是否使用了压缩技术来节省存储空间和提高 I/O 效率？
Posted: Wed May 21, 2025 3:16 am
是的，**WhatsApp 毫无疑问地大量使用了压缩技术来节省存储空间和提高 I/O 效率。**对于任何需要管理海量数据并处理高吞吐量的全球性服务来说，压缩都是一项不可或缺的优化策略。
1. 为什么使用压缩技术？
节省存储空间： 直接减少数据在磁盘上占用的物理空间，从而降低存储成本和管理复杂性。
提高 I/O 效率： 当数据被压缩时，每次磁盘读写操作需要传输的数据量更少。这意味着更快的读写速度，更少的 I/O 操作数，以及更低的磁盘 I/O 延迟。
减少网络带宽消耗： 在数据通过网络传输时，压缩可以显著减少传输的数据量，从而降低网络延迟和带宽成本。
提高缓存效率： 相同大小的内存或缓存空间可以存储更多的压缩数据，提高缓存命中率。
2. WhatsApp 中应用压缩的层面
压缩技术可以在多个层面应用，WhatsApp 会根据不同数据的特性和访问模式选择最合适的压缩点。
a. 应用层/消息有效载荷压缩
消息序列化： WhatsApp 在发送消息前，会将消息数据（文本、附件元数据、时间戳、发送者信息等）进行高效的序列化。像 Google Protocol Buffers 或 Apache Thrift 这样的二进制序列化框架本身就比 JSON 或 XML 格式更紧凑。
端到端加密前的压缩： 在消息内容被加密之前，WhatsApp 客户端很可能会对文本消息、媒体文件元数据进行压缩。
文本消息： 文本数据具有很高的重复性和模式，压缩率通常很高。在加密前进行压缩，可以有效减小密文的大小。
媒体文件： 图片、视频、音频文件通常在生成或上传 阿根廷 whatsapp 数据库 时就已经是压缩格式（JPEG, MP4, MP3 等）。但如果用户发送的是未压缩的原始媒体（例如高分辨率照片或无损音频），客户端可能会在上传前进行额外的压缩或转码。
重要提示： 数据一旦经过强大的加密（如 AES），其输出会接近随机，再进行通用压缩通常效果甚微，所以压缩通常发生在加密之前。
b. 网络传输层压缩
在客户端与服务器之间、以及服务器内部服务之间的通信中，WhatsApp 可能会在应用层协议或自定义的传输协议上实现数据压缩。例如，HTTP/2 等协议支持帧级别的压缩。
c. 数据库/存储层压缩
这是大规模数据存储中最关键的压缩应用点。
NoSQL 数据库内置压缩： WhatsApp 使用的 NoSQL 数据库（如 Apache Cassandra 或 ScyllaDB）通常都内置了数据压缩功能。
当数据从内存（MemTable）刷新到磁盘（SSTable）时，数据库会对其进行压缩。
常见的压缩算法包括 Snappy、LZ4、Zstandard (Zstd) 等。这些算法的特点是压缩速度非常快，解压速度更快，同时能提供合理的压缩比。对于 WhatsApp 这种写入密集型和高吞吐量的应用，极快的压缩/解压速度是首要考虑因素，而不是最高的压缩比。
优点： 减少了磁盘 I/O 的量，从而降低了 I/O 延迟，提高了吞吐量，并减少了磁盘空间占用。对于 LSM-tree 架构的数据库，压缩也有助于降低写入放大（Write Amplification），因为每次 Compaction 需要重写的数据量变小了。
对象存储压缩：
对于媒体文件，WhatsApp 会将其存储在专门的对象存储服务中（如 Amazon S3 或自建的对象存储）。这些服务通常会提供自动压缩或允许用户配置压缩策略。
即使客户端上传的是未压缩的原始媒体，对象存储也可以在摄取时进行压缩。
d. 文件系统层压缩 (操作系统/存储设备)
某些文件系统（如 ZFS、Btrfs）或底层存储设备也可能提供透明的数据压缩功能。这意味着无论上层应用是否压缩，数据在写入磁盘前都会被文件系统自动压缩。
3. 常用的压缩算法
Snappy： 由 Google 开发，追求极致的压缩/解压速度，压缩比适中。
LZ4： 速度极快，压缩比与 Snappy 相似。
Zstandard (Zstd)： 由 Facebook (Meta) 开发，在速度和压缩比之间提供了非常优秀的平衡，通常比 Snappy 和 LZ4 有更好的压缩比，同时保持极快的速度。鉴于 WhatsApp 属于 Meta，Zstd 是其广泛使用的可能性非常高。
Zlib/Gzip： 压缩比通常更高，但压缩/解压速度相对较慢，更适用于数据量不大或不那么频繁访问的场景。
通过在多个层面策略性地应用这些压缩技术，WhatsApp 能够有效地管理其天文数字般的数据量，同时保持卓越的性能和响应速度。
1. 为什么使用压缩技术？
节省存储空间： 直接减少数据在磁盘上占用的物理空间，从而降低存储成本和管理复杂性。
提高 I/O 效率： 当数据被压缩时，每次磁盘读写操作需要传输的数据量更少。这意味着更快的读写速度，更少的 I/O 操作数，以及更低的磁盘 I/O 延迟。
减少网络带宽消耗： 在数据通过网络传输时，压缩可以显著减少传输的数据量，从而降低网络延迟和带宽成本。
提高缓存效率： 相同大小的内存或缓存空间可以存储更多的压缩数据，提高缓存命中率。
2. WhatsApp 中应用压缩的层面
压缩技术可以在多个层面应用，WhatsApp 会根据不同数据的特性和访问模式选择最合适的压缩点。
a. 应用层/消息有效载荷压缩
消息序列化： WhatsApp 在发送消息前，会将消息数据（文本、附件元数据、时间戳、发送者信息等）进行高效的序列化。像 Google Protocol Buffers 或 Apache Thrift 这样的二进制序列化框架本身就比 JSON 或 XML 格式更紧凑。
端到端加密前的压缩： 在消息内容被加密之前，WhatsApp 客户端很可能会对文本消息、媒体文件元数据进行压缩。
文本消息： 文本数据具有很高的重复性和模式，压缩率通常很高。在加密前进行压缩，可以有效减小密文的大小。
媒体文件： 图片、视频、音频文件通常在生成或上传 阿根廷 whatsapp 数据库 时就已经是压缩格式（JPEG, MP4, MP3 等）。但如果用户发送的是未压缩的原始媒体（例如高分辨率照片或无损音频），客户端可能会在上传前进行额外的压缩或转码。
重要提示： 数据一旦经过强大的加密（如 AES），其输出会接近随机，再进行通用压缩通常效果甚微，所以压缩通常发生在加密之前。
b. 网络传输层压缩
在客户端与服务器之间、以及服务器内部服务之间的通信中，WhatsApp 可能会在应用层协议或自定义的传输协议上实现数据压缩。例如，HTTP/2 等协议支持帧级别的压缩。
c. 数据库/存储层压缩
这是大规模数据存储中最关键的压缩应用点。
NoSQL 数据库内置压缩： WhatsApp 使用的 NoSQL 数据库（如 Apache Cassandra 或 ScyllaDB）通常都内置了数据压缩功能。
当数据从内存（MemTable）刷新到磁盘（SSTable）时，数据库会对其进行压缩。
常见的压缩算法包括 Snappy、LZ4、Zstandard (Zstd) 等。这些算法的特点是压缩速度非常快，解压速度更快，同时能提供合理的压缩比。对于 WhatsApp 这种写入密集型和高吞吐量的应用，极快的压缩/解压速度是首要考虑因素，而不是最高的压缩比。
优点： 减少了磁盘 I/O 的量，从而降低了 I/O 延迟，提高了吞吐量，并减少了磁盘空间占用。对于 LSM-tree 架构的数据库，压缩也有助于降低写入放大（Write Amplification），因为每次 Compaction 需要重写的数据量变小了。
对象存储压缩：
对于媒体文件，WhatsApp 会将其存储在专门的对象存储服务中（如 Amazon S3 或自建的对象存储）。这些服务通常会提供自动压缩或允许用户配置压缩策略。
即使客户端上传的是未压缩的原始媒体，对象存储也可以在摄取时进行压缩。
d. 文件系统层压缩 (操作系统/存储设备)
某些文件系统（如 ZFS、Btrfs）或底层存储设备也可能提供透明的数据压缩功能。这意味着无论上层应用是否压缩，数据在写入磁盘前都会被文件系统自动压缩。
3. 常用的压缩算法
Snappy： 由 Google 开发，追求极致的压缩/解压速度，压缩比适中。
LZ4： 速度极快，压缩比与 Snappy 相似。
Zstandard (Zstd)： 由 Facebook (Meta) 开发，在速度和压缩比之间提供了非常优秀的平衡，通常比 Snappy 和 LZ4 有更好的压缩比，同时保持极快的速度。鉴于 WhatsApp 属于 Meta，Zstd 是其广泛使用的可能性非常高。
Zlib/Gzip： 压缩比通常更高，但压缩/解压速度相对较慢，更适用于数据量不大或不那么频繁访问的场景。
通过在多个层面策略性地应用这些压缩技术，WhatsApp 能够有效地管理其天文数字般的数据量，同时保持卓越的性能和响应速度。