BSDiff算法

[差量更新系列1]BSDiff算法描述
BSDiff是一个差量更新算法,它在服务器端运行BSDiff算法产生patch包,在客户端运行BSPatch算法,将旧文件和patch包合成新文件。

差量更新算法的核心思想

尽可能多的利用old文件中已有的内容,尽可能少的加入新的内容来构建new文件。通常的做法是对old文件和new文件做子字符串匹配或使用hash技术,提取公共部分,将new文件中剩余的部分打包成patch包,在Patch阶段中,用copying和insertion两个基本操作即可将old文件和patch包合成new文件。

BSDiff算法的改进

Insertion操作会引起大量的指针变动和修改,要记录这些值才能在Patch阶段给修改过的区域重新定位,由于这些指针控制字必须在BSDiff阶段加入patch包,产生的patch包会较大。BSDiff通过引入diff string的概念,大大减少了要记录的指针控制字的数目,从而使得patch包更小。

基本定义

在这里插入图片描述

BSDiff基本步骤

BSDiff的三个基本步骤如下:

1.对old文件中所有子字符串形成一个字典;

2.对比old文件和new文件,产生diffstring和extra string;

3.将diffstring 和extra string 以及相应的控制字用zip压缩成一个patch包。

步骤1.是所有差量更新算法的瓶颈,时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n),n为old文件的长度。BSDiff采用 Faster suffix sorting方法获得一个字典序,使用了类似于快速排序的二分思想,使用了bucket,I,V三个辅助数组。最终得到一个数组I,记录了以前缀分组的各个字符串组的最后一个字符串在old中的开始位置

步骤2.是BSDiff产生patch包的核心部分,详细描述如下:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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步骤3.将diff string 和extrastring 以及相应的控制字用zip压缩成一个patch包。

在这里插入图片描述

可以看出在用zip压缩之前的patch包是没有节约任何字符的,但diff strings可以被高效的压缩,故BSDiff是一个很依赖于压缩与解压的算法!

BSPatch基本步骤

客户端合成patch的基本步骤如下:

1.接收patch包;

2.解压patch包;

3.还原new文件。

三个步骤同时在O(m)时间内完成,但在时间常数上更依赖于解压patch包的部分,m为新文件的长度

复杂度分析

根据以上步骤,不难得出BSDiff与BSPatch的时间与空间复杂度如下:

BSDiff

时间复杂度 O(nlogn) 空间复杂度 O(n)

BSPatch

时间复杂度 O(n+m) 空间复杂度 O(n+m)

另外给出BSDiff压缩效率实验数据:

在这里插入图片描述

图片来源:CompressingDifferences of Executable Code

参考文献

Naïve Differences of ExecutableCode

https://www.researchgate.net/publication/2890146_Naive_Differences_of_Executable_Code

Compressing Differences ofExecutable Code

https://www.researchgate.net/publication/2379631_Compressing_Differences_of_Executable_Code
————————————————
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/add_ada/article/details/51232889

其他算法:Xdelta

### Bsdiff算法概述 Bsdiff是一种高效的二进制文件差异生成算法,最初由Colin Percival开发。此算法旨在最小化生成的补丁大小的同时保持较高的压缩率和解压速度[^1]。 #### 工作原理 当给定两个版本的相同类型的文件——旧版本A和新版本B时,Bsdiff会计算两者间的字节级变化并创建一个小得多的补丁文件P。该过程主要分为三个阶段: 1. **控制块构建**:通过对原始文件A建立索引表来加速后续查找操作;随后遍历目标文件B寻找最长匹配子串,并记录下偏移位置以及长度信息作为一条条目加入到控制流数组中。 2. **额外数据收集**:对于无法直接映射的部分,则将其视为新增加的内容单独存储起来形成附加数据区段。 3. **最终打包**:最后把上述两部分连同必要的元数据一起经过bzip2等通用压缩器进一步缩减体积后封装成完整的patch包形式输出[^4]。 ```cpp // 控制块构建伪代码示例 std::vector<ControlEntry> build_control_block(const char* old_file, size_t old_size, const char* new_file, size_t new_size){ std::map<size_t, size_t> index_map; // 构建索引... std::vector<ControlEntry> entries; while (/*未完成*/){ auto match = find_longest_match(/*参数*/); ControlEntry entry{match.offset_in_old, match.length}; entries.push_back(entry); /* 更新状态 */ } return entries; } ``` #### 实现细节 为了提升效率,实际应用中的Bsdiff通常会对基本流程做出一定优化调整。例如,在处理较大规模的数据集时可以采用多线程机制加快运算进度;或者引入缓存策略减少不必要的磁盘I/O次数等等。此外还有专门针对特定操作系统环境定制化的变种版本存在,比如bsdiff-node就专门为跨平台兼容做了大量工作,不仅支持多种主流OS而且提供了易于集成使用的Node.js接口[^2]。 #### 应用场景 由于其出色的性能表现及广泛的适用范围,使得Bsdiff成为众多领域内不可或缺的技术手段之一。特别是在软件发布管理方面尤为突出,无论是桌面应用程序还是移动终端游戏都能见到它的身影。借助于这种增量式的升级方案不仅可以有效降低网络传输成本,同时也大大缩短了用户的等待时间,提高了用户体验满意度[^3]。
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