0 前言

应用程序之间要想互相通信，一起配合来实现业务功能，还需传输协议支持。

传输协议就是应用程序之间对话的语言。设计传输协议，并无太多规范和要求，只需通信双方的应用程序都能正确处理该协议&&无歧义。

1 断句

1.1 分隔符

传输协议也是种语言，传输数据时，首要解决的就是断句。

对传输层，收到的数据是怎样的？

就是一段段的字节，但因网络不确定性，你收到的分段并不一定是生产者发出去的分段。

那在协议中也加上“标点符号”不就行？

而且，并不需要像自然语言中那么多种的标点符号，而只需定义一个分隔符即可。

这办法的确可行，很多传输协议就采用这种方法，比如HTTP 1.0协议，它的分隔符是换行（\r\n）。但这有个问题：自然语言中，标点符号是专用的，它没有别的含义，和文字天然区分。
但在数据传输过程，无论你定义什么字符作为分隔符，理论上都有可能会在传输的数据中出现。

那如何区分“数据内的分隔符”和真正的分隔符？

得在发送数据阶段，加上分隔符前，把数据内的分隔符转义，收到数据后再转义回来。
这的确是个麻烦过程，损失了一些性能。

1.2 预置长度

更加实用的方法。

给每句话前面加一个表示这句话长度的数字，收到数据时，按长度读。

如：03下雨天03留客天02天留03我不留
这里固定使用2位数字存放长度，每句话最长可支持99个字。接收后的处理就简单了，先读取2位数字03，知道接下来3个字是第一句话，那就等这3个字都收到，即可作为第一句话，同理读第二句话、第三句话。

这很好解决断句问题，实现比分隔符方法更简单，性能也更好，是普遍采用的分隔数据的方法。

redis 的 aof 文件好像就是前置长度哦，经典方案无处不在~

前置长度是不是也有类似问题呢，03也可能是正常文字里的内容，也是要转义吧？

你可以想一下，最好自己实现一下接收数据进行解析的代码，你就会明白，前置长度无需转义。因为解析时，可明确知道当前读到的这个位置应该是长度还是真正数据，它不需要根据数据流中的内容来确定。

2 双工收发

2.1 单工通信

任一时刻，数据只能单向传输，一个人说时，另一个人只能听。
HTTP 1.0协议就是这样，客户端与服务端建立个连接后，客户端发个请求，直到服务端返回响应或请求超时，这段时间内，这个连接通道上不能再发其他请求。

这种单工通信，效率低，很多浏览器和APP为解决性能问题，只能同时在服务端和客户端间创建多条连接。

单工通信时，一句对一句，请求和响应按序依次收发，有个天然对应关系。就像被女朋友质问时，女朋友问一句，你才敢答一句。这沟通效率有何意义？

2.2 双工通信

而TCP连接是全双工通道，可同时进行数据的双向收发，互不影响。要提高吞吐量，应用层协议必须支持双工通信。

双工通信，不管是客户端还是服务端建立好连接后，双方都能基于该socket进行收发消息，而不是服务器只能accept到message后才能做些处理。

如果说你和你对象有边听边说的本事，换成双工协议后，基本就是在和女人讲道理，你们就会混乱到分不清到底在回答问题or陈述观点。
并发下，顺序也无法保证。实际设计协议时，一般不关心顺序，只需确保请求和响应能够正确对应。

解决对应问题

发送请求时，给每个请求加个序号：该序号在本次会话内保证唯一，然后在响应中带上请求的序号，这就能把请求和响应对应上。

加上序号后，即使如抢答一般混乱，也分得清到底在说啥。

你和你对象就能对自己发出去的请求来编号，回复对方响应的时候，带上对方请求的编号即可。这就解决了双工通信的主要问题。

在一次会话过程中，开头的先是唯一序列号吗？然后后面跟数据长度，再是内容吗？
那接到消息的一方，如何分辨序列号的长度大小，做到区分序列号和内容前的数据长度信息？

开头就肯定是数据长度，序号也是数据的一部分！所以应该在数据长度的后面。

3 总结

设计传输协议时，只要双方应用程序能够识别传输协议，互相交流即可，并没啥绝对的规范。

首要得解决断句，有“分隔符”和“前置长度”两种断句方案。

使用ID来标识请求与响应对应关系的方法，是比较通用的实现双工通信的方法，可有效提升数据传输的吞吐量。

解决了断句，实现了双工通信，配合专用序列化方法，即可实现高性能的网络通信协议，实现高性能的进程间通信。很多MQ、RPC框架都是用这种方式来实现它们自己的私有应用层传输协议。

简单的高性能通信程序：你和你对象三组对话，服务端是你对象，客户端是你自己，让俩人在客厅碰见一百万次，记录下总共耗时。

https://github.com/WangYangA9/netty-FullDuplex-example
https://sourcegraph.com/github.com/swgithub1006/mqlearning/-/tree/src/main/java/org/coffee/mqlearning