本文將會(huì)對(duì)常用的幾個(gè)壓縮算法的性能作一下比較。結(jié)果表明，某些算法在極端苛刻的CPU限制下仍能正常工作。
文中進(jìn)行比較的算有：
JDK GZIP ——這是一個(gè)壓縮比高的慢速算法，壓縮后的數(shù)據(jù)適合長(zhǎng)期使用。JDK中的java.util.zip.GZIPInputStream / GZIPOutputStream便是這個(gè)算法的實(shí)現(xiàn)。
JDK deflate ——這是JDK中的又一個(gè)算法（zip文件用的就是這一算法）。它與gzip的不同之處在于，你可以指定算法的壓縮級(jí)別，這樣你可以在壓縮時(shí)間和輸出文件大小上進(jìn)行平衡。可選的級(jí)別有0（不壓縮），以及1(快速壓縮)到9（慢速壓縮）。它的實(shí)現(xiàn)是java.util.zip.DeflaterOutputStream / InflaterInputStream。
LZ4壓縮算法的Java實(shí)現(xiàn)——這是本文介紹的算法中壓縮速度最快的一個(gè)，與最快速的deflate相比，它的壓縮的結(jié)果要略微差一點(diǎn)。
Snappy——這是Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)非常流行的壓縮算法，它旨在提供速度與壓縮比都相對(duì)較優(yōu)的壓縮算法。
壓縮測(cè)試
要找出哪些既適合進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮測(cè)試又存在于大多數(shù)Java開(kāi)發(fā)人員的電腦中（我可不希望你為了運(yùn)行這個(gè)測(cè)試還得個(gè)幾百兆的文件）的文件也著實(shí)費(fèi)了我不少工夫。最后我想到，大多數(shù)人應(yīng)該都會(huì)在本地安裝有JDK的文檔。因此我決定將javadoc的目錄整個(gè)合并成一個(gè)文件——拼接所有文件。這個(gè)通過(guò)tar命令可以很容易完成，但并非所有人都是Linux用戶(hù)，因此我寫(xiě)了個(gè)程序來(lái)生成這個(gè)文件：
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public class InputGenerator { private static final String JAVADOC_PATH = "your_path_to_JDK/docs"; public static final File FILE_PATH = new File( "your_output_file_path" ); static { try { if ( !FILE_PATH.exists() ) makeJavadocFile(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } private static void makeJavadocFile() throws IOException { try( OutputStream os = new BufferedOutputStream( new FileOutputStream( FILE_PATH ), 65536 ) ) { appendDir(os, new File( JAVADOC_PATH )); } System.out.println( "Javadoc file created" ); } private static void appendDir( final OutputStream os, final File root ) throws IOException { for ( File f : root.listFiles() ) { if ( f.isDirectory() ) appendDir( os, f ); else Files.copy(f.toPath(), os); } }} |
在我的機(jī)器上整個(gè)文件的大小是354,509,602字節(jié)（338MB）。
測(cè)試
一開(kāi)始我想把整個(gè)文件讀進(jìn)內(nèi)存里，然后再進(jìn)行壓縮。不過(guò)結(jié)果表明這么做的話(huà)即便是4G的機(jī)器上也很容易把堆內(nèi)存空間耗盡。
于是我決定使用操作系統(tǒng)的文件緩存。這里我們用的測(cè)試框架是JMH。這個(gè)文件在預(yù)熱階段會(huì)被操作系統(tǒng)加載到緩存中（在預(yù)熱階段會(huì)先壓縮兩次）。我會(huì)將內(nèi)容壓縮到ByteArrayOutputStream流中（我知道這并不是最快的方法，但是對(duì)于各個(gè)測(cè)試而言它的性能是比較穩(wěn)定的，并且不需要花費(fèi)時(shí)間將壓縮后的數(shù)據(jù)寫(xiě)入到磁盤(pán)里），因此還需要一些內(nèi)存空間來(lái)存儲(chǔ)這個(gè)輸出結(jié)果。
下面是測(cè)試類(lèi)的基類(lèi)。所有的測(cè)試不同的地方都只在于壓縮的輸出流的實(shí)現(xiàn)不同，因此可以復(fù)用這個(gè)測(cè)試基類(lèi)，只需從StreamFactory實(shí)現(xiàn)中生成一個(gè)流就好了：
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@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)@State(Scope.Thread)@Fork(1)@Warmup(iterations = 2)@Measurement(iterations = 3)@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)public class TestParent { protected Path m_inputFile; @Setup public void setup() { m_inputFile = InputGenerator.FILE_PATH.toPath(); } interface StreamFactory { public OutputStream getStream( final OutputStream underlyingStream ) throws IOException; } public int baseBenchmark( final StreamFactory factory ) throws IOException { try ( ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream((int) m_inputFile.toFile().length()); OutputStream os = factory.getStream( bos ) ) { Files.copy(m_inputFile, os); os.flush(); return bos.size(); } }} |
這些測(cè)試用例都非常相似（在文末有它們的源代碼），這里只列出了其中的一個(gè)例子——JDK deflate的測(cè)試類(lèi)；
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public class JdkDeflateTest extends TestParent { @Param({"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"}) public int m_lvl; @Benchmark public int deflate() throws IOException { return baseBenchmark(new StreamFactory() { @Override public OutputStream getStream(OutputStream underlyingStream) throws IOException { final Deflater deflater = new Deflater( m_lvl, true ); return new DeflaterOutputStream( underlyingStream, deflater, 512 ); } }); }} |
測(cè)試結(jié)果
輸出文件的大小
首先我們來(lái)看下輸出文件的大小：
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||實(shí)現(xiàn)||文件大小（字節(jié)）|| ||GZIP||64，200，201|| ||Snappy (normal)||138,250,196|| ||Snappy (framed)|| 101,470,113|| ||LZ4 (fast)|| 98,316,501|| ||LZ4 (high) ||82,076,909|| ||Deflate (lvl=1) ||78,369,711|| ||Deflate (lvl=2) ||75,261,711|| ||Deflate (lvl=3) ||73,240,781|| ||Deflate (lvl=4) ||68,090,059|| ||Deflate (lvl=5) ||65,699,810|| ||Deflate (lvl=6) ||64,200,191|| ||Deflate (lvl=7) ||64,013,638|| ||Deflate (lvl=8) ||63,845,758|| ||Deflate (lvl=9) ||63,839,200|| |
可以看出文件的大小相差懸殊（從60Mb到131Mb）。我們?cè)賮?lái)看下不同的壓縮方法需要的時(shí)間是多少。
壓縮時(shí)間
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||實(shí)現(xiàn)||壓縮時(shí)間(ms)|| ||Snappy.framedOutput ||2264.700|| ||Snappy.normalOutput ||2201.120|| ||Lz4.testFastNative ||1056.326|| ||Lz4.testFastUnsafe ||1346.835|| ||Lz4.testFastSafe ||1917.929|| ||Lz4.testHighNative ||7489.958|| ||Lz4.testHighUnsafe ||10306.973|| ||Lz4.testHighSafe ||14413.622|| ||deflate (lvl=1) ||4522.644|| ||deflate (lvl=2) ||4726.477|| ||deflate (lvl=3) ||5081.934|| ||deflate (lvl=4) ||6739.450|| ||deflate (lvl=5) ||7896.572|| ||deflate (lvl=6) ||9783.701|| ||deflate (lvl=7) ||10731.761|| ||deflate (lvl=8) ||14760.361|| ||deflate (lvl=9) ||14878.364|| ||GZIP ||10351.887|| |
我們?cè)賹嚎s時(shí)間和文件大小合并到一個(gè)表中來(lái)統(tǒng)計(jì)下算法的吞吐量，看看能得出什么結(jié)論。
吞吐量及效率
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||實(shí)現(xiàn)||時(shí)間（ms）||未壓縮文件大小||吞吐量（Mb/秒）||壓縮后文件大小(Mb)|| ||Snappy.normalOutput ||2201.12 ||338 ||153.5581885586 ||131.8454742432|| ||Snappy.framedOutput ||2264.7 ||338 ||149.2471409017 ||96.7693328857|| ||Lz4.testFastNative ||1056.326 ||338 ||319.9769768045 ||93.7557220459|| ||Lz4.testFastSafe ||1917.929 ||338 ||176.2317583185 ||93.7557220459|| ||Lz4.testFastUnsafe ||1346.835 ||338 ||250.9587291688 ||93.7557220459|| ||Lz4.testHighNative ||7489.958 ||338 ||45.1270888301 ||78.2680511475|| ||Lz4.testHighSafe ||14413.622 ||338 ||23.4500391366 ||78.2680511475|| ||Lz4.testHighUnsafe ||10306.973 ||338 ||32.7933332124 ||78.2680511475|| ||deflate (lvl=1) ||4522.644 ||338 ||74.7350443679 ||74.7394561768|| ||deflate (lvl=2) ||4726.477 ||338 ||71.5120374012 ||71.7735290527|| ||deflate (lvl=3) ||5081.934 ||338 ||66.5101120951 ||69.8471069336|| ||deflate (lvl=4) ||6739.45 ||338 ||50.1524605124 ||64.9452209473|| ||deflate (lvl=5) ||7896.572 ||338 ||42.8033835442 ||62.6564025879|| ||deflate (lvl=6) ||9783.701 ||338 ||34.5472536415 ||61.2258911133|| ||deflate (lvl=7) ||10731.761 ||338 ||31.4952969974 ||61.0446929932|| ||deflate (lvl=8) ||14760.361 ||338 ||22.8991689295 ||60.8825683594|| ||deflate (lvl=9) ||14878.364 ||338 ||22.7175514727 ||60.8730316162|| ||GZIP ||10351.887 ||338 ||32.651051929 ||61.2258911133|| |
可以看到，其中大多數(shù)實(shí)現(xiàn)的效率是非常低的：在Xeon E5-2650處理器上，高級(jí)別的deflate大約是23Ｍb/秒，即使是GZIP也就只有33Mb/秒，這大概很難令人滿(mǎn)意。同時(shí)，最快的defalte算法大概能到75Mb/秒,Snappy是150Mb/秒，而LZ4(快速，JNI實(shí)現(xiàn))能達(dá)到難以置信的320Mb/秒!
從表中可以清晰地看出目前有兩種實(shí)現(xiàn)比較處于劣勢(shì)：Snappy要慢于LZ4(快速壓縮)，并且壓縮后的文件要更大。相反，LZ4（高壓縮比）要慢于級(jí)別1到4的deflate，而輸出文件的大小即便和級(jí)別1的deflate相比也要大上不少。
因此如果需要進(jìn)行“實(shí)時(shí)壓縮”的話(huà)我肯定會(huì)在LZ4(快速)的JNI實(shí)現(xiàn)或者是級(jí)別1的deflate中進(jìn)行選擇。當(dāng)然如果你的公司不允許使用第三方庫(kù)的話(huà)你也只能使用deflate了。你還要綜合考慮有多少空閑的CPU資源以及壓縮后的數(shù)據(jù)要存儲(chǔ)到哪里。比方說(shuō)，如果你要將壓縮后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HDD的話(huà)，那么上述100Mb/秒的性能對(duì)你而言是毫無(wú)幫助的（假設(shè)你的文件足夠大的話(huà)）——HDD的速度會(huì)成為瓶頸。同樣的文件如果輸出到SSD硬盤(pán)的話(huà)——即便是LZ4在它面前也顯得太慢了。如果你是要先壓縮數(shù)據(jù)再發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)上的話(huà)，最好選擇LZ4，因?yàn)閐eflate75Mb/秒的壓縮性能跟網(wǎng)絡(luò)125Mb/秒的吞吐量相比真是小巫見(jiàn)大巫了（當(dāng)然，我知道網(wǎng)絡(luò)流量還有包頭，不過(guò)即使算上了它這個(gè)差距也是相當(dāng)可觀的）。
總結(jié)
如果你認(rèn)為數(shù)據(jù)壓縮非常慢的話(huà)，可以考慮下LZ4（快速）實(shí)現(xiàn)，它進(jìn)行文本壓縮能達(dá)到大約320Mb/秒的速度——這樣的壓縮速度對(duì)大多數(shù)應(yīng)用而言應(yīng)該都感知不到。
如果你受限于無(wú)法使用第三方庫(kù)或者只希望有一個(gè)稍微好一點(diǎn)的壓縮方案的話(huà)，可以考慮下使用JDK deflate(lvl=1)進(jìn)行編解碼——同樣的文件它的壓縮速度能達(dá)到75Mb/秒。
源代碼
Java壓縮測(cè)試源碼
