搜索
首页后端开发Python教程原话重写:一个意外的发现是,原本被视为 bug 的问题实际上是 Protobuf 设计中的一种特性

大家好,我是了不起。

最近我们在项目中,通过使用 protobuf 格式作为存储数据的一个载体。一个不小心就给自己埋了个大坑,还是过了好久才发现。

protobuf 简介

protobuf 全名叫 Protocal buffers. 它是由 Google 研发的,一种可跨语言、可跨平台、可扩展的序列化数据的机制。类似于 XML ,但是它更小、更快、更简单。你只需要定义一次你希望的数据如何被结构化,然后你可以使用它的生成工具,生成包含一些序列化和反序列化等操作的源代码。可以轻松地从各种数据流和使用各种编程语言写入和读取结构化的数据。

proto2版本支持在Java、Python、Objective-C和C 中生成代码。使用新的proto3语言版本,你还可以使用Kotlin、Dart、Go、Ruby、PHP和C#,还有更多的语言。

怎么发现的?

在我们的新项目中,我们通过使用 protobuf 格式来存储项目运行的数据。这样我们在调试过程中,可能根据现场录制的数据进行本地的调试。

message ImageData {
// ms
int64 timestamp = 1;
int32 id = 2;
Data mat = 3;
}

message PointCloud {
// ms
int64 timestamp = 1;
int32 id = 2;
PointData pointcloud = 3;
}

message State {
// ms
int64 timestamp = 1;
string direction = 2;
}

message Sensor {
repeated PointCloud point_data = 1;
repeated ImageData image_data = 2;
repeated State vehicle_data = 3;
}

我们定义了这样一组数据, 然后存储的时候,因为Sensor 这3个数据源的帧率不一样,因此存储的时候,单个 Sensor 中其实只包含了一组数据,另外两个类型的数据并没有包含进去。

当我们只录制单个 pack 的时候,我们并没有遇到问题。直到我们觉得单个包,不能长时间录制,我们需要找一种解决方法来分割包 。

当时觉得这个一定是很简单的,我们就设定了一个包达到 500M 的时候,我们就让后面的数据存到新的包中。很顺利的写完,然后放到现场进行数据录制。录制一段时间之后,我们把包拿回来进行模拟测试我们的新程序。发现有些包的数据解析出来是有问题的。程序运行到一半会卡在那里不动。经过多次测试,发现是部分包有这个问题。

我们一开始怀疑的是,判断文件大小的方式不对,影响到了分包。因为判断文件大小的时候,会去打开文件。但是经过好几种其他的不打开文件的方式判断,从而进行分割。还是遇到了部分录制的包有问题。

这时我才怀疑到 protobuf 对存储数据会有一些特殊的要求。后来看了一些文章,了解到 protobuf 存储多组数据到一个文件需要有标志符。要不然后面从文件解析回来的时候,protobuf 因为不知道单个数据的停止符在哪里,导致数据解析出错。

到这里,这个坑出现了。我们存储了一系列的数据到单个包中,没有做任何分隔符的操作。protobuf在解析的时候,把文件中所有的内容都解析成了单个Sensor。Sensor 中包含里所有数据, protobuf 主动合并了所有存储的数据。

在这时,我才发现以前单包录制的时候,数据都是对的,那真的是我运气好。protobuf恰好解析成功了。

怎么解决呢?

既然知道 protobuf 会这么操作,那我们就只要知道 protobuf 怎么分割就行了。这个方法还真不好找,因为像我们这样使用的人太少了。中文搜索完全搜不到这一块的内容,可能大家都不会使用protobuf来存储数据吧,大家使用的方式应该都是多个服务中进行交互的场景吧。

最终通过stackoverflow上的一些回答找到了答案,从回答中得知,这个解决办法在 protobuf 3.3 的时候,才正式被合并进去。看起来这个功能真的很少用啊。

bool SerializeDelimitedToOstream(const MessageLite& message,
 std::ostream* output);
bool ParseDelimitedFromZeroCopyStream(
MessageLite* message, io::ZeroCopyInputStream* input, bool* clean_eof);

通过这一对方法,可以对文件进行按照数据流一个一个的存储读取。再也不用担心数据被合并读取。

当然通过这种方式存储的数据,不能被原来的解析方式所解析,存储的而进行格式完全变了。这种方式会先存储二进制数据的大小,再存储二进制数据。

结束语

经过一番折腾,终于搞定了这个分割的坑。使用场景可能比较小众,导致了很多资料根本找不到。靠自己看源码才发现这些问题。C 的源码真不好读,有很多的模板方法、模板类容易错过一些细节。最后还是看的C#的代码,才完全确认的。

以上是原话重写:一个意外的发现是,原本被视为 bug 的问题实际上是 Protobuf 设计中的一种特性的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:51CTO.COM。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
Python与C:学习曲线和易用性Python与C:学习曲线和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python vs. C:内存管理和控制Python vs. C:内存管理和控制Apr 19, 2025 am 12:17 AM

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

科学计算的Python:详细的外观科学计算的Python:详细的外观Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python和C:找到合适的工具Python和C:找到合适的工具Apr 19, 2025 am 12:04 AM

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

数据科学和机器学习的Python数据科学和机器学习的PythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

学习Python:2小时的每日学习是否足够?学习Python:2小时的每日学习是否足够?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Web开发的Python:关键应用程序Web开发的Python:关键应用程序Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python vs.C:探索性能和效率Python vs.C:探索性能和效率Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热工具

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

视觉化网页开发工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

mPDF

mPDF

mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

安全考试浏览器

安全考试浏览器

Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。