuf を統合するいくつかの方法を次に示します。

1. カスタム データ入力/出力形式: 分散コンピューティング フレームワークでは、カスタム データ入力/出力形式を実装して、Probuf データの読み取りと書き込みをサポートできます。
2. サードパーティ ライブラリを使用する: 一部の分散コンピューティング フレームワークは、フレームワークで Probuf データを簡単に使用できる、Probuf と統合されたサードパーティ ライブラリを提供します。

14.6 優れたプログラミング プラクティス

Probuf を使用する場合、いくつかの優れたプログラミング プラクティスに従うことで、Probuf の利点をより有効に活用し、コードの可読性と保守性を向上させることができます。以下にいくつかの提案を示します。

1. **ファイルを簡潔に保つ: Probuf メッセージとサービスを定義するときは、ファイルを簡潔に保ち.proto、過度に複雑な構造を避ける必要があります。これにより、コードの可読性が向上します。.proto
2. ネストされた構造の合理的な使用: Probuf はネストされた構造をサポートしていますが、過度のネストはコードの可読性とパフォーマンスの低下につながる可能性があります。したがって、ネストされた構造は、必要に応じて適度に使用する必要があります。
3. バージョン互換性ルールに従う:.protoファイルを更新するときは、Probuf バージョン互換性ルールに従って、新旧のバージョン コード間の互換性を確保する必要があります。
4. 適切な命名規則を使用する: コードの読みやすさを向上させるために、プログラミング言語と Probuf の命名規則に従いながら、明確で意味のある命名規則を使用します。

これらの優れたプログラミング プラクティスに従うことで、Probuf をより効果的に使用し、コードの品質とプロジェクトの保守性を向上させることができます。

15.確かなセキュリティと暗号化

15.1 データ暗号化の方法と戦略

このセクションでは、プロトコル バッファを使用するときにデータを安全に保つ方法について説明します。データの暗号化は、情報セキュリティを確保するための重要な技術の 1 つです。このセクションでは、データ暗号化の方法と戦略、およびそれらを Probuf に実装する方法について説明します。

15.1.1 対称暗号化

対称暗号化は、暗号化と復号化の両方に同じキーを使用する暗号化方式です。対称暗号化アルゴリズムの一般的な例には、AES、DES、および 3DES があります。Probuf を使用すると、メッセージをシリアル化した後にデータを暗号化し、復号化後に逆シリアル化できます。

対称暗号化を使用する利点は、高速で大量のデータの暗号化に適していることです。ただし、対称暗号化の主な欠点はキー管理です。複数の参加者がデータを暗号化および復号化する必要がある場合は、キーがすべての参加者間で安全に共有されていることを確認する必要があります。

15.1.2 非対称暗号化

非対称暗号化では、暗号化と復号化に公開鍵と秘密鍵のペアを使用します。公開鍵はデータの暗号化に使用され、秘密鍵はデータの復号化に使用されます。非対称暗号化の一般的な例には、RSA や ECC などがあります。

Probuf で非対称暗号化を使用すると、メッセージをシリアル化した後にデータを暗号化し、復号化後に逆シリアル化できます。対称暗号化と比較すると、非対称暗号化はキー管理に利点がありますが、暗号化と復号化は遅くなります。

15.1.3 ハイブリッド暗号化戦略

ハイブリッド暗号化戦略は、対称暗号化と非対称暗号化の利点を組み合わせたものです。この方法では、非対称暗号を使用して対称キーを安全に共有し、対称暗号を使用してデータを暗号化および復号化します。

Probuf でハイブリッド暗号化戦略を使用する場合、最初に非対称暗号化方式を使用して対称キーを共有し、メッセージをシリアル化した後にデータを暗号化できます。受信者はデータを復号化した後、デシリアライズします。

15.1.4 データ暗号化のベスト・プラクティス

Probuf で暗号化を実装する場合は、次のベスト プラクティスに従ってください。

1. 適切な暗号化アルゴリズムと鍵の長さを選択してください。鍵の長さが長いほど、暗号化されたデータを解読するのが難しくなります。
2. キー侵害のリスクを軽減するために、キーを定期的に変更してください。
3. キーの侵害を防ぐために、安全なキー管理システムを使用してください。
4. 暗号化および復号化操作のオーバーヘッドを削減するために、機密データのみが暗号化されます。
5. セキュリティで保護されていないネットワーク経由でデータを送信する前に、必ずデータを暗号化してください。

15.2 Probuf での認証と承認

認証と承認は、データ セキュリティを確保するためのもう 2 つの重要な側面です。認証はユーザーの身元を確認するプロセスであり、承認は特定のリソースに対するユーザーのアクセス権を決定するプロセスです。このセクションでは、Probuf での認証と承認の戦略について説明します。

15.2.1 認証

Probuf を使用して通信する場合、次のいずれかの方法を認証に使用できます。

1. 基本認証: 基本認証は、単純なユーザー名とパスワードの認証メカニズムです。基本認証はシンプルで使いやすい反面、セキュリティの面で欠点があります。セキュリティを強化するために、SSL/TLS などの暗号化技術を使用して通信を暗号化する場合があります。
2. トークン認証: トークン認証は、より安全な認証方法です。この方法では、ユーザーは、ユーザー名とパスワード、またはその他の資格情報を提供することにより、アクセス トークンを取得します。その後、ユーザーはこのアクセス トークンを使用して、保護されたリソースにアクセスできます。一般的なトークン認証方法には、OAuth と JWT があります。
3. クライアント証明書認証: クライアント証明書認証は、認証に SSL/TLS クライアント証明書を使用する方法です。この方法では、クライアントは有効なクライアント証明書をサーバーに提示して、その ID を証明する必要があります。クライアント証明書認証は、高度なセキュリティ要件を持つシナリオに適しています。

15.2.2 認可

Probuf で承認を実装する場合、次のいずれかの戦略を採用できます。

1. 役割ベースのアクセス制御 (RBAC) : RBAC は、ユーザーの役割に基づいてアクセス許可を割り当てる承認戦略です。このアプローチでは、役割ごとに異なるアクセス権を定義し、ユーザーを特定の役割に割り当てることができます。このように、ユーザーのアクセス権は役割によって異なります。
2. 属性ベースのアクセス制御 (ABAC) : ABAC は、ユーザー属性とリソース属性に基づいてアクセス権を決定する承認ポリシーです。このアプローチでは、特定のポリシーとルールに基づいてアクセス権が決定されます。これにより、ABAC はよりきめ細かいアクセス制御を提供できます。
3. アクセス制御リスト (ACL) : ACL は、各リソースのアクセス権を定義する承認ポリシーです。このアプローチでは、アクセス権を持つユーザーとグループをリストするリソースごとにアクセス制御リストが作成されます。ACL を Probuf メッセージに適用して、特定のメッセージ タイプへのアクセスを制限できます。

15.2.3 認証および認可のベスト・プラクティス

Probuf で認証と承認を実装する場合は、次のベスト プラクティスに従ってください。

1. セキュリティ要件に基づいて、適切な認証および認可戦略を選択します。特定のセキュリティ ニーズを満たすために、ポリシーの組み合わせが必要になる場合があります。
2. 強力なパスワード ポリシーを使用して、ユーザー資格情報を安全に保ちます。複雑で推測しにくいパスワードを設定し、定期的に変更するようユーザーに要求します。
3. セキュリティで保護されていないネットワークでは、常に暗号化された通信を使用してください。SSL/TLS またはその他の暗号化技術を使用して、トランスポート層を保護します。
4. 機密性の高い操作については、セキュリティを強化するために多要素認証 (MFA) の実装を検討してください。
5. 詳細なログと監査証跡を使用して、認証と承認のアクティビティを監視します。これは、潜在的なセキュリティの脅威を検出してトラブルシューティングするのに役立ちます。
6. アクセス制御ポリシーを設計するときは、「最小権限の原則」に従います。タスクを完了するために必要な最小限のアクセス許可のみをユーザーに付与し、潜在的なセキュリティ リスクを軽減します。
7. アクセス制御ポリシーを定期的に見直して更新し、組織のセキュリティ ニーズとポリシーに準拠していることを確認します。

これらのベスト プラクティスに従うことで、Probuf の使用時に効果的な認証および承認戦略が適用され、データ セキュリティが強化されます。

15.3 個人データを保護するための慣行

Probuf を使用する場合、個人データを保護することが重要です。プライベート データには、個人を特定できる情報、機密性の高いビジネス情報、または機密を保持する必要があるその他の情報が含まれる場合があります。このセクションでは、Probuf で個人データを保護するための実用的な方法を紹介します。

15.3.1 データの感度低下

データ マスキングは、機密情報を変更または削除することでデータのプライバシーを保護する方法です。Probuf では、次のいずれかの方法でデータの感度を下げることができます。

1. データ マスキング: データ マスクを使用して機密データの一部を置き換えます。たとえば、電話番号の一部をアスタリスク (*) に置き換えることができます。
2. データ偽造: 機密データを合成データに置き換える。偽造されたデータは、機密情報を明らかにすることなく分析および処理できるように、元のデータと同様の特性を持つ必要があります。
3. データのスライス: 機密データを複数の部分にスライスし、別々に保存します。これらのパーツは、元のデータにアクセスする必要がある場合に再構築できます。

15.3.2 データ暗号化

セクション 15.1 で説明したように、データ暗号化は、不正アクセスを防ぐためにデータをエンコードする方法です。Probuf では、対称暗号化、非対称暗号化、またはハイブリッド暗号化戦略を使用してプライベート データを暗号化できます。

15.3.3 プライバシー強化技術

Privacy-Enhancing Technology (PET) は、データのプライバシーを保護するための一連のテクノロジと方法です。Probuf では、次の PET のいずれかを使用できます。

1. 差分プライバシー: 差分プライバシーは、ランダム ノイズを追加することにより、データセット内の個人のプライバシーを保護する手法です。差分プライバシーは、プライバシーを維持しながらデータセットの統計分析を可能にすることを目的としています。
2. 準同型暗号: 準同型暗号は、暗号文の計算を可能にする暗号化技術です。準同型暗号を使用すると、データを復号化せずに処理および分析できます。
3. Secure Multi-Party Computation : Secure Multi-Party Computation は、複数の参加者がそれぞれの入力を明らかにすることなく協調して関数を計算できるようにする手法です。Probuf では、安全なマルチパーティ計算を使用して、分散システムでプライベート データを処理できます。

15.3.4 プライバシー規制の遵守

個人データを扱う場合は、欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) など、適用されるプライバシー規則に従うことが重要です。これには、ユーザーの同意の取得、データ保護対策の実施、および

また、データ処理プロセスなどの透明性を確保します。

15.3.5 データのライフサイクル管理

データ ライフサイクルの合理的な管理は、個人データの保護に役立ちます。データ ライフサイクル管理には、次のフェーズを含める必要があります。

1. 作成: 個人データを作成する場合は、必要最小限のデータのみを収集し、関連する規制とポリシーに従っていることを確認してください。
2. ストレージ: 個人データを安全な場所に保管し、暗号化とアクセス制御テクノロジを使用してデータを保護します。
3. 処理: 個人データを処理する場合は、最小権限の原則に従い、データの機密保護や PET などの技術を使用してデータのプライバシーを保護します。
4. 送信: 個人データを送信する場合は、暗号化通信技術 (SSL/TLS など) を使用してデータを保護します。
5. 破棄: 個人データが不要になった場合に安全に破棄し、不正アクセスやデータ漏えいを防ぎます。

15.3.6 定期的な見直しと更新

プライバシー ポリシーとプラクティスを定期的に見直して更新し、組織のセキュリティ ニーズとポリシーに確実に準拠するようにします。さらに、プライバシー保護ポリシーは、テクノロジーの進化や規制の変更に応じて、常に調整および改善されています。

このセクションで説明するプラクティスに従うことで、Probuf を使用するときに個人データを適切に保護することができます。これにより、ユーザーの信頼を維持し、関連する規制を確実に遵守することができます。

16. Probuf ライブラリの原則と実装

16.1 Probuf 符号化および復号化の原理

Protocol Buffers (略して Probuf) は、異なる言語やプラットフォーム間で構造化データをシリアライズおよびデシリアライズするための効率的でコンパクトなバイナリ形式です。このセクションでは、Probuf のエンコーディングとデコーディングの原理を深く理解します。

1. 可変長エンコーディング (Varint)

Probuf は、可変長エンコーディングを使用して整数をエンコードし、エンコードされたデータのサイズを縮小します。可変長エンコーディングは、可変バイト数を使用して整数を表す方法です。Probuf では、小さい整数はより少ないバイト数で表現され、より大きな整数はより多くのバイト数で表現されます。可変長エンコーディングでは、64 ビット整数を表すために最大 10 バイトが必要です。各バイトの最上位ビットは、そのバイトが整数の最後のバイトであるかどうかを示すために使用されます。最上位ビットが 1 の場合は、後続のバイトがあることを意味し、最上位ビットが 0 の場合は、これが最後の単語であることを意味します。まつり。

1. タグ

Probuf はラベルを使用してフィールドを識別します。ラベルは、フィールドの番号とデータ型で構成される正の整数です。ラベルの計算方法は、(フィールド番号 << 3) | データ型です。このような設計により、エンコードされたデータのサイズを縮小し、デコード時のデータ型とフィールド番号の解析を簡素化できます。

1. メッセージのエンコーディング

シリアル化中に、Probuf はメッセージの各フィールドをそのデータ型に従ってエンコードし、その前に対応するタグを追加します。オプションおよび繰り返しフィールドの場合、値が実際に存在するフィールドのみがエンコードされます。このような設計により、スペースを節約し、伝送効率を向上させることができます。

1. ネストされたメッセージと長さのプレフィックス

ネストされたメッセージの場合、Probuf は最初にネストされたサブメッセージをシリアル化し、次にサブメッセージの前に長さのプレフィックスを追加します。長さプレフィックスは、可変長エンコーディングで表されるサブメッセージのバイト長です。このような設計により、デコード中にサブメッセージの境界をすばやく見つけて、デコード効率を向上させることができます。

1. デコード処理

逆シリアル化プロセス中、Probuf は最初に入力データ ストリームのタグを解析し、タグ内のフィールド番号とデータ型に従って対応するフィールドをデコードします。ネストされたメッセージの場合、Probuf は最初に長さのプレフィックスを解析し、次に長さのプレフィックスに従ってサブメッセージの境界を決定し、サブメッセージを再帰的にデコードします。

上記の原則により、Probuf は、優れたスケーラビリティとクロスプラットフォームの互換性を維持しながら、効率的でコンパクトなバイナリ形式を実現します。

16.2 Probuf メモリ管理とパフォーマンスの最適化

実際のアプリケーションでは、Protocol Buffers (略して Probuf) は、機能を確保しながら、効率的なメモリ管理とパフォーマンスの最適化を保証する必要があります。このセクションでは、メモリ管理とパフォーマンスの最適化に関する Probuf ライブラリの実装原則に焦点を当てます。

1. メモリ管理

Probuf ライブラリは、メモリ管理にいくつかの戦略を採用して、メモリ オーバーヘッドを削減し、メモリ使用効率を向上させます。

a) メモリ アロケータ: Probuf はカスタム メモリ アロケータをサポートしているため、ユーザーは特定のアプリケーション要件に従ってメモリ割り当て戦略を選択または実装し、より効率的なメモリ管理を実現できます。

b) ゼロ コピー: 一部のシナリオでは、Probuf はゼロ コピー操作をサポートします。つまり、元のデータを直接使用して操作し、追加のメモリ割り当てとコピー オーバーヘッドを回避します。

c) 遅延読み込み: ネストされたメッセージとオプション フィールドの場合、Probuf は遅延読み込み戦略を採用します。これは、実際のアクセス中にのみメモリを解析して割り当てることを意味し、不要なメモリ オーバーヘッドを削減できます。

1. パフォーマンスの最適化

Probuf は、さまざまなアプリケーション シナリオで高いパフォーマンスを確保するために、一連のパフォーマンスの最適化を行いました。

a) コンパイル時の最適化: Probuf ライブラリは、コンパイル時に特定のメッセージ構造の効率的なコードを生成し、エンコードおよびデコード操作をより効率的にします。

b) フィールド アクセスの最適化: Probuf は各フィールドに対して効率的なアクセサーと修飾子を生成し、フィールド アクセスのパフォーマンスを向上させます。

c) インライン化: Probuf ライブラリが実装されると、関数呼び出しのオーバーヘッドを削減するために、重要なパフォーマンス パス上の関数に対してインライン化戦略が採用されます。

d) ループ展開: 場合によっては、Probuf ライブラリはループ展開戦略を使用して、ループ制御のオーバーヘッドを削減し、実行効率を向上させます。

上記のメモリ管理とパフォーマンスの最適化戦略により、Probuf ライブラリは実際のアプリケーションで優れたパフォーマンスを保証します。パフォーマンスをさらに向上させるために、適切なフィールド タイプの選択やネストされた構造の削減など、特定のアプリケーション シナリオに合わせてコードを最適化することもできます。

16.3 Probuf 拡張メカニズム

Protocol Buffers (略して Probuf) は、使いやすさ、柔軟性、およびスケーラビリティを考慮して設計されています。このセクションでは、Probuf の拡張メカニズムと、これらのメカニズムを使用してさまざまなアプリケーション要件を満たす方法について説明します。

1. 拡張フィールド (拡張機能)

拡張フィールドを使用すると、元のメッセージ定義を変更せずに新しいフィールドをメッセージに追加できます。これは、下位互換性を可能にし、プロトコルの変更を壊さないようにするため、既に展開されているシステムに新しい機能を追加する場合に役立ちます。拡張フィールドの定義は通常のフィールドの定義と似ていますが、メッセージ定義にキーワードを追加して、extensions許可される拡張フィールドの範囲を指定する必要があります。

1. カスタム オプション

前述のように、Probuf は、ユーザーがメッセージ、フィールド、列挙値などに追加のメタデータを追加できるようにするカスタマイズ オプションをサポートしています。カスタム オプションはコンパイル時に生成され、リフレクション API を介して実行時にアクセスできます。カスタマイズ オプションは、生成されたコードに追加の属性、タグ、またはコメントを追加するなど、特定のシナリオで役立ちます。

1. プラグイン

Probuf コンパイラは、ユーザーがカスタム コード ジェネレーターを作成して特定の言語またはプラットフォーム用のコードを生成できるようにするプラグインをサポートしています。プラグインを使用して、特定のフレームワークまたはライブラリと互換性のあるコードを生成したり、特定のコーディング規約に従ってコードを生成したりできます。Probuf コミュニティは、多くの一般的なプログラミング言語およびフレームワーク用のプラグインを開発しています。

1. 反射API（Reflection API）

Probuf は、ユーザーが実行時にメッセージ、フィールド、および列挙値のメタデータに動的にアクセスして操作できるようにするリフレクション API を提供します。リフレクション API は、メッセージの動的処理、一般的なシリアル化および逆シリアル化ロジックの実装、メッセージ構造を知らなくてもメッセージの解析と処理など、特定のシナリオで役立ちます。

1. サービス定義¶

Probuf はサービス定義をサポートしているため、ユーザーは RPC (リモート プロシージャ コール) インターフェイスとメソッドを定義できます。サービス定義は、クロス言語、クロスプラットフォームの通信のための統一された抽象化を提供します。Probuf は gRPC などのフレームワークと統合することで、高性能でスケーラブルな分散システムを実現できます。

これらの拡張メカニズムにより、Probuf は、高い効率性と使いやすさを維持しながら、さまざまなアプリケーション シナリオのニーズに柔軟に対応できます。実際のプロジェクトでは、ユーザーは特定のニーズに応じてこれらの拡張メカニズムを選択して使用し、より効率的でスケーラブルなソリューションを実現できます。

17. 結論: Probuf の学習と実践に関する心理学的視点 (結論: Probuf の学習と実践に関する心理学的視点)

17.1 達成感とモチベーション Probuf を学び、実践することで、強力なスキルを習得できるため、達成感と満足感が得られます。この達成感は、C++ 分野でのプロフェッショナル レベルを向上させるために、Probuf ライブラリを探求し、使用し続ける動機となります。

17.2 習慣の形成と継続的な学習 このブログを読んで自分で行うことで、新しい技術を学び、研究する習慣を身につけることができます。継続的な学習と改善は、職業上の成功だけでなく、個人の成長と喜びにもつながります。

17.3 コミュニティの相互作用とアイデンティティの感覚 Probuf コミュニティのディスカッションやプロジェクトに参加することで、他の開発者とつながり、アイデンティティと所属の感覚を得ることができます。これにより、あなたの熱意が高まり、学習と実践のプロセスにより積極的に参加できるようになります。

Probuf の学習と実践の過程で、このブログをブックマークすることを忘れないでください。お友達と共有し、「いいね」を付けてサポートを示してください。このブログを通じて、C++ での Probuf ライブラリのアプリケーションについてより深く理解し、実際のプロジェクトにうまく適用できるようになると信じています。楽しい勉強になりますように！