1 資料壓縮意義

Kafka使用資料壓縮，最高可提升約幾十倍吞吐量。資料壓縮不僅可節省存儲空間，還可用于提升網絡傳輸性能。這種使用壓縮提升系統性能的方法，不僅在MQ使用，日常開發也可。比如傳輸大量資料或要在磁盤、資料庫中存儲較大資料，這些情況下，都可考慮使用資料壓縮提升性能，還能節省網絡帶寬和存儲空間。

2 資料壓縮适用場景

程序間通過網絡傳輸資料是不是需要壓縮？

不壓縮直接傳輸耗時：傳輸未壓縮資料的耗時
使用資料壓縮耗時：壓縮耗時 + 傳輸壓縮資料耗時 + 解壓耗時

壓縮快還是不壓縮快呢？

不好說。影響因素多，比如資料壓縮率、網絡帶寬、收發兩端伺服器的繁忙度。

壓縮和解壓的操作都是計算密集型操作。如果你的應用處理業務邏輯就需耗費大量CPU資源，就不太适合再壓縮解壓。

若系統瓶頸是磁盤IO性能，CPU資源又閑，這就非常适合在把資料寫入磁盤前先壓縮。

但若系統讀寫比嚴重失調，要考慮每讀次資料就解壓次是不是劃算。

壓縮的本質是資源置換，即時間換空間或CPU資源換存儲資源。

就像木桶理論，每個系統都有性能瓶頸資源，可能磁盤IO、網絡帶寬、CPU。

若使用壓縮，能用長闆來換些短闆，那總體上就能提升性能，這就劃算。

若用壓縮後，短闆更短，就不劃算。

隻有通過性能測試，确認資料壓縮可提升系統性能，就需選擇合适壓縮算法了。

壓縮算法可以分為

資料為什麼可被壓縮呢？各種各樣壓縮算法又怎麼壓縮資料的？

舉個極端例子：

00000000000000000000

人肉壓縮下：

20個0

20個字元就被壓縮成4字元，且可無損還原。

常用壓縮算法：ZIP，GZIP，SNAPPY，LZ4，XZ。

選擇時考慮資料的壓縮率和壓縮耗時。一般壓縮率越高，壓縮耗時越高。

壓縮樣本對壓縮速度和壓縮比的影響也較大，同樣大小的一段數字和一段新聞的文本，即使用相同壓縮算法，壓縮率和壓縮時間差異也較大。

是以，有時在選擇壓縮算法前，用系統樣例業務資料做個測試，幫你找到最合适壓縮算法。

如果感興趣，可學習最經典的壓縮算法：哈夫曼編碼。