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。
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)：
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('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)：
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：