PlainBuffer 是表格存储自定义的行数据序列化格式,针对小对象的序列化和解析性能进行了优化。本文档面向需要实现自定义 Tablestore SDK或调试底层数据传输的开发者。
格式定义
PlainBuffer 消息由一个 header 和若干行数据组成。每行包含主键列和属性列两个部分(根据操作类型,两者均可选)。tag 作为字段分隔符,告知解析器接下来需要读取的内容类型,使解析器能够在字节流中无歧义地推进。
plainbuffer = tag_header row1 [row2] [row3]
row = ( pk [attr] | [pk] attr | pk attr ) [tag_delete_marker] row_checksum;
pk = tag_pk cell_1 [cell_2] [cell_3]
attr = tag_attr cell1 [cell_2] [cell_3]
cell = tag_cell cell_name [cell_value] [cell_op] [cell_ts] cell_checksum
cell_name = tag_cell_name formated_value
cell_value = tag_cell_value formated_value
cell_op = tag_cell_op cell_op_value
cell_ts = tag_cell_ts cell_ts_value
row_checksum = tag_row_checksum row_crc8
cell_checksum = tag_cell_checksum row_crc8
formated_value = value_type value_len value_data
value_type = int8
value_len = int32
cell_op_value = delete_all_version | delete_one_version
cell_ts_value = int64
delete_all_version = 0x01 (1byte)
delete_one_version = 0x03 (1byte)
Tag 取值
大多数 tag 占 1 字节,tag_header 占 4 字节。解析器读取 tag 后确定接下来的字段类型,读取相应字节数,然后推进到下一个 tag。
tag_header = 0x75 (4byte)
tag_pk = 0x01 (1byte)
tag_attr = 0x02 (1byte)
tag_cell = 0x03 (1byte)
tag_cell_name = 0x04 (1byte)
tag_cell_value = 0x05 (1byte)
tag_cell_op = 0x06 (1byte)
tag_cell_ts = 0x07 (1byte)
tag_delete_marker = 0x08 (1byte)
tag_row_checksum = 0x09 (1byte)
tag_cell_checksum = 0x0A (1byte)
ValueType 取值
formated_value 中 value_type 的有效取值如下:
VT_INTEGER = 0x0
VT_DOUBLE = 0x1
VT_BOOLEAN = 0x2
VT_STRING = 0x3
VT_NULL = 0x6
VT_BLOB = 0x7
VT_INF_MIN = 0x9
VT_INF_MAX = 0xa
VT_AUTO_INCREMENT = 0xb
计算 Checksum
Checksum 使用 CRC8 算法,计算规则如下:
每个 cell 的 name、value、type 和 timestamp 参与该 cell 的 checksum 计算。
每行的 delete marker 贡献 1 字节:有 delete marker 时补
0x1,无则补0x0。行的 checksum 通过对各 cell 的 checksum 执行 CRC8 得出,不直接对原始 cell 数据做 CRC。
Java 实现:
以下代码摘自
$tablestore-4.2.1-sources/com/alicloud/openservices/tablestore/core/protocol/PlainBufferCrc8.java
,具体参见
。
public static byte getChecksum(byte crc, PlainBufferCell cell) throws IOException {
if (cell.hasCellName()) {
crc = crc8(crc, cell.getNameRawData());
}
if (cell.hasCellValue()) {
if (cell.isPk()) {
crc = cell.getPkCellValue().getChecksum(crc);
} else {
crc = cell.getCellValue().getChecksum(crc);
}
}
if (cell.hasCellTimestamp()) {
crc = crc8(crc, cell.getCellTimestamp());
}
if (cell.hasCellType()) {
crc = crc8(crc, cell.getCellType());
}
return crc;
}
public static byte getChecksum(byte crc, PlainBufferRow row) throws IOException {
for (PlainBufferCell cell : row.getPrimaryKey()) {
crc = crc8(crc, cell.getChecksum());
}
for (PlainBufferCell cell : row.getCells()) {
crc = crc8(crc, cell.getChecksum());
}
byte del = 0;
if (row.hasDeleteMarker()) {
del = (byte)0x1;
}
crc = crc8(crc, del);
return crc;
}
举例
示例行包含 2 列主键和 4 列属性列:
-
主键列:
[pk1:string:iampk]
[pk2:integer:100]
-
属性列:
[column1:string:bad:1001]
[column2:integer:128:1002]
[column3:double:34.2:1003]
[column4:del_all_versions]
编码结果:
<Header开始>[0x75]
<主键列开始>[0x1]
<Cell1>[0x3][0x4][0x3][3][pk1][0x5][0x3][5][iampk][_cell_checksum]
<Cell2>[0x3][0x4][0x3][3][pk2][0x5][0x0][8][100][_cell_checksum]
<属性列开始>[0x2]
<Cell1>[0x3][0x4][0x3][7][column1][0x5][0x3][3][bad][0x7][1001][_cell_checksum]
<Cell2>[0x3][0x4][0x3][7][column2][0x5][0x0][8][128][0x7][1002][_cell_checksum]
<Cell3>[0x3][0x4][0x3][7][column3][0x5][0x1][8][34.2][0x7][1003][_cell_checksum]
<Cell4>[0x3][0x4][0x3][7][column4][0x6][1][_cell_checksum]
[_row_check_sum]
以第一个主键 cell(pk1)为例,逐字节解析如下:
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字节 |
Tag/字段 |
含义 |
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cell 开始 |
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接下来是 cell name |
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value_type |
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value_len |
name 长度为 3 字节 |
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value_data |
cell name: |
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接下来是 cell value |
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value_type |
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value_len |
value 长度为 5 字节 |
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value_data |
cell value: |
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对 name、value、type 和 timestamp 做 checksum |
第二个主键 cell(pk2)结构相同,差异在于 value_type 为 0x0(VT_INTEGER),value_len 为 8(64 位整数)。
属性列 cell 在 value 之后多一个 timestamp 字段(0x7 = tag_cell_ts)。column4 没有 value,0x6(tag_cell_op)后接值 1,表示删除所有版本操作。