HTTP/2 头部压缩技术介绍

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：

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

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。

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；
维护一份相同的动态字典（Dynamic Table），可以动态地添加内容；
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，完整表格在这里）：

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）：

PYTHONif 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：

JSvar Decompressor = require('./compressor').Decompressor;

var testLog = require('bunyan').createLogger({name: 'test'});
var decompressor = new Decompressor(testLog, 'REQUEST');

var buffer = new Buffer('820481634188353daded6ae43d3f877abdd07f66a281b0dae053fad0321aa49d1)

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）：

BASH{ ':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：

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：

BASH$ 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.vn, DNS:*.google.de, DNS:*.google.es, DNS:*.google.fr,
DNS:*.google.it, DNS:*.google.nl, DNS:*.google.pl, DNS:*.google.pt, 
DNS:*.googleapis.cn, DNS:*.googlecommerce.com, DNS:*.googlevideo.com, 
DNS:*.gvt1.com, DNS:*.gvt2.com, DNS:*.metric.gstatic.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。

企业官网定制

电商系统建设

网站运维托管

网页视觉设计

IT解决方案咨询&设计

企业官网定制

电商系统建设

网站运维托管

网页视觉设计

IT解决方案咨询&设计

为什么要压缩

压缩后的效果

技术原理

实现细节

总结

留言取消回复

企业官网定制

电商系统建设

网站运维托管

网页视觉设计

IT解决方案咨询&设计

企业官网定制

电商系统建设

网站运维托管

网页视觉设计

IT解决方案咨询&设计

HTTP/2 头部压缩技术介绍

为什么要压缩

压缩后的效果

技术原理

实现细节

总结

分享本文

相关文章

留言 取消回复

留言取消回复