替代Protocol buffers 的FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库（Unity中测试）

孙广东 2015.7.4

http://www.open-open.com/lib/view/open1441004786315.html

虽然FB的反序列化超级快，但是数据大小还是蛮大的（可能的原因是不需要解析，直接访问binary buffer，所以不能对数据进行压缩），带来的传输或存储开销，可能会抵过一部分反序列化的时间。感觉上，FB的使用场景上还是很受限，在移动端可能是一个应用场景。

protocol buffer的作者后来又弄了一个Cap'n Proto （但是好像应用场景没有太火）

http://google.github.io/flatbuffers/flatbuffers_support.html

提供了对Unity游戏引擎C#的支持！（本身 FlatBuffers 就是移动平台移动开发而出的！）

关于Unity的示例代码必须要学习啊！！！！！！

http://exiin.com/blog/flatbuffers-for-unity-sample-code/

FlatBuffers 是 Google为游戏和移动应用而开发的开源、跨平台的序列化库。支持 C++, Java, C#, Go, Python and JavaScript等语言。中国有5亿智能手机，其中低端设备占多数，在 CPU 和内存都受限的情况下，能否开发出高性能且低内存占用的 Android程序决定了你的应用的用户覆盖率和留存率。

在Unity使用 FlatBuffers 作为存储格式（移动版）

翻译： http://qiita.com/akerusoft/items/8c10f8a40fee722e6d1b

Unity提供了 PlayerPrefs作为本地的数据存储，但是速度不是很快！

下面就是一个测试使用FlatBuffers

Unity 5.3.3f1 版本

FlatBuffers 1.3.0版本

运行在 Android /IOS 测试

FlatBuffers序列化保存为二进制。

cocos2dx 游戏数据使用

还应用在Facebook上。

FlatBuffers，分为结构定义（架构）和数据

它要在服务器和客户端可用。

使用 FlatBuffers 的流程。

结构定义
自动生成的相应的语言（java,C# ,java等）文件
序列化/反序列化过程

schema language (aka IDL, Interface DefinitionLanguage)

namespace Data;

file_identifier"MYFI";

unionData
{
MonsterDataV1
}

tableRoot
{
data:Data;
}

tableMonsterDataV1
{
name:string;
hp:uint;
hitRate:float;
speed:uint;
luck:uint;
}

tableMonsterDataV2
{
name:string;
hp:uint;
hitRate:float;
speed:uint;
luck:uint;
defence:uint;
}

root_typeRoot;

来自 <http://qiita.com/akerusoft/items/8c10f8a40fee722e6d1b>

首先是表table MonsterDataV1

这假设是在 rpg 游戏中使用的怪物结构。

表table 字段声明（类型写在后面）

字段是通过使用内置类型进行描述。

除了内置类型，你也可以使用自定义的类型（除了当前table）。

以下是union的数据。

这是种枚举类型，主要特征以table表作为字段。

在本例中是定义的字段只有 MonsterDataV1

union 中的所有字段占用同一个内存存储（同一时间也只有一个字段有效）。

如果你也可以添加 MonsterDataV2 字段，但数据也只有一个存储。（听起来像一个 c 语言中的union）

基于这种分析。

"file_identifier"是写在文件的开头的文件 ID，您可以使用 4 ASCII 字符（字节 4-7）。

它是可能要检查服务器发送数据，等等......

升级注意事项

应用程序或游戏，要进行数据升级，当一项新功能被增加到应用程序

但是 schema 有一定的局限性。

应该不会删除字段，如果数据已经在使用，
不更改声明字段的顺序（新数据在后面追加就行）

升级的Demo

小的是升级，将向表中添加字段。

之前的MonsterDataV1声明：

table MonsterDataV1
{
name:string;
hp:uint;
hitRate:float;
speed:uint;
luck:uint;
}

添加新的字段：

table MonsterDataV1
{
name:string;
hp:uint;
hitRate:float;
speed:uint;
luck:uint; (deprecated)
hoge1:[ubyte];
hoge2:bool;
hoge3:int;
hoge4:long;
hoge5:long; (deprecated)
hoge6:long;
hoge7:long;
hoge8:long; (deprecated)
hoge9:long;
}

union中添加新的 table类型！！！！！

unionData
{
MonsterDataV1,
MonsterDataV2
}程序的输出

Flatc 可执行文件程序的输出。

Windows 版本是 exe 在github页上的窗体。

对于一个 c# 文件生成用下面的命令。

flatc.exe -o OUTPUT_PATH -n--gen-onefile inputfile.fbs

"OUTPUT_PATH" 请设置路径输出。

要输出一个 c# 文件参数 '-n'

"--gen-onefile"生成 cs 文件时将被输出到一个单独的文件。

您声明数据定义schema文件的名称是 "inputfile.fbs"（所以schema对文件名和后缀名美没有任何限制吧！）。

或者直至这样写： flatc -n schemaTemplate.txt --gen-onefile

要导入到Unity的运行时文件

运行 FlatBuffers 项目将生成的Dll 导入到Unity的尝试

从官方github DL 。

http://blog.csdn.net/u010019717

在脚本文件中的序列化/反序列化

要反序列化demo github.

在 Test1 test2 序列化反序列化过程中的执行。

ButtonCreate.cs

stringpath = Path.Combine(Application.persistentDataPath, DataName.FILE_NAME);

if(File.Exists(path))
File.Delete(path);

FlatBufferBuilderbuilder = new FlatBufferBuilder(1);

intoffestData;
Data.Data dataType;

Offset<Data.MonsterDataV1>data = Data.MonsterDataV1.CreateMonsterDataV1(builder,builder.CreateString(name), hp, hitRate, speed, luck);
offestData = data.Value;
dataType = Data.Data.MonsterDataV1;

Data.Root.StartRoot(builder);
Data.Root.AddDataType(builder,dataType);
Data.Root.AddData(builder,offestData);
Offset<Data.Root> endOffset =Data.Root.EndRoot(builder);

Data.Root.FinishRootBuffer(builder,endOffset);

bytes =builder.SizedByteArray();

File.WriteAllBytes(path,bytes);

反序列化过程：

ButtonLoad.cs

stringpath = Path.Combine(Application.persistentDataPath, DataName.FILE_NAME);

ByteBufferbuffer = new ByteBuffer(File.ReadAllBytes(path));

Data.Rootroot = Data.Root.GetRootAsRoot(buffer);

Data.DatadataType = root.DataType;

switch(dataType)
{
caseData.Data.MonsterDataV1:
Data.MonsterDataV1 monsterV1= root.GetData<Data.MonsterDataV1>(new Data.MonsterDataV1());

if(monsterV1 == null)
{
Debug.LogError("Failed load monster data version1.");
return;
}

textVersion.text= "Version1";

if(Encoding.Default != Encoding.UTF8)
textName.text =Encoding.Default.GetString(Encoding.Convert(Encoding.UTF8, Encoding.Default,Encoding.UTF8.GetBytes(monsterV1.Name)));
else
textName.text =monsterV1.Name;
textHp.text =monsterV1.Hp.ToString();
textHitRate.text =monsterV1.HitRate.ToString();
textSpeed.text =monsterV1.Speed.ToString();
textLuck.text =monsterV1.Luck.ToString();
textDefence.text = "Nodata";
break;
}

每种类型的反序列化过程中的过滤器在union中定义的类型。

这意味着的消息传递时你重置数据定义，应该用来读取数据。

测试代码在 github 上的有一些不同。

github 上的代码有执行加密过程。

(加密 / 解密处理，处理时间会消耗更长的时间......)

FlatBuffers 的思想

cocos2dx spine

json 输出数据是spine的加载很慢。

以二进制格式是相当棒的。

尝试使用及时研究的利与弊??

Unity中使用 FlatBuffers的案例

翻译自： http://exiin.com/blog/flatbuffers-for-unity-sample-code/

1-第一步下载编译器"flatc"和"FlatBuffers.dll"

Flatc.exe 用于将Schema转换成 c#

您可以下载最新的版本 FlatBuffers.dll︰

https://github.com/google/flatbuffers/releases

首先你要下载最新的 flatc.exe 文件，

然后你进入从Github上下载的源代码：路径下的 "\net\FlatBuffers" 文件夹并打开"FlatBuffers.csproj"

并编译出 "FlatBuffers.dll"，你需要放到Unity的项目中（assets/plugins文件夹内放）。

下一步是创建一个单独的文件夹，放着我的编译器和 schema 文件︰

，这里我做了一个批处理脚本 ( compile.bat ) 包含这些行︰

flatc -n SaveSchema.txt--gen-onefile @pause

1 2	flatc -n SaveSchema.txt --gen-onefile @pause

用于演示，我将使用一个 SaveSchema.txt 文件︰

//example save file

namespaceCompanyNamespaceWhatever;

enumColor : byte { Red = 1, Green, Blue }

unionWeaponClassesOrWhatever { Sword, Gun }

structVec3 {

x:float;

y:float;

z:float;

}

tableGameDataWhatever {

pos:Vec3;

mana:short = 150;

hp:short = 100;

name:string;

inventory:[ubyte];

color:Color = Blue;

weapon:WeaponClassesOrWhatever;

}

tableSword {

damage:int = 10;

distance:short = 5;

}

tableGun {

damage:int = 500;

reloadspeed:short = 2;

}

root_typeGameDataWhatever;

file_identifier"WHAT";

schema 文件定义了要保存的数据的结构体。

关于schema 语法的更多信息请阅读这个官方文档页面.

一旦你执行compile.bat，它会创建一个名为"SavedSchema.cs"的新文件

Flatc现在生成的几个类的名称，如"WeaponClassesOrWhatever"

这个C#文件是你整个系统的加载和保存schema的作用。

2-下一步，我们如何保存我们的数据？

生成的.cs文件包含的所有类和需保存和加载的数据。

到您的项目生成文件的地方

(也请不要忘记将"FlatBuffers.dll"放到您的项目，否则你会看到一些错误)

然后将此代码︰

// Create flatbufferclass

FlatBufferBuilderfbb = new FlatBufferBuilder(1);

// Create our swordfor GameDataWhatever

//------------------------------------------------------

WeaponClassesOrWhateverweaponType = WeaponClassesOrWhatever.Sword;

Sword.StartSword(fbb);

Sword.AddDamage(fbb,123);

Sword.AddDistance(fbb,999);

Offset<Sword>offsetWeapon = Sword.EndSword(fbb);

// For gun uncommentthis one and remove the sword one

WeaponClassesOrWhateverweaponType = WeaponClassesOrWhatever.Gun;

Gun.StartGun(fbb);

Gun.AddDamage(fbb,123);

Gun.AddReloadspeed(fbb,999);

Offset<Gun>offsetWeapon = Gun.EndGun(fbb);

//------------------------------------------------------

// Create stringsfor GameDataWhatever

//------------------------------------------------------

StringOffset cname =fbb.CreateString("Test String ! time : " + DateTime.Now);

//------------------------------------------------------

// CreateGameDataWhatever object we will store string and weapon in

//------------------------------------------------------

GameDataWhatever.StartGameDataWhatever(fbb);

GameDataWhatever.AddName(fbb,cname);

GameDataWhatever.AddPos(fbb,Vec3.CreateVec3(fbb, 1, 2, 1)); // structs can be inserted directly, no need tobe defined earlier

GameDataWhatever.AddColor(fbb,CompanyNamespaceWhatever.Color.Red);

//Store weapon

GameDataWhatever.AddWeaponType(fbb,weaponType);

GameDataWhatever.AddWeapon(fbb,offsetWeapon.Value);

var offset =GameDataWhatever.EndGameDataWhatever(fbb);

//------------------------------------------------------

GameDataWhatever.FinishGameDataWhateverBuffer(fbb,offset);

// Save the datainto "SAVE_FILENAME.whatever" file, name doesn't matter obviously

using (var ms = newMemoryStream(fbb.DataBuffer.Data, fbb.DataBuffer.Position, fbb.Offset)) {

File.WriteAllBytes("SAVE_FILENAME.whatever", ms.ToArray());

Debug.Log("SAVED !");

}

你写你的数据的方式是顺序依赖.

你总是要由内而外创建项目.

从一切开始该对象包含（如字符串、数组、其他对象）的对象本身。

基本上，如果使用了其他的对象，就要预先设置其他的对象！

所以这里发生的是︰

我们要先创建的weapon 和string ，因为GameDataWhatever里面使用了他们。

储蓄的一部分可以真的很棘手，我劝你读这篇文章有更好的理解如何存储数据。

3-最后，读取文件是小菜一碟。

可以按任何顺序，如果你想要你甚至不需要去通过的所有值，因为flatbuffers 工作像变魔术一样！

ByteBuffer bb = newByteBuffer(File.ReadAllBytes("SAVE_FILENAME.whatever"));

if(!GameDataWhatever.GameDataWhateverBufferHasIdentifier(bb)) {

throw new Exception("Identifier testfailed, you sure the identifier is identical to the generated schema'sone?");

}

GameDataWhateverdata = GameDataWhatever.GetRootAsGameDataWhatever(bb);

Debug.Log("LOADEDDATA : ");

Debug.Log("NAME: " + data.Name);

Debug.Log("POS: " + data.Pos.X + ", " + data.Pos.Y + ", " +data.Pos.Z);

Debug.Log("COLOR: " + data.Color);

Debug.Log("WEAPONTYPE : " + data.WeaponType);

switch(data.WeaponType) {

case WeaponClassesOrWhatever.Sword:

Sword sword = new Sword();

data.GetWeapon<Sword>(sword);

Debug.Log("SWORD DAMAGE : " + sword.Damage);

break;

case WeaponClassesOrWhatever.Gun:

Gun gun = new Gun();

data.GetWeapon<Gun>(gun);

Debug.Log("GUN RELOAD SPEED : " + gun.Reloadspeed);

break;

default:

break;

}

我们测试了flatbuffers 对所有主要的移动平台 (iOS，Android，亚马逊的操作系统，Windows Phone)，它工作得很好。

4 Unity中的源代码

如果你想示例代码和已编译的flatbuffer 文件 flatc.exe 和 flatbuffers.dll，然后下载此文件︰

FlatBuffersTest.zip

来自 <http://exiin.com/blog/flatbuffers-for-unity-sample-code/>

快速上手

接下来将会简要介绍如何使用FlatBuffers。

首先，为你要进行序列化操作的数据结构编写一个schema文件。在定义数据结构的属性时，你可以使用基本类型（各种长度的整形与浮点型），也可以是一个字符串，一个任意类型的数组，一个自定义的对象，甚至是一个自定义对象的集合（unions）。属性的值都是允许为空的，同时也可以设置默认值，所以这样一来，每个构建的对象可以根据自己的需要设置属性值。
然后，用flatc命令（FlatBuffer的编译器）去生成一个C++头文件（或者生成Java/C#/Go/Python等等其他语言的相关文件），进而通过相应的辅助类文件来构建序列化数据。这个生成的C++头文件（比如 mydata_generated.h）只依赖flatbuffers.h，顺便补充一句，flatbuffers.h里包含了很多核心的函数。
接着，使用FlatBufferBuilder类去构建一个单层级的二进制流数据。通过之前flatc命令生成好的代码以及FlatBufferBuilder的使用，简单的一些函数调用，就可以让你很自如地向二进制流中加入对象。
好了，是时候将生成的二进制数据存起来了！或者，你是在做网络通信，那就它这些数据传输出去吧！
当然，从另一个角度来说，当你获取到二进制数据，要将他解析成对象的时候，你可以将数据指针指向它的根对象，然后你可以在需要的位置方便地将它进行转换，获取你要的属性（object->field()）。

开发资源

如何构建编译环境，如何在多平台上运行示例代码.

如何使用编译器.
如何编写一个schema
如何将生成的C++代码加入到你自己程序中
如何将生成的C#/Java代码加入到你自己程序中
如何将生成的Co代码加入到你自己程序中

FlatBuffers对平台、语言、特性的支持度

Benchmarks数据——看看FlatBuffers的优势

FlatBuffers的白皮书
FlatBuffers内部结构介绍

schema正式语法

网络资源

GitHub 库
官方主页
FlatBuffers Google 小组
FlatBuffers 相关讨论

独立化实现的工具：FlatCC另一个FlatBuffers的解析工具与代码生成器，运行在C上
视频资源：
- Colt’sDevByte.
- GDC 2015Lightning Talk.
- FlatBuffers forGo.
- Evolution of FlatBuffersvisualization.
其他同仁创作的好文档：
- FlatBuffers in Go
- FlatBuffers in Android
- Parsing JSON to FlatBuffers in Java
- FlatBuffers in Unity

测试案例

http://blog.csdn.net/u010019717

在Google的Benchmark中，已经明确表明了其性能优势，杠杠的啊！

考虑到其扩语言与轻量级的特性，笔者专门自己做了一些较为贴近生产场景的测试，对比的是开发常用的1.1.41版本的fastjson

贴上代码

FlatBuffer与fastjson的比较

packageflatbuffers.test;

importjava.nio.ByteBuffer;

importjava.util.Arrays;

importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;

importflatbuffers.FlatBufferBuilder;

importflatbuffers.schema.Product;

public classBufferCompareTest {

static final long LOOP_COUNT = 5000000;

public static void main(String[] args) {

System.out.println("执行"+LOOP_COUNT+"次解析耗时比较");

//FlatBuffers

byte[] dataByte =buildFlatBuffersByte();

long startFlatBuffers =System.currentTimeMillis();

Product p = null;

for (int i = 0; i < LOOP_COUNT; i++){

p =Product.getRootAsProduct(ByteBuffer.wrap(dataByte));

}

System.out.println("FlatBuffers :" + (System.currentTimeMillis() - startFlatBuffers)+"ms");

//JSON

String jsonStr ="{\"marketable\":\"true\",\"costPrice\":15000,\"imgUrl\":\"http://img2.bbgstatic.com/14e2a07cbd5_2_8f02bdb34427ec107124fd1576287310_800x800.jpeg\",\"productBn\":\"MG120394938912345\",\"productId\":123456,\"productName\":\"德国爱他美Aptamil Pre段 0-3个月日期至16年7-8月左右\",\"salePrice\":15500,\"shopId\":123,\"shopName\":\"云猴全球购\"}";

long startJSON =System.currentTimeMillis();

JSONObject obj = null;

for (int i = 0; i < LOOP_COUNT; i++){

obj =JSONObject.parseObject(jsonStr);

}

System.out.println("JSON : "+ (System.currentTimeMillis() - startJSON)+"ms");

}

private static byte[]buildFlatBuffersByte() {

FlatBufferBuilder fbb = newFlatBufferBuilder(1);

int productBnOS =fbb.createString("MG120394938912345");

int productNameOS =fbb.createString("德国爱他美Aptamil Pre段 0-3个月日期至16年7-8月左右");

int shopNameOS =fbb.createString("云猴全球购");

int imgUrlOS =fbb.createString("http://img2.bbgstatic.com/14e2a07cbd5_2_8f02bdb34427ec107124fd1576287310_800x800.jpeg");

//注意，创建字符串（createString）要在XXX.startXXX方法执行之前，否则会出现异常

Product.startProduct(fbb);

Product.addProductId(fbb, 123456l);

Product.addShopId(fbb, 123);

Product.addProductBn(fbb, productBnOS);

Product.addProductName(fbb,productNameOS);

Product.addShopName(fbb, shopNameOS);

Product.addImgUrl(fbb, imgUrlOS);

Product.addCostPrice(fbb, 15000l);

Product.addSalePrice(fbb, 15500l);

Product.addMarketable(fbb, true);

int endOffset =Product.endProduct(fbb);

Product.finishProductBuffer(fbb,endOffset);

byte[] originalData =fbb.dataBuffer().array();

byte[] dataByte =Arrays.copyOfRange(originalData, fbb.dataBuffer().position(),(fbb.dataBuffer().position() +fbb.offset()));

return dataByte;

}

结果是，还是有点差距的：

执行5000000次解析耗时比较

FlatBuffers : 98ms

JSON : 10375ms

http://blog.csdn.net/u010019717

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