压缩与载荷优化

在传输与存储层压缩数据:HTTP 响应压缩(gzip/brotli)、消息批量压缩与列式存储压缩各有适用;要在 CPU 开销与带宽节省之间测量取舍。

HTTPAccept-Encoding 协商;文本类收益明显,图片视频不再二次压缩
批消息按批压缩提升有效吞吐,注意压缩率与 CPU 成本
存储列存加压缩编码(字典/增量)降低 IO 与磁盘占用
压缩前先看数据构成:已是压缩格式(jpeg/zip)再压缩收益低且浪费 CPU。

易错点

  • 对已压缩内容再次压缩,CPU 消耗无收益
  • 压缩级别调到极端档,延迟上升而收益有限

数据来源与参考

  • RFC 9110 HTTP Semantics(内容编码)
  • 《数据密集型应用系统设计》(Kleppmann)第 4 章
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