13. 从零开始编写一个类nginx工具, HTTP中的压缩gzip,deflate,brotli算法

wmproxy

wmproxy将用Rust实现http/https代理, socks5代理, 反向代理, 静态文件服务器,后续将实现websocket代理, 内外网穿透等, 会将实现过程分享出来, 感兴趣的可以一起造个轮子

项目 ++wmproxy++

gite: https://gitee.com/tickbh/wmproxy

github: https://github.com/tickbh/wmproxy

HTTP中压缩的意义

HTTP中压缩的意义在于降低了网络传输的数据量，从而提高客户端浏览器的访问速度。当然，同时也会增加一点服务器的负担。
HTTP/1.1协议中压缩主要包括gzip压缩和deflate压缩两种方法。其中gzip压缩使用的是LZ77和哈夫曼编码，而deflate压缩使用的是LZ77和哈夫曼编码以及霍夫曼编码。
此外在2015年由Google公司开发的Brotli算法是也基本全面普及开来，Brotli算法的核心原理包括两个部分：预定义的字典和无损压缩算法。预定义的字典是Brotli算法中的一项关键技术，它包含了一些常见的字符序列，例如Web标记、HTML、CSS和JavaScript代码等。Brotli算法的无损压缩算法采用了一种基于模式匹配的压缩方法。它通过预测数据中出现的重复模式，对数据进行压缩。
在HTTP的压缩协议中，这三种压缩算法基本上可以全部被支持。

gzip,deflate,brotli的优劣势

gzip、deflate和brotli这三种压缩算法都有各自的优势和劣势，具体如下：

  1. gzip
  • 优势：是Web上最常见的压缩算法之一，具有较高的压缩效率和广泛的支持程度，可以被几乎所有的浏览器和服务器支持。
  • 劣势：算法的压缩比相对较低，可能会增加文件的大小。
  1. deflate
  • 优势：具有较高的压缩效率和广泛的支持程度，同时算法的实现在不同的浏览器和服务器之间非常一致。
  • 劣势：由于某些实现上的缺陷，可能会导致一些浏览器和服务器无法正常解压缩。
  1. brotli
  • 优势：具有更高的压缩效率和更快的压缩速度，可以进一步减少传输数据的大小，从而提高页面加载速度，并且被较新版本的浏览器和服务器支持。
  • 劣势：由于算法目前仅被较新版本的浏览器和服务器支持，因此需要根据实际情况进行选择。

以下是压缩解压的数率图：


数据来源src

可以看出brotli的压缩比大概在9左右，gzip大概在7左右，deflate也大概在7左右，压缩比brotli最高，适应网络传输慢的情况，压缩速度gzip和deflate相对较快，解压缩deflate较快，brotli和gzip差不多。

rust中三种压缩方式库的选择

通常寻找rust中的第三方库的时候，可以通过https://crates.io/进行选择，这里公开的第三方库都会在这里显示，包括使用次数，流行热度，最近下载量，最近更新时间等，可以从多维度的知道该库的好与坏再进行相应的选择。

  • flate2

    该库支持三种压缩格式的算法，deflate, zlib, gzip，我们选择用他来做deflate, gzip的支持。

  • brotli
    image.png
    该库如库名一般，只支持brotli算法，相对热度较高，算是支持brolti里最好的一个，我们进行选择。

三种方式的压缩实现

三种方式均可实现流式的压缩，即边写入数据，边读出压缩数据，不用完全的写入所有数据，完整的实现方法在 RecvStream里，将压缩的数据缓存到self.cache_body_data中

定义压缩方法值

pub const COMPRESS_METHOD_NONE: i8 = 0;
pub const COMPRESS_METHOD_GZIP: i8 = 1;
pub const COMPRESS_METHOD_DEFLATE: i8 = 2;
pub const COMPRESS_METHOD_BROTLI: i8 = 3;
  • gzip

此处利用的是类use flate2::write::GzEncoder，定义为GzEncoder<BinaryMut>，其中BinaryMut为压缩后的数据，需要具备std::io::Write方法。

Consts::COMPRESS_METHOD_GZIP => {
    // 数据结束，需要主动调用结束以导出全部结果
    if data.len() == 0 {
        self.compress.open_write_gz();
        let gz = self.compress.write_gz.take().unwrap();
        let value = gz.finish().unwrap();
        if value.remaining() > 0 {
            Self::inner_encode_data(&mut self.cache_body_data, &value, self.is_chunked)?;
        }
        if self.is_chunked {
            Helper::encode_chunk_data(&mut self.cache_body_data, data)
        } else {
            Ok(0)
        }
    } else {
        self.compress.open_write_gz();
        let gz = self.compress.write_gz.as_mut().unwrap();
        gz.write_all(data).unwrap();
        // 每次写入，在尝试读取出数据
        if gz.get_mut().remaining() > 0 {
            let s =
                Self::inner_encode_data(&mut self.cache_body_data, &gz.get_mut().chunk(), self.is_chunked);
            gz.get_mut().clear();
            s
        } else {
            Ok(0)
        }
    }
}
  • deflate

此处利用的是类use flate2::write::DeflateEncoder，定义为DeflateEncoder<BinaryMut>，其中BinaryMut为压缩后的数据，需要具备std::io::Write方法。

Consts::COMPRESS_METHOD_DEFLATE => {
    // 数据结束，需要主动调用结束以导出全部结果
    if data.len() == 0 {
        self.compress.open_write_de();
        let de = self.compress.write_de.take().unwrap();
        let value = de.finish().unwrap();
        if value.remaining() > 0 {
            Self::inner_encode_data(&mut self.cache_body_data, &value, self.is_chunked)?;
        }
        if self.is_chunked {
            Helper::encode_chunk_data(&mut self.cache_body_data, data)
        } else {
            Ok(0)
        }
    } else {
        self.compress.open_write_de();
        let de = self.compress.write_de.as_mut().unwrap();
        de.write_all(data).unwrap();
        // 每次写入，在尝试读取出数据
        if de.get_mut().remaining() > 0 {
            let s =
                Self::inner_encode_data(&mut self.cache_body_data, &de.get_mut().chunk(), self.is_chunked);
            de.get_mut().clear();
            s
        } else {
            Ok(0)
        }
    }
}
  • brotli

此处利用的是类use brotli::CompressorWriter;，定义为CompressorWriter<BinaryMut>，其中BinaryMut为压缩后的数据，需要具备std::io::Write方法。

Consts::COMPRESS_METHOD_BROTLI => {
    // 数据结束，需要主动调用结束以导出全部结果
    if data.len() == 0 {
        self.compress.open_write_br();
        let mut de = self.compress.write_br.take().unwrap();
        de.flush()?;
        let value = de.into_inner();
        if value.remaining() > 0 {
            Self::inner_encode_data(&mut self.cache_body_data, &value, self.is_chunked)?;
        }
        if self.is_chunked {
            Helper::encode_chunk_data(&mut self.cache_body_data, data)
        } else {
            Ok(0)
        }
    } else {
        self.compress.open_write_br();
        let de = self.compress.write_br.as_mut().unwrap();
        de.write_all(data).unwrap();
        // 每次写入，在尝试读取出数据
        if de.get_mut().remaining() > 0 {
            let s =
                Self::inner_encode_data(&mut self.cache_body_data, &de.get_mut().chunk(), self.is_chunked);
            de.get_mut().clear();
            s
        } else {
            Ok(0)
        }
    }
}

三种方式的解压实现

和压缩不同的是，解压的时候必须将完整的数据进行解压，所以需要收到全部的数据的时候才尝试进行解压，可能我的理解有误，欢迎指出，当下的实现方式可能会占用大量的内存，非我所愿。主要源码在 SendStream中实现。

三种方式均类似，以下

// 收到数据进行缓存，只有到结束时才进行解压缩
match self.compress_method {
    Consts::COMPRESS_METHOD_GZIP => {
        self.cache_body_data.put_slice(data);
        if self.is_end {
            self.compress.open_reader_gz(self.cache_body_data.clone());
            let gz = self.compress.reader_gz.as_mut().unwrap();
            let s = Self::read_all_data(&mut self.cache_buf, &mut self.real_read_buf, gz);
            self.cache_body_data.clear();
            s
        } else {
            Ok(0)
        }
    }
    Consts::COMPRESS_METHOD_DEFLATE => {
        self.cache_body_data.put_slice(data);
        if self.is_end {
            self.compress.open_reader_de(self.cache_body_data.clone());
            let de = self.compress.reader_de.as_mut().unwrap();
            let s = Self::read_all_data(&mut self.cache_buf, &mut self.real_read_buf, de);
            self.cache_body_data.clear();
            s
        } else {
            Ok(0)
        }
    }
    Consts::COMPRESS_METHOD_BROTLI => {
        self.cache_body_data.put_slice(data);
        if self.is_end {
            self.compress.open_reader_br(self.cache_body_data.clone());
            let br = self.compress.reader_br.as_mut().unwrap();
            let s = Self::read_all_data(&mut self.cache_buf, &mut self.real_read_buf, br);
            self.cache_body_data.clear();
            s
        } else {
            Ok(0)
        }
    }
    _ => {
        self.real_read_buf.put_slice(data);
        Ok(data.len())
    },
}

如果数据包非常的巨大的时候，可能需要将内存内容写入缓存文件来缓解内存的压力。

结语

压缩为了可以更好的存储，也可以更好的传输，是我们日常生活中必不可少的存在，虽然现在比以前带宽更高，存储比之前的更便宜，但是现在的数据更多，传输延时要求更少，所以高压缩的能力依然非常受欢迎。

posted @ 2023-10-17 07:52  问蒙服务框架  阅读(416)  评论(1)  编辑  收藏  举报