前言

遊戲開發中，經常在玩家進入遊戲的時候進行必要的資訊初始化，往往這個初始化資訊資料包是相對來說還是比較大的，一般在30-40kb左右,還是有必要進行壓縮一下再發送訊息，剛好前段時間看過，裡面列舉了一些常用的壓縮演算法，如下圖所示：

是否可切分表示是否可以搜尋資料流的任意位置並進一步往下讀取資料，這項功能在Hadoop的MapReduce中尤其適合。
下面對這幾種壓縮格式進行簡單的介紹，並進行壓力測試，進行效能比較

DEFLATE

DEFLATE是同時使用了LZ77演算法與哈夫曼編碼（Huffman Coding）的一個無損資料壓縮演算法，DEFLATE壓縮與解壓的原始碼可以在自由、通用的壓縮庫zlib上找到，zlib官網：

jdk中對zlib壓縮庫提供了支援，壓縮類Deflater和解壓類Inflater，Deflater和Inflater都提供了native方法

private native int deflateBytes(long addr, byte[] b, int off, int len,
int flush);

private native int inflateBytes(long addr, byte[] b, int off, int len)
throws DataFormatException;

所有可以直接使用jdk提供的壓縮類Deflater和解壓類Inflater，程式碼如下：

 public static byte[] compress(byte input[]) {
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
        Deflater compressor = new Deflater(1);
        try {
            compressor.setInput(input);
            compressor.finish();
            final byte[] buf = new byte[2048];
            while
 
 (!compressor.finished()) {
                int count = compressor.deflate(buf);
                bos.write(buf, 0, count);
            }
        } finally {
            compressor.end();
        }
        return bos.toByteArray();
    }

      public static byte[] uncompress(byte[] input) throws DataFormatException {
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
        Inflater decompressor = new Inflater();
        try {
            decompressor.setInput(input);
            final byte[] buf = new byte[2048];
            while (!decompressor.finished()) {
                int count = decompressor.inflate(buf);
                bos.write(buf, 0, count);
            }
        } finally {
            decompressor.end();
        }
        return bos.toByteArray();
    }

可以指定演算法的壓縮級別，這樣你可以在壓縮時間和輸出檔案大小上進行平衡。可選的級別有0（不壓縮），以及1(快速壓縮)到9（慢速壓縮）,這裡使用的是以速度為優先。

gzip

gzip的實現演算法還是deflate，只是在deflate格式上增加了檔案頭和檔案尾，同樣jdk也對gzip提供了支援，分別是GZIPOutputStream和GZIPInputStream類，同樣可以發現GZIPOutputStream是繼承於DeflaterOutputStream的，GZIPInputStream繼承於InflaterInputStream，並且可以在原始碼中發現writeHeader和writeTrailer方法：

private void writeHeader() throws IOException {
     ......
}
private void writeTrailer(byte[] buf, int offset) throws IOException {
     ......
}

具體的程式碼實現如下：

public static byte[] compress(byte srcBytes[]) {
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        GZIPOutputStream gzip;
        try {
            gzip = new GZIPOutputStream(out);
            gzip.write(srcBytes);
            gzip.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return out.toByteArray();
    }

    public static byte[] uncompress(byte[] bytes) {
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
        try {
            GZIPInputStream ungzip = new GZIPInputStream(in);
            byte[] buffer = new byte[2048];
            int n;
            while ((n = ungzip.read(buffer)) >= 0) {
                out.write(buffer, 0, n);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return out.toByteArray();
    }

bzip2

bzip2是Julian Seward開發並按照自由軟體／開源軟體協議釋出的資料壓縮演算法及程式。Seward在1996年7月第一次公開發布了bzip2 0.15版，在隨後幾年中這個壓縮工具穩定性得到改善並且日漸流行，Seward在2000年晚些時候釋出了1.0版。更多wikibzip2

bzip2比傳統的gzip的壓縮效率更高，但是它的壓縮速度較慢。

jdk中沒有對bzip2實現，但是在commons-compress中進行了實現，maven引入：

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-compress</artifactId>
    <version>1.12</version>
</dependency>

具體的程式碼實現如下：

public static byte[] compress(byte srcBytes[]) throws IOException {
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        BZip2CompressorOutputStream bcos = new BZip2CompressorOutputStream(out);
        bcos.write(srcBytes);
        bcos.close();
        return out.toByteArray();
    }

    public static byte[] uncompress(byte[] bytes) {
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
        try {
            BZip2CompressorInputStream ungzip = new BZip2CompressorInputStream(
                    in);
            byte[] buffer = new byte[2048];
            int n;
            while ((n = ungzip.read(buffer)) >= 0) {
                out.write(buffer, 0, n);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return out.toByteArray();
    }

下面的介紹的lzo，lz4以及snappy這3中壓縮演算法，均已壓縮速度為優先，但壓縮效率稍遜一籌

lzo

LZO是致力於解壓速度的一種資料壓縮演算法，LZO是Lempel-Ziv-Oberhumer的縮寫。這個演算法是無損演算法，更多wikiLZO

需要引入第三方庫，maven引入：

<dependency>
    <groupId>org.anarres.lzo</groupId>
    <artifactId>lzo-core</artifactId>
    <version>1.0.5</version>
</dependency>

具體實現程式碼：

public static byte[] compress(byte srcBytes[]) throws IOException {
        LzoCompressor compressor = LzoLibrary.getInstance().newCompressor(
                LzoAlgorithm.LZO1X, null);

        ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
        LzoOutputStream cs = new LzoOutputStream(os, compressor);
        cs.write(srcBytes);
        cs.close();

        return os.toByteArray();
    }

    public static byte[] uncompress(byte[] bytes) throws IOException {
        LzoDecompressor decompressor = LzoLibrary.getInstance()
                .newDecompressor(LzoAlgorithm.LZO1X, null);
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        ByteArrayInputStream is = new ByteArrayInputStream(bytes);
        LzoInputStream us = new LzoInputStream(is, decompressor);
        int count;
        byte[] buffer = new byte[2048];
        while ((count = us.read(buffer)) != -1) {
            baos.write(buffer, 0, count);
        }
        return baos.toByteArray();
    }

lz4

LZ4是一種無損資料壓縮演算法，著重於壓縮和解壓縮速度更多wikilz4
maven引入第三方庫：

<dependency>
    <groupId>net.jpountz.lz4</groupId>
    <artifactId>lz4</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>

具體程式碼實現：

public static byte[] compress(byte srcBytes[]) throws IOException {
        LZ4Factory factory = LZ4Factory.fastestInstance();
        ByteArrayOutputStream byteOutput = new ByteArrayOutputStream();
        LZ4Compressor compressor = factory.fastCompressor();
        LZ4BlockOutputStream compressedOutput = new LZ4BlockOutputStream(
                byteOutput, 2048, compressor);
        compressedOutput.write(srcBytes);
        compressedOutput.close();
        return byteOutput.toByteArray();
    }

    public static byte[] uncompress(byte[] bytes) throws IOException {
        LZ4Factory factory = LZ4Factory.fastestInstance();
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        LZ4FastDecompressor decompresser = factory.fastDecompressor();
        LZ4BlockInputStream lzis = new LZ4BlockInputStream(
                new ByteArrayInputStream(bytes), decompresser);
        int count;
        byte[] buffer = new byte[2048];
        while ((count = lzis.read(buffer)) != -1) {
            baos.write(buffer, 0, count);
        }
        lzis.close();
        return baos.toByteArray();
    }

snappy

maven引入第三方庫：

<dependency>
    <groupId>org.xerial.snappy</groupId>
    <artifactId>snappy-java</artifactId>
    <version>1.1.2.6</version>
</dependency>

具體程式碼實現：

    public static byte[] compress(byte srcBytes[]) throws IOException {
        return  Snappy.compress(srcBytes);
    }

    public static byte[] uncompress(byte[] bytes) throws IOException {
        return Snappy.uncompress(bytes);
    }

壓力測試

以下對35kb玩家資料進行壓縮和解壓測試，相對來說35kb資料還是很小量的資料，所有以下測試結果只是針對指定的資料量區間進行測試的結果，並不能說明哪種壓縮演算法好與不好。

測試環境：

• jdk：1.7.0_79
  
• cpu：[email protected]GHz 4核
  
• memory：4G
  

對35kb資料進行2000次壓縮和解壓縮測試，測試程式碼如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
        FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("player.dat"));
        FileChannel channel = fis.getChannel();
        ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate((int) channel.size());
        channel.read(bb);
        byte[] beforeBytes = bb.array();

        int times = 2000;
        System.out.println("壓縮前大小：" + beforeBytes.length + " bytes");
        long startTime1 = System.currentTimeMillis();
        byte[] afterBytes = null;
        for (int i = 0; i < times; i++) {
            afterBytes = GZIPUtil.compress(beforeBytes);
        }
        long endTime1 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("壓縮後大小：" + afterBytes.length + " bytes");
        System.out.println("壓縮次數：" + times + "，時間：" + (endTime1 - startTime1)
                + "ms");

        byte[] resultBytes = null;
        long startTime2 = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < times; i++) {
            resultBytes = GZIPUtil.uncompress(afterBytes);
        }
        System.out.println("解壓縮後大小：" + resultBytes.length + " bytes");
        long endTime2 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("解壓縮次數：" + times + "，時間：" + (endTime2 - startTime2)
                + "ms");
    }

程式碼中的GZIPUtil根據不同的演算法進行替換，測試結果如下圖所示：

分別對壓縮前大小、壓縮後大小、壓縮時間、解壓縮時間、cpu高峰進行了統計

總結

從結果來看，deflate、gzip和bzip2更關注壓縮率，壓縮和解壓縮時間會更長；lzo，lz4以及snappy這3中壓縮演算法，均已壓縮速度為優先，壓縮率會稍遜一籌；lzo，lz4以及snappy在cpu高峰更低一點。因為在容忍的壓縮率之內，我們更加關注壓縮和解壓縮時間，以及cpu使用，所有最終使用了snappy，不難發現snappy在壓縮和解壓縮時間以及cpu高峰都是最低的，並且在壓力率上也沒有太多的劣勢。