2首部减弱,尾部压缩技术介绍

HTTP/2 底部压缩技术介绍

2015/11/03 · HTML5 ·
HTTP/2

原文出处:
imququ(@屈光宇)   

俺们领会,HTTP/2 协议由四个 RFC 组成:一个是 RFC
7540,描述了 HTTP/2
协议本身;一个是 RFC
7541,描述了 HTTP/2
协议中运用的头顶压缩技术。本文将经过实际案例指点我们详细地认识 HTTP/2
底部压缩那门技术。

HTTP/2 尾部压缩技术介绍

2首部减弱,尾部压缩技术介绍。2016/04/13 · 基础技术 ·
HTTP/2

正文作者: 伯乐在线 –
JerryQu
。未经作者许可,禁止转发!
欢迎插足伯乐在线 专栏撰稿人。

俺们精晓,HTTP/2 协议由四个 RFC 组成:一个是 RFC
7540,描述了 HTTP/2
协议本身;一个是 RFC
7541,描述了 HTTP/2
协议中使用的头顶压缩技术。本文将经过实际案例引导大家详细地认识 HTTP/2
尾部压缩那门技术。

当下网络环境中,同一个页面发出几十个HTTP请求已经是不以为奇的工作了。在HTTP/1.1中,请求之间完全相互独立,使得请求中冗余的首部字段不要求地浪费了汪洋的网络带宽,并伸张了网络延时。以对某站点的一次页面访问为例,直观地看一下这种光景:

二〇一八年仲夏, IETF 正式公布了 HTTP/2 协议与之配套的 HPACK 底部压缩算法。
RFC 如下:

为啥要减小

在 HTTP/1 中,HTTP 请求和响应都是由「状态行、请求 /
响应尾部、新闻主体」三部分构成。一般而言,音讯主体都会由此 gzip
压缩,或者我传输的就是压缩过后的二进制文件(例如图片、音频),但气象行和尾部却从未通过其余压缩,直接以纯文本传输。

乘势 Web 成效更是复杂,每个页面暴发的伸手数也更是多,根据 HTTP
Archive 的总结,当前平均每个页面都会时有暴发不少个请求。越来越多的伸手导致消耗在头顶的流量越多,越发是每一回都要传输
UserAgent、Cookie 那类不会一再转移的情节,完全是一种浪费。

以下是自己随手打开的一个页面的抓包结果。可以看看,传输尾部的网络支出超越100kb,比 HTML 还多:

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上面是中间一个请求的绵密。可以看到,为了获取 58
字节的多少,在头顶传输上费用了一些倍的流量:

亚洲必赢官网 2

HTTP/1
时代,为了削减尾部消耗的流量,有无数优化方案可以尝试,例如合并请求、启用
库克ie-Free
域名等等,不过那些方案或多或少会引入一些新的题目,那里不展开研商。

干什么要缩减

在 HTTP/1 中,HTTP 请求和响应都是由「状态行、请求 /
响应尾部、信息主体」三片段组成。一般而言,音信主体都会通过 gzip
压缩,或者自身传输的就是缩减过后的二进制文件(例如图片、音频),但状态行和尾部却从不通过其余压缩,直接以纯文本传输。

乘势 Web 效率更是复杂,每个页面发生的伸手数也尤其多,按照 HTTP
Archive
的计算,当前平均每个页面都会时有暴发不少个请求。越多的请求导致消耗在头顶的流量越来越多,越发是每一趟都要传输
UserAgent、Cookie 那类不会一再变更的内容,完全是一种浪费。

以下是自家随手打开的一个页面的抓包结果。可以见见,传输底部的网络开销超过100kb,比 HTML 还多:

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下边是内部一个呼吁的有心人。可以看来,为了获取 58
字节的多少,在头顶传输上消费了好几倍的流量:

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HTTP/1
时代,为了减小底部消耗的流量,有许多优化方案得以尝尝,例如合并请求、启用
库克ie-Free
域名等等,可是那么些方案或多或少会引入一些新的题材,那里不展开研商。

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  • Hypertext Transfer Protocol Version 2 RFC
    7540
  • HPACK: Header Compression for HTTP/2 RFC
    7541

压缩后的作用

接下去自己将选用访问本博客的抓包记录以来明 HTTP/2
尾部压缩带来的变型。怎么样运用 Wireshark 对 HTTPS
网站举办抓包并解密,请看本身的那篇小说。本文使用的抓包文件,可以点此间下载。

先是直接上图。下图选中的 Stream 是第一次访问本站,浏览器发出的乞求头:

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从图纸中可以见到那么些 HEADERS 流的尺寸是 206 个字节,而解码后的底部长度有
451 个字节。不言而喻,压缩后的头顶大小收缩了大体上多。

但是那就是全部啊?再上一张图。下图选中的 Stream
是点击本站链接后,浏览器发出的伸手头:

亚洲必赢官网 7

可以见见那四遍,HEADERS 流的长短唯有 49 个字节,不过解码后的头顶长度却有
470 个字节。那三回,压缩后的尾部大小几乎只有原来大小的 1/10。

为何前后两遍差异这么大呢?大家把四遍的头部音信举行,查看同一个字段两回传输所占有的字节数:

亚洲必赢官网 8

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对照后得以窥见,第二次的呼吁头部之所以非凡小,是因为超过一半键值对只占用了一个字节。特别是
UserAgent、Cookie
那样的头顶,首次呼吁中需求占用很多字节,后续请求中都只须求一个字节。

减少后的成效

接下去自己将采取访问本博客的抓包记录以来明 HTTP/2
底部压缩带来的成形。怎么样接纳 Wireshark 对 HTTPS
网站举行抓包并解密,请看我的那篇文章。

首先直接上图。下图选中的 Stream 是首次访问本站,浏览器发出的伏乞头:

亚洲必赢官网 10

从图纸中可以看出那个 HEADERS 流的长度是 206 个字节,而解码后的尾司长度有
451 个字节。不问可见,压缩后的头顶大小收缩了大体上多。

只是那就是一体呢?再上一张图。下图选中的 Stream
是点击本站链接后,浏览器发出的呼吁头:

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可以观望这五遍,HEADERS 流的长度唯有 49 个字节,然则解码后的尾市长度却有
470 个字节。那四回,压缩后的尾部大小大致只有原来大小的 1/10。

干什么前后三回差别这么大啊?我们把四回的底部音信进行,查看同一个字段三遍传输所占据的字节数:

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对待后方可发现,第二次的央求底部之所以格外小,是因为多数键值对只占用了一个字节。更加是
UserAgent、库克ie
那样的尾部,首次呼吁中须要占用很多字节,后续请求中都只须求一个字节。

Header 1

小编在研究 HPACK
时,翻阅了有的网上的博客与课程,不甚满足。要么泛泛而谈,要么漏洞百出,要么讲解不够完整。于是,作者研读了
RFC7541 ,希望能写出一篇完备的 HPACK
讲解,给想要学习这么些算法的仇敌一些支援。

技术原理

下边这张截图,取自 谷歌 的属性专家 Ilya Grigorik 在 Velocity 2015 • SC
会议中享用的「HTTP/2 is here, let’s
optimize!」,相当直观地叙述了
HTTP/2 中底部压缩的法则:

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自己再用浅显的言语诠释下,尾部压缩须要在匡助 HTTP/2 的浏览器和服务端之间:

  • 维护一份相同的静态字典(Static
    Table),包含常见的底部名称,以及专门常见的头顶名称与值的构成;
  • 护卫一份相同的动态字典(Dynamic Table),可以动态的增加内容;
  • 辅助基于静态哈夫曼码表的哈夫曼编码(Huffman Coding);

静态字典的功效有四个:1)对于截然匹配的头顶键值对,例如 :
method :GET
,可以一向动用一个字符表示;2)对于底部名称可以匹配的键值对,例如 cookie :xxxxxxx,可以将名称使用一个字符表示。HTTP/2
中的静态字典如下(以下只截取了一部分,完整表格在这里):

Index Header Name Header Value
1 :authority
2 :method GET
3 :method POST
4 :path /
5 :path /index.html
6 :scheme http
7 :scheme https
8 :status 200
32 cookie
60 via
61 www-authenticate

还要,浏览器可以告诉服务端,将 cookie :xxxxxxx 添加到动态字典中,那样继续一切键值对就可以运用一个字符表示了。类似的,服务端也得以立异对方的动态字典。必要小心的是,动态字典上下文有关,需求为每个
HTTP/2 连接维护不一致的字典。

运用字典可以极大地升级压缩效果,其中静态字典在首次呼吁中就可以采用。对于静态、动态字典中不设有的内容,还是可以使用哈夫曼编码来减小体积。HTTP/2
使用了一份静态哈夫曼码表(详见),也亟需内置在客户端和服务端之中。

那里顺便说一下,HTTP/1 的意况行音信(Method、Path、Status 等),在
HTTP/2
中被拆成键值对放入底部(冒号起头的那一个),同样可以分享到字典和哈夫曼压缩。别的,HTTP/2
中享有尾部名称必须小写。

技术原理

上边那张截图,取自 谷歌(Google) 的性质专家 Ilya Grigorik 在 Velocity 2015 • SC
会议中享用的「HTTP/2 is here, let’s
optimize!」,格外直观地叙述了
HTTP/2 中底部压缩的法则:

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本身再用通俗的言语诠释下,尾部压缩须求在帮助 HTTP/2 的浏览器和服务端之间:

  • 护卫一份相同的静态字典(Static
    Table),包涵常见的底部名称,以及专门常见的头顶名称与值的构成;
  • 护卫一份相同的动态字典(Dynamic Table),可以动态地抬高内容;
  • 支撑基于静态哈夫曼码表的哈夫曼编码(Huffman Coding);

静态字典的听从有三个:1)对于截然合营的底部键值对,例如
:method: GET,可以直接选用一个字符表示;2)对于底部名称可以匹配的键值对,例如
cookie: xxxxxxx,可以将名称使用一个字符表示。HTTP/2
中的静态字典如下(以下只截取了有些,完整表格在这里):

Index Header Name Header Value
1 :authority
2 :method GET
3 :method POST
4 :path /
5 :path /index.html
6 :scheme http
7 :scheme https
8 :status 200
32 cookie
60 via
61 www-authenticate

并且,浏览器可以告诉服务端,将 cookie: xxxxxxx
添加到动态字典中,那样继续一切键值对就足以应用一个字符表示了。类似的,服务端也得以立异对方的动态字典。须要专注的是,动态字典上下文有关,须求为各样HTTP/2 连接维护分化的字典。

使用字典可以大幅度地升级压缩效果,其中静态字典在首次呼吁中就可以利用。对于静态、动态字典中不设有的情节,还能运用哈夫曼编码来减小体积。HTTP/2
使用了一份静态哈夫曼码表(详见),也要求内置在客户端和服务端之中。

此间顺便说一下,HTTP/1 的图景行新闻(Method、Path、Status 等),在
HTTP/2
中被拆成键值对放入尾部(冒号早先的那几个),同样可以大饱眼福到字典和哈夫曼压缩。其它,HTTP/2
中具有尾部名称必须小写。

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如有不足或者猜忌之处,欢迎大家提出。

落实细节

打听了 HTTP/2 底部压缩的基本原理,最终大家来看一下实际的贯彻细节。HTTP/2
的头顶键值对有以下那么些景况:

1)整个底部键值对都在字典中

JavaScript

0 1 2 3 4 5 6 7 +—+—+—+—+—+—+—+—+ | 1 | Index (7+) |
+—+—————————+

1
2
3
4
5
  0   1   2   3   4   5   6   7
+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 1 |        Index (7+)         |
+—+—————————+
 

那是最简便的情形,使用一个字节就可以代表那几个底部了,最左一位稳定为
1,之后七位存放键值对在静态或动态字典中的索引。例如下图中,底部索引值为
2(0000010),在静态字典中查询可得 :
method :GET

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2)尾部名称在字典中,更新动态字典

JavaScript

0 1 2 3 4 5 6 7 +—+—+—+—+—+—+—+—+ | 0 | 1 | Index (6+) |
+—+—+———————–+ | H | Value Length (7+) |
+—+—————————+ | Value String (Length octets) |
+——————————-+

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  0   1   2   3   4   5   6   7
+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 0 | 1 |      Index (6+)       |
+—+—+———————–+
| H |     Value Length (7+)     |
+—+—————————+
| Value String (Length octets)  |
+——————————-+
 

对此那种情形,首先必要动用一个字节表示底部名称:左两位稳定为
01,之后六位存放头部名称在静态或动态字典中的索引。接下来的一个字节第四位H 表示底部值是或不是拔取了哈夫曼编码,剩余七位表示尾部值的长短 L,后续 L
个字节就是底部值的具体内容了。例如下图中索引值为
32(100000),在静态字典中询问可得  cookie ;尾部值使用了哈夫曼编码(1),长度是
28(0011100);接下去的 28
个字节是 cookie 的值,将其进展哈夫曼解码就能获取具体内容。

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客户端或服务端看到这种格式的尾部键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输那样的始末,就适合第
1 种状态了。

3)底部名称不在字典中,更新动态字典

JavaScript

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) |
+——————————-+

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+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 0 | 1 |           0           |
+—+—+———————–+
| H |     Name Length (7+)      |
+—+—————————+
|  Name String (Length octets)  |
+—+—————————+
| H |     Value Length (7+)     |
+—+—————————+
| Value String (Length octets)  |
+——————————-+
 

那种状态与第 2
种情形好像,只是由于尾部名称不在字典中,所以率先个字节固定为
01000000;接着注解名称是还是不是采取哈夫曼编码及长度,并放上名称的具体内容;再申明值是不是拔取哈夫曼编码及长度,最后放上值的具体内容。例如下图中名称的尺寸是
5(0000101),值的长短是
6(0000110)。对其具体内容举行哈夫曼解码后,可得 pragma: no-cache 。

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客户端或服务端看到那种格式的头顶键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输那样的情节,就适合第
1 种处境了。

4)尾部名称在字典中,不相同意更新动态字典

JavaScript

0 1 2 3 4 5 6 7 +—+—+—+—+—+—+—+—+ | 0 | 0 | 0 | 1 |
Index (4+) | +—+—+———————–+ | H | Value Length (7+) |
+—+—————————+ | Value String (Length octets) |
+——————————-+

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  0   1   2   3   4   5   6   7
+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 0 | 0 | 0 | 1 |  Index (4+)   |
+—+—+———————–+
| H |     Value Length (7+)     |
+—+—————————+
| Value String (Length octets)  |
+——————————-+
 

那种意况与第 2 种状态相当类似,唯一不相同之处是:第四个字节左四位稳定为
0001,只剩下四位来存放索引了,如下图:

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此地须求介绍其余一个知识点:对整数的解码。上图中率先个字节为
00011111,并不表示底部名称的目录为 15(1111)。首个字节去掉固定的
0001,只剩四位可用,将位数用 N 表示,它不得不用来代表小于「2 ^ N – 1 =
15」的整数 I。对于 I,须求依照以下规则求值(RFC 7541
中的伪代码,via):

Python

if I < 2 ^ N – 1, return I # I 小于 2 ^ N – 1 时,直接再次回到 else M =
0 repeat B = next octet # 让 B 等于下一个八位 I = I + (B & 127) * 2 ^
M # I = I + (B 低七位 * 2 ^ M) M = M + 7 while B & 128 == 128 # B
最高位 = 1 时前赴后继,否则再次回到 I return I

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if I < 2 ^ N – 1, return I         # I 小于 2 ^ N – 1 时,直接返回
else
    M = 0
    repeat
        B = next octet             # 让 B 等于下一个八位
        I = I + (B & 127) * 2 ^ M  # I = I + (B 低七位 * 2 ^ M)
        M = M + 7
    while B & 128 == 128           # B 最高位 = 1 时继续,否则返回 I
    return I

对于上图中的数据,依据那一个规则算出索引值为 32(00011111 00010001,15 +
17),代表  cookie 。需求小心的是,协议中负有写成(N+)的数字,例如
Index (4+)、Name Length (7+),都需要遵从那么些规则来编码和平解决码。

那种格式的头顶键值对,不容许被添加到动态字典中(但足以采取哈夫曼编码)。对于一些非常灵敏的头顶,比如用来证实的
Cookie,这么做可以提升安全性。

5)尾部名称不在字典中,不容许更新动态字典

JavaScript

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) |
+——————————-+

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+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 0 | 0 | 0 | 1 |       0       |
+—+—+———————–+
| H |     Name Length (7+)      |
+—+—————————+
|  Name String (Length octets)  |
+—+—————————+
| H |     Value Length (7+)     |
+—+—————————+
| Value String (Length octets)  |
+——————————-+
 

那种场地与第 3 种情况格外接近,唯一分歧之处是:第四个字节固定为
00010000。那种景观比较少见,没有截图,各位可以脑补。同样,那种格式的尾部键值对,也不一致意被添加到动态字典中,只可以利用哈夫曼编码来裁减体积。

实则,协议中还确定了与 4、5 极度接近的其它二种格式:将 4、5
格式中的第四个字节第一位由 1 改为 0
即可。它表示「本次不更新动态词典」,而 4、5
代表「相对不容许更新动态词典」。分歧不是很大,这里略过。

明亮了底部压缩的技术细节,理论上得以很自在写出 HTTP/2
底部解码工具了。我相比较懒,直接找来 node-http2
中的 compressor.js 验证一下:

JavaScript

var Decompressor = require(‘./compressor’).Decompressor; var testLog =
require(‘bunyan’).createLogger({name: ‘test’}); var decompressor = new
Decompressor(testLog, ‘REQUEST’); var buffer = new
Buffer(‘820481634188353daded6ae43d3f877abdd07f66a281b0dae053fad0321aa49d13fda992a49685340c8a6adca7e28102e10fda9677b8d05707f6a62293a9d810020004015309ac2ca7f2c3415c1f53b0497ca589d34d1f43aeba0c41a4c7a98f33a69a3fdf9a68fa1d75d0620d263d4c79a68fbed00177febe58f9fbed00177b518b2d4b70ddf45abefb4005db901f1184ef034eff609cb60725034f48e1561c8469669f081678ae3eb3afba465f7cb234db9f4085aec1cd48ff86a8eb10649cbf’,
‘hex’); console.log(decompressor.decompress(buffer));
decompressor._table.forEach(function(row, index) { console.log(index +
1, row[0], row[1]); });

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var Decompressor = require(‘./compressor’).Decompressor;
 
var testLog = require(‘bunyan’).createLogger({name: ‘test’});
var decompressor = new Decompressor(testLog, ‘REQUEST’);
 
var buffer = new Buffer(‘820481634188353daded6ae43d3f877abdd07f66a281b0dae053fad0321aa49d13fda992a49685340c8a6adca7e28102e10fda9677b8d05707f6a62293a9d810020004015309ac2ca7f2c3415c1f53b0497ca589d34d1f43aeba0c41a4c7a98f33a69a3fdf9a68fa1d75d0620d263d4c79a68fbed00177febe58f9fbed00177b518b2d4b70ddf45abefb4005db901f1184ef034eff609cb60725034f48e1561c8469669f081678ae3eb3afba465f7cb234db9f4085aec1cd48ff86a8eb10649cbf’, ‘hex’);
 
console.log(decompressor.decompress(buffer));
 
decompressor._table.forEach(function(row, index) {
    console.log(index + 1, row[0], row[1]);
});

头顶原始数据来源于本文第三张截图,运行结果如下(静态字典只截取了一片段):

{ ‘:method’: ‘GET’, ‘:path’: ‘/’, ‘:authority’: ‘imququ.com’, ‘:scheme’:
‘https’, ‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11;
rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0’, accept:
‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’,
‘accept-language’: ‘en-US,en;q=0.5’, ‘accept-encoding’: ‘gzip, deflate’,
cookie: ‘v=47; u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’, pragma:
‘no-cache’ } 1 ‘:authority’ ” 2 ‘:method’ ‘GET’ 3 ‘:method’ ‘POST’ 4
‘:path’ ‘/’ 5 ‘:path’ ‘/index.html’ 6 ‘:scheme’ ‘http’ 7 ‘:scheme’
‘https’ 8 ‘:status’ ‘200’ … … 32 ‘cookie’ ” … … 60 ‘via’ ” 61
‘www-authenticate’ ” 62 ‘pragma’ ‘no-cache’ 63 ‘cookie’
‘u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’ 64 ‘accept-language’
‘en-US,en;q=0.5’ 65 ‘accept’
‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’ 66
‘user-agent’ ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0)
Gecko/20100101 Firefox/41.0’ 67 ‘:authority’ ‘imququ.com’

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{ ‘:method’: ‘GET’,
  ‘:path’: ‘/’,
  ‘:authority’: ‘imququ.com’,
  ‘:scheme’: ‘https’,
  ‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0’,
  accept: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’,
  ‘accept-language’: ‘en-US,en;q=0.5’,
  ‘accept-encoding’: ‘gzip, deflate’,
  cookie: ‘v=47; u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’,
  pragma: ‘no-cache’ }
1 ‘:authority’ ”
2 ‘:method’ ‘GET’
3 ‘:method’ ‘POST’
4 ‘:path’ ‘/’
5 ‘:path’ ‘/index.html’
6 ‘:scheme’ ‘http’
7 ‘:scheme’ ‘https’
8 ‘:status’ ‘200’
… …
32 ‘cookie’ ”
… …
60 ‘via’ ”
61 ‘www-authenticate’ ”
62 ‘pragma’ ‘no-cache’
63 ‘cookie’ ‘u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’
64 ‘accept-language’ ‘en-US,en;q=0.5’
65 ‘accept’ ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’
66 ‘user-agent’ ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0’
67 ‘:authority’ ‘imququ.com’

可以见见,那段从 Wireshark
拷出来的头顶数据可以正常解码,动态字典也得到了履新(62 – 67)。

兑现细节

叩问了 HTTP/2 尾部压缩的基本原理,最终大家来看一下现实的兑现细节。HTTP/2
的头顶键值对有以下这么些情状:

1)整个尾部键值对都在字典中

JavaScript

0 1 2 3 4 5 6 7 +—+—+—+—+—+—+—+—+ | 1 | Index (7+) |
+—+—————————+

1
2
3
4
5
  0   1   2   3   4   5   6   7
+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 1 |        Index (7+)         |
+—+—————————+
 

那是最简便的情况,使用一个字节就可以象征那些尾部了,最左一位稳定为
1,之后七位存放键值对在静态或动态字典中的索引。例如下图中,尾部索引值为
2(0000010),在静态字典中查询可得 :method: GET

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2)底部名称在字典中,更新动态字典

JavaScript

0 1 2 3 4 5 6 7 +—+—+—+—+—+—+—+—+ | 0 | 1 | Index (6+) |
+—+—+———————–+ | H | Value Length (7+) |
+—+—————————+ | Value String (Length octets) |
+——————————-+

1
2
3
4
5
6
7
8
9
  0   1   2   3   4   5   6   7
+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 0 | 1 |      Index (6+)       |
+—+—+———————–+
| H |     Value Length (7+)     |
+—+—————————+
| Value String (Length octets)  |
+——————————-+
 

对于那种情况,首先须要选用一个字节表示底部名称:左两位稳定为
01,之后六位存放底部名称在静态或动态字典中的索引。接下来的一个字节第三位H 表示底部值是或不是选用了哈夫曼编码,剩余七位代表尾部值的长度 L,后续 L
个字节就是尾部值的具体内容了。例如下图中索引值为
32(100000),在静态字典中询问可得
cookie;底部值使用了哈夫曼编码(1),长度是 28(0011100);接下去的 28
个字节是 cookie 的值,将其开展哈夫曼解码就能得到具体内容。

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客户端或服务端看到这种格式的头顶键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输那样的始末,就符合第
1 种状态了。

3)尾部名称不在字典中,更新动态字典

JavaScript

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) |
+——————————-+

1
2
3
4
5
6
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11
12
13
  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)  |
+——————————-+
 

那种状态与第 2
种情景好像,只是由于底部名称不在字典中,所以首先个字节固定为
01000000;接着表明名称是还是不是选取哈夫曼编码及长度,并放上名称的具体内容;再注明值是不是利用哈夫曼编码及长度,最后放上值的具体内容。例如下图中名称的尺寸是
5(0000101),值的长短是
6(0000110)。对其具体内容进行哈夫曼解码后,可得 pragma: no-cache

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客户端或服务端看到那种格式的头顶键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输那样的始末,就适合第
1 种意况了。

4)底部名称在字典中,不一致意更新动态字典

JavaScript

0 1 2 3 4 5 6 7 +—+—+—+—+—+—+—+—+ | 0 | 0 | 0 | 1 |
Index (4+) | +—+—+———————–+ | H | Value Length (7+) |
+—+—————————+ | Value String (Length octets) |
+——————————-+

1
2
3
4
5
6
7
8
9
  0   1   2   3   4   5   6   7
+—+—+—+—+—+—+—+—+
| 0 | 0 | 0 | 1 |  Index (4+)   |
+—+—+———————–+
| H |     Value Length (7+)     |
+—+—————————+
| Value String (Length octets)  |
+——————————-+
 

那种情景与第 2 种状态分外类似,唯一分裂之处是:首个字节左四位稳定为
0001,只剩下四位来存放索引了,如下图:

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此地必要介绍其它一个知识点:对整数的解码。上图中率先个字节为
00011111,并不意味尾部名称的目录为 15(1111)。第三个字节去掉固定的
0001,只剩四位可用,将位数用 N 表示,它不得不用来代表小于「2 ^ N – 1 =
15」的整数 I。对于 I,必要按照以下规则求值(RFC 7541
中的伪代码,via):

JavaScript

if I < 2 ^ N – 1, return I # I 小于 2 ^ N – 1 时,直接重返 else M =
0 repeat B = next octet # 让 B 等于下一个八位 I = I + (B & 127) *
2 ^ M # I = I + (B 低七位 * 2 ^ M) M = M + 7 while B & 128 == 128
# B 最高位 = 1 时后续,否则重返 I return I

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
if I &lt; 2 ^ N – 1, return I         # I 小于 2 ^ N – 1 时,直接返回
else
    M = 0
    repeat
        B = next octet             # 让 B 等于下一个八位
        I = I + (B &amp; 127) * 2 ^ M  # I = I + (B 低七位 * 2 ^ M)
        M = M + 7
    while B &amp; 128 == 128           # B 最高位 = 1 时继续,否则返回 I
    return I
 

对于上图中的数据,根据那么些规则算出索引值为 32(00011111 00010001,15 +
17),代表 cookie。要求专注的是,协议中享有写成(N+)的数字,例如
Index (4+)、Name Length (7+),都急需按照这么些规则来编码和平解决码。

那种格式的头顶键值对,不容许被添加到动态字典中(但足以选取哈夫曼编码)。对于部分非凡灵敏的头顶,比如用来证实的
库克(Cook)ie,这么做可以拉长安全性。

5)头部名称不在字典中,差别意更新动态字典

JavaScript

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) |
+——————————-+

1
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13
  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)  |
+——————————-+
 

这种景况与第 3 种意况非常相近,唯一分裂之处是:首个字节固定为
00010000。那种情状比较少见,没有截图,各位可以脑补。同样,那种格式的头顶键值对,也不允许被添加到动态字典中,只能采纳哈夫曼编码来缩小体积。

实际,协议中还确定了与 4、5 格外类似的此外二种格式:将 4、5
格式中的首个字节第一位由 1 改为 0
即可。它代表「本次不更新动态词典」,而 4、5
代表「相对差异意更新动态词典」。差别不是很大,那里略过。

驾驭了尾部压缩的技术细节,理论上得以很自在写出 HTTP/2
底部解码工具了。我相比懒,直接找来 node-http2 中的
compressor.js
验证一下:

JavaScript

var Decompressor = require(‘./compressor’).Decompressor; var testLog =
require(‘bunyan’).createLogger({name: ‘test’}); var decompressor = new
Decompressor(testLog, ‘REQUEST’); var buffer = new
Buffer(‘820481634188353daded6ae43d3f877abdd07f66a281b0dae053fad0321aa49d13fda992a49685340c8a6adca7e28102e10fda9677b8d05707f6a62293a9d810020004015309ac2ca7f2c3415c1f53b0497ca589d34d1f43aeba0c41a4c7a98f33a69a3fdf9a68fa1d75d0620d263d4c79a68fbed00177febe58f9fbed00177b518b2d4b70ddf45abefb4005db901f1184ef034eff609cb60725034f48e1561c8469669f081678ae3eb3afba465f7cb234db9f4085aec1cd48ff86a8eb10649cbf’,
‘hex’); console.log(decompressor.decompress(buffer));
decompressor._table.forEach(function(row, index) { console.log(index +
1, row[0], row[1]); });

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var Decompressor = require(‘./compressor’).Decompressor;
 
var testLog = require(‘bunyan’).createLogger({name: ‘test’});
var decompressor = new Decompressor(testLog, ‘REQUEST’);
 
var buffer = new Buffer(‘820481634188353daded6ae43d3f877abdd07f66a281b0dae053fad0321aa49d13fda992a49685340c8a6adca7e28102e10fda9677b8d05707f6a62293a9d810020004015309ac2ca7f2c3415c1f53b0497ca589d34d1f43aeba0c41a4c7a98f33a69a3fdf9a68fa1d75d0620d263d4c79a68fbed00177febe58f9fbed00177b518b2d4b70ddf45abefb4005db901f1184ef034eff609cb60725034f48e1561c8469669f081678ae3eb3afba465f7cb234db9f4085aec1cd48ff86a8eb10649cbf’, ‘hex’);
 
console.log(decompressor.decompress(buffer));
 
decompressor._table.forEach(function(row, index) {
    console.log(index + 1, row[0], row[1]);
});
 

尾部原始数据出自于本文第三张截图,运行结果如下(静态字典只截取了一局地):

JavaScript

{ ‘:method’: ‘GET’, ‘:path’: ‘/’, ‘:authority’: ‘imququ.com’, ‘:scheme’:
‘https’, ‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11;
rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0’, accept:
‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’,
‘accept-language’: ‘en-US,en;q=0.5’, ‘accept-encoding’: ‘gzip, deflate’,
cookie: ‘v=47; u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’, pragma:
‘no-cache’ } 1 ‘:authority’ ” 2 ‘:method’ ‘GET’ 3 ‘:method’ ‘POST’ 4
‘:path’ ‘/’ 5 ‘:path’ ‘/index.html’ 6 ‘:scheme’ ‘http’ 7 ‘:scheme’
‘https’ 8 ‘:status’ ‘200’ … … 32 ‘cookie’ ” … … 60 ‘via’ ” 61
‘www-authenticate’ ” 62 ‘pragma’ ‘no-cache’ 63 ‘cookie’
‘u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’ 64 ‘accept-language’
‘en-US,en;q=0.5’ 65 ‘accept’
‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’ 66
‘user-agent’ ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0)
Gecko/20100101 Firefox/41.0’ 67 ‘:authority’ ‘imququ.com’

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{ ‘:method’: ‘GET’,
  ‘:path’: ‘/’,
  ‘:authority’: ‘imququ.com’,
  ‘:scheme’: ‘https’,
  ‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0’,
  accept: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’,
  ‘accept-language’: ‘en-US,en;q=0.5’,
  ‘accept-encoding’: ‘gzip, deflate’,
  cookie: ‘v=47; u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’,
  pragma: ‘no-cache’ }
1 ‘:authority’ ”
2 ‘:method’ ‘GET’
3 ‘:method’ ‘POST’
4 ‘:path’ ‘/’
5 ‘:path’ ‘/index.html’
6 ‘:scheme’ ‘http’
7 ‘:scheme’ ‘https’
8 ‘:status’ ‘200’
… …
32 ‘cookie’ ”
… …
60 ‘via’ ”
61 ‘www-authenticate’ ”
62 ‘pragma’ ‘no-cache’
63 ‘cookie’ ‘u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456’
64 ‘accept-language’ ‘en-US,en;q=0.5’
65 ‘accept’ ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8’
66 ‘user-agent’ ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0’
67 ‘:authority’ ‘imququ.com’
 

可以看到,那段从 Wireshark
拷出来的底部数据足以健康解码,动态字典也获取了立异(62 – 67)。

Header 2

HPACK的由来

HTTP1.X
由于其设计的弱项,被世家诟病已久,其中胸口痛的问题之一,就是画饼充饥的双重的头顶。

于是乎应运而生了多种多样的化解方案, 如 谷歌(Google) 直接在 HTTP1.X 的根基上设计了
SPDY 协议, 对尾部使用 deflate
算法进行压缩,一并解决了多路复用和优先级等问题。

而 HTTP/2 的贯彻就是参照了 SPDY 协议,
可是特意为底部压缩设计了一套压缩算法,就是大家的 HPACK 。

总结

在进展 HTTP/2
网站性能优化时很重大一点是「使用尽可能少的连接数」,本文提到的尾部压缩是内部一个很关键的由来:同一个连连上爆发的请求和响应愈来愈多,动态字典积累得越全,尾部压缩效果也就越好。所以,针对
HTTP/2 网站,最佳实践是毫不合并资源,不要散列域名。

默许情状下,浏览器会针对那一个境况采纳同一个再而三:

  • 同一域名下的资源;
  • 分裂域名下的资源,不过满意多少个条件:1)解析到同一个
    IP;2)使用同一个表明;

地方第一点简单领悟,第二点则很简单被忽视。实际上 谷歌已经那样做了,谷歌(Google) 一体系网站都共用了同一个讲明,能够这么表达:

$ openssl s_client -connect google.com:443 |openssl x509 -noout -text |
grep DNS depth=2 C = US, O = GeoTrust Inc., CN = GeoTrust Global CA
verify error:num=20:unable to get local issuer certificate verify
return:0 DNS:*.google.com, DNS:*.android.com,
DNS:*.appengine.google.com, DNS:*.cloud.google.com,
DNS:*.google-analytics.com, DNS:*.google.ca, DNS:*.google.cl,
DNS:*.google.co.in, DNS:*.google.co.jp, DNS:*.google.co.uk,
DNS:*.google.com.ar, DNS:*.google.com.au, DNS:*.google.com.br,
DNS:*.google.com.co, DNS:*.google.com.mx, DNS:*.google.com.tr,
DNS:*.google.com.vn, DNS:*.google.de, DNS:*.google.es,
DNS:*.google.fr, DNS:*.google.hu, DNS:*.google.it, DNS:*.google.nl,
DNS:*.google.pl, DNS:*.google.pt, DNS:*.googleadapis.com,
DNS:*.googleapis.cn, DNS:*.googlecommerce.com, DNS:*.googlevideo.com,
DNS:*.gstatic.cn, DNS:*.gstatic.com, DNS:*.gvt1.com, DNS:*.gvt2.com,
DNS:*.metric.gstatic.com, DNS:*.urchin.com, DNS:*.url.google.com,
DNS:*.youtube-nocookie.com, DNS:*.youtube.com,
DNS:*.youtubeeducation.com, DNS:*.ytimg.com, DNS:android.com,
DNS:g.co, DNS:goo.gl, DNS:google-analytics.com, DNS:google.com,
DNS:googlecommerce.com, DNS:urchin.com, DNS:youtu.be, DNS:youtube.com,
DNS:youtubeeducation.com

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$ openssl s_client -connect google.com:443 |openssl x509 -noout -text | grep DNS
 
depth=2 C = US, O = GeoTrust Inc., CN = GeoTrust Global CA
verify error:num=20:unable to get local issuer certificate
verify return:0
                DNS:*.google.com, DNS:*.android.com, DNS:*.appengine.google.com, DNS:*.cloud.google.com, DNS:*.google-analytics.com, DNS:*.google.ca, DNS:*.google.cl, DNS:*.google.co.in, DNS:*.google.co.jp, DNS:*.google.co.uk, DNS:*.google.com.ar, DNS:*.google.com.au, DNS:*.google.com.br, DNS:*.google.com.co, DNS:*.google.com.mx, DNS:*.google.com.tr, DNS:*.google.com.vn, DNS:*.google.de, DNS:*.google.es, DNS:*.google.fr, DNS:*.google.hu, DNS:*.google.it, DNS:*.google.nl, DNS:*.google.pl, DNS:*.google.pt, DNS:*.googleadapis.com, DNS:*.googleapis.cn, DNS:*.googlecommerce.com, DNS:*.googlevideo.com, DNS:*.gstatic.cn, DNS:*.gstatic.com, DNS:*.gvt1.com, DNS:*.gvt2.com, DNS:*.metric.gstatic.com, DNS:*.urchin.com, DNS:*.url.google.com, DNS:*.youtube-nocookie.com, DNS:*.youtube.com, DNS:*.youtubeeducation.com, DNS:*.ytimg.com, DNS:android.com, DNS:g.co, DNS:goo.gl, DNS:google-analytics.com, DNS:google.com, DNS:googlecommerce.com, DNS:urchin.com, DNS:youtu.be, DNS:youtube.com, DNS:youtubeeducation.com

行使多域名加上同样的 IP 和评释布置 Web 服务有新鲜的意思:让援救 HTTP/2
的巅峰只建立一个连接,用上 HTTP/2 协议带来的各个好处;而只辅助 HTTP/1.1
的顶峰则会创立多个一而再,达到同时更加多并发请求的目的。这在 HTTP/2
完全普及前也是一个没错的选用。

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总结

在进展 HTTP/2
网站性能优化时很重大一点是「使用尽可能少的连接数」,本文提到的尾部压缩是内部一个很关键的原由:同一个接连上暴发的请求和响应更多,动态字典积累得越全,尾部压缩效果也就越好。所以,针对
HTTP/2 网站,最佳实践是绝不合并资源,不要散列域名。

默许情形下,浏览器会针对那几个意况选取同一个连接:

  • 同一域名下的资源;
  • 差距域名下的资源,可是满足多少个标准:1)解析到同一个
    IP;2)使用同一个证件;

地点第一点不难了解,第二点则很简单被忽视。实际上 谷歌(Google)已经这么做了,谷歌(Google) 一种类网站都共用了同一个证件,可以如此表达:

JavaScript

$ openssl s_client -connect google.com:443 |openssl x509 -noout -text |
grep DNS depth=2 C = US, O = GeoTrust Inc., CN = GeoTrust Global CA
verify error:num=20:unable to get local issuer certificate verify
return:0 DNS:*.google.com, DNS:*.android.com,
DNS:*.appengine.google.com, DNS:*.cloud.google.com,
DNS:*.google-analytics.com, DNS:*.google.ca, DNS:*.google.cl,
DNS:*.google.co.in, DNS:*.google.co.jp, DNS:*.google.co.uk,
DNS:*.google.com.ar, DNS:*.google.com.au, DNS:*.google.com.br,
DNS:*.google.com.co, DNS:*.google.com.mx, DNS:*.google.com.tr,
DNS:*.google.com.vn, DNS:*.google.de, DNS:*.google.es,
DNS:*.google.fr, DNS:*.google.hu, DNS:*.google.it, DNS:*.google.nl,
DNS:*.google.pl, DNS:*.google.pt, DNS:*.googleadapis.com,
DNS:*.googleapis.cn, DNS:*.googlecommerce.com, DNS:*.googlevideo.com,
DNS:*.gstatic.cn, DNS:*.gstatic.com, DNS:*.gvt1.com, DNS:*.gvt2.com,
DNS:*.metric.gstatic.com, DNS:*.urchin.com, DNS:*.url.google.com,
DNS:*.youtube-nocookie.com, DNS:*.youtube.com,
DNS:*.youtubeeducation.com, DNS:*.ytimg.com, DNS:android.com,
DNS:g.co, DNS:goo.gl, DNS:google-analytics.com, DNS:google.com,
DNS:googlecommerce.com, DNS:urchin.com, DNS:youtu.be, DNS:youtube.com,
DNS:youtubeeducation.com

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$ openssl s_client -connect google.com:443 |openssl x509 -noout -text | grep DNS
 
depth=2 C = US, O = GeoTrust Inc., CN = GeoTrust Global CA
verify error:num=20:unable to get local issuer certificate
verify return:0
                DNS:*.google.com, DNS:*.android.com, DNS:*.appengine.google.com, DNS:*.cloud.google.com, DNS:*.google-analytics.com, DNS:*.google.ca, DNS:*.google.cl, DNS:*.google.co.in, DNS:*.google.co.jp, DNS:*.google.co.uk, DNS:*.google.com.ar, DNS:*.google.com.au, DNS:*.google.com.br, DNS:*.google.com.co, DNS:*.google.com.mx, DNS:*.google.com.tr, DNS:*.google.com.vn, DNS:*.google.de, DNS:*.google.es, DNS:*.google.fr, DNS:*.google.hu, DNS:*.google.it, DNS:*.google.nl, DNS:*.google.pl, DNS:*.google.pt, DNS:*.googleadapis.com, DNS:*.googleapis.cn, DNS:*.googlecommerce.com, DNS:*.googlevideo.com, DNS:*.gstatic.cn, DNS:*.gstatic.com, DNS:*.gvt1.com, DNS:*.gvt2.com, DNS:*.metric.gstatic.com, DNS:*.urchin.com, DNS:*.url.google.com, DNS:*.youtube-nocookie.com, DNS:*.youtube.com, DNS:*.youtubeeducation.com, DNS:*.ytimg.com, DNS:android.com, DNS:g.co, DNS:goo.gl, DNS:google-analytics.com, DNS:google.com, DNS:googlecommerce.com, DNS:urchin.com, DNS:youtu.be, DNS:youtube.com, DNS:youtubeeducation.com
 

行使多域名加上同样的 IP 和证件陈设 Web 服务有卓越的意义:让援救 HTTP/2
的顶点只建立一个接连,用上 HTTP/2 协议带来的各个利益;而只支持 HTTP/1.1
的极限则会树立多少个连续,达到同时越来越多并发请求的目的。这在 HTTP/2
完全普及前也是一个毋庸置疑的选料。

本文就写到那里,希望能给对 HTTP/2
感兴趣的校友带来帮忙,也欢迎我们继续关心本博客的「HTTP/2
专题」。

打赏协助我写出越多好小说,谢谢!

打赏小编

如上图,同一个页面中对七个资源的央求,请求中的底部字段绝半数以上是完全相同的。”User-Agent”
等尾部字段平日还会成本大批量的带宽。

HPACK的实现

打赏扶助我写出越多好文章,谢谢!

任选一种支付形式

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首部压缩正是为了化解那样的问题而设计。

基本原理

概括的说,HPACK
使用2个索引表(静态索引表和动态索引表)来把尾部映射到索引值,并对不存在的头顶使用
huffman 编码,并动态缓存到目录,从而达到收缩尾部的效益。

关于作者:JerryQu

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首部压缩是HTTP/2中一个丰硕关键的性状,它大大减弱了网络中HTTP请求/响应尾部传输所需的带宽。HTTP/2的首部压缩,首要从多个方面完成,一是首部表示,二是呼吁间首部字段内容的复用。

兑现细节

HPACK 中有2个索引表,分别是静态索引表和动态索引表。

首部表示

在HTTP中,首部字段是一个名值队,所有的首部字段组成首部字段列表。在HTTP/1.x中,首部字段都被代表为字符串,一行一行的首部字段字符串组成首部字段列表。而在HTTP/2的首部压缩HPACK算法中,则持有分化的象征方法。

HPACK算法表示的靶子,主要有原始数据类型的整型值和字符串,底部字段,以及底部字段列表。

静态索引表

是先行定义在 RFC 里的定位的头顶,那里体现部分:

Index Header Name
1 :authority
2 :method
3 :method
4 :path
5 :path
6 :scheme
7 :scheme
8 :status
9 :status
10 :status
11 :status
12 :status
13 :status
14 :status
15 accept-charset
16 accept-encoding

也就是说当要发送的值符合静态表时,用相应的 Index
替换即可,那样就大大减弱了尾部的分寸。

理所当然,这几个表是先期定义好的,唯有固定的几十个值,假设遭受不在静态表中的值,就会用到我们的动态表。

平头的意味

在HPACK中,整数用于表示 头顶字段的名字的目录头顶字段索引

字符串长度。整数的象征可在字节内的其余地点上马。但为了处理上的优化,整数的代表总是在字节的结尾处截止。

平头由两有些代表:填满当前字节的前缀,以及在前缀不足以表示整数时的一个可选字节列表。若是整数值丰富小,比如,小于2^N-1,那么把它编码进前缀即可,而不要求相当的空中。如:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| ? | ? | ? |       Value       |
+---+---+---+-------------------+

在那些图中,前缀有5位,而要表示的数丰裕小,因而无需越来越多空间就足以象征整数了。

脚下缀不足以表示整数时,前缀的具有位被置为1,再将值减去2^N-1之后用一个或多个字节编码。每个字节的最高有效位被当作屡次三番标记:除列表的结尾一个字节外,该位的值都被设为1。字节中多余的位被用来编码减小后的值。

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| ? | ? | ? | 1   1   1   1   1 |
+---+---+---+-------------------+
| 1 |    Value-(2^N-1) LSB      |
+---+---------------------------+
               ...
+---+---------------------------+
| 0 |    Value-(2^N-1) MSB      |
+---+---------------------------+

要由字节列表解码出整数值,首先需求将列表中的字节顺序反过来。然后,移除每个字节的最高有效位。连接字节的剩余位,再将结果加2^N-1获得整数值。

前缀大小N,总是在1到8之内。从字节边界处早先编码的整数值其前缀为8位。

那种整数表示法允许编码无限大的值。

意味着整数I的伪代码如下:

if I < 2^N - 1, encode I on N bits
else
    encode (2^N - 1) on N bits
    I = I - (2^N - 1)
    while I >= 128
         encode (I % 128 + 128) on 8 bits
         I = I / 128
    encode I on 8 bits

encode (I % 128 + 128) on 8 bits
一行中,加上128的意趣是,最高有效位是1。倘若要编码的整数值等于 (2^N –
1),则用前缀和紧跟在前缀背后的值位0的一个字节来表示。

OkHttp中,那个算法的已毕在 okhttp3.internal.http2.Hpack.Writer
中:

    // http://tools.ietf.org/html/draft-ietf-httpbis-header-compression-12#section-4.1.1
    void writeInt(int value, int prefixMask, int bits) {
      // Write the raw value for a single byte value.
      if (value < prefixMask) {
        out.writeByte(bits | value);
        return;
      }

      // Write the mask to start a multibyte value.
      out.writeByte(bits | prefixMask);
      value -= prefixMask;

      // Write 7 bits at a time 'til we're done.
      while (value >= 0x80) {
        int b = value & 0x7f;
        out.writeByte(b | 0x80);
        value >>>= 7;
      }
      out.writeByte(value);
    }

此地给最高有效地点 1 的措施就不是添加128,而是与0x80进行或操作。

解码整数I的伪代码如下:

decode I from the next N bits
if I < 2^N - 1, return I
else
    M = 0
    repeat
        B = next octet
        I = I + (B & 127) * 2^M
        M = M + 7
    while B & 128 == 128
    return I

decode I from the next N bits 这一行等价于一个赋值语句 ****I =
byteValue & (2^N – 1)***

OkHttp中,那些算法的贯彻在 okhttp3.internal.http2.Hpack.Reader

    int readInt(int firstByte, int prefixMask) throws IOException {
      int prefix = firstByte & prefixMask;
      if (prefix < prefixMask) {
        return prefix; // This was a single byte value.
      }

      // This is a multibyte value. Read 7 bits at a time.
      int result = prefixMask;
      int shift = 0;
      while (true) {
        int b = readByte();
        if ((b & 0x80) != 0) { // Equivalent to (b >= 128) since b is in [0..255].
          result += (b & 0x7f) << shift;
          shift += 7;
        } else {
          result += b << shift; // Last byte.
          break;
        }
      }
      return result;
    }

即使HPACK的平头表示方法可以象征无比大的数,但实际的落到实处中并不会将整数当做无限大的整数来拍卖。

动态索引表

动态表是一个由先进先出的连串维护的有空间范围的表,里面同样维护的是尾部与相应的目录。

每个动态表只针对一个老是,每个连接的压缩解压缩的上下文有且仅有一个动态表。

怎么着是接连,抽象的就是HTTP重视的可相信的传输层的连年,一般的话指的是一个TCP连接。
HTTP/2
中引入了多路复用的概念,对于同一个域名的多个请求,会复用同一个接连。

那么动态表就是,当一个底部没有出现过的时候,会把她插入动态表中,下次同名的值就可能会在表中查到到目录并替换掉底部。为何自己就是可能啊,因为动态表是有最大空间范围的。

动态表的尺寸 = (每个 Header 的字节数的和+32) * 键值对个数

怎么要加32吧,32是为着头所占用的附加空间和统计头被引述次数而推测的值。

而动态表的最大字节数由 HTTP/2 的 SETTING 帧中的
SETTINGS_HEADER_TABLE_SIZE 来控制。

再就是削减时,可以插入一个字节来动态的修改动态表的轻重缓急,然而不可以超过上边预设的值。这几个上边会介绍。

那么动态表是哪些保管大小呢,2种状态下,动态表会被涂改:

  1. 减掉方用上述方式必要动态修改动态表的大大小小。在那种情状下,如果新的值更小,并且当前大小当先了新值,就会从旧至新,不断的删减头,直到小于等于新的深浅。
  2. 收起或暴发一个新的头顶,会接触插入和可能的删除操作。 RFC
    里面说的比较复杂,我用等价的语义解释一下。新的值被插到队首,一样从旧到新删除直到空间占据小于等于最大值。那么在那种情景下,假使新来的头比最大值还要大,就相当于变相的排除了动态表。

动态索引表中最的值是索引值最的,最的值是索引值最的。
动态表与静态表共同构成了索引表的目录空间。

字符串字面量的编码

尾部字段名和底部字段值可接纳字符串字面量表示。字符串字面量有两种象征方法,一种是间接用UTF-8那样的字符串编码格局表示,另一种是将字符串编码用Huffman
码表示。 字符串表示的格式如下:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| H |    String Length (7+)     |
+---+---------------------------+
|  String Data (Length octets)  |
+-------------------------------+

首先标记位 H + 字符串长度,然后是字符串的实际上数目。各部分表达如下:

  • H: 一位的记号,提示字符串的字节是或不是为Huffman编码。
  • 字符串长度:
    编码字符串字面量的字节数,一个整数,编码格局可以参照前面
    平头的意味 的一部分,一个7位前缀的整数编码。
  • 字符串数据:
    字符串的其实数目。如若H是’0’,则数据是字符串字面量的原始字节。若是H是’1’,则数据是字符串字面量的Huffman编码。

在OkHttp3中,总是会动用直接的字符串编码,而不是Huffman编码,
okhttp3.internal.http2.Hpack.Writer 中编码字符串的进程如下:

    void writeByteString(ByteString data) throws IOException {
      writeInt(data.size(), PREFIX_7_BITS, 0);
      out.write(data);
    }

OkHttp中,解码字符串在 okhttp3.internal.http2.Hpack.Reader
中实现:

    /** Reads a potentially Huffman encoded byte string. */
    ByteString readByteString() throws IOException {
      int firstByte = readByte();
      boolean huffmanDecode = (firstByte & 0x80) == 0x80; // 1NNNNNNN
      int length = readInt(firstByte, PREFIX_7_BITS);

      if (huffmanDecode) {
        return ByteString.of(Huffman.get().decode(source.readByteArray(length)));
      } else {
        return source.readByteString(length);
      }
    }

字符串编码没有行使Huffman编码时,解码进程相比简单,而采纳了Huffman编码时会借助于Huffman类来解码。

Huffman编码是一种变长字节编码,对于使用频率高的字节,使用更少的位数,对于利用效能低的字节则使用越多的位数。每个字节的Huffman码是根据计算经验值分配的。为每个字节分配Huffman码的法子可以参考
哈夫曼(huffman)树和哈夫曼编码

目录空间

目录空间就是动态表和静态表组成的底部与索引的炫耀关系。那个看起来很深邃,实际上很简短。

静态表的高低现在是一直的 61,
由此静态表就是从1到61的目录,然后动态表从新到旧,依次从62起来递增。那样就一路的组合了一个目录空间,且互不争辨。

若是之后静态表增加了,依次未来推即可。

哈夫曼树的构造

Huffman
类被设计为一个单例类。对象在开立刻社团一个哈夫曼树以用于编码和平解决码操作。

  private static final Huffman INSTANCE = new Huffman();

  public static Huffman get() {
    return INSTANCE;
  }

  private final Node root = new Node();

  private Huffman() {
    buildTree();
  }
......

  private void buildTree() {
    for (int i = 0; i < CODE_LENGTHS.length; i++) {
      addCode(i, CODES[i], CODE_LENGTHS[i]);
    }
  }

  private void addCode(int sym, int code, byte len) {
    Node terminal = new Node(sym, len);

    Node current = root;
    while (len > 8) {
      len -= 8;
      int i = ((code >>> len) & 0xFF);
      if (current.children == null) {
        throw new IllegalStateException("invalid dictionary: prefix not unique");
      }
      if (current.children[i] == null) {
        current.children[i] = new Node();
      }
      current = current.children[i];
    }

    int shift = 8 - len;
    int start = (code << shift) & 0xFF;
    int end = 1 << shift;
    for (int i = start; i < start + end; i++) {
      current.children[i] = terminal;
    }
  }
......

  private static final class Node {

    // Null if terminal.
    private final Node[] children;

    // Terminal nodes have a symbol.
    private final int symbol;

    // Number of bits represented in the terminal node.
    private final int terminalBits;

    /** Construct an internal node. */
    Node() {
      this.children = new Node[256];
      this.symbol = 0; // Not read.
      this.terminalBits = 0; // Not read.
    }

    /**
     * Construct a terminal node.
     *
     * @param symbol symbol the node represents
     * @param bits length of Huffman code in bits
     */
    Node(int symbol, int bits) {
      this.children = null;
      this.symbol = symbol;
      int b = bits & 0x07;
      this.terminalBits = b == 0 ? 8 : b;
    }
  }

OkHttp3中的 哈夫曼树
并不是一个二叉树,它的每个节点最多都得以有256个字节点。OkHttp3用那种方法来优化Huffman编码解码的效用。用一个图来表示,将是下边那些样子的:

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Huffman Tree

编码解码

Huffman 编码

  void encode(byte[] data, OutputStream out) throws IOException {
    long current = 0;
    int n = 0;

    for (int i = 0; i < data.length; i++) {
      int b = data[i] & 0xFF;
      int code = CODES[b];
      int nbits = CODE_LENGTHS[b];

      current <<= nbits;
      current |= code;
      n += nbits;

      while (n >= 8) {
        n -= 8;
        out.write(((int) (current >> n)));
      }
    }

    if (n > 0) {
      current <<= (8 - n);
      current |= (0xFF >>> n);
      out.write((int) current);
    }
  }

逐个字节地编码数据。编码的最后一个字节没有字节对齐时,会在没有填充1。

无符号整数编码

在 HPACK 中,平常会用一个要么多少个字节表示无符号整数。在 HPACK
中一个无符号整数,并不三番五次在一个字节的初步,不过接连在一个字节的最终截止。
诸如此类说不怎么无的放矢,什么叫不是一个字节的始发。如下所示:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| ? | ? | ? |       Value       |
+---+---+---+-------------------+

0-2 bit可能会用于别的的标识, 那么表明数值只占了5个 bit ,
由此只好表示2^5-1,由此当要求抒发的数值低于32时,一个字节丰裕表明了,若是跨越了2^n-1事后,剩下的字节是怎样编码的呢:

    0     1   2   3   4   5   6   7
+-------+---+---+---+---+---+---+---
| (0/1) | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+-------+---+---+---------------+---

先是个字节的 n 个 bit 全体置1,然后若是这些数为 i,
那么remain = i - (2^n - 1);然后用多余的字节表示这一个 remain 值,然后首
bit 标识是不是是最终一个字节,1意味着不是,0意味着是。

去掉首字节,就恍如于用7个 bit 的字节的小端法表示无符号整数 remain 。

一个整数0x12345678用专业的 byte 数组 buffer 用小端法表示就是:

buffer[0] = 0x78; 
buffer[1] = 0x56; 
buffer[3] = 0x34;
buffer[3] = 0x12;

那么大家完全的字节表示无符号数 i 的伪代码如下:

if I < 2^N - 1, encode I on N bits
else
    encode (2^N - 1) on N bits
    I = I - (2^N - 1)
    while I >= 0x7f
         encode (I & 0x7f | 1 << 7) on 8 bits
         I = I >> 7
    encode I on 8 bits

一律,解码的伪代码如下:

decode I from the next N bits
if I < 2^N - 1, return I
else
    M = 0
    repeat
        B = next octet
        I = I + (B & 0x7f) * (1 << M)
        M = M + 7
    while (B >> 7) & 1 
    return I

那么举例如若大家用 3 个 bit 作为前缀编码,

5 = ?????101
(101b = 5)
8 = ?????111 00000001
(111b + 1 = 8)
135 = 7 + 128 = ?????111 10000000 00000001
(111b + 0 + 128 * 1 = 135)

Huffman 解码

  byte[] decode(byte[] buf) {
    ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
    Node node = root;
    int current = 0;
    int nbits = 0;
    for (int i = 0; i < buf.length; i++) {
      int b = buf[i] & 0xFF;
      current = (current << 8) | b;
      nbits += 8;
      while (nbits >= 8) {
        int c = (current >>> (nbits - 8)) & 0xFF;
        node = node.children[c];
        if (node.children == null) {
          // terminal node
          baos.write(node.symbol);
          nbits -= node.terminalBits;
          node = root;
        } else {
          // non-terminal node
          nbits -= 8;
        }
      }
    }

    while (nbits > 0) {
      int c = (current << (8 - nbits)) & 0xFF;
      node = node.children[c];
      if (node.children != null || node.terminalBits > nbits) {
        break;
      }
      baos.write(node.symbol);
      nbits -= node.terminalBits;
      node = root;
    }

    return baos.toByteArray();
  }

协作Huffman树的布局进度,分三种情况来看。Huffman码自己对齐时;Huffman码没有字节对齐,最终一个字节的最低有效位包涵了数据流中下一个Huffman码的参天有效位;Huffman码没有字节对齐,最终一个字节的最低有效位包括了填充的1。

有趣味的可以参见其他文档对Huffman编码算法做更多询问。

字面字符串编码

有了无符号整数编码的功底,大家可以对字符串举行编码,如下所示:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| H |    String Length (7+)     |
+---+---------------------------+
|  String Data (Length octets)  |
+-------------------------------+

H : 表示是或不是是 huffman 编码,1 是 0 不是
StringLength : 表示随后跟随的字符串的长短,用上述的整数编码情势编码
StringData: 假诺是 huffman 编码,则采用 huffman
编码后的字符串,否则就是原始串。

首部字段及首部块的意味

首部字段重要有几种象征方法,分别是索引表示和字面量表示。字面量表示又分为首部字段的名字用索引表示值用字面量表示和名字及值都用字面量表示等艺术。

说到用索引表示首部字段,就务须提一下HPACK的动态表和静态表。

HPACK使用八个表将 底部字段 与 索引 关联起来。 静态表
是预约义的,它含有了常见的底部字段(其中的大部分值为空)。 动态表
是动态的,它可被编码器用于编码重复的底部字段。

静态表由一个预订义的头顶字段静态列表组成。它的条规在 HPACK规范的 附录
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中定义。

动态表由以先进先出顺序维护的 头顶字段列表
组成。动态表中第二个且最新的条目索引值最低,动态表最旧的条目索引值最高。

动态表最初是空的。条目随着每个底部块的解压而加上。

静态表和动态表被整合为统一的目录地址空间。

在 (1 ~ 静态表的尺寸(包蕴)) 之间的索引值指向静态表中的元素。

出乎静态表长度的索引值指向动态表中的元素。通过将底部字段的目录减去静态表的长度来搜寻指向动态表的目录。

对此静态表大小为 s,动态表大小为 k
的情事,下图突显了总体的实用索引地址空间。

        <----------  Index Address Space ---------->
        <-- Static  Table -->  <-- Dynamic Table -->
        +---+-----------+---+  +---+-----------+---+
        | 1 |    ...    | s |  |s+1|    ...    |s+k|
        +---+-----------+---+  +---+-----------+---+
                               ^                   |
                               |                   V
                        Insertion Point      Dropping Point
静态HUFFMAN编码

先简单介绍一下 huffman 编码,huffman
编码是一个基于字符出现的几率重新编写字符的二进制代码,从而压缩概率高的字符串,进而缩小整个串的长短。要是不打听的话,提出先去学习一下,那里不再赘述。

此间的 huffman 编码是静态的,是基于过去大气的 Http
头的多少从而选出的编码方案。整个静态表在那里
http://httpwg.org/specs/rfc7541.html\#huffman.code

用索引表示尾部字段

当一个底部字段的名-值已经包含在了静态表或动态表中时,就可以用一个针对静态表或动态表的目录来代表它了。表示方法如下:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 1 |        Index (7+)         |
+---+---------------------------+

头顶字段表示的最高有效地方1,然后用前面看到的象征整数的措施表示索引,即索引是一个7位前缀编码的平头。

二进制编码

有了上述所有的备选,大家就足以真正的开展二进制编码压缩了。
有以下几连串型的字节流:

用字面量表示尾部字段

在那种表示法中,底部字段的值是用字面量表示的,但底部字段的名字则不肯定。按照名字的表示方法的差距,以及是或不是将底部字段加进动态表等,而分为多种情景。

1 已被索引的尾部
  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 1 |        Index (7+)         |
+---+---------------------------+

已被索引的头顶,会被替换成如上格式:
率先个 bit 为1, 随后紧跟一个 无整数的编码表示
Index,即为静态表或者是动态表中的索引值。

增量索引的字面量表示

以那种办法表示的尾部字段须求被
加进动态表中。在那种代表方法下,底部字段的值用索引表示时,尾部字段的表示如下:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 0 | 1 |      Index (6+)       |
+---+---+-----------------------+
| H |     Value Length (7+)     |
+---+---------------------------+
| Value String (Length octets)  |
+-------------------------------+

尾部字段的名字和值都用字面量表示时,表示如下:

  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)  |
+-------------------------------+

增量索引的字面量尾部字段表示以’01’ 的2位方式开端。

万一尾部字段名与静态表或动态表中储存的条款的尾部字段名匹配,则尾部字段名称可用那多少个条目标目录表示。在那种状态下,条目标目录以一个有着6位前缀的整数
表示。那个值总是非0。否则,尾部字段名由一个字符串字面量
表示,使用0值代替6位索引,其后是底部字段名。

三种格局的 头顶字段名代表 之后是字符串字面量表示的尾部字段值。

2.1 name在索引 value不在索引且允许保留
  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 0 | 1 |      Index (6+)       |
+---+---+-----------------------+
| H |     Value Length (7+)     |
+---+---------------------------+
| Value String (Length octets)  |
+-------------------------------+

率先个字节的前七个 bit 为 01,随后 无符号整数编码 Index 表示 name
的目录。

下边紧随一个字面字符串的编码,表示 value 。

以此 Header 会被两端都进入动态表中。

无索引的字面量底部字段

这种代表方法不转移动态表。尾部字段名用索引代表时的尾部字段表示如下:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 0 | 0 | 0 | 0 |  Index (4+)   |
+---+---+-----------------------+
| H |     Value Length (7+)     |
+---+---------------------------+
| Value String (Length octets)  |
+-------------------------------+

底部字段名不用索引表示时的头顶字段表示如下:

  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)  |
+-------------------------------+

无索引的字面量底部字段表示以’0000′ 的4位情势初叶,其余方面与
增量索引的字面量表示 类似。

2.2 name, value都没被索引且允许保留
  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)  |
+-------------------------------+

先是个字节为01000000, 然后紧随2个字面字符串的编码表示。

其一 Header 会被两端都进入动态表中。

从不索引的字面量尾部字段

那种代表方法与 无索引的字面量尾部字段
类似,但它至关紧要影响网络中的中间节点。尾部字段名用索引表示时的头顶字段如:

  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 0 | 0 | 0 | 1 |  Index (4+)   |
+---+---+-----------------------+
| H |     Value Length (7+)     |
+---+---------------------------+
| Value String (Length octets)  |
+-------------------------------+

头顶字段名不用索引表示时的尾部字段如:

  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)  |
+-------------------------------+
3.1 name被索引, value未索引且不保留
  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 0 | 0 | 0 | 0 |  Index (4+)   |
+---+---+-----------------------+
| H |     Value Length (7+)     |
+---+---------------------------+
| Value String (Length octets)  |
+-------------------------------+

先是个字节前三个 bit 为 0000, 随后是一个 无符号整数编码的 Index 表示
name ,然后跟随一个字面字符串编码 value 。

本条 Header 不用参预动态表。

首部列表的意味

各样首部字段表示合并起来形成首部列表。在
okhttp3.internal.framed.Hpack.Writer 的writeHeaders()
中形成编码首部块的动作:

    /** This does not use "never indexed" semantics for sensitive headers. */
    // http://tools.ietf.org/html/draft-ietf-httpbis-header-compression-12#section-6.2.3
    void writeHeaders(List<Header> headerBlock) throws IOException {
      if (emitDynamicTableSizeUpdate) {
        if (smallestHeaderTableSizeSetting < maxDynamicTableByteCount) {
          // Multiple dynamic table size updates!
          writeInt(smallestHeaderTableSizeSetting, PREFIX_5_BITS, 0x20);
        }
        emitDynamicTableSizeUpdate = false;
        smallestHeaderTableSizeSetting = Integer.MAX_VALUE;
        writeInt(maxDynamicTableByteCount, PREFIX_5_BITS, 0x20);
      }
      // TODO: implement index tracking
      for (int i = 0, size = headerBlock.size(); i < size; i++) {
        Header header = headerBlock.get(i);
        ByteString name = header.name.toAsciiLowercase();
        ByteString value = header.value;
        Integer staticIndex = NAME_TO_FIRST_INDEX.get(name);
        if (staticIndex != null) {
          // Literal Header Field without Indexing - Indexed Name.
          writeInt(staticIndex + 1, PREFIX_4_BITS, 0);
          writeByteString(value);
        } else {
          int dynamicIndex = Util.indexOf(dynamicTable, header);
          if (dynamicIndex != -1) {
            // Indexed Header.
            writeInt(dynamicIndex - nextHeaderIndex + STATIC_HEADER_TABLE.length, PREFIX_7_BITS,
                0x80);
          } else {
            // Literal Header Field with Incremental Indexing - New Name
            out.writeByte(0x40);
            writeByteString(name);
            writeByteString(value);
            insertIntoDynamicTable(header);
          }
        }
      }
    }

HPACK的专业描述了多种头顶字段的意味方法,但并从未指明种种代表方法的适用场景。

在OkHttp3中,已毕了3种表示头部字段的意味方法:

  1. 头顶字段名在静态表中,尾部字段名用指向静态表的目录代表,值用字面量表示。尾部字段无需参加动态表。
  2. 尾部字段的 名-值 对在动态表中,用指向动态表的目录表示底部字段。
  3. 别的情状,用字面量表示尾部字段名和值,尾部字段要求投入动态表。

万一尾部字段的 名-值 对在静态表中,OkHttp3也不会用索引表示。

3.2 name, value都未被索引且不保留
    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)  |
+-------------------------------+

第四个字节为全0,紧跟2个字面字符串编码的 name 和 value 。

其一 Header 不用参与动态表。

伸手间首部字段内容的复用

HPACK中,最重大的优化就是驱除请求间冗余的首部字段。在完结上,首要有五个方面,一是眼前看到的首部字段的目录代表,另一方面则是动态表的爱慕。

HTTP/2中多少发送方向和数量接收方向各有一个动态表。通讯的两边,一端发送方向的动态表须要与另一端接收方向的动态表保持一致,反之亦然。

HTTP/2的再而三复用及请求并发执行指的是逻辑上的面世。由于底层传输依旧用的TCP协议,由此,发送方发送数据的顺序,与接收方接收数据的相继是平等的。

数据发送方在发送一个伸手的首部数据时会顺便维护和谐的动态表,接收方在接收首部数据时,也亟需霎时维护团结吸收方向的动态表,然后将解码之后的首部字段列表dispatch出去。

假使通讯双方同时在展开2个HTTP请求,分别名为Req1和Req2,借使在殡葬方Req1的头顶字段列表头阵送,Req2的尾部字段后发送。接收方必然先接到Req1的头顶字段列表,然后是Req2的。如若接收方在吸收Req1的尾部字段列表后,没有立即解码,而是等Req2的首部字段列表接收并拍卖达成之后,再来处理Req1的,则两端的动态表必然是不一样的。

此间来看一下OkHttp3中的动态表维护。

出殡方向的动态表,在 okhttp3.internal.framed.Hpack.Writer
中维护。在HTTP/2中,动态表的最大尺寸在延续建立的初期会进行磋商,前面在数据收发进程中也会开展立异。

在编码底部字段列表的 writeHeaders(List<Header> headerBlock)
中,会在急需的时候,将尾部字段插入动态表,具体来说,就是在头顶字段的名字不在静态表中,同时
名-值对不在动态表中的景况。

将底部字段插入动态表的进度如下:

    private void clearDynamicTable() {
      Arrays.fill(dynamicTable, null);
      nextHeaderIndex = dynamicTable.length - 1;
      headerCount = 0;
      dynamicTableByteCount = 0;
    }

    /** Returns the count of entries evicted. */
    private int evictToRecoverBytes(int bytesToRecover) {
      int entriesToEvict = 0;
      if (bytesToRecover > 0) {
        // determine how many headers need to be evicted.
        for (int j = dynamicTable.length - 1; j >= nextHeaderIndex && bytesToRecover > 0; j--) {
          bytesToRecover -= dynamicTable[j].hpackSize;
          dynamicTableByteCount -= dynamicTable[j].hpackSize;
          headerCount--;
          entriesToEvict++;
        }
        System.arraycopy(dynamicTable, nextHeaderIndex + 1, dynamicTable,
            nextHeaderIndex + 1 + entriesToEvict, headerCount);
        Arrays.fill(dynamicTable, nextHeaderIndex + 1, nextHeaderIndex + 1 + entriesToEvict, null);
        nextHeaderIndex += entriesToEvict;
      }
      return entriesToEvict;
    }

    private void insertIntoDynamicTable(Header entry) {
      int delta = entry.hpackSize;

      // if the new or replacement header is too big, drop all entries.
      if (delta > maxDynamicTableByteCount) {
        clearDynamicTable();
        return;
      }

      // Evict headers to the required length.
      int bytesToRecover = (dynamicTableByteCount + delta) - maxDynamicTableByteCount;
      evictToRecoverBytes(bytesToRecover);

      if (headerCount + 1 > dynamicTable.length) { // Need to grow the dynamic table.
        Header[] doubled = new Header[dynamicTable.length * 2];
        System.arraycopy(dynamicTable, 0, doubled, dynamicTable.length, dynamicTable.length);
        nextHeaderIndex = dynamicTable.length - 1;
        dynamicTable = doubled;
      }
      int index = nextHeaderIndex--;
      dynamicTable[index] = entry;
      headerCount++;
      dynamicTableByteCount += delta;
    }

动态表占用的长空超出限制时,老的尾部字段将被移除。在OkHttp3中,动态表是一个自后向前生长的表。

在数额的接受防线,okhttp3.internal.http2.Http2Reader 的
nextFrame(Handler handler) 会不停从网络读取一帧帧的多寡:

  public boolean nextFrame(Handler handler) throws IOException {
    try {
      source.require(9); // Frame header size
    } catch (IOException e) {
      return false; // This might be a normal socket close.
    }

      /*  0                   1                   2                   3
       *  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
       * +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
       * |                 Length (24)                   |
       * +---------------+---------------+---------------+
       * |   Type (8)    |   Flags (8)   |
       * +-+-+-----------+---------------+-------------------------------+
       * |R|                 Stream Identifier (31)                      |
       * +=+=============================================================+
       * |                   Frame Payload (0...)                      ...
       * +---------------------------------------------------------------+
       */
    int length = readMedium(source);
    if (length < 0 || length > INITIAL_MAX_FRAME_SIZE) {
      throw ioException("FRAME_SIZE_ERROR: %s", length);
    }
    byte type = (byte) (source.readByte() & 0xff);
    byte flags = (byte) (source.readByte() & 0xff);
    int streamId = (source.readInt() & 0x7fffffff); // Ignore reserved bit.
    if (logger.isLoggable(FINE)) logger.fine(frameLog(true, streamId, length, type, flags));

    switch (type) {
      case TYPE_DATA:
        readData(handler, length, flags, streamId);
        break;

      case TYPE_HEADERS:
        readHeaders(handler, length, flags, streamId);
        break;

读到尾部块时,会立马爱护当地接收方向的动态表:

  private void readHeaders(Handler handler, int length, byte flags, int streamId)
      throws IOException {
    if (streamId == 0) throw ioException("PROTOCOL_ERROR: TYPE_HEADERS streamId == 0");

    boolean endStream = (flags & FLAG_END_STREAM) != 0;

    short padding = (flags & FLAG_PADDED) != 0 ? (short) (source.readByte() & 0xff) : 0;

    if ((flags & FLAG_PRIORITY) != 0) {
      readPriority(handler, streamId);
      length -= 5; // account for above read.
    }

    length = lengthWithoutPadding(length, flags, padding);

    List<Header> headerBlock = readHeaderBlock(length, padding, flags, streamId);

    handler.headers(endStream, streamId, -1, headerBlock);
  }

  private List<Header> readHeaderBlock(int length, short padding, byte flags, int streamId)
      throws IOException {
    continuation.length = continuation.left = length;
    continuation.padding = padding;
    continuation.flags = flags;
    continuation.streamId = streamId;

    // TODO: Concat multi-value headers with 0x0, except COOKIE, which uses 0x3B, 0x20.
    // http://tools.ietf.org/html/draft-ietf-httpbis-http2-17#section-8.1.2.5
    hpackReader.readHeaders();
    return hpackReader.getAndResetHeaderList();
  }

okhttp3.internal.http2.Hpack.Reader的readHeaders()如下:

  static final class Reader {

    private final List<Header> headerList = new ArrayList<>();
    private final BufferedSource source;

    private final int headerTableSizeSetting;
    private int maxDynamicTableByteCount;

    // Visible for testing.
    Header[] dynamicTable = new Header[8];
    // Array is populated back to front, so new entries always have lowest index.
    int nextHeaderIndex = dynamicTable.length - 1;
    int headerCount = 0;
    int dynamicTableByteCount = 0;

    Reader(int headerTableSizeSetting, Source source) {
      this(headerTableSizeSetting, headerTableSizeSetting, source);
    }

    Reader(int headerTableSizeSetting, int maxDynamicTableByteCount, Source source) {
      this.headerTableSizeSetting = headerTableSizeSetting;
      this.maxDynamicTableByteCount = maxDynamicTableByteCount;
      this.source = Okio.buffer(source);
    }

    int maxDynamicTableByteCount() {
      return maxDynamicTableByteCount;
    }

    private void adjustDynamicTableByteCount() {
      if (maxDynamicTableByteCount < dynamicTableByteCount) {
        if (maxDynamicTableByteCount == 0) {
          clearDynamicTable();
        } else {
          evictToRecoverBytes(dynamicTableByteCount - maxDynamicTableByteCount);
        }
      }
    }

    private void clearDynamicTable() {
      headerList.clear();
      Arrays.fill(dynamicTable, null);
      nextHeaderIndex = dynamicTable.length - 1;
      headerCount = 0;
      dynamicTableByteCount = 0;
    }

    /** Returns the count of entries evicted. */
    private int evictToRecoverBytes(int bytesToRecover) {
      int entriesToEvict = 0;
      if (bytesToRecover > 0) {
        // determine how many headers need to be evicted.
        for (int j = dynamicTable.length - 1; j >= nextHeaderIndex && bytesToRecover > 0; j--) {
          bytesToRecover -= dynamicTable[j].hpackSize;
          dynamicTableByteCount -= dynamicTable[j].hpackSize;
          headerCount--;
          entriesToEvict++;
        }
        System.arraycopy(dynamicTable, nextHeaderIndex + 1, dynamicTable,
            nextHeaderIndex + 1 + entriesToEvict, headerCount);
        nextHeaderIndex += entriesToEvict;
      }
      return entriesToEvict;
    }

    /**
     * Read {@code byteCount} bytes of headers from the source stream. This implementation does not
     * propagate the never indexed flag of a header.
     */
    void readHeaders() throws IOException {
      while (!source.exhausted()) {
        int b = source.readByte() & 0xff;
        if (b == 0x80) { // 10000000
          throw new IOException("index == 0");
        } else if ((b & 0x80) == 0x80) { // 1NNNNNNN
          int index = readInt(b, PREFIX_7_BITS);
          readIndexedHeader(index - 1);
        } else if (b == 0x40) { // 01000000
          readLiteralHeaderWithIncrementalIndexingNewName();
        } else if ((b & 0x40) == 0x40) {  // 01NNNNNN
          int index = readInt(b, PREFIX_6_BITS);
          readLiteralHeaderWithIncrementalIndexingIndexedName(index - 1);
        } else if ((b & 0x20) == 0x20) {  // 001NNNNN
          maxDynamicTableByteCount = readInt(b, PREFIX_5_BITS);
          if (maxDynamicTableByteCount < 0
              || maxDynamicTableByteCount > headerTableSizeSetting) {
            throw new IOException("Invalid dynamic table size update " + maxDynamicTableByteCount);
          }
          adjustDynamicTableByteCount();
        } else if (b == 0x10 || b == 0) { // 000?0000 - Ignore never indexed bit.
          readLiteralHeaderWithoutIndexingNewName();
        } else { // 000?NNNN - Ignore never indexed bit.
          int index = readInt(b, PREFIX_4_BITS);
          readLiteralHeaderWithoutIndexingIndexedName(index - 1);
        }
      }
    }

    public List<Header> getAndResetHeaderList() {
      List<Header> result = new ArrayList<>(headerList);
      headerList.clear();
      return result;
    }

    private void readIndexedHeader(int index) throws IOException {
      if (isStaticHeader(index)) {
        Header staticEntry = STATIC_HEADER_TABLE[index];
        headerList.add(staticEntry);
      } else {
        int dynamicTableIndex = dynamicTableIndex(index - STATIC_HEADER_TABLE.length);
        if (dynamicTableIndex < 0 || dynamicTableIndex > dynamicTable.length - 1) {
          throw new IOException("Header index too large " + (index + 1));
        }
        headerList.add(dynamicTable[dynamicTableIndex]);
      }
    }

    // referencedHeaders is relative to nextHeaderIndex + 1.
    private int dynamicTableIndex(int index) {
      return nextHeaderIndex + 1 + index;
    }

    private void readLiteralHeaderWithoutIndexingIndexedName(int index) throws IOException {
      ByteString name = getName(index);
      ByteString value = readByteString();
      headerList.add(new Header(name, value));
    }

    private void readLiteralHeaderWithoutIndexingNewName() throws IOException {
      ByteString name = checkLowercase(readByteString());
      ByteString value = readByteString();
      headerList.add(new Header(name, value));
    }

    private void readLiteralHeaderWithIncrementalIndexingIndexedName(int nameIndex)
        throws IOException {
      ByteString name = getName(nameIndex);
      ByteString value = readByteString();
      insertIntoDynamicTable(-1, new Header(name, value));
    }

    private void readLiteralHeaderWithIncrementalIndexingNewName() throws IOException {
      ByteString name = checkLowercase(readByteString());
      ByteString value = readByteString();
      insertIntoDynamicTable(-1, new Header(name, value));
    }

    private ByteString getName(int index) {
      if (isStaticHeader(index)) {
        return STATIC_HEADER_TABLE[index].name;
      } else {
        return dynamicTable[dynamicTableIndex(index - STATIC_HEADER_TABLE.length)].name;
      }
    }

    private boolean isStaticHeader(int index) {
      return index >= 0 && index <= STATIC_HEADER_TABLE.length - 1;
    }

    /** index == -1 when new. */
    private void insertIntoDynamicTable(int index, Header entry) {
      headerList.add(entry);

      int delta = entry.hpackSize;
      if (index != -1) { // Index -1 == new header.
        delta -= dynamicTable[dynamicTableIndex(index)].hpackSize;
      }

      // if the new or replacement header is too big, drop all entries.
      if (delta > maxDynamicTableByteCount) {
        clearDynamicTable();
        return;
      }

      // Evict headers to the required length.
      int bytesToRecover = (dynamicTableByteCount + delta) - maxDynamicTableByteCount;
      int entriesEvicted = evictToRecoverBytes(bytesToRecover);

      if (index == -1) { // Adding a value to the dynamic table.
        if (headerCount + 1 > dynamicTable.length) { // Need to grow the dynamic table.
          Header[] doubled = new Header[dynamicTable.length * 2];
          System.arraycopy(dynamicTable, 0, doubled, dynamicTable.length, dynamicTable.length);
          nextHeaderIndex = dynamicTable.length - 1;
          dynamicTable = doubled;
        }
        index = nextHeaderIndex--;
        dynamicTable[index] = entry;
        headerCount++;
      } else { // Replace value at same position.
        index += dynamicTableIndex(index) + entriesEvicted;
        dynamicTable[index] = entry;
      }
      dynamicTableByteCount += delta;
    }

HTTP/2中多少收发两端的动态表一致性紧如果借助TCP来促成的。

Done。

4.1 name在索引表中, value不在,且相对不相同意被索引
0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 0 | 0 | 0 | 1 |  Index (4+)   |
+---+---+-----------------------+
| H |     Value Length (7+)     |
+---+---------------------------+
| Value String (Length octets)  |
+-------------------------------+

和3.1是近乎的,只是第四个字节第七个 bit 变成了1, 其余是千篇一律的。

其一和3.1的不同仅仅在于,中间是还是不是因此了代办。如若没有代理那么表现是一样的。倘若中间经过了代办,协议须要代理必须原样转载这么些Header
的编码,分歧意做其余修改,那些暗示中间的代办那些字面值是有意不优惠扣的,比如为了敏感数据的嘉峪关等。而3.1则允许代理重新编码等。

4.2 name 和 value 都不在索引表中,且绝对不允许被索引
 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)  |
+-------------------------------+

和3.2近乎,只是首个字节的第4个 bit 修改为1。
对此的演说同4.1。

5 修改动态表的大大小小
  0   1   2   3   4   5   6   7
+---+---+---+---+---+---+---+---+
| 0 | 0 | 1 |   Max size (5+)   |
+---+---------------------------+

和后边的不雷同,此前的都是传送数据,那些是用来做决定动态表大小的。

率先个字节前多少个 bit 为001, 随后跟上一个无符号整数的编码
表示动态表的大大小小。上文有提过,这几个数值是不允许当先SETTINGS_HEADER_TABLE_SIZE 的, 否则会被认为是解码错误。

解码状态机

俺们都知晓,想要正确无误的解码,每个编码都要满足一个标准,就是每种编码方式,都不是别的一个编码的前缀。那里的
HPACK 的编码的纤维单位是字节。大家看一下全套二进制流解码的状态机:

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HPACK 解码状态机

图例的基于对应规则解码就是上面介绍的编码规则。

实战举例

以下是要被编码的 Headers:

:method: GET
:scheme: http
:path: /
:authority: www.example.com

此处大概说一下, :xxxx 为 name 的 header, 实际上是 HTTP/2
所谓的伪头的定义。就是把HTTP1.X的伏乞头替换成伪头对应的 name 和
value,然后再编码传输,完全的定义在此间
http://httpwg.org/specs/rfc7540.html\#PseudoHeaderFields

好的,过掉所有话题,我们看一切 Headers 编码后的16进制字节如下:

8286 8441 8cf1 e3c2 e5f2 3a6b a0ab 90f4 ff     

其实解析很简短,就按照地点我画的解码状态机来就好了:

82 = 10000010 -> 静态表Index = 2 -> :method: GET

86 = 10000110 -> 静态表Index = 6 -> :scheme: http

84 = 10000100 -> 静态表Index = 4 -> :path: /

41 = 01000001 -> name = 静态表1 = :authority

进而是一个字面字符串的解码,表示 header :authority 对应的 value

8c = 10001100 -> 第四个 bit 为1,表示 huffman 编码,字符串的尺寸为
1100b = 12

跟着分析12个字节为 huffman 编码后的字符
f1e3 c2e5 f23a 6ba0 ab90 f4ff, 查表可见为www.example.com

从而得到终极一个尾部 :authority: www.example.com

小结

好的,至此我们的 HPACK 完全解析已经甘休了,希望我们能透过本文对 HPACK
有更尖锐的刺探。前边我会继续填坑,给大家带来 HTTP/2 与 OkHttp
对应的已毕。

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参考文献

RFC
7541

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