这里记录一下学习与使用Protocol Buffer的笔记，优点缺点如何使用这里不再叙述，重点关注与理解Protocol Buffers的工作原理，其大概实现。
我们经常使用Protocol Buffer进行序列化与反序列化。理解Protocol Buffer的工作原理，就要理解序列化与反序列化。
序列化：将数据结构或对象转换为二进制串的过程；
反序列化：序列化的逆过程；
如何实现呢？核心有两点：编码 + 存储。数据在计算机间通过网络进行传输时，传输的是比特流，只有0和1,并没有你所定义的各种类对象等，你如果想将一个类对象传输到对方，怎么办呢？字符是用过ASCII码编码的，这里也可以设计一套编码方案来对类似类对象这种数据进行编码，只要对方收到后能正确的解码就可以了。编码后还要确定编码后的数据存储方式，这样字节流才是有意义的字节流，这样才能知道读取的字节流有什么含义，代表什么。
好了，我们看一下Protocol Buffer是如何编码和存储的。
Protocol Buffer是如何编码的 Varint编码Varint编码是一种变长的编码方式，核心思想是对数值越小的数字，用越少的字节数表示，这样可以减少数字的字节数，进行数据压缩。
举个例子：对int数据类型，一般需要4个字节来表示，而实际上，对与数值较小的数字而言，无需这么多字节，00000000 00000000 00000000 01111111 | 127，只需要一个字节就能表示，前面3个字节意义不大，浪费了许多空间。
当然，这种编码并不是所有情况下都会变小，当数值非常大时，所需的字节会增多，但因为大多数情况下数值小的数字远比数值大的多，所以整体看来，数据是被压缩了的。
具体的，Varint编码时，对每个字节的最高位赋予特殊含义：
1：表示后序的字节也是该数字的一部分；
0：表示这是最后一个字节，且剩余7bit都用来表示数字（所以Varint解码时，如果读到最高位为0的字节时，就表示已经是Varing的最后一个字节）；
因为每个字节的最高位都被占用，用来表示特殊的含义，所以，当数值非常大时，原有的字节数就不够用了，所以编码时要增加字节数。
可以参考下图加深理解：
编码示例：
解码示例：
还有一个问题：就是负数时怎么办？计算机中数值用补码形式表示和存储（负数在计算机中往往用最位1来表示负数，0表示正数，负数的补码最高位为1），那按Varint编码方式所有的负数都需要增加一个字节表示，这是不能被接受的，解决方法便是下面要讲的zigzag编码。
Zigzag编码Zigzag编码是一种变长的编码方式。zigzag按绝对值升序排列，将整数hash成递增的数值序列，哈希函数为h(n)=(n<<1)^(n>>31)，对应地long型（64）位的哈希函数为h(n)=(n<<1)^(n>>63)。
n hex h(n) zigzag(hex)0 00 00 00 00 00 00 00 00 00
-1 ff ff ff ff 00 00 00 01 01
1 00 00 00 01 00 00 00 02 02
-2 ff ff ff fe 00 00 00 03 03
2 00 00 00 02 00 00 00 04 04
... ... ... ...
可以看到，zigzag编码将正数和负数重新映射为递增的无符号数，其主要目的就是使绝对值小的数值映射为小的无符号数，已方便后序压缩字节。
zigzag编码还有很多细节，比如为了保证编码的唯一可译性，需对哈希值进行前缀码编码，这里不再细述。
解码为编码的逆，首先将zigzag编码还原成哈希值，然后用哈希函数h的逆h’(n)=(n>>>1)^-(n&1)得到原始整数值。
这里只重点讲Varint编码和Zigzag编码，像string、double等类型这里不再描述，可参考文后的参考文档。
T：tag，L：length，V：value。以标识-长度-字段值表示单个数据，最终将所有数据拼接成一个字节流，从而实现数据存储的功能。
其中Length可选存储，如存储Varint编码数据就不需要存储Length，因为可根据每个字节最高bit位来判断这个字节是不是该数据段的最后一个字节。