我们知道,HTTP/2 协议由两个 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 协议中使用的头部压缩技术。本文将通过实际案例带领大家详细地认识 HTTP/2 头部压缩这门技术。
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。
接下来我将使用访问本博客的抓包记录来说明 HTTP/2 头部压缩带来的变化。如何使用 Wireshark 对 HTTPS 网站进行抓包并解密,请看我的这篇文章。
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。
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:
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(以下只截取了部分,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
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。
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 < 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,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)。
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。
本文就写到这里,希望能给对 HTTP/2 感兴趣的同学带来帮助,也欢迎大家继续关注本博客的「HTTP/2 专题」。
京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而,京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言,称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。
日前,据博主“@超能数码君老周”爆料,国内三大运营商中国移动、中国电信和中国联通预计将集体采购百万台规模的华为Mate60系列手机。
据报道,荷兰半导体设备公司ASML正看到美国对华遏制政策的负面影响。阿斯麦(ASML)CEO彼得·温宁克在一档电视节目中分享了他对中国大陆问题以及该公司面临的出口管制和保护主义的看法。彼得曾在多个场合表达了他对出口管制以及中荷经济关系的担忧。
今年早些时候,抖音悄然上线了一款名为“青桃”的 App,Slogan 为“看见你的热爱”,根据应用介绍可知,“青桃”是一个属于年轻人的兴趣知识视频平台,由抖音官方出品的中长视频关联版本,整体风格有些类似B站。
日前,威马汽车首席数据官梅松林转发了一份“世界各国地区拥车率排行榜”,同时,他发文表示:中国汽车普及率低于非洲国家尼日利亚,每百户家庭仅17户有车。意大利世界排名第一,每十户中九户有车。
近日,一项新的研究发现,维生素 C 和 E 等抗氧化剂会激活一种机制,刺激癌症肿瘤中新血管的生长,帮助它们生长和扩散。
据媒体援引消息人士报道,苹果公司正在测试使用3D打印技术来生产其智能手表的钢质底盘。消息传出后,3D系统一度大涨超10%,不过截至周三收盘,该股涨幅回落至2%以内。
9月2日,坐拥千万粉丝的网红主播“秀才”账号被封禁,在社交媒体平台上引发热议。平台相关负责人表示,“秀才”账号违反平台相关规定,已封禁。据知情人士透露,秀才近期被举报存在违法行为,这可能是他被封禁的部分原因。据悉,“秀才”年龄39岁,是安徽省亳州市蒙城县人,抖音网红,粉丝数量超1200万。他曾被称为“中老年...
9月3日消息,亚马逊的一些股东,包括持有该公司股票的一家养老基金,日前对亚马逊、其创始人贝索斯和其董事会提起诉讼,指控他们在为 Project Kuiper 卫星星座项目购买发射服务时“违反了信义义务”。
据消息,为推广自家应用,苹果现推出了一个名为“Apps by Apple”的网站,展示了苹果为旗下产品(如 iPhone、iPad、Apple Watch、Mac 和 Apple TV)开发的各种应用程序。
特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X售价,引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金(Future Fund)管理合伙人加里·布莱克发帖称,降价是一种“短期麻醉剂”,会让潜在客户等待进一步降价。
据外媒9月2日报道,荷兰半导体设备制造商阿斯麦称,尽管荷兰政府颁布的半导体设备出口管制新规9月正式生效,但该公司已获得在2023年底以前向中国运送受限制芯片制造机器的许可。
近日,根据美国证券交易委员会的文件显示,苹果卫星服务提供商 Globalstar 近期向马斯克旗下的 SpaceX 支付 6400 万美元(约 4.65 亿元人民币)。用于在 2023-2025 年期间,发射卫星,进一步扩展苹果 iPhone 系列的 SOS 卫星服务。
据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。
9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。
《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。
近日,非营利组织纽约真菌学会(NYMS)发出警告,表示亚马逊为代表的电商平台上,充斥着各种AI生成的蘑菇觅食科普书籍,其中存在诸多错误。
社交媒体平台𝕏(原推特)新隐私政策提到:“在您同意的情况下,我们可能出于安全、安保和身份识别目的收集和使用您的生物识别信息。”
2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。
罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。