GZIP使用

豫中鑫

已于 2023-08-14 21:43:36 修改

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文章标签： go 后端

于 2023-07-24 14:04:09 首次发布

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1.0 GZIP

Gzip是一种常用的数据压缩算法，它使用DEFLATE算法对数据进行压缩。DEFLATE算法是一种无损数据压缩算法，它使用哈夫曼编码和LZ77算法对数据进行压缩。

Gzip压缩过程一般分为两个步骤：

压缩数据：首先，Gzip将要压缩的数据分成多个块，并对每个块进行压缩。对于每个块，Gzip使用LZ77算法查找块中重复出现的字符序列，并将它们替换为指向第一个出现位置的指针和长度信息。然后，Gzip使用霍夫曼编码对块进行压缩，以减少数据的大小。哈夫曼编码是一种可变长度编码，可以将出现频率高的字符用较短的编码表示，出现频率低的字符用较长的编码表示，从而减少数据的大小。最后，Gzip将压缩后的每个块按顺序拼接成一个完整的数据流。
添加头部和尾部信息：在压缩完成后，Gzip会在数据流的开头添加一个头部信息和一个文件名。头部信息包含了一些元数据，如压缩方式、操作系统类型、时间戳等。文件名可以用来标识数据流所属的文件名。在数据流的结尾，Gzip会添加一个尾部信息，包含了压缩前数据的长度和校验和。校验和用于检测数据的完整性，可以避免在传输过程中数据被损坏或篡改。

解压缩数据：在接收到Gzip压缩数据后，需要先从头部和尾部信息中获取压缩前数据的长度和校验和。然后，将压缩数据按照块的方式拆分，并使用DEFLATE算法对每个块进行解压缩。解压缩的过程是对压缩过程的逆向操作，即先使用哈霍夫曼解码还原数据块，然后使用LZ77解码还原原始数据。

总的来说，Gzip压缩算法使用LZ77算法和哈夫曼编码对数据进行压缩，并添加头部和尾部信息。它是一种常用的数据压缩算法，可以将数据压缩为更小的体积，提高数据传输的效率。

1.1 DEFLATE算法

DEFLATE算法是一种无损数据压缩算法，它使用LZ77算法和huffman编码（即哈夫曼编码）对数据进行压缩。DEFLATE算法一般用于Gzip、Zip等压缩格式中。

下面是DEFLATE算法的压缩和解压缩过程：

压缩数据块：

压缩数据：将要压缩的数据分成多个块，每个块都是一个连续的数据流。对于每个块，DEFLATE算法首先使用LZ77算法查找块中重复出现的字符序列，并将它们替换为指向第一个出现位置的指针和长度信息（即LZ77编码）。LZ77算法通过维护一个滑动窗口和一个查找缓冲区来实现查找重复序列的功能。
霍夫曼编码：对于经过LZ77编码后的块，DEFLATE算法使用霍夫曼编码对其进行压缩。霍夫曼编码是一种可变长度编码，可以将出现频率高的字符用较短的编码表示，出现频率低的字符用较长的编码表示，从而减少数据的大小。DEFLATE算法使用动态霍夫曼编码（也称作"共享霍夫曼树"）来对每个块进行压缩，这种编码方式可以根据每个块中字符出现的频率动态生成哈夫曼树，从而提高压缩效率。

解压数据块：

解哈夫曼编码：对于经过哈夫曼编码压缩后的数据块，DEFLATE算法需要先使用哈夫曼解码还原数据块。解码过程需要用到动态哈夫曼树，这个树是在压缩过程中根据每个数据块中字符出现频率动态生成的。
解LZ77编码：解码还原出原始数据的最后一步是使用LZ77解码还原出原始数据。LZ77解码的过程与压缩过程是相反的，它使用指针和长度信息来替换重复出现的字符序列，还原出原始数据。

总的来说，DEFLATE算法的压缩过程包括LZ77编码和动态哈夫曼编码，解压缩过程则包括动态哈夫曼解码和LZ77解码。它是一种常用的无损数据压缩算法，可以将数据压缩为更小的体积，提高数据传输的效率。

2.0 Gzip在HTTP中的应用

Gzip在HTTP中的应用主要是通过HTTP协议中的"Content-Encoding"头部字段来实现的。当客户端请求一个支持Gzip压缩的网页时，服务器会在响应头部中添加"Content-Encoding: gzip"字段，表示响应内容使用Gzip算法进行压缩。客户端收到这个响应之后，会自动解压缩响应内容，并显示给用户。

2.0.1 应用过程

客户端向服务器发送请求，请求头部中包含"Accept-Encoding: gzip"字段，表示客户端支持使用Gzip算法进行压缩。
服务器接收到请求，并判断客户端是否支持Gzip压缩。如果支持，则服务器在响应头部中添加"Content-Encoding: gzip"字段，并使用Gzip算法对响应内容进行压缩。如果不支持，则服务器不对响应内容进行压缩，直接返回给客户端。
客户端收到响应后，先检查响应头部中是否包含"Content-Encoding: gzip"字段。如果包含，则表示响应内容使用Gzip算法进行了压缩。客户端会自动解压缩响应内容，并显示给用户。如果不包含，则表示响应内容没有进行压缩，客户端直接显示给用户。

使用Gzip算法对HTTP响应内容进行压缩，可以有效地减少数据的传输量和存储量，提高数据传输的效率。在现代的Web应用中，大部分的Web服务器和浏览器都支持Gzip压缩，因此使用Gzip算法对HTTP响应内容进行压缩已成为一种常见的优化手段。

3.0 GZIP压缩完多大？为什么压缩完的数据类似乱码的形式？

1.Gzip压缩后的数据大小取决于原始数据的内容和长度。一般情况下，Gzip可以将原始数据压缩为比原始数据更小的体积，通常可以达到30%到70%的压缩比。如果你想测试一下你的数据能够达到的压缩率，可以将数据转换为JSON格式后使用Gzip算法进行压缩，并测量压缩后数据的大小。可以使用一些工具，如gzip命令行工具或Golang标准库中的compress/gzip包等来进行压缩测试。

2.Gzip压缩以JSON形式压缩的数据在经过压缩后，看起来会像是一堆乱码。这是因为Gzip算法会对原始数据进行各种编码方式的处理，包括二进制数据、压缩算法的标识和参数、以及一些元数据（如文件名、时间戳等），从而使得压缩后的数据不再是原始数据的纯文本形式，而是一种混合编码的形式，因此看起来像是乱码。

但是，只要使用相应的解压缩算法对压缩数据进行解压缩，就可以还原出原始数据。在解压缩Gzip数据时，需要使用相应的解压缩算法，如gzip命令行工具、Golang标准库中的compress/gzip包等。这些工具会自动解析压缩数据的各种编码方式，并将其还原为原始数据。

需要注意的是，虽然Gzip算法可以将数据压缩为更小的体积，但同时也会增加数据的处理时间和CPU的负载。因此，在实际应用中，需要根据实际情况进行权衡，选择合适的压缩算法和压缩率，以达到最优的效果。