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// 接口 service SupService { SearchDepartmentByKeywordResponse SearchDepartmentByKeyword( 1: SearchDepartmentByKeywordRequest request) } // 请求 struct SearchDepartmentByKeywordRequest { 1: optional string Keyword 2: optional i32 Limit 3: optional i32 Offset } // 假设request的payload如下: { Keyword: "lark", Limit: 50, Offset: nil, }
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/* 接口名长度 */ 0 0 0 25 /* 接口名 */ 83 101 97 114 99 104 68 101 112 97 114 116 109 101 110 116 66 121 75 101 121 119 111 114 100 /* 消息类型 */ 1 /* 消息序号 */ 0 0 0 1 /* keyword 字段类型 */ 11 /* keyword 字段ID*/ 0 1 /* keyword len */ 0 0 0 4 /* keyword value */ 108 97 114 107 /* limit 字段类型 */ 8 /* limit 字段ID*/ 0 2 /* limit value */ 0 0 0 50 /* 字段终止符 */ 0
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解决的问题:定长存储的整数类型绝对值较小时空间浪费大。
00000000 00000000 00000000 00000111
解决思路:将整数类型由定长存储转为变长存储(能用 1 个字节存下就坚决不用 2 个字节)
binary编码: 00000000 00000000 00000011 10111011 切分: 0000 0000000 0000000 0000111 0111011 compact编码: 00000111 10111011
解决的问题:绝对值较小的负数经过 varint 编码后空间开销较大 举个 🌰,i32 类型的负数(-11)
原码: 10000000 00000000 00000000 00001011 反码: 11111111 11111111 11111111 11110100 补码: 11111111 11111111 11111111 11110101 varint编码: 00001111 11111111 11111111 11111111 11110101
解决思路:负数转正数,从而把前导 1 转成前导 0,便于 varint 压缩
// 算法公式 32位: (n << 1) ^ (n >> 31) 64位: (n << 1) ^ (n >> 63) /* * 算法步骤: * 1. 不分正负:符号位后置,数值位前移 * 2. 对于负数:符号位不变,数值位取反 */ // 示例 负数(-11) 补码: 11111111 11111111 11111111 11110101 符号位后置,数值位前移: 11111111 11111111 11111111 11101011 符号位不变,数值位取反(21): 00000000 00000000 00000000 00010101 正数(11) 补码: 00000000 00000000 00000000 00010101 符号位后置,数值位前移(22): 00000000 00000000 00000000 00101010
编码前 编码后 0 0 -1 1 1 2 -2 3 2 4
/* bool、i8、i16、i32、i64、double、string */ "编号": { "类型": "值" } // 示例 "1": { "str": "keyword" } /* struct */ "编号": { "rec": { "成员编号": { "成员类型": "成员值" }, ... } } // 示例 "1": { "rec": { "1": { "i32": 50 } } } /* map */ "编号": { "map": [ "键类型", "值类型", 元素个数, "键1", "值1", ... "键n", "值n" ] } // 示例 "6": { "map": [ "i64", "str", 1, 666, "mapValue" ] } /* List */ "编号": { "set/lst": [ "值类型", 元素个数, "ele1", "ele2", "elen" ] } // 示例 "2": { "lst": [ "str", 2, "lark","keyword"] }
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00000000 00000000 00000001 01111010 00101010 00111011 00000001 00111110
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