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zlib

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zlib
zlib logo
首次发布0.9(1995年5月1日,​29年前​(1995-05-01
当前版本1.2.13(2022年10月13日,​2年前​(2022-10-13
源代码库 編輯維基數據鏈接
编程语言C
操作系统跨平台
类型数据压缩
许可协议zlib授权
网站官方网站:
zlib.net
镜像网站:
http://www.gzip.org/zlib/(法国)
http://zlib.ipinfo.de/(德国)

zlib是一个用于資料壓縮函式庫,由Jean-loup Gailly與Mark Adler開發,初版0.9版发布于1995年5月1日。zlib使用抽象化DEFLATE演算法,最初是為libpng函式庫所设计,後來逐渐被許多其他軟體使用。此函式庫為自由軟體,使用zlib授權许可。

截至2007年3月,zlib是包含在Coverity、由美国国土安全部赞助者选择继续审查的开源项目[1]

功能

数据头

zlib在压缩数据时支持使用gzip数据头(header)、zlib数据头或者不使用数据头。通常情况下,数据压缩使用zlib数据头,因为它提供了错误数据检测的功能。当数据不使用数据头写入时,由于没有任何错误检测的原始DEFLATE数据,那么解压缩的软件将无法得知压缩数据在什么地方结束。

gzip数据头比zlib数据头要大,因为它保存了文件名和其他文件系统信息——事实上,这等同于广泛使用的gzip文件的数据头格式。注意zlib函式库本身并不能创建一个gzip文件,但是它可以将压缩数据写入到一个现成的、具有gzip文件头的文件中。

演算法

截至2018年9月,zlib仅支持一个LZ77的变种算法,即DEFLATE的算法。

这个算法使用的系统资源很少,并且对各种数据都能提供很好的压缩效果。这种算法也由ZIP檔案所使用。(尽管zip文件格式也支持几种其他的算法)。

zlib的数据头理论上允许使用其他算法,但目前为止仍然只有这一种算法被使用。

使用资源

zlib提供了帮助控制CPU和内存资源使用的方法。通过设置不同的压缩级别数值,即可改变压缩率和压缩速度。

除此之外,zlib还提供了内存管理的功能,以便于在诸如嵌入式系统等资源较为受限的环境中使用。

策略

zlib的压缩算法可以针对特定类型的数据进行优化。

若使用者总是使用zlib压缩特定类型的数据,则可以选择有针对性的策略来提高压缩效率和性能。例如,如果使用者的数据包含很长的重复数据,那么可以用RLE(运行长度编码)策略进行优化。

对于一般的数据,默认策略往往是最佳的。

错误处理

当采用zlib或gzip数据头时,zlib可以检测并跳过压缩文件数据中的错误。

此外,如果全刷新点(full-flush points)被写入到压缩后的数据流中,那么zlib可以跳过损坏的数据并继续解压缩,并重新同步到下个全刷新点。(尽管zlib并不能纠正错误并修复损坏的数据)。全刷新点技术对于在不可靠的传输途径上的大数据流是很有用的,因为这种场景下丢失一些过去的数据很可能并没有太大影响(比如一些多媒体应用场景)。然而,建立太多的全刷新点会极大地影响速度和压缩率。

数据长度

zlib并没有对于压缩和解压缩数据长度的限制,通过重复调用库函数可以处理无限多的数据块。一些辅助代码(计数变量)可能会因此溢出,但是不影响实际的压缩和解压缩。当压缩一个较长或是无限长数据流时,最好写入全刷新点。

使用zlib的軟體

zlib已经成为了一种事实上的业界标准,以至于在标准文档中,zlib和DEFLATE常常被互换使用。数以千计的应用程序直接或间接依靠zlib压缩函式库[2],包括:

因为其代码的可移植性、宽松的授權许可以及较小的内存占用,zlib在许多嵌入式设备中也有应用。

参见

参考资料

  1. ^ Press release: Critical Open Source Software Projects Receive 6,000 Bug Fixes in First Year of Coverity Scan Site, Coverity, 2007-03-27 [2007-12-10], (原始内容存档于2007-12-12) .
  2. ^ Gailly, Jean-loup; Adler, Mark, zlib Applications, 2002-04-18 [2009-01-18], (原始内容存档于2019-06-10) .

外部連結