C# 字符串压缩和解压

时间:2022-09-28 DebugUsery 人气:0

利用GZip和Brotli压缩方法的优势，减少字符串数据的大小，提高.NET核心应用程序的性能。

在开发应用程序时，你经常需要处理字符串。由于字符串对象在性能方面的成本很高，你经常想压缩你的字符串内容，即字符串对象中的数据，以减少有效载荷。有几个库可以做到这一点，但两个流行的技术是GZip和Brotli。

在这篇文章中，我们将讨论如何在C#中使用GZip和Brotli算法对字符串进行压缩和解压。要使用这里提供的代码示例，你的系统中应该安装有Visual Studio 2022。如果你还没有副本，你可以在这里下载Visual Studio 2022。

在Visual Studio 2022中创建一个控制台应用程序项目

首先，让我们在Visual Studio中创建一个.NET Core控制台应用程序项目。假设你的系统中已经安装了Visual Studio 2022，按照下面的步骤创建一个新的.NET Core控制台应用程序项目:

启动Visual Studio IDE。
点击 "创建一个新项目"。
在 "创建一个新项目 "窗口中，从显示的模板列表中选择 "控制台应用程序"。
点击 "下一步"。
在接下来显示的 "配置你的新项目 "窗口中，指定新项目的名称和位置。
在 "其他信息 "窗口中，选择.NET 6.0作为运行时间，然后点击下一步。
点击 "创建"。

我们将使用这个项目来说明下面的字符串压缩和解压缩。但首先我们要安装一个基准测试包BenchmarkDotNet，它将使我们能够衡量我们从压缩中获得的好处。

安装BenchmarkDotNet NuGet包

基准测试代码对于了解你的应用程序的性能至关重要。在这篇文章中，我们将利用BenchmarkDotNet来跟踪方法的性能。

要使用BenchmarkDotNet，你必须安装BenchmarkDotNet软件包。你可以通过Visual Studio 2022里面的NuGet软件包管理器，或者在NuGet软件包管理器控制台执行以下命令来完成。

Install-Package BenchmarkDotNet

C#中的System.IO.Compression命名空间

System.IO.Compression命名空间包括压缩文件和字符串的方法。它包含两种压缩算法。GZip 和 Brotli。在接下来的章节中，我们将研究如何在C#中使用GZip和Brotli压缩算法对字符串数据进行压缩和解压。

我们将在下面的例子中使用以下文本。

string originalString = "To work with BenchmarkDotNet you must install the BenchmarkDotNet package. " +
"You can do this either via the NuGet Package Manager inside the Visual Studio 2019 IDE, " +
"or by executing the Install-Package BenchmarkDotNet command at the NuGet Package Manager Console";

在C#中使用GZip对数据进行压缩和解压

下面的代码片断显示了如何在C#中使用GZipStream类来压缩数据。注意，压缩方法的参数是一个字节数组:

public static byte[] Compress(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream())
            {
                using (var gzipStream = new GZipStream(memoryStream, CompressionLevel.Optimal))
                {
                    gzipStream.Write(bytes, 0, bytes.Length);
                }
                return memoryStream.ToArray();
            }
        }

要解压使用GZip算法压缩过的数据，我们可以使用以下方法:

public static byte[] Decompress(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream(bytes))
            {

                using (var outputStream = new MemoryStream())
                {
                    using (var decompressStream = new GZipStream(memoryStream, CompressionMode.Decompress))
                    {
                        decompressStream.CopyTo(outputStream);
                    }
                    return outputStream.ToArray();
                }
            }
        }

运行GZip压缩算法

你可以使用下面的代码片断来执行我们刚刚创建的GZip压缩方法:

byte[] dataToCompress = Encoding.UTF8.GetBytes(originalString);
byte[] compressedData = GZipCompressor.Compress(dataToCompress);
string compressedString = Encoding.UTF8.GetString(compressedData);
Console.WriteLine("Length of compressed string: " + compressedString.Length);
byte[] decompressedData = GZipCompressor.Decompress(compressedData);
string deCompressedString = Encoding.UTF8.GetString(decompressedData);
Console.WriteLine("Length of decompressed string: " + deCompressedString.Length);

当你运行上述代码时，你会在控制台窗口看到以下输出:

图1.GZip将原来259个字符的字符串压缩成167个字符。

请注意，GZip从原始的259个字符的字符串中修剪了92个字符。因为原始字符串和解压后的字符串应该是相同的，它们的长度也应该是相同的。

在C#中使用Brotli对数据进行压缩和解压

下面的代码片断说明了如何在C#中使用BrotliStream类来压缩数据。与上面的GZip例子一样，注意压缩方法的参数是一个字节数组:

public static byte[] Compress(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream())
            {
                using (var brotliStream = new BrotliStream(memoryStream, CompressionLevel.Optimal))
                {
                    brotliStream.Write(bytes, 0, bytes.Length);
                }
                return memoryStream.ToArray();
            }
        }

而这里是你如何使用BrotliStream来解压数据的:

public static byte[] Decompress(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream(bytes))
            {
                using (var outputStream = new MemoryStream())
                {
                    using (var decompressStream = new BrotliStream(memoryStream, CompressionMode.Decompress))
                    {
                        decompressStream.CopyTo(outputStream);
                    }
                    return outputStream.ToArray();
                }
            }
        }

运行Brotli压缩算法

下面的代码片断显示了你如何使用我们上面创建的Brotli压缩方法来压缩一个字符串:

Console.WriteLine("Length of original string: " + originalString.Length);
byte[] dataToCompress = Encoding.UTF8.GetBytes(originalString);
byte[] compressedData = BrotliCompressor.Compress(dataToCompress);
string compressedString = Convert.ToBase64String(compressedData);
Console.WriteLine("Length of compressed string: " + compressedString.Length);
byte[] decompressedData = BrotliCompressor.Decompress(compressedData);
string deCompressedString = Convert.ToBase64String(decompressedData);
Console.WriteLine("Length of decompressed string: " + deCompressedString.Length);

当你运行该程序时，你将在控制台窗口看到以下输出:

图2.Brotli将原来259个字符的字符串压缩成121个字符。

正如你所看到的，Brotli的压缩效果比GZip好得多。然而，压缩率并不是故事的全部，我们将在下面看到。

用GZip和Brotli进行异步压缩和解压

请注意，我们之前使用的压缩和解压方法也有异步的对应方法。这里是使用GZip算法的压缩和解压方法的异步版本:

public async static Task<byte[]> CompressAsync(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream())
            {
                using (var gzipStream = new GZipStream(memoryStream, CompressionLevel.Optimal))
                {
                    await gzipStream.WriteAsync(bytes, 0, bytes.Length);
                }
                return memoryStream.ToArray();
            }
        }

public async static Task<byte[]> DecompressAsync(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream(bytes))
            {
                using (var outputStream = new MemoryStream())
                {
                    using (var decompressStream = new GZipStream(memoryStream, CompressionMode.Decompress))
                    {
                        await decompressStream.CopyToAsync(outputStream);
                    }
                    return outputStream.ToArray();
                }
            }
        }

这里是使用Brotli的压缩和解压方法的异步版本:

public static async Task<byte[]> CompressAsync(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream())
            {
                using (var brotliStream = new BrotliStream(memoryStream, CompressionLevel.Optimal))
                {
                    await brotliStream.WriteAsync(bytes, 0, bytes.Length);
                }
                return memoryStream.ToArray();
            }
        }

public static async Task<byte[]> DecompressAsync(byte[] bytes)
        {
            using (var memoryStream = new MemoryStream(bytes))
            {
                using (var outputStream = new MemoryStream())
                {
                    using (var brotliStream = new BrotliStream(memoryStream, CompressionMode.Decompress))
                    {
                        await brotliStream.CopyToAsync(outputStream);
                    }
                    return outputStream.ToArray();
                }
            }
        }

在C#中用GZip和Brotli进行压缩和解压的基准测试

在我们之前创建的控制台应用程序项目中，创建一个名为BenchmarkCompression.cs的新文件并输入以下代码:

[MemoryDiagnoser]
[Orderer(BenchmarkDotNet.Order.SummaryOrderPolicy.FastestToSlowest)]
[RankColumn]
public class BenchmarkCompression
    {
        string originalString = "To work with BenchmarkDotNet you must install the BenchmarkDotNet package. " +
            "You can do this either via the NuGet Package Manager inside the Visual Studio 2019 IDE, " +
            "or by executing the Install-Package BenchmarkDotNet command at the NuGet Package Manager Console";

        [Benchmark]
        public void GZipCompress()
        {
            byte[] dataToCompress = Encoding.UTF8.GetBytes(originalString);
            var compressedData = GZipCompressor.Compress(dataToCompress);
        }

        [Benchmark]
        public void BrotliCompress()
        {
            byte[] dataToCompress = Encoding.UTF8.GetBytes(originalString);
            var compressedData = BrotliCompressor.Compress(dataToCompress); 
        }
    }

当你运行基准时，你应该看到类似于下面图3所示的控制台输出。

图3.来自BenchmarkDotNet的结果...GZip赢了!

显然，在选择压缩算法时，压缩率并不是唯一的考虑因素。尽管与GZip相比，你可以使用Brotli实现更好的压缩，但额外的压缩是以性能为代价的。GZip在压缩和解压数据方面明显比Brotli快。

当对你的.NET应用程序进行基准测试时，你应该始终确保你的项目在发布模式下运行。原因是编译器为调试和发布模式优化代码的方式不同。关于基准测试和应用程序的性能，我在以后的文章中会有更多论述。

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