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本文將會對常用的幾個壓縮算法的性能作一下比較。結果表明，某些算法在極端苛刻的CPU限制下仍能正常工作。 文中進行比較的算有： 壓縮測試 要找出哪些既適合進行數(shù)據(jù)壓縮測試又存在于大多數(shù)Java開發(fā)人員的電腦中（我可不希望你為了運行這個測試還得個幾百兆的文件）的文件也著實費了我不少工夫。最后我想到，大多數(shù)人應該都會在本地安裝有JDK的文檔。因此我決定將javadoc的目錄整個合并成一個文件——拼接所有文件。這個通過tar命令可以很容易完成，但并非所有人都是Linux用戶，因此我寫了個程序來生成這個文件： 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); } } } 在我的機器上整個文件的大小是354,509,602字節(jié)（338MB）。 測試 一開始我想把整個文件讀進內存里，然后再進行壓縮。不過結果表明這么做的話即便是4G的機器上也很容易把堆內存空間耗盡。 于是我決定使用操作系統(tǒng)的文件緩存。這里我們用的測試框架是 JMH 。這個文件在預熱階段會被操作系統(tǒng)加載到緩存中（在預熱階段會先壓縮兩次）。我會將內容壓縮到ByteArrayOutputStream流中（我知道這并不是最快的方法，但是對于各個測試而言它的性能是比較穩(wěn)定的，并且不需要花費時間將壓縮后的數(shù)據(jù)寫入到磁盤里），因此還需要一些內存空間來存儲這個輸出結果。 下面是測試類的基類。所有的測試不同的地方都只在于壓縮的輸出流的實現(xiàn)不同，因此可以復用這個測試基類，只需從StreamFactory實現(xiàn)中生成一個流就好了： @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例子——JDK deflate的測試類； 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 ); } }); } } 測試結果 輸出文件的大小 首先我們來看下輸出文件的大?。?/p> ||實現(xiàn)||文件大?。ㄗ止?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）。我們再來看下不同的壓縮方法需要的時間是多少。 壓縮時間 ||實現(xiàn)||壓縮時間(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|| 
我們再將壓縮時間和文件大小合并到一個表中來統(tǒng)計下算法的吞吐量，看看能得出什么結論。 吞吐量及效率 ||實現(xiàn)||時間（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)實現(xiàn)的效率是非常低的：在 Xeon E5-2650 處理器上，高級別的deflate大約是23Ｍb/秒，即使是GZIP也就只有33Mb/秒，這大概很難令人滿意。同時，最快的defalte算法大概能到75Mb/秒,Snappy是150Mb/秒，而LZ4(快速，JNI實現(xiàn))能達到難以置信的320Mb/秒! 從表中可以清晰地看出目前有兩種實現(xiàn)比較處于劣勢：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）要慢于級別1到4的deflate，而輸出文件的大小即便和級別1的deflate相比也要大上不少。 因此如果需要進行“實時壓縮”的話我肯定會在LZ4(快速)的JNI實現(xiàn)或者是級別1的deflate中進行選擇。當然如果你的公司不允許使用第三方庫的話你也只能使用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)要存儲到哪里。比方說，如果你要將壓縮后的數(shù)據(jù)存儲到HDD的話，那么上述100Mb/秒的性能對你而言是毫無幫助的（假設你的文件足夠大的話）——HDD的速度會成為瓶頸。同樣的文件如果輸出到SSD硬盤的話——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)絡上的話，最好選擇LZ4，因為deflate75Mb/秒的壓縮性能跟網(wǎng)絡125Mb/秒的吞吐量相比真是小巫見大巫了（當然，我知道網(wǎng)絡流量還有包頭，不過即使算上了它這個差距也是相當可觀的）。 總結 源代碼 原創(chuàng)文章轉載請注明出處： |
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