数据压缩算法包括哪两种(未来可期的数据压缩算法)

zstd是Facebook在2016年开源的新无损压缩算法,优点是压缩率和压缩/解压缩性能都很突出。 在我们测试的文本日志压缩场景中,压缩率比gzip提高一倍,压缩性能与lz4、snappy相当甚至更好,是gzip的10倍以上。 zstd还有一个特别的功能,支持以训练方式生成字典文件,相比传统压缩方式能大大的提高小数据包的压缩率。 在过去的两年里,Linux内核、HTTP协议、以及一系列的大数据工具(包括Hadoop 3.0.0,HBase 2.0.0,Spark 2.3.0,Kafka 2.1.0)等都已经加入了对zstd的支持。 可以预见,zstd将是未来几年里会被广泛关注和应用的压缩算法。


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。

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。

测试环境

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

CentOS 7.0

测试对象

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。

压缩算法 工具名称 默认压缩级别 版本 安装方法 deflate gzip 5 1.5 centos自带 snappy snzip n/a 1.0.4 https://github.com/kubo/snzip 编译安装 lz4 lz4 0 1.7.3 yum install lz4 lzo lzop 0 2.06 yum install lzop zstd zstd 3 1.3.8 yum install zstd

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。

测试输入

100万行不重复的某个应用的日志文件,大小为977MB。

测试结果大文件压缩
  • 解压时间各种算法差别不大
  • 压缩时间(越小越好):lz4, zstd < lzo < snappy << gzip-1 < lz4-9 < gzip < gzip-9 < lzo-9
  • 压缩率(越大越好):zstd-10 > zstd >> lz4-9 > gzip-9 > gzip, lzo-9 >> lz4, gzip-1 > snappy, lzo
  • 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):

    压缩效率 = 权重系数 * 压缩去掉的冗余数据大小 / 压缩时间

    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。

    数据压缩算法包括哪两种(未来可期的数据压缩算法)(1)

    zstd_test_result2.png

    从这里我们可以明显看出,zstd > lz4 > lzo > snappy >> 其他。

    小数据量压缩

    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。

    结论
  • 对大数据量的文本压缩场景,zstd是综合考虑压缩率和压缩性能最优的选择,其次是lz4。
  • 对小数据量的压缩场景,如果能使用zstd的字典方式,压缩效果更为突出。
  • 综上所述,zstd凭着优异的特性,今后应用将会越来越广,值得及早了解和尝试。
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