zstd，未来可期的数据压缩算法

最近了解到了 zstd 这种新的压缩算法。不像lz4，lzo，snappy等近几年流行的压缩算法专注于压缩和解压缩性能，zstd在性能不错的同时号称压缩率跟Deflate（zip/gzip的算法）相当。下面是 官网 列出的数据：

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我们知道，压缩算法的效果和性能跟被压缩的数据类型和模式有很大的关系，光看别人的测试数据、benchmark是不够的。正好有功能开发需要，于是结合我们的使用场景真实测试的一下。

惊喜的是，实测的结果比官方提供的还好，终于找到了我们的cup of tea。

Intel(R) Core(TM) i5-4570 CPU @ 3.20GHz, 8G内存

CentOS 7.0

对几种支持流式写入的压缩算法，使用对应的命令行工具进行压缩测试。

除了snappy，各种压缩算法/工具都支持设置压缩级别，高级别意味着以更长的压缩时间换取更高的压缩率。

100万行不重复的某个应用的日志文件，大小为977MB。

从上面可以看出：

zstd无论从处理时间还是压缩率来看都占优。snappy, lz4, lzo的压缩率较低，但压缩速度都很快，而zstd甚至比这些算法更快。Gzip的压缩率比lz4等高不少，而zstd的压缩率比gzip还提升一倍。

如果从上面的比较还不是特别直观的话，我们再引入一个创造性的指标（从网上其他压缩算法对比没有见过使用这项指标）：

代表单位处理时间可以压缩去掉多少冗余数据。其中 权重系数 用来指定压缩率和压缩速度哪个更重要，这里我们认为在我们的使用场景里两者同样重要，取系数为1。

从这里我们可以明显看出， zstd lz4 lzo snappy 其他 。

对1000行、大小约为1MB的文件进行压缩测试，各种算法的压缩率跟1GB大文件的压缩率几乎一样。

下面再对更小的数据量——10行日志数据的压缩率进行对比。虽然我们的使用场景里没有对小数据量的压缩处理，但还是比较好奇zstd字典模式的效果。

其中最后一组数据为zstd使用10000行日志进行训练生成字典文件，并利用字典文件辅助压缩测试数据。

可以看出来，除了zstd字典模式外，各种压缩算法在处理更小的数据量时压缩率都下降很多。而zstd字典模式对压缩率带来帮助非常明显，与gzip对比，压缩率从1000行时相差1倍，到10行时变为了相差接近3倍。

下一篇文章将给大家对比这几种算法的golang开源库的性能和压缩率。敬请期待。

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