面试题：缓存设计之数据压缩对持久化缓存性能的影响

Question

在持久化缓存中，常用的数据压缩算法有哪些？请简要说明其中一种算法如何提升存储效率，以及可能对缓存读写性能产生怎样的影响。

Answer 1

常用的数据压缩算法

1. GZIP：一种广泛使用的无损数据压缩算法，基于DEFLATE算法，结合了LZ77算法与哈夫曼编码。常用于网络传输和文件压缩。
2. Snappy：由Google开发，旨在提供高速压缩和解压缩，牺牲一定压缩比来换取速度。适用于对性能要求高，对压缩比要求相对低的场景。
3. LZ4：也是一种快速的压缩算法，具有高压缩速度和解压缩速度，在内存受限环境或对速度要求极高场景应用较多。
4. Brotli：由Google开发，在相同压缩比下，比GZIP压缩效果更好，综合性能优秀，常用于HTTP内容压缩。

以GZIP为例说明提升存储效率及对缓存读写性能的影响

1. 提升存储效率：
   • GZIP使用DEFLATE算法，它先通过LZ77算法寻找数据中的重复字符串，将其替换为指向之前出现位置和长度的指针。例如，对于字符串“ababab”，可以压缩为类似“ab（3次）”的形式（实际LZ77算法更复杂）。
   • 然后使用哈夫曼编码对数据进行进一步压缩，哈夫曼编码根据字符出现的频率构建最优二叉树，将高频字符用短编码表示，低频字符用长编码表示，从而减少整体数据的存储空间。这样，通过这两步操作，能有效减少数据的体积，提升存储效率。
2. 对缓存读写性能的影响：
   • 读性能：解压缩过程需要消耗一定的CPU资源。在从缓存读取数据时，需要先对压缩数据进行解压缩，这可能会增加读取数据的延迟。尤其是在高并发读取场景下，如果CPU资源紧张，可能会导致读取性能下降。但如果CPU资源充足，且数据量较大，由于减少了数据传输量，整体读性能可能会因网络传输时间的减少而提升。
   • 写性能：写入缓存时，需要先对数据进行压缩，这同样需要消耗CPU资源，会增加写入操作的时间。压缩过程的计算量相对较大，在高并发写入场景下，可能会成为性能瓶颈。不过，如果存储资源有限，通过压缩减少存储空间可以减少缓存淘汰频率，从长远看可能对整体性能有积极影响。