前言
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项目中遇到的压缩/解压缩需求应该是很多的，比如典型的考虑网络传输延时而对数据进行压缩传输，又或者其他各种省空间存储需求等。这次同样是遇到了类似需求，在做一个爬虫时，因为抓取项目还未确定，所以考虑将整个html页面压缩存储于数据库，于是又是各种google，最后不出意外的google到了google家的Snappy :-)
google 自家的snappy 压缩优点是非常高的速度和合理的压缩率。压缩率比gzip 小，CPU 占用小。
golang中snappy使用场合
下面是对几个简单的字符串做snappy 压缩前后对比：
package main
import (
"fmt"
"github.com/golang/snappy"
"io/ioutil"
)
var (
textMap = map[string]string{
"a": `1234567890-=qwertyuiop[]\';lkjhgfdsazxcvbnm,./`,
"b": `1234567890-=qwertyuiop[]\';lkjhgfdsazxcvbnm,./1234567890-=qwertyuiop[]\';lkjhgfdsazxcvbnm,./1234567890-=qwertyuiop[]\';lkjhgfdsazxcvbnm,./1234567890-=qwertyuiop[]\';lkjhgfdsazxcvbnm,./`,
"c": `浕浉浄浀浂洉洡洣浐洘泚浌洼洽派洿浃浇浈浊测浍济浏浑浒浓浔泿洱涏洀洁洂洃洄洅洆洇洈洊洋洌洎洏洐洑洒洓洔洕洗洠洙洚洛洝洞洟洢洤津洦洧洨洩洪洫洬洭洮洲洳洴洵洶洷洸洹洺活涎`,
"d": `浕浉浄浀浂洉洡洣浐洘泚浌洼洽派洿浃浇浈浊测浍济浏浑浒浓浔泿洱涏洀洁洂洃洄洅洆洇洈洊洋洌洎洏洐洑洒洓洔洕洗洠洙洚洛洝洞洟洢洤津洦洧洨洩洪洫洬洭洮洲洳洴洵洶洷洸洹洺活涎浕浉浄浀浂洉洡洣浐洘泚浌洼洽派洿浃浇浈浊测浍济浏浑浒浓浔泿洱涏洀洁洂洃洄洅洆洇洈洊洋洌洎洏洐洑洒洓洔洕洗洠洙洚洛洝洞洟洢洤津洦洧洨洩洪洫洬洭洮洲洳洴洵洶洷洸洹洺活涎浕浉浄浀浂洉洡洣浐洘泚浌洼洽派洿浃浇浈浊测浍济浏浑浒浓浔泿洱涏洀洁洂洃洄洅洆洇洈洊洋洌洎洏洐洑洒洓洔洕洗洠洙洚洛洝洞洟洢洤津洦洧洨洩洪洫洬洭洮洲洳洴洵洶洷洸洹洺活涎`,
}
imgSrc = []string{
"1.jpg", "2.jpg", "3.jpg", "4.jpg",
}
)
func main() {
for k, v := range textMap {
got := snappy.Encode(nil, []byte(v))
fmt.Println("k:", k, "len:", len(v), len(got))
}
fmt.Println("snappy jpg")
for _, v := range imgSrc {
buf, err := ioutil.ReadFile(v)
if err == nil {
got := snappy.Encode(nil, buf)
fmt.Println("k:", v, "len:", len(buf), len(got))
}
}
}输出：
k: a len: 46 48 k: b len: 184 58 k: c len: 246 250 k: d len: 738 274 snappy jpg k: 1.jpg len: 302829 282525 k: 2.jpg len: 89109 89051 k: 3.jpg len: 124463 123194 k: 4.jpg len: 420886 368608
如果字符串包含重复字符多压缩才看到效果，对jpg 图片的压缩率不大。
对一个实际使用的数据库是否使用snappy 做对比，用户和文章都是10万，文章内容较简单。
使用snappy 压缩前：
用时 4m32.916312692s 数据库占用空间 176,209,920 字节（磁盘上的 172 MB）
使用snappy 压缩后：
用时 4m6.750271414s 数据库占用空间 159,424,512 字节（磁盘上的 150.9 MB）
从使用时间上看，此例压缩使用的CPU 时间小于数据压缩后省下来的数据存储IO 占用的时间。因为文章数据较短、内容简单，压缩效果不明显。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对创新互联的支持。
