Snappy压缩算法详解：步骤与数据结构解析

Snappy是一种高效的压缩算法，本文将深入解析其压缩和解压过程的细节。首先，我们来看压缩部分： 1. **输入处理**： - 定义变量input存储待压缩的二进制串，input_size表示其字节数，output用于存储压缩后的数据。 - 输入数据被划分为32K大小的块进行压缩，便于处理。 2. **预处理**： - 初始化一个数组table，存储input当前字符（uint32）前每个字节的偏移量，用于快速查找匹配。 3. **压缩步骤**： - 每次循环： - 将当前块的起始位置emit_next设为input的当前位置，ip_next初始化为emit_next。 - 计算当前4字节的哈希值。 - 根据哈希值找到table中的偏移地址，更新candidate指针。 - 比较candidate处的字节与当前位置，若匹配则记录长度并存储到output。 - 找到最长匹配长度matched，更新candidate和ip_next的位置。 - 当匹配长度满足特定条件时（如小于12且偏移小于2048），特殊处理匹配。 4. **数据存储**： - 输出结构包含： - 输入总长度：1-5字节。 - 压缩块内部数据结构。 - 未匹配部分的存储。 - 串长信息（小于60或大于60）。 - 匹配成功的数据，按长度区分（大于68、64-68、小于64）。 5. **解压过程**： - 根据存储结构解析数据，直接输出已知内容到解压缩串。 - 对压缩部分，根据偏移和匹配长度，在已解压部分复制数据。 Snappy压缩算法通过将输入分割、哈希查找、匹配和编码，实现高效的数据压缩。解压时，则是逆向操作，利用存储的结构恢复原始数据。这种设计使得Snappy在实际应用中表现出良好的性能，特别是在大数据处理场景下。