告别龟速加载：三种压缩算法让你的网站瞬间提速！

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三种压缩算法，让你的网站飞起来！！！

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前言

在当今快节奏的互联网世界，用户对网站加载速度的要求越来越高。一个加载缓慢的网站不仅会损害用户体验，还会影响搜索引擎排名，最终导致流量和转化率的下降。

为了提升网站性能，优化页面加载速度，数据压缩技术应运而生。通过压缩服务器响应数据，可以有效减少网络传输量，从而缩短页面加载时间，让你的网站“飞”起来！

本文将深入探讨三种常用的网站压缩算法：Gzip、Brotli 和 Zstd。我们将详细介绍它们的原理、特点、优缺点以及在 Nginx 和 Tomcat 等主流服务器上的配置方法。

通过本文，你将了解：

Gzip、Brotli 和 Zstd 的核心压缩原理
三种算法的压缩率、压缩速度和解压缩速度对比
如何在 Nginx 和 Tomcat 服务器上配置 Gzip、Brotli 和 Zstd 压缩
如何选择最适合你网站的压缩算法

无论你是网站开发者、运维工程师还是网站所有者，本文都将为你提供宝贵的压缩技术指南，帮助你优化网站性能，提升用户体验！

正文

三种压缩算法详解

我们将重点介绍以下三种压缩算法：

Gzip:
- 算法原理: Gzip 基于 DEFLATE 算法，它结合了 LZ77 算法（一种字典编码算法）和 Huffman 编码（一种熵编码算法）。LZ77 算法通过查找重复数据块并用指向先前出现的块的指针替换它们来实现压缩。Huffman 编码则根据字符出现的频率分配可变长度的代码，从而进一步减少数据大小。
- 压缩级别: Gzip 提供了 1 到 9 的压缩级别，级别越高，压缩率越高，但 CPU 消耗也越大。
- 特点:
  - 压缩率较高，应用广泛。
  - 兼容性好，大多数浏览器和服务器都支持 Gzip。
  - 压缩速度适中。
Brotli:
- 算法原理: Brotli 是一种较新的压缩算法，由 Google 开发。它使用 LZ77 算法的变体，并结合了上下文建模和熵编码技术。Brotli 还使用预定义的静态字典来压缩常用字符串。
- 压缩级别: Brotli 提供了 1 到 11 的压缩级别，级别越高，压缩率越高，但 CPU 消耗也越大。
- 特点:
  - 比 Gzip 具有更高的压缩率（通常高 10% 到 20%）。
  - 解压缩速度与 Gzip 相当，甚至更快。
  - 压缩速度较慢，但仍然在可接受的范围内。
Zstd (Zstandard):
- 算法原理: Zstd 是由 Facebook 开发的一种快速压缩算法。它基于 LZ77 算法的变体，并使用有限状态熵编码器。Zstd 旨在提供高压缩率和快速压缩/解压缩速度。
- 压缩级别: Zstd 提供了 1 到 22 的压缩级别，级别越高，压缩率越高，但 CPU 消耗也越大。级别 1 速度最快，级别 22 压缩率最高。
- 特点:
  - 压缩率与 Brotli 相当，甚至略高。
  - 压缩/解压缩速度非常快，通常比 Gzip 和 Brotli 快得多。
  - 内存占用较低。

压缩算法在 Nginx 上的应用

Nginx 可以使用 ngx_http_gzip_module 模块来实现 Gzip 压缩，使用 ngx_brotli 模块来实现 Brotli 压缩, 使用 ngx_http_zstd_module 模块来实现 Zstd 压缩。这些模块允许你配置哪些类型的文件需要压缩、压缩级别以及其他相关参数。

1. Gzip 在 Nginx 上的配置

http {
    # ... other configurations ...

    gzip on;
    gzip_types text/plain text/css application/javascript application/json application/xml;
    gzip_comp_level 6; # 设置压缩级别 (1-9)
    gzip_min_length 1k; # 压缩最小文件大小
    gzip_buffers 16 8k; # 压缩缓冲区大小
    gzip_http_version 1.1; # 启用 Gzip 的 HTTP 版本
    gzip_vary on; # 添加 Vary: Accept-Encoding 头
}

2. Brotli 在 Nginx 上的配置
首先需要安装 ngx_brotli 模块

# 下载
wget https://github.com/google/ngx_brotli/archive/v1.0.7.tar.gz
# 解压
tar -zxvf v1.0.7.tar.gz

然后在编译nginx的时候添加 --add-module=/path/to/ngx_brotli-1.0.7
配置如下:

http {
    # ... other configurations ...
    brotli on;
    brotli_types text/plain text/css application/javascript application/json application/xml;
    brotli_comp_level 6; # 设置压缩级别 (1-11)
    brotli_min_length 1k; # 压缩最小文件大小
    brotli_buffers 16 8k; # 压缩缓冲区大小
    brotli_window 512k;
    brotli_static on;
}

3. Zstd 在 Nginx 上的配置
首先需要安装 ngx_http_zstd_module 模块

#ubuntu
apt install nginx-module-zstd

或者下载源码编译

#下载
git clone https://github.com/arut/nginx-module-zstd.git zstd

然后在编译nginx的时候添加 --add-module=/path/to/zstd
配置如下:

http {
  # ... other configurations ...
  zstd on;
  zstd_types text/plain text/css application/javascript application/json application/xml;
  zstd_comp_level 1; # 设置压缩级别 (1-22)
  zstd_min_length 1k; # 压缩最小文件大小
}

选择合适的压缩算法

选择哪种压缩算法取决于你的具体需求和优先级：

如果你需要最高的压缩率，Brotli 或 Zstd 是更好的选择。
如果你需要最快的压缩/解压缩速度，Zstd 是最佳选择。
如果你需要广泛的兼容性，Gzip 是一个不错的选择。
你可以同时开启 Gzip 和 Brotli 或者 Zstd 压缩, 并设置优先级, 让客户端选择最优的压缩算法.

扩展

1. Gzip

Gzip 的核心是 DEFLATE 算法，它由以下两个主要部分组成：

LZ77 算法（滑动窗口压缩）:
- 原理: LZ77 算法使用一个滑动窗口来查找重复数据。它将数据流分成一系列短语，每个短语可以是未压缩的字节或指向先前出现过的短语的指针。
- 源码示例 (zlib 库中的 deflate.c):
```
// 查找匹配的最长短语
for (scan = strstart; scan < strend; scan++) {
    len = longest_match(s, cur_match, scan);
    if (len >= MIN_MATCH) {
        // ... 处理匹配的短语 ...
    }
}
```
  longest_match 函数是 LZ77 算法的核心，它会在滑动窗口中搜索与当前位置匹配的最长短语。
- 滑动窗口: 滑动窗口包含两个部分：
  - 历史缓冲区(look-behind buffer): 存储已经编码的数据
  - 先行缓冲区(look-ahead buffer): 存储待编码的数据
- 压缩过程:
  1. 从先行缓冲区中读取数据
  2. 在历史缓冲区中查找最长匹配字符串
  3. 如果找到匹配，则输出一个三元组(距离, 长度, 下一个字符), 否则输出一个字节(字符)
  4. 将匹配的字符串移动到历史缓冲区
Huffman 编码:
- 原理: Huffman 编码是一种熵编码算法，它根据字符出现的频率分配可变长度的代码。出现频率越高的字符，其代码长度越短，从而实现压缩。
- 源码示例 (zlib 库中的 trees.c):
```
// 构建 Huffman 树
build_tree(s, desc);

// 生成 Huffman 代码
gen_codes(tree, max_code, bl_count);
```
  build_tree 函数根据字符频率构建 Huffman 树，gen_codes 函数则根据 Huffman 树生成每个字符的代码。
- 压缩过程:
  1. 统计每个字符出现的频率
  2. 根据频率构建 Huffman 树
  3. 根据 Huffman 树生成每个字符的 Huffman 编码
  4. 使用 Huffman 编码替换原始字符

Gzip 源码参考:

zlib 库: https://github.com/madler/zlib

2. Brotli

Brotli 的压缩过程更为复杂，它主要包含以下几个步骤：

LZ77 算法的变体: Brotli 使用 LZ77 算法的变体，并使用更大的滑动窗口和更复杂的匹配策略来提高压缩率。
- Brotli 使用了两种类型的滑动窗口
  - 静态字典: 预定义的常用字符串
  - 动态字典: 包含先前出现过的短语的历史缓冲区
- 使用更大的滑动窗口可以查找更长的匹配字符串，从而提高压缩率
- 匹配策略也更加复杂, 可以根据上下文选择最佳的匹配
上下文建模: Brotli 使用上下文建模来预测下一个字符的概率，并根据概率选择合适的熵编码方法。
熵编码: Brotli 使用多种熵编码方法，包括 Huffman 编码和范围编码，来进一步压缩数据。
- 使用第二阶上下文建模来预测下一个字符的概率
- 使用霍夫曼编码和范围编码来压缩数据
- 使用静态字典来压缩常用短语

Brotli 源码参考:

Brotli 仓库: https://github.com/google/brotli

3. Zstd (Zstandard)

Zstd 的设计目标是提供高压缩率和快速压缩/解压缩速度。它主要包含以下几个步骤：

LZ77 算法的变体: Zstd 使用 LZ77 算法的变体，并使用更小的滑动窗口和更简单的匹配策略来提高压缩速度。
有限状态熵编码: Zstd 使用有限状态熵编码器 (FSE) 来压缩数据。FSE 是一种快速熵编码算法，它使用有限状态机来建模数据分布。
- 使用更小的滑动窗口，可以减少查找匹配字符串的时间
- 使用更简单的匹配策略，可以减少匹配的时间
- 使用有限状态熵编码器(FSE)来压缩数据
- 使用哈希表来加速查找匹配字符串
- 使用 TANS 和 RLE 算法来压缩重复数据

Zstd 源码参考:

Zstandard 仓库: https://github.com/facebook/zstd

java实现

一、 LZ77算法(滑动窗口压缩)实现

1、基础实现

public class LZ77Compressor {
    
    private static final int WINDOW_SIZE = 4096;  // 滑动窗口大小
    private static final int LOOKAHEAD_BUFFER_SIZE = 16;  // 前向缓冲区大小
    private static final int MIN_MATCH_LENGTH = 3;  // 最小匹配长度
    
    /**
     * 压缩数据结构
     */
    public static class Token {
        int offset;      // 偏移量
        int length;      // 匹配长度
        char nextChar;   // 下一个字符
        
        public Token(int offset, int length, char nextChar) {
            this.offset = offset;
            this.length = length;
            this.nextChar = nextChar;
        }
        
        @Override
        public String toString() {
            return String.format("<%d,%d,%c>", offset, length, nextChar);
        }
    }
    
    /**
     * 压缩方法
     */
    public List<Token> compress(String input) {
        List<Token> tokens = new ArrayList<>();
        int currentPosition = 0;
        
        while (currentPosition < input.length()) {
            // 计算窗口范围
            int windowStart = Math.max(0, currentPosition - WINDOW_SIZE);
            int lookaheadEnd = Math.min(currentPosition + LOOKAHEAD_BUFFER_SIZE, 
                                      input.length());
            
            // 在滑动窗口中寻找最长匹配
            Match bestMatch = findLongestMatch(input, windowStart, 
                                            currentPosition, lookaheadEnd);
            
            // 创建压缩token
            char nextChar = (currentPosition + bestMatch.length < input.length()) ? 
                           input.charAt(currentPosition + bestMatch.length) : '\0';
                           
            tokens.add(new Token(bestMatch.offset, bestMatch.length, nextChar));
            
            // 移动当前位置
            currentPosition += bestMatch.length + 1;
        }
        
        return tokens;
    }
    
    /**
     * 匹配结果数据结构
     */
    private static class Match {
        int offset;
        int length;
        
        Match(int offset, int length) {
            this.offset = offset;
            this.length = length;
        }
    }
    
    /**
     * 在滑动窗口中查找最长匹配
     */
    private Match findLongestMatch(String input, int windowStart, 
                                 int currentPosition, int lookaheadEnd) {
        int bestLength = 0;
        int bestOffset = 0;
        
        // 在窗口中搜索匹配
        for (int i = windowStart; i < currentPosition; i++) {
            int matchLength = 0;
            
            // 计算当前位置的匹配长度
            while (currentPosition + matchLength < lookaheadEnd && 
                   matchLength < LOOKAHEAD_BUFFER_SIZE && 
                   input.charAt(i + matchLength) == 
                   input.charAt(currentPosition + matchLength)) {
                matchLength++;
            }
            
            // 更新最佳匹配
            if (matchLength > bestLength) {
                bestLength = matchLength;
                bestOffset = currentPosition - i;
            }
        }
        
        return new Match(bestOffset, bestLength);
    }
    
    /**
     * 解压缩方法
     */
    public String decompress(List<Token> tokens) {
        StringBuilder output = new StringBuilder();
        
        for (Token token : tokens) {
            int currentPosition = output.length();
            
            // 复制匹配的字符串
            if (token.length > 0) {
                int copyStart = currentPosition - token.offset;
                for (int i = 0; i < token.length; i++) {
                    output.append(output.charAt(copyStart + i));
                }
            }
            
            // 添加下一个字符
            if (token.nextChar != '\0') {
                output.append(token.nextChar);
            }
        }
        
        return output.toString();
    }
}

2、优化实现

public class OptimizedLZ77Compressor {
    
    private static final int WINDOW_SIZE = 4096;
    private static final int LOOKAHEAD_SIZE = 16;
    private static final int MIN_MATCH_LENGTH = 3;
    private static final int HASH_SIZE = 16384; // 哈希表大小
    
    /**
     * 哈希链表节点
     */
    private static class HashNode {
        int position;
        HashNode next;
        
        HashNode(int position) {
            this.position = position;
        }
    }
    
    /**
     * 使用哈希表优化的压缩方法
     */
    public List<Token> compressWithHash(String input) {
        List<Token> tokens = new ArrayList<>();
        HashNode[] hashTable = new HashNode[HASH_SIZE];
        int currentPosition = 0;
        
        while (currentPosition < input.length()) {
            // 计算当前位置的哈希值
            int hash = calculateHash(input, currentPosition);
            
            // 在哈希链表中查找最长匹配
            Match bestMatch = findBestMatchInHash(input, currentPosition, 
                                                hashTable[hash]);
            
            // 更新哈希表
            updateHashTable(hashTable, hash, currentPosition);
            
            // 创建压缩token
            char nextChar = (currentPosition + bestMatch.length < input.length()) ? 
                           input.charAt(currentPosition + bestMatch.length) : '\0';
            tokens.add(new Token(bestMatch.offset, bestMatch.length, nextChar));
            
            // 移动位置
            currentPosition += bestMatch.length + 1;
        }
        
        return tokens;
    }
    
    /**
     * 计算三字符哈希值
     */
    private int calculateHash(String input, int position) {
        if (position + 2 >= input.length()) {
            return 0;
        }
        
        int hash = input.charAt(position) * 256 * 256 +
                  input.charAt(position + 1) * 256 +
                  input.charAt(position + 2);
                  
        return hash % HASH_SIZE;
    }
    
    /**
     * 在哈希链表中查找最佳匹配
     */
    private Match findBestMatchInHash(String input, int currentPosition, 
                                    HashNode node) {
        int bestLength = 0;
        int bestOffset = 0;
        int chainLength = 0;
        final int MAX_CHAIN_LENGTH = 128; // 限制链表搜索长度
        
        while (node != null && chainLength < MAX_CHAIN_LENGTH) {
            int windowPosition = node.position;
            
            // 检查是否在窗口范围内
            if (currentPosition - windowPosition > WINDOW_SIZE) {
                break;
            }
            
            // 计算匹配长度
            int matchLength = calculateMatchLength(input, windowPosition, 
                                                currentPosition);
            
            if (matchLength > bestLength) {
                bestLength = matchLength;
                bestOffset = currentPosition - windowPosition;
                
                // 如果找到最大可能的匹配，提前退出
                if (bestLength == LOOKAHEAD_SIZE) {
                    break;
                }
            }
            
            node = node.next;
            chainLength++;
        }
        
        return new Match(bestOffset, bestLength);
    /**
     * 计算两个位置的最大匹配长度
     */
    private int calculateMatchLength(String input, int pos1, int pos2) {
        int maxLength = Math.min(LOOKAHEAD_SIZE,
                               input.length() - pos2);
        int length = 0;
        
        while (length < maxLength && 
               input.charAt(pos1 + length) == input.charAt(pos2 + length)) {
            length++;
        }
        
        return length;
    }
    
    /**
     * 更新哈希表
     */
    private void updateHashTable(HashNode[] hashTable, int hash, int position) {
        HashNode newNode = new HashNode(position);
        newNode.next = hashTable[hash];
        hashTable[hash] = newNode;
    }
    
    /**
     * 带缓冲区的优化实现
     */
    public static class BufferedLZ77Compressor {
        private static final int BUFFER_SIZE = 8192;
        private final byte[] buffer;
        private int bufferPos;
        
        public BufferedLZ77Compressor() {
            this.buffer = new byte[BUFFER_SIZE];
            this.bufferPos = 0;
        }
        
        /**
         * 流式压缩
         */
        public void compressStream(InputStream input, OutputStream output) 
                throws IOException {
            int bytesRead;
            while ((bytesRead = input.read(buffer, bufferPos, 
                    BUFFER_SIZE - bufferPos)) != -1) {
                
                bufferPos += bytesRead;
                
                // 当缓冲区足够满时进行压缩
                if (bufferPos >= LOOKAHEAD_SIZE) {
                    processBuffer(output);
                }
            }
            
            // 处理剩余数据
            if (bufferPos > 0) {
                processBuffer(output);
            }
        }
        
        /**
         * 处理缓冲区数据
         */
        private void processBuffer(OutputStream output) throws IOException {
            int processSize = bufferPos - LOOKAHEAD_SIZE;
            if (processSize <= 0) return;
            
            // 压缩缓冲区数据
            byte[] temp = new byte[processSize];
            System.arraycopy(buffer, 0, temp, 0, processSize);
            
            // 写入压缩数据
            writeCompressedData(temp, output);
            
            // 移动未处理的数据到缓冲区开始
            System.arraycopy(buffer, processSize, buffer, 0, 
                           bufferPos - processSize);
            bufferPos -= processSize;
        }
    }
}

/**
 * LZ77压缩的并行实现
 */
public class ParallelLZ77Compressor {
    
    private final int threadCount;
    private final ExecutorService executorService;
    
    public ParallelLZ77Compressor(int threadCount) {
        this.threadCount = threadCount;
        this.executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
    }
    
    /**
     * 并行压缩实现
     */
    public List<Token> compressParallel(String input) throws InterruptedException {
        int chunkSize = input.length() / threadCount;
        List<Future<List<Token>>> futures = new ArrayList<>();
        
        // 分割数据并提交压缩任务
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            int start = i * chunkSize;
            int end = (i == threadCount - 1) ? input.length() : 
                     (i + 1) * chunkSize;
            
            futures.add(executorService.submit(() -> 
                compressChunk(input, start, end)));
        }
        
        // 收集并合并结果
        List<Token> result = new ArrayList<>();
        for (Future<List<Token>> future : futures) {
            result.addAll(future.get());
        }
        
        return result;
    }
    
    /**
     * 压缩数据块
     */
    private List<Token> compressChunk(String input, int start, int end) {
        OptimizedLZ77Compressor compressor = new OptimizedLZ77Compressor();
        return compressor.compress(input.substring(start, end));
    }
    
    /**
     * 关闭压缩器
     */
    public void close() {
        executorService.shutdown();
    }
}

/**
 * LZ77压缩工具类
 */
public class LZ77Utils {
    
    /**
     * 计算压缩率
     */
    public static double calculateCompressionRatio(String original, 
                                                 List<Token> compressed) {
        int originalSize = original.length() * 2; // 假设每个字符2字节
        int compressedSize = compressed.size() * (4 + 4 + 2); // 每个token占10字节
        
        return 1.0 - ((double) compressedSize / originalSize);
    }
    
    /**
     * 验证压缩结果
     */
    public static boolean validateCompression(String original, 
                                            List<Token> compressed, 
                                            String decompressed) {
        return original.equals(decompressed);
    }
    
    /**
     * 打印压缩统计信息
     */
    public static void printCompressionStats(String original, 
                                           List<Token> compressed) {
        System.out.println("Original size: " + (original.length() * 2) + " bytes");
        System.out.println("Compressed size: " + 
                          (compressed.size() * (4 + 4 + 2)) + " bytes");
        System.out.println("Compression ratio: " + 
                          String.format("%.2f%%", 
                          calculateCompressionRatio(original, compressed) * 100));
    }
}

/**
 * 使用示例
 */
public class LZ77Example {
    public static void main(String[] args) {
        String input = "TOBEORNOTTOBEORTOBEORNOT";
        
        // 基础压缩
        LZ77Compressor basicCompressor = new LZ77Compressor();
        List<Token> basicCompressed = basicCompressor.compress(input);
        String basicDecompressed = basicCompressor.decompress(basicCompressed);
        
        // 优化压缩
        OptimizedLZ77Compressor optimizedCompressor = new OptimizedLZ77Compressor();
        List<Token> optimizedCompressed = optimizedCompressor.compressWithHash(input);
        
        // 并行压缩
        ParallelLZ77Compressor parallelCompressor = new ParallelLZ77Compressor(4);
        try {
            List<Token> parallelCompressed = parallelCompressor.compressParallel(input);
            
            // 打印统计信息
            System.out.println("Basic Compression:");
            LZ77Utils.printCompressionStats(input, basicCompressed);
            
            System.out.println("\nOptimized Compression:");
            LZ77Utils.printCompressionStats(input, optimizedCompressed);
            
            // 验证压缩结果
            boolean isValid = LZ77Utils.validateCompression(input, 
                                                          basicCompressed,
                                                          basicDecompressed);
            System.out.println("\nCompression validation: " + 
                             (isValid ? "Passed" : "Failed"));
            
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            parallelCompressor.close();
        }
    }
}

二、Brotli压缩算法核心实现

1、基础数据结构

public class BrotliCompressor {

    // 静态字典大小和配置
    private static final int DICTIONARY_SIZE = 1 << 24; // 16MB
    private static final int WINDOW_SIZE = 1 << 24;     // 16MB
    private static final int MIN_MATCH_LENGTH = 4;
    
    /**
     * 压缩配置类
     */
    public static class BrotliConfig {
        int quality;           // 压缩质量 (0-11)
        int windowSize;        // 滑动窗口大小
        boolean useDictionary; // 是否使用静态字典
        
        public BrotliConfig() {
            this.quality = 11;
            this.windowSize = WINDOW_SIZE;
            this.useDictionary = true;
        }
    }
    
    /**
     * LZ77匹配结果
     */
    private static class Match {
        int distance;   // 距离
        int length;     // 长度
        int dictionaryId; // 字典ID (如果使用静态字典)
        
        Match(int distance, int length, int dictionaryId) {
            this.distance = distance;
            this.length = length;
            this.dictionaryId = dictionaryId;
        }
    }
}

2、LZ77变体实现

public class BrotliLZ77 {
    
    private final int windowSize;
    private final byte[] buffer;
    private final Map<Integer, List<Integer>> hashTable;
    
    public BrotliLZ77(int windowSize) {
        this.windowSize = windowSize;
        this.buffer = new byte[windowSize * 2];
        this.hashTable = new HashMap<>();
    }
    
    /**
     * 查找最佳匹配
     */
    public Match findBestMatch(byte[] input, int pos, int length) {
        int bestLength = 0;
        int bestDistance = 0;
        int bestDictionaryId = -1;
        
        // 1. 在当前窗口中查找
        int hash = calculateHash(input, pos);
        List<Integer> positions = hashTable.get(hash);
        
        if (positions != null) {
            for (int prevPos : positions) {
                int matchLength = calculateMatchLength(input, prevPos, pos, length);
                if (matchLength > bestLength) {
                    bestLength = matchLength;
                    bestDistance = pos - prevPos;
                }
            }
        }
        
        // 2. 在静态字典中查找
        Match dictMatch = findInDictionary(input, pos, length);
        if (dictMatch != null && dictMatch.length > bestLength) {
            return dictMatch;
        }
        
        return new Match(bestDistance, bestLength, bestDictionaryId);
    }
    
    /**
     * 计算哈希值
     */
    private int calculateHash(byte[] data, int pos) {
        if (pos + 4 > data.length) return 0;
        
        return ((data[pos] & 0xFF) << 24) |
               ((data[pos + 1] & 0xFF) << 16) |
               ((data[pos + 2] & 0xFF) << 8) |
               (data[pos + 3] & 0xFF);
    }
}

3、上下文建模实现

public class ContextModeling {
    
    private static final int CONTEXT_MODES = 64;
    private final int[][] contextCounters;
    
    public ContextModeling() {
        this.contextCounters = new int[CONTEXT_MODES][256];
    }
    
    /**
     * 基于上下文预测下一个字节的概率分布
     */
    public int[] getProbabilityDistribution(byte[] data, int pos) {
        int mode = determineContextMode(data, pos);
        return contextCounters[mode];
    }
    
    /**
     * 确定上下文模式
     */
    private int determineContextMode(byte[] data, int pos) {
        if (pos < 2) return 0;
        
        // 基于前两个字节确定上下文模式
        int prev1 = data[pos - 1] & 0xFF;
        int prev2 = data[pos - 2] & 0xFF;
        
        // 计算上下文模式
        return ((prev1 << 3) ^ prev2) % CONTEXT_MODES;
    }
    
    /**
     * 更新上下文统计
     */
    public void updateContext(byte[] data, int pos) {
        int mode = determineContextMode(data, pos);
        int value = data[pos] & 0xFF;
        contextCounters[mode][value]++;
    }
}

4、熵编码实现

public class EntropyEncoder {
    
    /**
     * Huffman编码节点
     */
    private static class HuffmanNode implements Comparable<HuffmanNode> {
        int value;
        int frequency;
        HuffmanNode left;
        HuffmanNode right;
        
        public HuffmanNode(int value, int frequency) {
            this.value = value;
            this.frequency = frequency;
        }
        
        @Override
        public int compareTo(HuffmanNode other) {
            return this.frequency - other.frequency;
        }
    }
    
    /**
     * 构建Huffman树
     */
    public HuffmanNode buildHuffmanTree(int[] frequencies) {
        PriorityQueue<HuffmanNode> queue = new PriorityQueue<>();
        
        // 创建叶子节点
        for (int i = 0; i < frequencies.length; i++) {
            if (frequencies[i] > 0) {
                queue.offer(new HuffmanNode(i, frequencies[i]));
            }
        }
        
        // 构建树
        while (queue.size() > 1) {
            HuffmanNode left = queue.poll();
            HuffmanNode right = queue.poll();
            
            HuffmanNode parent = new HuffmanNode(-1, 
                left.frequency + right.frequency);
            parent.left = left;
            parent.right = right;
            
            queue.offer(parent);
        }
        
        return queue.poll();
    }
    
    /**
     * 范围编码器
     */
    public static class RangeEncoder {
        private long low;
        private long range;
        private final List<Byte> output;
        
        public RangeEncoder() {
            this.low = 0;
            this.range = 0xFFFFFFFFL;
            this.output = new ArrayList<>();
        }
        
        public void encode(int symbol, int[] probabilities) {
            long total = 0;
            for (int prob : probabilities) {
                total += prob;
            }
            
            long newRange = range / total;
            long symbolLow = 0;
            
            for (int i = 0; i < symbol; i++) {
                symbolLow += probabilities[i];
            }
            
            low += symbolLow * newRange;
            range = probabilities[symbol] * newRange;
            
            // 规范化
            normalize();
        }
        
        private void normalize() {
            while (range < 0x1000000L) {
                output.add((byte)(low >>> 24));
                low <<= 8;
                range <<= 8;
            }
        }
    }
}

5、完整压缩流程

public class BrotliCompressor {
    
    private final BrotliConfig config;
    private final BrotliLZ77 lz77;
    private final ContextModeling context
    ```java
public class BrotliCompressor {
    
    private final BrotliConfig config;
    private final BrotliLZ77 lz77;
    private final ContextModeling contextModeling;
    private final EntropyEncoder entropyEncoder;
    
    public BrotliCompressor(BrotliConfig config) {
        this.config = config;
        this.lz77 = new BrotliLZ77(config.windowSize);
        this.contextModeling = new ContextModeling();
        this.entropyEncoder = new EntropyEncoder();
    }
    
    /**
     * 压缩主流程
     */
    public byte[] compress(byte[] input) {
        ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();
        
        // 1. 写入元数据头
        writeMetadata(output, input.length);
        
        // 2. 主压缩循环
        int pos = 0;
        while (pos < input.length) {
            // 查找LZ77匹配
            Match match = lz77.findBestMatch(input, pos, 
                                           input.length - pos);
            
            if (match.length >= MIN_MATCH_LENGTH) {
                // 编码LZ77匹配
                encodeLZ77Match(output, match);
                pos += match.length;
            } else {
                // 使用上下文模型和熵编码处理单个字节
                encodeLiteral(output, input[pos], pos > 0 ? input[pos-1] : 0);
                pos++;
            }
            
            // 更新上下文模型
            contextModeling.updateContext(input, pos);
        }
        
        // 3. 写入结束标记
        writeEndOfStream(output);
        
        return output.toByteArray();
    }
    
    /**
     * 编码LZ77匹配
     */
    private void encodeLZ77Match(ByteArrayOutputStream output, Match match) {
        // 编码距离
        int distanceCode = encodeDistance(match.distance);
        
        // 编码长度
        int lengthCode = encodeLength(match.length);
        
        // 如果使用静态字典
        if (match.dictionaryId >= 0) {
            encodeDictionaryReference(output, match.dictionaryId, lengthCode);
        } else {
            // 编码普通LZ77匹配
            encodeNormalMatch(output, distanceCode, lengthCode);
        }
    }
    
    /**
     * 编码单个字面量(literal)
     */
    private void encodeLiteral(ByteArrayOutputStream output, 
                             byte literal, 
                             byte context) {
        // 获取上下文概率分布
        int[] probabilities = contextModeling.getProbabilityDistribution(
            new byte[]{context}, 0);
        
        // 使用熵编码器编码字面量
        RangeEncoder rangeEncoder = new RangeEncoder();
        rangeEncoder.encode(literal & 0xFF, probabilities);
        
        output.write(rangeEncoder.getOutput());
    }
    
    /**
     * 静态字典查找
     */
    private static class StaticDictionary {
        private final Map<String, Integer> dictionary;
        
        public StaticDictionary() {
            this.dictionary = new HashMap<>();
            loadDictionary();
        }
        
        private void loadDictionary() {
            // 加载预定义的静态字典
            // 实际的Brotli字典包含大量预定义的字符串
        }
        
        public Match findMatch(byte[] input, int pos, int length) {
            // 在字典中查找最长匹配
            String str = new String(input, pos, 
                                  Math.min(length, MAX_DICT_WORD_LENGTH));
            
            for (int len = str.length(); len >= MIN_DICT_WORD_LENGTH; len--) {
                String substr = str.substring(0, len);
                Integer dictId = dictionary.get(substr);
                if (dictId != null) {
                    return new Match(0, len, dictId);
                }
            }
            
            return null;
        }
    }
    
    /**
     * 块分割器 - 用于并行压缩
     */
    private static class BlockSplitter {
        private static final int MIN_BLOCK_SIZE = 16384;
        private static final int MAX_BLOCK_SIZE = 1 << 24;
        
        public List<byte[]> splitInput(byte[] input) {
            List<byte[]> blocks = new ArrayList<>();
            int pos = 0;
            
            while (pos < input.length) {
                // 查找适合的分割点
                int blockSize = findBlockBoundary(input, pos);
                
                byte[] block = new byte[blockSize];
                System.arraycopy(input, pos, block, 0, blockSize);
                blocks.add(block);
                
                pos += blockSize;
            }
            
            return blocks;
        }
        
        private int findBlockBoundary(byte[] input, int startPos) {
            // 实现块边界检测算法
            // 可以基于内容熵、重复模式等来确定合适的分割点
            return Math.min(MAX_BLOCK_SIZE, input.length - startPos);
        }
    }
    
    /**
     * 并行压缩实现
     */
    public byte[] compressParallel(byte[] input, int threadCount) {
        BlockSplitter splitter = new BlockSplitter();
        List<byte[]> blocks = splitter.splitInput(input);
        
        // 创建线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
        List<Future<byte[]>> futures = new ArrayList<>();
        
        // 提交压缩任务
        for (byte[] block : blocks) {
            futures.add(executor.submit(() -> compress(block)));
        }
        
        // 收集结果
        ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();
        try {
            for (Future<byte[]> future : futures) {
                output.write(future.get());
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Parallel compression failed", e);
        } finally {
            executor.shutdown();
        }
        
        return output.toByteArray();
    }
    
    /**
     * 解压缩实现
     */
    public byte[] decompress(byte[] compressed) {
        ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();
        ByteArrayInputStream input = new ByteArrayInputStream(compressed);
        
        // 读取元数据
        int originalSize = readMetadata(input);
        
        // 主解压循环
        while (input.available() > 0) {
            int command = input.read();
            
            if (isLZ77Match(command)) {
                // 解码LZ77匹配
                Match match = decodeLZ77Match(input, command);
                writeLZ77Match(output, match);
            } else {
                // 解码字面量
                byte literal = decodeLiteral(input, command);
                output.write(literal);
            }
        }
        
        return output.toByteArray();
    }
}

这个实现包含了Brotli算法的主要组件：

LZ77变体

使用大滑动窗口
支持静态字典
复杂的匹配策略

上下文建模

基于前文预测
概率分布计算
上下文更新

熵编码

Huffman编码
范围编码
动态概率调整

今天就先码在这吧！！！！

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