HTTP/2 头部压缩技术介绍

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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。

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。

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:

 [[154303]]

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:

 [[154304]]

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

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。

首先直接上图。下图选中的 Stream 是***访问本站,浏览器发出的请求头:

 [[154305]]

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:

 [[154306]]

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:

 [[154307]]

 [[154308]]

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,***请求中需要占用很多字节,后续请求中都只需要一个字节。

#p#

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:

 [[154309]]

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;

维护一份相同的动态字典(Dynamic Table),可以动态的添加内容;

支持基于静态哈夫曼码表的哈夫曼编码(Huffman Coding);

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):

HTTP/2 头部压缩技术介绍

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***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,***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

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

 [[154310]]

#p#

2)头部名称在字典中,更新动态字典

  1. 0 1 2 3 4 5 6 7 
  2.  
  3. +---+---+---+---+---+---+---+---+ 
  4.  
  5. | 0 | 1 | Index (6+) | 
  6.  
  7. +---+---+-----------------------+ 
  8.  
  9. | H | Value Length (7+) | 
  10.  
  11. +---+---------------------------+ 
  12.  
  13. | Value String (Length octets) | 
  14.  
  15. +-------------------------------+ 

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***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。

 [[154311]]

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

  1. 0 1 2 3 4 5 6 7 
  2.  
  3. +---+---+---+---+---+---+---+---+ 
  4.  
  5. | 0 | 1 | 0 | 
  6.  
  7. +---+---+-----------------------+ 
  8.  
  9. | H | Name Length (7+) | 
  10.  
  11. +---+---------------------------+ 
  12.  
  13. | Name String (Length octets) | 
  14.  
  15. +---+---------------------------+ 
  16.  
  17. | H | Value Length (7+) | 
  18.  
  19. +---+---------------------------+ 
  20.  
  21. | Value String (Length octets) | 
  22.  
  23. +-------------------------------+ 

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***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,***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。

 [[154312]]

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

  1. 0 1 2 3 4 5 6 7 
  2.  
  3. +---+---+---+---+---+---+---+---+ 
  4.  
  5. | 0 | 0 | 0 | 1 | Index (4+) | 
  6.  
  7. +---+---+-----------------------+ 
  8.  
  9. | H | Value Length (7+) | 
  10.  
  11. +---+---------------------------+ 
  12.  
  13. | Value String (Length octets) | 
  14.  
  15. +-------------------------------+ 

这种情况与第 2 种情况非常类似,唯一不同之处是:***个字节左四位固定为 0001,只剩下四位来存放索引了,如下图:

 [[154313]]

这里需要介绍另外一个知识点:对整数的解码。上图中***个字节为 00011111,并不代表头部名称的索引为 15(1111)。***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):

  1. PYTHONif I < 2 ^ N - 1, return I # I 小于 2 ^ N - 1 时,直接返回 
  2.  
  3. else 
  4.  
  5. M = 0 
  6.  
  7. repeat 
  8.  
  9. B = next octet # 让 B 等于下一个八位 
  10.  
  11. I = I + (B & 127) * 2 ^ M # I = I + (B 低七位 * 2 ^ M) 
  12.  
  13. M = M + 7 
  14.  
  15. while B & 128 == 128 # B ***位 = 1 时继续,否则返回 I 
  16.  
  17. 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。

#p#

5)头部名称不在字典中,不允许更新动态字典

  1. 0 1 2 3 4 5 6 7 
  2.  
  3. +---+---+---+---+---+---+---+---+ 
  4.  
  5. | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 
  6.  
  7. +---+---+-----------------------+ 
  8.  
  9. | H | Name Length (7+) | 
  10.  
  11. +---+---------------------------+ 
  12.  
  13. | Name String (Length octets) | 
  14.  
  15. +---+---------------------------+ 
  16.  
  17. | H | Value Length (7+) | 
  18.  
  19. +---+---------------------------+ 
  20.  
  21. | Value String (Length octets) | 
  22.  
  23. +-------------------------------+ 

这种情况与第 3 种情况非常类似,唯一不同之处是:***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***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:

  1. JSvar Decompressor = require('./compressor').Decompressor; 
  2.  
  3. var testLog = require('bunyan').createLogger({name: 'test'}); 
  4.  
  5. var decompressor = new Decompressor(testLog, 'REQUEST'); 
  6.  
  7. var buffer = new Buffer('820481634188353daded6ae43d3f877abdd07f66a281b0dae053fad0321aa49d13fda992a49685340c8a6adca7e28102e10fda9677b8d05707f6a62293a9d810020004015309ac2ca7f2c3415c1f53b0497ca589d34d1f43aeba0c41a4c7a98f33a69a3fdf9a68fa1d75d0620d263d4c79a68fbed00177febe58f9fbed00177b518b2d4b70ddf45abefb4005db901f1184ef034eff609cb60725034f48e1561c8469669f081678ae3eb3afba465f7cb234db9f4085aec1cd48ff86a8eb10649cbf''hex'); 
  8.  
  9. console.log(decompressor.decompress(buffer)); 
  10.  
  11. decompressor._table.forEach(function(row, index) { 
  12.  
  13. console.log(index + 1, row[0], row[1]); 
  14.  
  15. }); 

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):

  1. BASH{ ':method''GET'
  2.  
  3. ':path''/'
  4.  
  5. ':authority''imququ.com'
  6.  
  7. ':scheme''https'
  8.  
  9. 'user-agent''Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0'
  10.  
  11. accept: 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8'
  12.  
  13. 'accept-language''en-US,en;q=0.5'
  14.  
  15. 'accept-encoding''gzip, deflate'
  16.  
  17. cookie: 'v=47; u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456'
  18.  
  19. pragma: 'no-cache' } 
  20.  
  21. ':authority' '' 
  22.  
  23. ':method' 'GET' 
  24.  
  25. ':method' 'POST' 
  26.  
  27. ':path' '/' 
  28.  
  29. ':path' '/index.html' 
  30.  
  31. ':scheme' 'http' 
  32.  
  33. ':scheme' 'https' 
  34.  
  35. ':status' '200' 
  36.  
  37. ... ... 
  38.  
  39. 32 'cookie' '' 
  40.  
  41. ... ... 
  42.  
  43. 60 'via' '' 
  44.  
  45. 61 'www-authenticate' '' 
  46.  
  47. 62 'pragma' 'no-cache' 
  48.  
  49. 63 'cookie' 'u=6f048d6e-adc4-4910-8e69-797c399ed456' 
  50.  
  51. 64 'accept-language' 'en-US,en;q=0.5' 
  52.  
  53. 65 'accept' 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8' 
  54.  
  55. 66 'user-agent' 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0' 
  56.  
  57. 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,***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:

同一域名下的资源;

不同域名下的资源,但是满足两个条件:1)解析到同一个 IP;2)使用同一个证书;

上面***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:

  1. BASH$ openssl s_client -connect google.com:443 |openssl x509 -noout -text | grep DNS 
  2.  
  3. depth=2 C = US, O = GeoTrust Inc., CN = GeoTrust Global CA 
  4.  
  5. verify error:num=20:unable to get local issuer certificate 
  6.  
  7. verify return:0 
  8.  
  9. 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。

责任编辑:何妍 来源: Jerry Qu的小站
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