評價壓縮算法時，通常需要考慮以下兩個主要方面 壓縮比和壓縮/解壓縮吞吐量。
壓縮比
壓縮比是衡量壓縮算法效率的重要指標之一，它表示壓縮后的數據大小與原始數據大小之間的比率。一般來說，壓縮比越高，表示壓縮算法越有效，可以更好地減小數據存儲空間或網絡傳輸帶寬的占用。
評價壓縮算法的壓縮比時，需要考慮以下幾點
數據特性
不同類型的數據在壓縮后的效果會有所不同。例如，文本數據、圖像數據、音頻數據等具有不同的特征，壓縮算法對它們的適用性也不同。
壓縮級別
壓縮算法通常提供多個壓縮級別或參數，可以根據需求選擇不同的級別以達到更好的壓縮效果，但通常會犧牲壓縮/解壓縮速度。
算法復雜度
一些壓縮算法相對簡單，適用于快速壓縮，但壓縮比不如一些更復雜的算法。在實際應用中需要權衡算法的復雜度與壓縮比。
壓縮 / 解壓縮吞吐量
壓縮/解壓縮吞吐量是衡量壓縮算法性能的另一個重要指標，它表示單位時間內壓縮或解壓縮的數據量。對于需要高吞吐量的應用場景（如大規模數據處理、實時數據傳輸等），壓縮/解壓縮速度是至關重要的。
評價壓縮/解壓縮吞吐量時，需要考慮以下幾點
算法效率
壓縮/解壓縮算法的實現效率直接影響到吞吐量。一些高效的算法能夠在保持較高壓縮比的同時，實現較高的壓縮/解壓縮速度。
硬件支持
某些壓縮算法依賴特定的硬件加速或優化，如 SIMD 指令集、GPU 等，這些硬件支持可以顯著提高壓縮/解壓縮的吞吐量。
并發性能
壓縮/解壓縮過程是否支持并發處理，以及并發處理的效率如何，對于多線程或分布式系統來說尤為重要。
綜合考慮壓縮比和壓縮/解壓縮吞吐量兩個方面，可以選擇最適合特定應用場景的壓縮算法。有些情況下需要在壓縮比和吞吐量之間做出權衡，根據具體需求選擇合適的算法和參數配置。
壓縮算法的對比
圖片
從表中我們可以發現 zstd 算法有著最高的壓縮比，而在吞吐量上的表現只能說中規中矩。
反觀 LZ4 算法，它在吞吐量方面則是毫無疑問的執牛耳者。
GZIP、SnAppy、LZ4 甚至是 zstd 的表現各有千秋。
但對于 Kafka 而言，它們的性能測試結果卻出奇得一致，即在吞吐量方面：LZ4 > Snappy > zstd 和 GZIP；
而在壓縮比方面，zstd > LZ4 > GZIP > Snappy。如果網絡不好且 CPU 資源夠的話,建議使用 zstd 壓縮
具體到物理資源，使用 Snappy 算法占用的網絡帶寬最多，zstd 最少，這是合理的，畢竟 zstd 就是要提供超高的壓縮比；
在 CPU 使用率方面，各個算法表現得差不多，只是在壓縮時 Snappy 算法使用的 CPU 較多一些，而在解壓縮時 GZIP 算法則可能使用更多的 CPU。
LZ4算法
LZ4（Lempel-Ziv-Markov chAIn-4）是一種快速壓縮算法，其原理基于Lempel-Ziv壓縮算法，采用了哈希表和有限狀態自動機來實現高效的壓縮和解壓縮過程。
下面是LZ4算法的簡要原理
字典壓縮
LZ4使用字典壓縮的思想，通過構建字典并將重復出現的序列替換為引用字典中的索引來實現壓縮。
字典中存儲了之前已經出現過的序列，可以是連續的字節序列或者匹配的字符串。
哈希表和鏈表
LZ4算法使用哈希表來快速查找字典中的匹配項。哈希表的鍵是序列的哈希值，值是該序列在字典中的位置。
如果發生哈希沖突，LZ4使用鏈表來處理沖突，將具有相同哈希值的序列連接起來。
有限狀態自動機
LZ4使用有限狀態自動機來查找并表示匹配序列。這個自動機有四個狀態，每個狀態都對應著一個之前匹配序列的長度（通常是1、4、8或者16個字節）。
壓縮過程
在壓縮過程中，LZ4從輸入數據中掃描匹配序列，并將匹配序列的起始位置和長度寫入輸出流。如果找不到匹配序列，LZ4將原始字節直接寫入輸出流。
解壓縮過程
在解壓縮過程中，LZ4根據壓縮數據中的引用索引和長度信息，從字典中查找匹配序列，并將匹配序列寫入輸出流。如果沒有匹配序列，LZ4直接將原始字節寫入輸出流。
總結一下，LZ4算法通過使用字典壓縮、哈希表、有限狀態自動機等技術，實現了高效的壓縮和解壓縮過程，具有較高的壓縮速度和解壓縮速度，適用于需要快速處理數據的場景。
最終方案
圖片
