1 数据压缩意义

Kafka使用数据压缩，最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间，还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法，不仅在MQ使用，日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据，这些情况下，都可考虑使用数据压缩提升性能，还能节省网络带宽和存储空间。

2 数据压缩适用场景    

进程间通过网络传输数据是不是需要压缩？

• 不压缩直接传输耗时： 传输未压缩数据的耗时
• 使用数据压缩耗时： 压缩耗时 + 传输压缩数据耗时 + 解压耗时
  压缩快还是不压缩快呢？
  不好说。影响因素多，比如数据压缩率、网络带宽、收发两端服务器的繁忙度。

压缩和解压的操作都是计算密集型操作。如果你的应用处理业务逻辑就需耗费大量CPU资源，就不太适合再压缩解压。

若系统瓶颈是磁盘IO性能，CPU资源又闲，这就非常适合在把数据写入磁盘前先压缩。

但若系统读写比严重失调，要考虑每读次数据就解压次是不是划算。

压缩的本质是资源置换，即时间换空间或CPU资源换存储资源。

就像木桶理论，每个系统都有性能瓶颈资源，可能磁盘IO、网络带宽、CPU。

若使用压缩，能用长板来换些短板，那总体上就能提升性能，这就划算。

若用压缩后，短板更短，就不划算。

只有通过性能测试，确认数据压缩可提升系统性能，就需选择合适压缩算法了。

3 压缩算法抉择

压缩算法可以分为

• 有损压缩
  主要用来压缩音视频，它压缩之后会丢失信息
• 无损压缩
  这讨论都是无损压缩，即数据经过压缩和解压过程后，与压缩前相比100%相同。

数据为什么可被压缩呢？各种各样压缩算法又怎么压缩数据的？

举个极端例子：

00000000000000000000

人肉压缩下：

20个0

20个字符就被压缩成4字符，且可无损还原。

常用压缩算法：ZIP，GZIP，SNAPPY，LZ4，XZ。

选择时考虑数据的压缩率和压缩耗时。一般压缩率越高，压缩耗时越高。

• 若要高性能，可选择压缩速度快的LZ4
• 要更高压缩比，考虑GZIP或压缩率更高的XZ

压缩样本对压缩速度和压缩比的影响也较大，同样大小的一段数字和一段新闻的文本，即使用相同压缩算法，压缩率和压缩时间差异也较大。

所以，有时在选择压缩算法前，用系统样例业务数据做个测试，帮你找到最合适压缩算法。

如果感兴趣，可学习最经典的压缩算法：哈夫曼编码。