最近自己的服务器做到序列化这一步了,在网上看了下,序列化的工具有boost和google的protocol buffer,protocol buffer的效率和使用程度更高效一些,就自己琢磨下把他加到自己的服务器里。所以这里我先弄一个小的demo去测试如何使用和配置protocol buffer。首先是windows 平台

windows下protocol buffer 配置:

  1. 下载protocol buffer, 去google官网或者其他渠道下载protocol buffer包

  2. 解压zip文件,进入vs文件夹编译protocol buffer,图示如下 https://cdn.llfc.club/probuff1.png

  3. 工程下的几个项目都编译一遍,会生成几个lib https://cdn.llfc.club/probuff2.png 在vs目录下的debug目录里能看到 https://cdn.llfc.club/probuff3.png protoc.exe 和 libprotobuf.lib, libprotobuf-lite.lib , libprotoc.lib这几个lib是新生成的,先放一放,以后会用到。到此为止,google protocol buffer的配置和库已经生成,我们下一步设计自己的proto文件,并生成对应的pb.h和pb.cc
  4. 编写自己的proto 格式如下
package smart;

message test
{
    required string name = 1;  
    required int32 age = 2;  
    optional string email = 3;  

}

package 表示声明为包名,package smart;表示包名为smart, message test定义一个消息体,花括号结束不需要分号,括号内是成员变量,成员变量后面的数字默认从1开始,依次递增。 required表示这个字段必须有,optional表示字段可选,还有一些repeated表示可重复的值域,常用于数组。
总结下: 数据结构体:
  message message_name{message_body;}
message_body格式:
例如   required int32 query = 1[defaut=10];   形式为:rule type name = value[other_rule]; 规则:   required表示必须具有该值域;   optional表示可选的值域;   repeated表示可重复的值域(即>=0);   其中requered/optional是常用rule,而repeated则不常用同时因为是历史遗留现使用repeated int32 samples=4[packed=true];形式;   value值:   value值最小为1,是底层编码时使用其中1-15占一位,>15则会占多位;   不同的message中的value值互不干扰,常以1开始计数。

  1. 保存为包名.消息名.proto的形式,我保存为smart.msg.proto

  2. 接下来进行编译这个smart.msg.proto, protobuf提供了protoc命令

protoc --proto_path=(.proto文件路径) --cpp_out=(.cc .java生成文件路径) (.proto文件路径)/?.proto

--proto_path 简化为: -I

其中可根据需要更改:cpp_out选项为java_out/python_out。

举例: protoc -I=./ --cpp_out=./ ./smart.msg.proto

windows环境下打开cmd,进入到protocol buf vs目录里debug文件夹里调用protoc命令

我的proto放在D:\win32projects\protobuftest\ProtoBuf目录,所以如下: https://cdn.llfc.club/probuff4.png 进入D:\win32projects\protobuftest\ProtoBuf下可看到新生成的文件 https://cdn.llfc.club/probuff5.png 到目前为止,准备工作都做完了,下一步建立自己的项目,使用这些.h和.cc

  1. 建立vs项目,我命名为protobuftest,在项目目录里建立Include和Lib,Protobuf

    文件夹,将protobuff库的src文件夹拷贝到Include里,将libprotobuf.lib,

    libprotobuf-lite.lib , libprotoc.lib拷贝到Lib文件里,将smart.msg.proto拷贝到Protobuf中,

    将protobuff库的那个debug也拷贝到Protobuf中,因为我想通过写一个批处理文件在该项目

    里生成.h和.cc文件。

Lib文件夹:
https://cdn.llfc.club/probuff6.png

Include文件夹: https://cdn.llfc.club/probuff7.png

Protobuf文件夹: https://cdn.llfc.club/probuff8.png bat如下:

cd .\Debug
protoc -I=..\ --cpp_out=..\ ..\smart.msg.proto
pause
  1. 将ProtoBuf文件夹里的.h和.cc添加到项目里 https://cdn.llfc.club/probuff9.png

配置项目属性C/C++ ----> General ---> Additional Include Directories ..\Include\src

Linker--->General ----> Additional Library Directories ..\Lib https://cdn.llfc.club/probuff10.png https://cdn.llfc.club/probuff11.png

顺便把预编译也关了 https://cdn.llfc.club/probuff12.png

  1. 项目配置好后写代码:
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include "../ProtoBuf/smart.msg.pb.h"
#pragma comment(lib, "libprotobuf.lib")  
#pragma comment(lib, "libprotoc.lib")

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    smart::test msg1; 
    msg1.set_age(101); 
    msg1.set_name("nice to meet you!");
    std::fstream out("User.pb", std::ios::out | std::ios::binary | std::ios::trunc);  
    msg1.SerializeToOstream(&out);  
    out.close(); 

    smart::test msg2;  
    std::fstream in("User.pb", std::ios::in | std::ios::binary);  
    if (!msg2.ParseFromIstream(&in)) {  
        std::cerr << "Failed to parse User.pb." << std::endl;  
        exit(1);  
    }  

    std::cout << msg2.age() << std::endl;  
    std::cout << msg2.name() << std::endl; 
    std::cout << msg2.email() << std::endl;
    std::cout << "adfdf" <<std::endl;


    getchar();
    return 0;
}

测试输出 https://cdn.llfc.club/probuff13.png 到此为止windows环境配置和使用google protocol buffer已经解决。

Linux环境配置和使用:

  1. 解压编译配置,敲命令就可以了:
    unzip protobuf-2.6.1 
    cd protobuf-2.6.1
    ./configure --prefix=/usr/local/protobuf-2.6.1
    make 
    make check 
    make install
    
  2. 写proto文件和编译,跟上面的相同: https://cdn.llfc.club/probuff14.png
  3. 连带.cc文件一同编译,生成目标并执行,以后会写成makefile,这只是个测试程序,就简单测试下
    记得编译时带上-lpthread 和-lprotobuf https://cdn.llfc.club/probuff15.png 如果运行时提示找不到libprotobuf9.so这个库,可以敲这个命令
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib https://cdn.llfc.club/probuff16.png 到此为止就完成了google protobuf的 学习和配置

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