Go initiiert die Analyse des HTTP2.0-Anfrageprozesses (Teil 2) – Header-Komprimierung

HTTP2 verwendet das HPACK-Komprimierungsformat, um Anforderungs- und Antwort-Header-Metadaten zu komprimieren. Dieses Format wird mithilfe der folgenden zwei Techniken komprimiert:

1. Kodierung der übertragenen Header-Felder durch statische Huffman-Codes, wodurch die Datengröße reduziert wird Überweisungen.

2. In einer einzelnen Verbindung verwalten Client und Server gemeinsam eine identische Header-Feld-Indexliste (vom Autor als HPACK-Indexliste bezeichnet). Diese Liste wird als Referenz für die Codierung und Decodierung in nachfolgenden Übertragungen verwendet.

Dieser Artikel geht nicht allzu sehr auf die Huffman-Codierung ein, sondern analysiert hauptsächlich die von beiden Enden gemeinsam gepflegte Indexliste.

Der HPACK-Komprimierungskontext enthält eine statische Tabelle und eine dynamische Tabelle: Die statische Tabelle ist in der Spezifikation definiert und stellt eine Liste allgemeiner HTTP-Header-Felder bereit, die alle Verbindungen verwenden können. Die dynamische Tabelle ist zunächst leer und wird basierend darauf verwendet Die spezifischen Werte, die innerhalb der Verbindung ausgetauscht werden, werden aktualisiert.

HPACK-Indexliste

Um statische/dynamische Tabellen zu verstehen, müssen Sie zunächst die headerFieldTableStruktur verstehen, auf deren Grundlage sowohl dynamische Tabellen als auch statische Tabellen implementiert werden.

type headerFieldTable struct {
// As in hpack, unique ids  are 1-based. The unique id for ents[k] is k + evictCount + 1.
	ents       []HeaderField
	evictCount uint64

// byName maps a HeaderField name to the unique id of the newest entry with the same name.
	byName map[string]uint64

// byNameValue maps a HeaderField name/value pair to the unique id of the newest
	byNameValue map[pairNameValue]uint64
}

Die oben genannten Felder werden im Folgenden beschrieben:

ents: Die Abkürzung der Einträge, die den aktuell indizierten Header darstellt Daten. In der headerFieldTable hat jeder Header eine eindeutige ID mit ents[k]Zum Beispiel die eindeutige ID Die Berechnungsmethode isk + evictCount + 1. ents：entries的缩写，代表着当前已经索引的Header数据。在headerFieldTable中，每一个Header都有一个唯一的Id，以ents[k]为例，该唯一id的计算方式是k + evictCount + 1。

evictCount：已经从ents中删除的条目数。

byName：存储具有相同Name的Header的唯一Id，最新Header的Name会覆盖老的唯一Id。

byNameValue

evictCount : Die Anzahl der Einträge, die aus ents gelöscht wurden.

byName : Speichert die eindeutige ID des Headers mit demselben Namen. Der Name des neuesten Headers überschreibt die alte eindeutige ID.

byNameValue : Verwenden Sie den Namen und den Wert des Headers als Schlüssel zum Speichern der entsprechenden eindeutigen ID.

🎜Nachdem wir die Bedeutung der Felder verstanden haben, beschreiben wir einige wichtige Verhaltensweisen von headerFieldTable. 🎜

(*headerFieldTable).addEntry：添加Header实体到表中

func (t *headerFieldTable) addEntry(f HeaderField) {
	id := uint64(t.len()) + t.evictCount + 1
	t.byName[f.Name] = id
	t.byNameValue[pairNameValue{f.Name, f.Value}] = id
	t.ents = append(t.ents, f)
}

首先，计算出Header在headerFieldTable中的唯一Id，并将其分别存入byName和byNameValue中。最后，将Header存入ents。

因为使用了append函数，这意味着ents[0]存储的是存活最久的Header。

(*headerFieldTable).evictOldest：从表中删除指定个数的Header实体

func (t *headerFieldTable) evictOldest(n int) {
if n > t.len() {
panic(fmt.Sprintf("evictOldest(%v) on table with %v entries", n, t.len()))
	}
for k := 0; k < n; k++ {
		f := t.ents[k]
		id := t.evictCount + uint64(k) + 1
if t.byName[f.Name] == id {
delete(t.byName, f.Name)
		}
if p := (pairNameValue{f.Name, f.Value}); t.byNameValue[p] == id {
delete(t.byNameValue, p)
		}
	}
copy(t.ents, t.ents[n:])
for k := t.len() - n; k < t.len(); k++ {
		t.ents[k] = HeaderField{} // so strings can be garbage collected
	}
	t.ents = t.ents[:t.len()-n]
if t.evictCount+uint64(n) < t.evictCount {
panic("evictCount overflow")
	}
	t.evictCount += uint64(n)
}

第一个for循环的下标是从0开始的，也就是说删除Header时遵循先进先出的原则。删除Header的步骤如下：

1. 删除byName和byNameValue的映射。

2. 将第n位及其之后的Header前移。

3. 将倒数的n个Header置空，以方便垃圾回收。

4. 改变ents的长度。

5. 增加evictCount的数量。

(*headerFieldTable).search：从当前表中搜索指定Header并返回在当前表中的Index（此处的Index和切片中的下标含义是不一样的）

func (t *headerFieldTable) search(f HeaderField) (i uint64, nameValueMatch bool) {
if !f.Sensitive {
if id := t.byNameValue[pairNameValue{f.Name, f.Value}]; id != 0 {
return t.idToIndex(id), true
		}
	}
if id := t.byName[f.Name]; id != 0 {
return t.idToIndex(id), false
	}
return 0, false
}

如果Header的Name和Value均匹配，则返回当前表中的Index且nameValueMatch为true。

如果仅有Header的Name匹配，则返回当前表中的Index且nameValueMatch为false。

如果Header的Name和Value均不匹配，则返回0且nameValueMatch为false。

(*headerFieldTable).idToIndex：通过当前表中的唯一Id计算出当前表对应的Index

func (t *headerFieldTable) idToIndex(id uint64) uint64 {
if id <= t.evictCount {
panic(fmt.Sprintf("id (%v) <= evictCount (%v)", id, t.evictCount))
	}
	k := id - t.evictCount - 1 // convert id to an index t.ents[k]
if t != staticTable {
return uint64(t.len()) - k // dynamic table
	}
return k + 1
}

静态表：Index从1开始，且Index为1时对应的元素为t.ents[0]。

动态表: Index也从1开始，但是Index为1时对应的元素为t.ents[t.len()-1]。

静态表

静态表中包含了一些每个连接都可能使用到的Header。其实现如下：

var staticTable = newStaticTable()
func newStaticTable() *headerFieldTable {
	t := &headerFieldTable{}
	t.init()
for _, e := range staticTableEntries[:] {
		t.addEntry(e)
	}
return t
}
var staticTableEntries = [...]HeaderField{
	{Name: ":authority"},
	{Name: ":method", Value: "GET"},
	{Name: ":method", Value: "POST"},
// 此处省略代码
	{Name: "www-authenticate"},
}

上面的t.init函数仅做初始化t.byName和t.byNameValue用。笔者在这里仅展示了部分预定义的Header，完整预定义Header参见https://github.com/golang/go/blob/master/src/vendor/golang.org/x/net/http2/hpack/tables.go#L130。

动态表

动态表结构体如下：

type dynamicTable struct {
// http://http2.github.io/http2-spec/compression.html#rfc.section.2.3.2
	table          headerFieldTable
	size           uint32 // in bytes
	maxSize        uint32 // current maxSize
	allowedMaxSize uint32 // maxSize may go up to this, inclusive
}

动态表的实现是基于headerFieldTable，相比原先的基础功能增加了表的大小限制，其他功能保持不变。

静态表和动态表构成完整的HPACK索引列表

前面介绍了动/静态表中内部的Index和内部的唯一Id，而在一次连接中HPACK索引列表是由静态表和动态表一起构成，那此时在连接中的HPACK索引是怎么样的呢？

带着这样的疑问我们看看下面的结构：

上图中蓝色部分表示静态表，黄色部分表示动态表。

H1...Hn和H1...Hm分别表示存储在静态表和动态表中的Header元素。

在HPACK索引中静态表部分的索引和静态表的内部索引保持一致，动态表部分的索引为动态表内部索引加上静态表索引的最大值。在一次连接中Client和Server通过HPACK索引标识唯一的Header元素。

HPACK编码

众所周知HTTP2的标头压缩能够减少很多数据的传输，接下来我们通过下面的例子，对比一下编码前后的数据大小：

var (
  buf     bytes.Buffer
  oriSize int
)
henc := hpack.NewEncoder(&buf)
headers := []hpack.HeaderField{
  {Name: ":authority", Value: "dss0.bdstatic.com"},
  {Name: ":method", Value: "GET"},
  {Name: ":path", Value: "/5aV1bjqh_Q23odCf/static/superman/img/topnav/baiduyun@2x-e0be79e69e.png"},
  {Name: ":scheme", Value: "https"},
  {Name: "accept-encoding", Value: "gzip"},
  {Name: "user-agent", Value: "Go-http-client/2.0"},
  {Name: "custom-header", Value: "custom-value"},
}
for _, header := range headers {
  oriSize += len(header.Name) + len(header.Value)
  henc.WriteField(header)
}
fmt.Printf("ori size: %v, encoded size: %v\n", oriSize, buf.Len())
//输出为：ori size: 197, encoded size: 111

注：在 HTTP2 中，请求和响应标头字段的定义保持不变，仅有一些微小的差异：所有标头字段名称均为小写，请求行现在拆分成各个 :method、:scheme、:authority 和 :path 伪标头字段。

在上面的例子中，我们看到原来为197字节的标头数据现在只有111字节，减少了近一半的数据量！

带着一种 “卧槽，牛逼！”的心情开始对henc.WriteField方法调试。

func (e *Encoder) WriteField(f HeaderField) error {
	e.buf = e.buf[:0]

if e.tableSizeUpdate {
		e.tableSizeUpdate = false
if e.minSize < e.dynTab.maxSize {
			e.buf = appendTableSize(e.buf, e.minSize)
		}
		e.minSize = uint32Max
		e.buf = appendTableSize(e.buf, e.dynTab.maxSize)
	}

	idx, nameValueMatch := e.searchTable(f)
if nameValueMatch {
		e.buf = appendIndexed(e.buf, idx)
	} else {
		indexing := e.shouldIndex(f)
if indexing {
			e.dynTab.add(f) // 加入动态表中
		}

if idx == 0 {
			e.buf = appendNewName(e.buf, f, indexing)
		} else {
			e.buf = appendIndexedName(e.buf, f, idx, indexing)
		}
	}
	n, err := e.w.Write(e.buf)
if err == nil && n != len(e.buf) {
		err = io.ErrShortWrite
	}
return err
}

经调试发现，本例中:authority，:path，accept-encoding和user-agent走了appendIndexedName分支；:method和:scheme走了appendIndexed分支；custom-header走了appendNewName分支。这三种分支总共代表了两种不同的编码方法。

由于本例中f.Sensitive默认值为false且Encoder给动态表的默认大小为4096，按照e.shouldIndex的逻辑本例中indexing一直为true（在笔者所使用的go1.14.2源码中，client端尚未发现有使f.Sensitive为true的代码）。

笔者对上面e.tableSizeUpdate相关的逻辑不提的原因是控制e.tableSizeUpdate的方法为e.SetMaxDynamicTableSizeLimit和e.SetMaxDynamicTableSize，而笔者在(*http2Transport).newClientConn（此方法相关逻辑参见前篇）相关的源码中发现了这样的注释：

// TODO: SetMaxDynamicTableSize, SetMaxDynamicTableSizeLimit on
// henc in response to SETTINGS frames?

笔者看到这里的时候内心激动不已呀，产生了一种强烈的想贡献代码的欲望，奈何自己能力有限只能看着机会却抓不住呀，只好含恨埋头苦学（开个玩笑～，毕竟某位智者说过，写的越少BUG越少?）。

(*Encoder).searchTable：从HPACK索引列表中搜索Header，并返回对应的索引。

func (e *Encoder) searchTable(f HeaderField) (i uint64, nameValueMatch bool) {
	i, nameValueMatch = staticTable.search(f)
if nameValueMatch {
return i, true
	}

	j, nameValueMatch := e.dynTab.table.search(f)
if nameValueMatch || (i == 0 && j != 0) {
return j + uint64(staticTable.len()), nameValueMatch
	}

return i, false
}

搜索顺序为，先搜索静态表，如果静态表不匹配，则搜索动态表，最后返回。

索引Header表示法

此表示法对应的函数为appendIndexed，且该Header已经在索引列表中。

该函数将Header在HPACK索引列表中的索引编码，原先的Header最后仅用少量的几个字节就可以表示。

func appendIndexed(dst []byte, i uint64) []byte {
	first := len(dst)
	dst = appendVarInt(dst, 7, i)
	dst[first] |= 0x80
return dst
}
func appendVarInt(dst []byte, n byte, i uint64) []byte {
	k := uint64((1 << n) - 1)
if i < k {
return append(dst, byte(i))
	}
	dst = append(dst, byte(k))
	i -= k
for ; i >= 128; i >>= 7 {
		dst = append(dst, byte(0x80|(i&0x7f)))
	}
return append(dst, byte(i))
}

由appendIndexed知，用索引头字段表示法时，第一个字节的格式必须是0b1xxxxxxx，即第0位必须为1，低7位用来表示值。

如果索引大于uint64((1 << n) - 1)时，需要使用多个字节来存储索引的值，步骤如下：

1. 第一个字节的最低n位全为1。

2. 索引i减去uint64((1 << n) - 1)后，每次取低7位或上0b10000000， 然后i右移7位并和128进行比较，判断是否进入下一次循环。

3. 循环结束后将剩下的i值直接放入buf中。

用这种方法表示Header时，仅需要少量字节就可以表示一个完整的Header头字段，最好的情况是一个字节就可以表示一个Header字段。

增加动态表Header表示法

此种表示法对应两种情况：一，Header的Name有匹配索引；二，Header的Name和Value均无匹配索引。这两种情况分别对应的处理函数为appendIndexedName和appendNewName。这两种情况均会将Header添加到动态表中。

appendIndexedName： 编码有Name匹配的Header字段。

func appendIndexedName(dst []byte, f HeaderField, i uint64, indexing bool) []byte {
	first := len(dst)
var n byte
if indexing {
		n = 6
	} else {
		n = 4
	}
	dst = appendVarInt(dst, n, i)
	dst[first] |= encodeTypeByte(indexing, f.Sensitive)
return appendHpackString(dst, f.Value)
}

在这里我们先看看encodeTypeByte函数：

func encodeTypeByte(indexing, sensitive bool) byte {
if sensitive {
return 0x10
	}
if indexing {
return 0x40
	}
return 0
}

前面提到本例中indexing一直为true，sensitive为false，所以encodeTypeByte的返回值一直为0x40。

此时回到appendIndexedName函数，我们知道增加动态表Header表示法的第一个字节格式必须是0xb01xxxxxx，即最高两位必须是01，低6位用于表示Header中Name的索引。

通过appendVarInt对索引编码后，下面我们看看appendHpackString函数如何对Header的Value进行编码：

func appendHpackString(dst []byte, s string) []byte {
	huffmanLength := HuffmanEncodeLength(s)
if huffmanLength < uint64(len(s)) {
		first := len(dst)
		dst = appendVarInt(dst, 7, huffmanLength)
		dst = AppendHuffmanString(dst, s)
		dst[first] |= 0x80
	} else {
		dst = appendVarInt(dst, 7, uint64(len(s)))
		dst = append(dst, s...)
	}
return dst
}

appendHpackString编码时分为两种情况：

哈夫曼编码后的长度小于原Value的长度时，先用appendVarInt将哈夫曼编码后的最终长度存入buf，然后再将真实的哈夫曼编码存入buf。

哈夫曼编码后的长度大于等于原Value的长度时，先用appendVarInt将原Value的长度存入buf，然后再将原Value存入buf。

在这里需要注意的是存储Value长度时仅用了字节的低7位，最高位为1表示存储的内容为哈夫曼编码，最高位为0表示存储的内容为原Value。

appendNewName： 编码Name和Value均无匹配的Header字段。

func appendNewName(dst []byte, f HeaderField, indexing bool) []byte {
	dst = append(dst, encodeTypeByte(indexing, f.Sensitive))
	dst = appendHpackString(dst, f.Name)
return appendHpackString(dst, f.Value)
}

前面提到encodeTypeByte的返回值为0x40，所以我们此时编码的第一个字节为0b01000000。

第一个字节编码结束后通过appendHpackString先后对Header的Name和Value进行编码。

HPACK解码

前面理了一遍HPACK的编码过程，下面我们通过一个解码的例子来理一遍解码的过程。

// 此处省略HPACK编码中的编码例子
var (
  invalid    error
  sawRegular bool
// 16 << 20 from fr.maxHeaderListSize() from
  remainSize uint32 = 16 << 20
)
hdec := hpack.NewDecoder(4096, nil)
// 16 << 20 from fr.maxHeaderStringLen() from fr.maxHeaderListSize()
hdec.SetMaxStringLength(int(remainSize))
hdec.SetEmitFunc(func(hf hpack.HeaderField) {
if !httpguts.ValidHeaderFieldValue(hf.Value) {
    invalid = fmt.Errorf("invalid header field value %q", hf.Value)
  }
  isPseudo := strings.HasPrefix(hf.Name, ":")
if isPseudo {
if sawRegular {
      invalid = errors.New("pseudo header field after regular")
    }
  } else {
    sawRegular = true
// if !http2validWireHeaderFieldName(hf.Name) {
// 	invliad = fmt.Sprintf("invalid header field name %q", hf.Name)
// }
  }
if invalid != nil {
    fmt.Println(invalid)
    hdec.SetEmitEnabled(false)
return
  }
  size := hf.Size()
if size > remainSize {
    hdec.SetEmitEnabled(false)
// mh.Truncated = true
return
  }
  remainSize -= size
  fmt.Printf("%+v\n", hf)
// mh.Fields = append(mh.Fields, hf)
})
defer hdec.SetEmitFunc(func(hf hpack.HeaderField) {})
fmt.Println(hdec.Write(buf.Bytes()))
// 输出如下：
// ori size: 197, encoded size: 111
// header field ":authority" = "dss0.bdstatic.com"
// header field ":method" = "GET"
// header field ":path" = "/5aV1bjqh_Q23odCf/static/superman/img/topnav/baiduyun@2x-e0be79e69e.png"
// header field ":scheme" = "https"
// header field "accept-encoding" = "gzip"
// header field "user-agent" = "Go-http-client/2.0"
// header field "custom-header" = "custom-value"
// 111 <nil>

通过最后一行的输出可以知道确确实实从111个字节中解码出了197个字节的原Header数据。

而这解码的过程笔者将从hdec.Write方法开始分析，逐步揭开它的神秘面纱。

 func (d *Decoder) Write(p []byte) (n int, err error) {
// 此处省略代码
if d.saveBuf.Len() == 0 {
		d.buf = p
	} else {
		d.saveBuf.Write(p)
		d.buf = d.saveBuf.Bytes()
		d.saveBuf.Reset()
	}

for len(d.buf) > 0 {
		err = d.parseHeaderFieldRepr()
if err == errNeedMore {
// 此处省略代码
			d.saveBuf.Write(d.buf)
return len(p), nil
		}
// 此处省略代码
	}
return len(p), err
}

在笔者debug的过程中发现解码的核心逻辑主要在d.parseHeaderFieldRepr方法里。

func (d *Decoder) parseHeaderFieldRepr() error {
	b := d.buf[0]
switch {
case b&128 != 0:
return d.parseFieldIndexed()
case b&192 == 64:
return d.parseFieldLiteral(6, indexedTrue)
// 此处省略代码
	}
return DecodingError{errors.New("invalid encoding")}
}

第一个字节与上128不为0只有一种情况，那就是b为0b1xxxxxxx格式的数据，综合前面的编码逻辑可以知道索引Header表示法对应的解码方法为d.parseFieldIndexed。

第一个字节与上192为64也只有一种情况，那就是b为0b01xxxxxx格式的数据，综合前面的编码逻辑可以知道增加动态表Header表示法对应的解码方法为d.parseFieldLiteral。

索引Header表示法

通过(*Decoder).parseFieldIndexed解码时，真实的Header数据已经在静态表或者动态表中了，只要通过HPACK索引找到对应的Header就解码成功了。

func (d *Decoder) parseFieldIndexed() error {
	buf := d.buf
	idx, buf, err := readVarInt(7, buf)
if err != nil {
return err
	}
	hf, ok := d.at(idx)
if !ok {
return DecodingError{InvalidIndexError(idx)}
	}
	d.buf = buf
return d.callEmit(HeaderField{Name: hf.Name, Value: hf.Value})
}

上述方法主要有三个步骤：

1. 通过readVarInt函数读取HPACK索引。

2. 通过d.at方法找到索引列表中真实的Header数据。

3. 将Header传递给最上层。d.CallEmit最终会调用hdec.SetEmitFunc设置的闭包，从而将Header传递给最上层。

readVarInt：读取HPACK索引

func readVarInt(n byte, p []byte) (i uint64, remain []byte, err error) {
if n < 1 || n > 8 {
panic("bad n")
	}
if len(p) == 0 {
return 0, p, errNeedMore
	}
	i = uint64(p[0])
if n < 8 {
		i &= (1 << uint64(n)) - 1
	}
if i < (1<<uint64(n))-1 {
return i, p[1:], nil
	}

	origP := p
	p = p[1:]
var m uint64
for len(p) > 0 {
		b := p[0]
		p = p[1:]
		i += uint64(b&127) << m
if b&128 == 0 {
return i, p, nil
		}
		m += 7
if m >= 63 { // TODO: proper overflow check. making this up.
return 0, origP, errVarintOverflow
		}
	}
return 0, origP, errNeedMore
}

由上述的readVarInt函数知，当第一个字节的低n为不全为1时，则低n为代表真实的HPACK索引，可以直接返回。

当第一个字节的低n为全为1时，需要读取更多的字节数来计算真正的HPACK索引。

1. 第一次循环时m为0，b的低7位加上(1<<uint64(n))-1并赋值给i

2. 后续循环时m按7递增，b的低7位会逐步填充到i的高位上。

3. 当b小于128时结速循环，此时已经读取完整的HPACK索引。

readVarInt函数逻辑和前面appendVarInt函数逻辑相对应。

(*Decoder).at：根据HPACK的索引获取真实的Header数据。

func (d *Decoder) at(i uint64) (hf HeaderField, ok bool) {
if i == 0 {
return
	}
if i <= uint64(staticTable.len()) {
return staticTable.ents[i-1], true
	}
if i > uint64(d.maxTableIndex()) {
return
	}
	dt := d.dynTab.table
return dt.ents[dt.len()-(int(i)-staticTable.len())], true
}

索引小于静态表长度时，直接从静态表中获取Header数据。

索引长度大于静态表时，根据前面介绍的HPACK索引列表，可以通过dt.len()-(int(i)-staticTable.len())计算出i在动态表ents的真实下标，从而获取Header数据。

增加动态表Header表示法

通过(*Decoder).parseFieldLiteral解码时，需要考虑两种情况。一、Header的Name有索引。二、Header的Name和Value均无索引。这两种情况下，该Header都不存在于动态表中。

下面分步骤分析(*Decoder).parseFieldLiteral方法。

1、读取buf中的HPACK索引。

nameIdx, buf, err := readVarInt(n, buf)

2、 如果索引不为0，则从HPACK索引列表中获取Header的Name。

ihf, ok := d.at(nameIdx)
if !ok {
return DecodingError{InvalidIndexError(nameIdx)}
}
hf.Name = ihf.Name

3、如果索引为0，则从buf中读取Header的Name。

hf.Name, buf, err = d.readString(buf, wantStr)

4、从buf中读取Header的Value，并将完整的Header添加到动态表中。

hf.Value, buf, err = d.readString(buf, wantStr)
if err != nil {
return err
}
d.buf = buf
if it.indexed() {
  d.dynTab.add(hf)
}

(*Decoder).readString： 从编码的字节数据中读取真实的Header数据。

func (d *Decoder) readString(p []byte, wantStr bool) (s string, remain []byte, err error) {
if len(p) == 0 {
return "", p, errNeedMore
	}
	isHuff := p[0]&128 != 0
	strLen, p, err := readVarInt(7, p)
// 省略校验逻辑
if !isHuff {
if wantStr {
			s = string(p[:strLen])
		}
return s, p[strLen:], nil
	}

if wantStr {
		buf := bufPool.Get().(*bytes.Buffer)
		buf.Reset() // don't trust others
defer bufPool.Put(buf)
if err := huffmanDecode(buf, d.maxStrLen, p[:strLen]); err != nil {
			buf.Reset()
return "", nil, err
		}
		s = buf.String()
		buf.Reset() // be nice to GC
	}
return s, p[strLen:], nil
}

首先判断字节数据是否是哈夫曼编码（和前面的appendHpackString函数对应），然后通过readVarInt读取数据的长度并赋值给strLen。

如果不是哈夫曼编码，则直接返回strLen长度的数据。如果是哈夫曼编码，读取strLen长度的数据，并用哈夫曼算法解码后再返回。

验证&总结

在前面我们已经了解了HPACK索引列表，以及基于HPACK索引列表的编/解码流程。

下面笔者最后验证一下已经编解码过后的Header，再次编解码时的大小。

// 此处省略前面HAPACK编码和HPACK解码的demo
// try again
fmt.Println("try again: ")
buf.Reset()
henc.WriteField(hpack.HeaderField{Name: "custom-header", Value: "custom-value"}) // 编码已经编码过后的Header
fmt.Println(hdec.Write(buf.Bytes())) // 解码
// 输出：
// ori size: 197, encoded size: 111
// header field ":authority" = "dss0.bdstatic.com"
// header field ":method" = "GET"
// header field ":path" = "/5aV1bjqh_Q23odCf/static/superman/img/topnav/baiduyun@2x-e0be79e69e.png"
// header field ":scheme" = "https"
// header field "accept-encoding" = "gzip"
// header field "user-agent" = "Go-http-client/2.0"
// header field "custom-header" = "custom-value"
// 111 <nil>
// try again:
// header field "custom-header" = "custom-value"
// 1 <nil>

由上面最后一行的输出可知，解码仅用了一个字节，即本例中编码一个已经编码过的Header也仅需一个字节。

综上：在一个连接上，client和server维护一个相同的HPACK索引列表，多个请求在发送和接收Header数据时可以分为两种情况。

1. Header在HPACK索引列表里面，可以不用传输真实的Header数据仅需传输HPACK索引从而达到标头压缩的目的。

2. Header不在HPACK索引列表里面，对大多数Header而言也仅需传输Header的Value以及Name的HPACK索引，从而减少Header数据的传输。同时，在发送和接收这样的Header数据时会更新各自的HPACK索引列表，以保证下一个请求传输的Header数据尽可能的少。

Abschließend möchte ich mich ganz herzlich bei den Lesern bedanken, die die HTTP2.0-Reihe zu Ende gelesen haben, und ich hoffe aufrichtig, dass alle Leser etwas gewinnen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGo initiiert die Analyse des HTTP2.0-Anfrageprozesses (Teil 2) – Header-Komprimierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!