这篇文章给大家分享的是有关HTTP/2如何实现头部压缩的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
随着web功能越来越复杂,请求数量越来越多,随之而来的就是头部的流量越来越多,并且在建立初次链接之后的链接也要发送user-agent等信息,是在是一种浪费,因此,http2提出了对请求和响应的头部进行压缩,即不再只是压缩主题部分,这种压缩方式就是HAPCK。
为什么要压缩
在 HTTP/1 中,HTTP 请求和响应都是由「状态行、请求 / 响应头部、消息主体」三部分组成。一般而言,消息主体都会经过 gzip 压缩,或者本身传输的就是压缩过后的二进制文件(例如图片、音频),但状态行和头部却没有经过任何压缩,直接以纯文本传输。随着 Web 功能越来越复杂,每个页面产生的请求数也越来越多,根据 HTTP Archive 的统计,当前平均每个页面都会产生上百个请求。越来越多的请求导致消耗在头部的流量越来越多,尤其是每次都要传输 UserAgent、Cookie 这类不会频繁变动的内容,完全是一种浪费。
以下是我随手打开的一个页面的抓包结果。可以看到,传输头部的网络开销超过 100kb,比 HTML 还多:
下面是其中一个请求的明细。可以看到,为了获得 58 字节的数据,在头部传输上花费了好几倍的流量:
HTTP/1 时代,为了减少头部消耗的流量,有很多优化方案可以尝试,例如合并请求、启用 Cookie-Free 域名等等,但是这些方案或多或少会引入一些新的问题,这里不展开讨论。
压缩后的效果
首先直接上图。下图选中的 Stream 是首次访问本站,浏览器发出的请求头:
从图片中可以看到这个 HEADERS 流的长度是 206 个字节,而解码后的头部长度有 451 个字节。由此可见,压缩后的头部大小减少了一半多。
然而这就是全部吗?再上一张图。下图选中的 Stream 是点击本站链接后,浏览器发出的请求头:
可以看到这一次,HEADERS 流的长度只有 49 个字节,但是解码后的头部长度却有 470 个字节。这一次,压缩后的头部大小几乎只有原始大小的 1/10。
为什么前后两次差距这么大呢?我们把两次的头部信息展开,查看同一个字段两次传输所占用的字节数:
对比后可以发现,第二次的请求头部之所以非常小,是因为大部分键值对只占用了一个字节。尤其是 UserAgent、Cookie 这样的头部,首次请求中需要占用很多字节,后续请求中都只需要一个字节。
技术原理
下面这张截图,取自 Google 的性能专家 Ilya Grigorik 在 Velocity 2015 • SC 会议中分享的「HTTP/2 is here, let’s optimize!」,非常直观地描述了 HTTP/2 中头部压缩的原理:
我再用通俗的语言解释下,头部压缩需要在支持 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),包含常见的头部名称,以及特别常见的头部名称与值的组合;
静态字典的作用有两个:1)对于完全匹配的头部键值对,例如 :method: GET,可以直接使用一个字符表示;2)对于头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
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 |
显示详细信息
同时,浏览器可以告知服务端,将 cookie: xxxxxxx 添加到动态字典中,这样后续整个键值对就可以使用一个字符表示了。类似的,服务端也可以更新对方的动态字典。需要注意的是,动态字典上下文有关,需要为每个 HTTP/2 连接维护不同的字典,使用字典可以极大地提升压缩效果,其中静态字典在首次请求中就可以使用。对于静态、动态字典中不存在的内容,还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),也需要内置在客户端和服务端之中。 这里顺便说一下,HTTP/1 的状态行信息(Method、Path、Status 等),在 HTTP/2 中被拆成键值对放入头部(冒号开头的那些),同样可以享受到字典和哈夫曼压缩。另外,HTTP/2 中所有头部名称必须小写。
实现细节
了解了 HTTP/2 头部压缩的基本原理,最后我们来看一下具体的实现细节。HTTP/2 的头部键值对有以下这些情况:
1)整个头部键值对都在字典中
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 1 | Index (7+) | +---+---------------------------+
这是最简单的情况,使用一个字节就可以表示这个头部了,最左一位固定为 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,头部索引值为 2(0000010),在静态字典中查询可得 :method: GET。
2)头部名称在字典中,更新动态字典
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 1 | Index (6+) | +---+---+-----------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
对于这种情况,首先需要使用一个字节表示头部名称:左两位固定为 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一位 H 表示头部值是否使用了哈夫曼编码,剩余七位表示头部值的长度 L,后续 L 个字节就是头部值的具体内容了。例如下图中索引值为 32(100000),在静态字典中查询可得 cookie;头部值使用了哈夫曼编码(1),长度是 28(0011100);接下来的 28 个字节是 cookie 的值,将其进行哈夫曼解码就能得到具体内容。
客户端或服务端看到这种格式的头部键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输这样的内容,就符合第 1 种情况了。
3)头部名称不在字典中,更新动态字典
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) | +-------------------------------+
这种情况与第 2 种情况类似,只是由于头部名称不在字典中,所以第一个字节固定为 01000000;接着申明名称是否使用哈夫曼编码及长度,并放上名称的具体内容;再申明值是否使用哈夫曼编码及长度,最后放上值的具体内容。例如下图中名称的长度是 5(0000101),值的长度是 6(0000110)。对其具体内容进行哈夫曼解码后,可得 pragma: no-cache。
客户端或服务端看到这种格式的头部键值对,会将其添加到自己的动态字典中。后续传输这样的内容,就符合第 1 种情况了。
4)头部名称在字典中,不允许更新动态字典
0 1 2 3 4 5 6 7 +---+---+---+---+---+---+---+---+ | 0 | 0 | 0 | 1 | Index (4+) | +---+---+-----------------------+ | H | Value Length (7+) | +---+---------------------------+ | Value String (Length octets) | +-------------------------------+
这种情况与第 2 种情况非常类似,唯一不同之处是:第一个字节左四位固定为 0001,只剩下四位来存放索引了,如下图:
这里需要介绍另外一个知识点:对整数的解码。上图中第一个字节为 00011111,并不代表头部名称的索引为 15(1111)。第一个字节去掉固定的 0001,只剩四位可用,将位数用 N 表示,它只能用来表示小于「2 ^ N – 1 = 15」的整数 I。对于 I,需要按照以下规则求值(RFC 7541 中的伪代码,via):
if I 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,按照这个规则算出索引值为 32(00011111 00010001,15 + 17),代表 cookie。需要注意的是,协议中所有写成(N+)的数字,例如 Index (4+)、Name Length (7+),都需要按照这个规则来编码和解码。
这种格式的头部键值对,不允许被添加到动态字典中(但可以使用哈夫曼编码)。对于一些非常敏感的头部,比如用来认证的 Cookie,这么做可以提高安全性。
5)头部名称不在字典中,不允许更新动态字典
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) | +-------------------------------+
这种情况与第 3 种情况非常类似,唯一不同之处是:第一个字节固定为 00010000。这种情况比较少见,没有截图,各位可以脑补。同样,这种格式的头部键值对,也不允许被添加到动态字典中,只能使用哈夫曼编码来减少体积。
实际上,协议中还规定了与 4、5 非常类似的另外两种格式:将 4、5 格式中的第一个字节第四位由 1 改为 0 即可。它表示「本次不更新动态词典」,而 4、5 表示「绝对不允许更新动态词典」。区别不是很大,这里略过。
明白了头部压缩的技术细节,理论上可以很轻松写出 HTTP/2 头部解码工具了。我比较懒,直接找来 node-http2 中的 compressor.js 验证一下:
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]); });
头部原始数据来自于本文第三张截图,运行结果如下(静态字典只截取了一部分):
{ ':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,这段从 Wireshark 拷出来的头部数据可以正常解码,动态字典也得到了更新(62 – 67)。
总结
在进行 HTTP/2 网站性能优化时很重要一点是「使用尽可能少的连接数」,本文提到的头部压缩是其中一个很重要的原因:同一个连接上产生的请求和响应越多,动态字典积累得越全,头部压缩效果也就越好。所以,针对 HTTP/2 网站,最佳实践是不要合并资源,不要散列域名。
默认情况下,浏览器会针对这些情况使用同一个连接:
上面第一点容易理解,第二点则很容易被忽略。实际上 Google 已经这么做了,Google 一系列网站都共用了同一个证书,可以这样验证:
$ 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
使用多域名加上相同的 IP 和证书部署 Web 服务有特殊的意义:让支持 HTTP/2 的终端只建立一个连接,用上 HTTP/2 协议带来的各种好处;而只支持 HTTP/1.1 的终端则会建立多个连接,达到同时更多并发请求的目的。这在 HTTP/2 完全普及前也是一个不错的选择。
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