ProtocolBuffer是用于结构化数据串行化的灵活、高效、自动的方法，有如XML，不过它更小、更快、也更简单。你可以定义自己的数据结构，然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构。你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构。 protobuf(Google Protocol Buffers)是Google提供一个具有高效的协议数据交换格式工具库(类似Json)，但相比于Json，Protobuf有更高的转化效率，时间效率和空间效率都是JSON的3-5倍。后面将会有简单的demo对于这两种格式的数据转化效率的对比。
Protobuf 提供了C++、Java、Python语言的支持，提供了windows(proto.exe)和Linux平台动态编译生成proto文件对应的源文件。proto文件定义了协议数据中的实体结构(message ,field)
关键字message: 代表了实体结构，由多个消息字段(field)组成。
消息字段(field): 包括数据类型、字段名、字段规则、字段唯一标识、默认值
数据类型：常见的原子类型都支持(在FieldDescriptor::kTypeToName中有定义)
字段规则：(在FieldDescriptor::kLabelToName中定义)
required：必须初始化字段，如果没有赋值，在数据序列化时会抛出异常
optional：可选字段，可以不必初始化。
repeated：数据可以重复(相当于java 中的Array或List)
字段唯一标识：序列化和反序列化将会使用到。
默认值：在定义消息字段时可以给出默认值。
protobuf有什么用？
Xml、Json是目前常用的数据交换格式，它们直接使用字段名称维护序列化后类实例中字段与数据之间的映射关系，一般用字符串的形式保存在序列化后的字节流中。消息和消息的定义相对独立，可读性较好。但序列化后的数据字节很大，序列化和反序列化的时间较长，数据传输效率不高。
Protobuf和Xml、Json序列化的方式不同，采用了二进制字节的序列化方式，用字段索引和字段类型通过算法计算得到字段之前的关系映射，从而达到更高的时间效率和空间效率，特别适合对数据大小和传输速率比较敏感的场合使用。
优缺点
优点：通过以上的时间效率和空间效率，可以看出protobuf的空间效率是JSON的2-5倍，时间效率要高，对于数据大小敏感，传输效率高的模块可以采用protobuf库
缺点：消息结构可读性不高，序列化后的字节序列为二进制序列不能简单的分析有效性；目前使用不广泛，只支持java,C++和Python；
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