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Hpack 是啥HPACK 原理如何编码举个编码????HPACK 实现遇到的坑Hpack>
Hpack 是 HTTP2 的头部压缩算法。在 HTTP1 中，每次传输都会有大量的 Header 携带，我们可以拿一个实际的请求来看，如图一：
图一：请求 header
这里面 Header 很多是请求共性的，比如 method: POST，就是 post 请求的 header，那每个 POST 请求都会携带这个 header；以及同一个页面里可能有很多请求需要带上相同 header，比如 user-agent、鉴权相关 header 等等。那如果 body 很小的话，每次传输利用率就很低了。HTTP2 为了提高传输效率设计了 HPACK 头部压缩算法。
HPACK>
HPACK 维护了两张表，静态表和动态表。如果 Header key、value 在表里的话，直接将 Header kv 用 index 编码即可；如果不存在表中的话，则采用 Huffman 编码或者不编码发送。每条连接维护各自的动态表，request 和 response 的动态表是分开的。
静态表存储常见的 Header kv，比如 :method: GET、:method: POST、:schema: http 等一共 61 项，具体的项可以参考 RFC 7541 文档。
动态表是一个先进先出的表，先进入的在高索引空间，后进入的在低索引空间（索引空间从0到最后递减）。header 根据一定的规则判断是否加入动态表，有三种规则：
- 将 header 字段添加到动态表的开头不将 header 字段添加到动态表不将 header 添加到动态表，另外规定 header 始终不被动态表编码，常见于有代理或者网关的场景。这是为了保护 header 字段值，比如通过大量尝试判断 header size 可以推断出动态表的内容。
动态表也有一定大小，通过 SETTINGS_HEADER_TABLE_SIZE 来设置。如果新的 Header kv size 超过了这个值，就会逐出动态表，直到能够放下这个 Header kv 或者将所有的逐出。特别的，如果一个 Header kv size 大于了动态表的最大值，那么这个 Header 的作用就是清空动态表。
如何编码
- 该>
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 1 | Index (7+) | +---+---------------------------+
- Key 被索引，value 未索引且允许保存
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 1 | Index (6+) | +---+---+-----------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
01 后的 index 表示 Header Key 的索引
这个 Header 会被加在 server 和 client 的动态表中。
- Key 被索引，value 未索引且不允许保存
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 0 | 0 | 0 | Index (4+) | +---+---+-----------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
- Key、value 均未索引且允许保存
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 1 | 0 | +---+---+-----------------------+ | H | Name Length (7+) | +---+---------------------------+ | Name String (Length octets) | +---+---------------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
- Key、value 均未索引且不允许保存
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | +---+---+-----------------------+ | H | Name Length (7+) | +---+---------------------------+ | Name String (Length octets) | +---+---------------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
- Key 被索引，value 未索引且绝对不允许保存
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 0 | 0 | 1 | Index (4+) | +---+---+-----------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
- Key、value 均未索引且绝对不允许保存
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | +---+---+-----------------------+ | H | Name Length (7+) | +---+---------------------------+ | Name String (Length octets) | +---+---------------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
举个编码????
:method: GET :scheme: http :path: / :authority: www.example.com
编码后的 16 进制如下
8286 8441 8cf1 e3c2 e5f2 3a6b a0ab 90f4 ff
82 = 10000010 -> 8 表示 kv 均被索引，表项为静态表第 2 项-> :method: GET
86 = 10000110 -> 8 表示 kv 均被索引，表项为静态表第 6 项-> :scheme: http
84 = 10000100 -> 8 表示 kv 均被索引，表项为静态表第 4 项 -> :path: /
41 = 01000001 -> 4 表示 Key 被索引，value 未索引且允许保存，name 为静态表第1项，即 :authority。接下来表示这个 header对应的 value。
8c = 10001100 -> 第一个 bit 为1，表示 huffman 编码，字符串的长度为 1100b = 12。接着解析12个字节为 huffman 编码后的字符 f1e3 c2e5 f23a 6ba0 ab90 f4ff， 解码为www.example.com
所以得到最后一个头部 :authority: www.example.com
HPACK>
我们可以先想一下，如果要做到索引的复杂度尽可能小，同时又要有序方便逐出，那应该采用什么数据结构呢？
那应该很容易想到，我们需要用一个 slice 存下来所有的数据，也方便逐出；如果一个 Header 来了，我们也需要两个 map 存下这个这个 Header 对应的在 slice 中的 index。
Golang 中 HPACK 的实现在 hpack 文件夹中，动态表的数据结构和我们想的一样。
动态表的实现在 tables.go 当中
type headerFieldTable struct {
// 用 slice 存储具体的表项，同时也方便逐出
ents []HeaderField
// 逐出数量，可以理解为偏移修正量。如果一个 header 被逐出后，那其他 header 的
// 索引就会升高。在 map 中修改需要 O(n) 的开销，所以计算 id 时在这里统一加
// 一个修正量即可。
evictCount uint64
// 只根据 header 找对应的 id。
byName map[string]uint64
// 根据 header kv 找对应的 id。
byNameValue map[pairNameValue]uint64
}
type pairNameValue struct {
name, value string
}
func (t *headerFieldTable) addEntry(f HeaderField) {
// 计算唯一 id，同时保证不和已经在表中的 id 重复
id := uint64(t.len()) + t.evictCount + 1
// 在两个 map 中存下索引
t.byName[f.Name] = id
t.byNameValue[pairNameValue{f.Name, f.Value}] = id
// 保存索引
t.ents = append(t.ents, f)
}
// 逐出 n 个
func (t *headerFieldTable) evictOldest(n int) {
...
for k := 0; k < n; k++ {
f := t.ents[k]
// 根据 index 算出在 map 中的 id
id := t.evictCount + uint64(k) + 1
// 双重校验，如果校验通过就删除表项
if t.byName[f.Name] == id {
delete(t.byName, f.Name)
}
if p := (pairNameValue{f.Name, f.Value}); t.byNameValue[p] == id {
delete(t.byNameValue, p)
}
}
// 用后 n 个表项覆盖前面的表项实现逐出
copy(t.ents, t.ents[n:])
for k := t.len() - n; k < t.len(); k++ {
t.ents[k] = HeaderField{} // so strings can be garbage collected
}
t.ents = t.ents[:t.len()-n]
// 逐出数量 +n
// 表项迁移带来的索引减小会通过 evictCount 的增加补回来，所以 id 并不会变
t.evictCount += uint64(n)
}
// 在表项中寻找，如果没有匹配的 i 就是 0.如果 kv 都匹配上了就返回 index， true；
// 如果只有 k 匹配上了就返回 index， false。
func (t *headerFieldTable) search(f HeaderField) (i uint64, nameValueMatch bool) {
if !f.Sensitive {
if id := t.byNameValue[pairNameValue{f.Name, f.Value}]; id != 0 {
return t.idToIndex(id), true
}
}
if id := t.byName[f.Name]; id != 0 {
return t.idToIndex(id), false
}
return 0, false
}
func (t *headerFieldTable) idToIndex(id uint64) uint64 {
// 校验。不在这里 panic，下面根据 index 索引的时候，slice 也会 panic
if id <= t.evictCount {
panic(fmt.Sprintf("id (%v) <= evictCount (%v)", id, t.evictCount))
}
// 将 id 转换为 slice 中的 index
k := id - t.evictCount - 1 // convert id to an index t.ents[k]
// 如果是动态表，需要减去静态表的长度
if t != staticTable {
return uint64(t.len()) - k // dynamic table
}
return k + 1
}
其他部分的实现就很简单了，基本上就是照着上面的流程写就可以了。其中有一个解析当前 header 是哪种类型的实现还挺有意思的。
func (d *Decoder) parseHeaderFieldRepr() error {
b := d.buf[0]
switch {
case b&128 != 0:
// 128 => 10000000
// 设置了最高位，对应上面的第 1 种 kv 均在的情况
// https://httpwg.org/specs/rfc7541.html#rfc.section.6.1
return d.parseFieldIndexed()
case b&192 == 64:
// 192 => 11000000
// 对应前三位为 010 的情况，即允许保存的情况
// https://httpwg.org/specs/rfc7541.html#rfc.section.6.2.1
return d.parseFieldLiteral(6, indexedTrue)
case b&240 == 0:
// 240 => 11110000
// 对应前四位都是0的情况，即不允许保存的情况
// https://httpwg.org/specs/rfc7541.html#rfc.section.6.2.2
return d.parseFieldLiteral(4, indexedFalse)
case b&240 == 16:
// 240 => 11110000
// 对应前四位是0001的情况，即绝对不允许保存的情况
// https://httpwg.org/specs/rfc7541.html#rfc.section.6.2.3
return d.parseFieldLiteral(4, indexedNever)
case b&224 == 32:
// 224 => 11100000
// 对应前三位是001的情况，即动态表大小更新的情况
// https://httpwg.org/specs/rfc7541.html#rfc.section.6.3
return d.parseDynamicTableSizeUpdate()
}
return DecodingError{errors.New("invalid encoding")}
}
遇到的坑
写这篇文章是因为>
参考文档
www.rfc-editor.org/rfc/rfc7541
以上就是go HTTP2 的头部压缩算法hpack实现详解的详细内容，更多关于go HTTP2 头部压缩算法hpack的资料请关注易采站长站其它相关文章！
