1 前言

数据压缩技术[1]因可有效降低数据存储及传输成本，在计算机领域有非常广泛的应用（包括网络传输、文件传输、数据库、操作系统等场景）。主流压缩技术按其原理可划分为无损压缩[2]、有损压缩[3]两类，工作中我们最常用的压缩工具 zip 和 gzip ，压缩函数库 zlib，都是无损压缩技术的应用。Java 应用中对压缩库的使用包括：处理 HTTP 请求时对 body 的压缩/解压缩操作、使用消息队列服务时对大消息体（如>1M）的压缩/解压缩、数据库写入前及读取后对大字段的压缩/解压缩操作等。常见于监控、广告等涉及大数据传输/存储的业务场景。

美团基础研发平台曾经开发过一种基于 Intel 的 isa-l 库优化的 gzip 压缩工具及 zlib[4] 压缩库（又称：mzlib[5] 库），优化后的压缩速度可提升 10 倍，解压缩速度能提升 2 倍，并已在镜像分发、图片处理等场景长期稳定使用。遗憾的是，受限于 JDK[6] 对压缩库调用的底层设计，公司 Java8 服务一直无法使用优化后的 mzlib 库，也无法享受压缩/解压缩速率提升带来的收益。为了充分发挥 mzlib 的性能优势为业务赋能，在 MJDK 的最新版本中，我们改造并集成了 mzlib 库，完成了JDK中 java.util.zip.* 原生类库的优化，可实现在保障 API 及压缩格式兼容性的前提下，将内存数据压缩速率提升 5-10 倍的效果。本文主要介绍该特性的技术原理，希望相关的经验给大家带来一些启发或者帮助。

2 数据压缩技术

计算机领域的数据压缩技术的发展大致可分为以下三个阶段：

详细时间节点如下：

  • 20世纪50～80年代，香农创立信息论，为数据压缩技术奠定了理论基础。期间出现多种经典算法，如 Huffman 编码、LZ 系列编码等。
  • 1989年，Phil Katz推出文件归档软件 PKZIP（zip 前身），并公开文件归档格式 zip 及其使用的数据压缩算法 deflate（Huffman 与 LZ77 的组合算法）的所有技术参数。
  • 1990年，Info-ZIP 小组基于公开的 deflate 算法编写了可移植的、免费的、开源实现 zip 和 unzip，极大地扩展了 .zip 格式的使用。
  • 1992年，Info-ZIP 小组基于 zip 的 deflate 算法代码，推出了文件压缩工具 gzip（GUN zip），用于替代 Unix 下的 compress（有专利纠纷）。通常 gzip 会与归档工具 tar 结合使用来生成压缩的归档格式，文件扩展名为 .tar.gz。
  • 1995年，Info-ZIP 小组成员Jean-loup Gailly 和 Mark Adler 基于 gzip 源码中的 deflate 算法实现，推出了压缩库：zlib 。通过库函数调用的方式，为其他场景（如PNG压缩）提供通用的压缩/解压缩能力。同年，在 RFC 中发布了 DEFLATE、ZLIB、GZIP 三种数据压缩格式。其中 DEFLATE 是原始压缩数据流格式，ZLIB、GZIP 则是在前者的基础上包装数据头及校验逻辑等。此后随着 zip、gzip 工具及 zlib 库的广泛应用，DEFLATE 成为互联网时代数据压缩格式的事实标准。
  • 2010年后，各大型互联网公司陆续开源了新的压缩算法及实现，如：LZFSE（Apple）、Brotli（Google）、Zstandard（Facebook）等，在压缩速度和压缩比方面均有不同程度的提升。常见的压缩库如下（需要注意的是：由于压缩算法协议的差异，这些函数库不能交叉使用，数据压缩/解压缩必须使用同一种算法操作）：

3 压缩技术在 Java 中的应用及优化思路

前面我们介绍了压缩技术的基础知识，本章节主要介绍 MJDK8_mzlib 版本实现压缩速率 5 倍提升的技术原理。分两部分进行阐述：第一部分，介绍原生 JDK 中压缩/解压缩 API 的底层原理；第二部分，分享 MJDK 的优化思路。

3.1 Java 语言中压缩/解压缩 API 实现原理

Java 语言中，我们可以使用 JDK 原生压缩类库（java.util.zip.*）或第三方 Jar 包提供的压缩类库两种方式来实现数据压缩/解压缩，其底层原理是通过 JNI (Java Native Interface) 机制，调用 JDK 源码或第三方 Jar 包中提供的共享库函数。详细对比如下：

其中在使用方式上，两者区别可参考如下代码。

（1）JDK 原生压缩类库（zlib 压缩库）

zip 文件压缩/解压缩代码 demo（Java）

public class ZipUtil {
  	//压缩
    public void compress(File file, File zipFile) {
        byte[] buffer = new byte[1024];
        try {
            InputStream     input  = new FileInputStream(file);
            ZipOutputStream zipOut = new ZipOutputStream(new FileOutputStream(zipFile));
            zipOut.putNextEntry(new ZipEntry(file.getName()));
            int length = 0;
            while ((length = input.read(buffer)) != -1) {
                zipOut.write(buffer, 0, length);
            }
            input.close();
            zipOut.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

  //解压缩
    public void uncompress(File file, File outFile) {
        byte[] buffer = new byte[1024];
        try {
            ZipInputStream input  = new ZipInputStream(new FileInputStream(file));
            OutputStream   output = new FileOutputStream(outFile);
            if (!outFile.getParentFile().exists()) {
                outFile.getParentFile().mkdir();
            }
            if (!outFile.exists()) {
                outFile.createNewFile();
            }

            int length = 0;
            while ((length = input.read(buffer)) != -1) {
                output.write(buffer, 0, length);
            }
            input.close();
            output.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

gzip 文件压缩/解压缩代码 demo（Java）

public class GZipUtil {
    public void compress(File file, File outFile) {
        byte[] buffer = new byte[1024];
        try {
            InputStream      input  = new FileInputStream(file);
            GZIPOutputStream gzip   = new GZIPOutputStream(new FileOutputStream(outFile));
            int              length = 0;
            while ((length = input.read(buffer)) != -1) {
                gzip.write(buffer, 0, length);
            }
            input.close();
            gzip.finish();
            gzip.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void uncompress(File file, File outFile) {
        try {
            FileOutputStream out    = new FileOutputStream(outFile);
            GZIPInputStream  ungzip = new GZIPInputStream(new FileInputStream(file));
            byte[]           buffer = new byte[1024];
            int              n;
            while ((n = ungzip.read(buffer)) > 0) {
                out.write(buffer, 0, n);
            }
            ungzip.close();
            out.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

（2）第三方压缩类库（此处以Google推出的snappy压缩库举例，其他第三方类库原理基本类似）分成两步。

第一步：pom文件中添加依赖Jar包（C语言）

    	  <dependency>
            <groupId>org.xerial.snappy</groupId>
            <artifactId>snappy-java</artifactId>
            <version>1.1.8.4</version>
        </dependency>

第二步：第二步，调用接口进行压缩/解压缩操作（C语言）

public class SnappyDemo {
    public static void main(String[] args) {
        String input = "Hello snappy-java! Snappy-java is a JNI-based wrapper of "
                + "Snappy, a fast compresser/decompresser.";
        byte[] compressed = new byte[0];
        try {
            compressed = Snappy.compress(input.getBytes("UTF-8"));
            byte[] uncompressed = Snappy.uncompress(compressed);
            String result = new String(uncompressed, "UTF-8");
            System.out.println(result);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

综上所述，JDK 中默认使用的压缩库是 zlib，虽然业务可以通过第三方 Jar 包的方式使用其他的压缩库算法，但是因为 Snappy 等算法的压缩数据格式与 zlib 支持的 DEFLATE、ZLIB、GZIP 不同，混合使用会有兼容性问题。

除此之外， zlib 库（1995年推出）本身的迭代速度非常缓慢（原因：应用范围广且稳定、无商业组织维护），这里使用测试集 Silesia corpus 测试了 OpenJDK 7u76（2014 年发行）、8u45（2015 年发行）、8u312（2022 年发行）中内置压缩类库的性能，从图表中可看出，三者在压缩耗时、压缩比两方面均未有明显的优化效果，难以满足业务日益增长的压缩性能需求场景。因此，我们选择在 MJDK 中集成 zlib 优化，实现既兼容原生接口实现，又能提升压缩性能的效果。

Silesia corpus是压缩方法性能基准测试集，提供一套涵盖现时使用的典型资料类别的档案资料。文件的大小在6 MB 到51 MB 之间，文件格式包括 text、exe、html、picture、database、bin data 等。测试数据类别如下：

Silesia corpus 测试集说明

3.2 MJDK 优化方案

通过 3.1 章节，我们知道 Java 原生的 java.util.zip.* 类库中的数据压缩/解压缩能力最终是调用 zlib 库实现的，因此 JDK 的压缩性能提升问题就可转换为对 JDK 使用的 zlib 库的优化。

3.2.1 优化思路

除原生 zlib 外，同样使用 deflate 算法的压缩库有Intel ISA-L、Intel IPP、Zopfli，直接基于 zlib 源码优化的项目有 zlib-cloudflare，它们与 zlib 间的对比如下：

综上，我们选择基于 Intel 开源的 ISA-L（原理是使用 intel sse/avx/avx2/avx256 的扩展指令，并行运算多个流来提升底层函数的执行性能） 来完成 zlib 的改造优化。

1. zlib 改造流程（重点在 API 的兼容性改造）

优化后的 mzlib 库在线上稳定运行 3 年以上，压缩速率提升在 5 倍以上，有效解决了上文提到基础研发平台曾在镜像构建、图片处理等场景面临过压缩/解压缩耗时较高的问题。

2. JDK 层面变更

3.2.2 优化效果

测试说明

  • 测试集：Silesia corpus
  • 测试内容：GZip 压缩/解压缩文件、Zip 压缩/解压缩文件

测试结论

  • 兼容性测试（通过）：改造后的 Java 类库的 Zip、Gzip 压缩/解压缩接口可正常使用，与原生 JDK 中的接口交叉进行压缩/解压缩操作验证通过。
  • 性能测试（通过）：在同一基准 update 版本下，MJDK8_mzlib 数据压缩耗时比 OpenJDK8 降低 5-10 倍，压缩比无较大波动（增加 3% 左右）。

目前，美团内部的文档协同服务已使用该 MJDK 版本，进行用户协同编辑记录数据（> 6M）的压缩存储，验证了该功能在线上的稳定运行，压缩性能提升在 5 倍以上。

4 本文作者

艳梅，来自美团基础研发平台。

5 参考文献

注释

  • [1] 数据压缩技术：在不丢失有用信息的前提下，通过相应的算法缩减信源数据冗余，从而提高数据存储、传输和处理效率的技术。
  • [2] 无损压缩：利用数据的统计冗余进行压缩，常见的无损压缩编码方法有 Huffman编码，算术编码，LZ 编码（字典压缩）等。数据统计冗余度的理论限制为2:1到5:1，所以无损压缩的压缩比一般比较低。这类方法广泛应用于文本数据、程序等需要精确存储数据的压缩，
  • [3] 有损压缩：利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩的过程中损失一定的信息，以此换来更大的压缩比。广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩。 -[4] zlib：zlib 是基于 DEFLATE 算法实现的，一套完全开源、通用的无损数据压缩库。也是目前应用最广泛的压缩库。在网络传输、操作系统、图像处理等领域均有大量使用。比如：
    • Linux kernel：使用zlib以实作网路协定的压缩、档案系统的压缩以及开机时解压缩自身的核心。
    • libpng—：用于PNG图形格式的一个实现，对bitmap数据规定了 DEFLATE 作为流压缩方法。
    • HTTP协议：使用 zlib 对 HTTP 响应头数据进行压缩/解压缩。
    • OpenSSH、OpenSSL：以 zlib 达到最佳化加密网路传输。
    • Subversion、Git 和CVS 等版本控制系统，使用 zlib 来压缩和远端仓库的通讯流量。
    • dpkg和RPM等包管理软件：以 zlib 解压缩 RPM 或者其他封包。
  • [5] mzlib：美团基于 Intel 的 isa-l 库优化的 zlib 压缩库。
  • [6] JDK：Java Development Kit，是 Sun 公司针对Java开发人员发布的免费软件开发工具包，是 Java 开发的核心组件之一，包含了 Java 编译器、Java 虚拟机、Java 类库等开发工具和资源。
  • [7] JNI (Java Native Interface) ：JNI是一个本地编程接口。它允许在 Java 虚拟机中运行的 Java 代码与用其他编程语言（如 C、C++ 和汇编）编写的应用程序和库进行互操作。