zlib是提供
数据压缩用的函式库,由Jean-loup Gailly与Mark Adler所开发,初版0.9版在1995年5月1日发表。zlib使用DEFLATE算法,最初是为libpng函式库所写的,后来普遍为许多软件所使用。此函式库为自由软件,使用zlib授权。截至2007年3月,zlib是包含在Coverity的
美国国土安全部赞助者选择继续审查的开源项目。
数据头(header)zlib能使用一个gzip数据头,zlib数据头或者不使用数据头压缩数据。
通常情况下,
数据压缩使用zlib数据头,因为这提供错误数据检测。当数据不使用数据头写入时,结果是没有任何错误检测的原始DEFLATE数据,那么
解压缩软件的调用者不知道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,事实上这是广泛使用的gzip文件的数据头格式。注意zlib函式库本身不能创建一个gzip文件,但是它相当轻松的通过把压缩数据写入到一个有gzip
文件头的文件中。
算法
目前zlib仅支持一个LZ77的变种算法,DEFLATE的算法。
这个算法使用很少的系统资源,对各种数据提供很好的压缩效果。这也是在ZIP档案中无一例外的使用这个算法。(尽管zip文件格式也支持几种其他的算法)。
看起来zlib格式将不会被扩展使用任何其他算法,尽管数据头可以有这种可能性。
使用资源
函数库提供了对处理器和内存使用控制的能力
不同的压缩级别数值可以指示不同的压缩执行速度。
还有内存控制管理的功能。这在一些诸如
嵌入式系统这样内存有限制的环境中是有用的。
策略
压缩可以针对特定类型的数据进行优化
如果你总是使用zlib库压缩压缩特定类型的数据,那么可以使用有针对性的策略可以提高压缩效率和性能。例如,如果你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,可能会有更好的结果。
对于一般的数据,默认的策略是首选。
错误处理
错误可以被发现和跳过
数据混乱可以被检测(只要数据和zlib或者gzip数据头一起被写入-参见上面)
此外,如果全刷新点(full-flush points)被写入到压缩后的数据流中,那么错误数据是可以被跳过的,并且
解压缩将重新同步到下个全刷新点。(错误数据的无错恢复被提供)。全刷新点技术对于在不可靠的通道上的大数据流是很有用的,一些过去的数据丢失是不重要的(例如多媒体数据),但是建立太多的全刷新点会极大的影响速度和压缩。
数据长度
对于压缩和
解压缩,没有数据长度的限制
重复调用
库函数允许处理无限的
数据块。一些辅助代码(计数变量)可能会溢出,但是不影响实际的压缩和解压缩。
当压缩一个长(无限)数据流时,最好写入全刷新点。
今天,zlib是一种事实上的业界标准,以至于在标准文档中,zlib和DEFLATE常常互换使用。数以千计的应用程序直接或间接依靠zlib压缩函式库,包括:
* Linux核心:使用zlib以实作网络协定的压缩、档案系统的压缩以及开机时
解压缩自身的核心。
* libpng,用于PNG图形格式的一个实现,对bitmap数据规定了DEFLATE作为流压缩方法。
* Apache:使用zlib实作http 1.1。
* OpenSSH、OpenSSL:以zlib达到最佳化加密网络传输。
* FFmpeg:以zlib读写Matroska等以DEFLATE算法压缩的多媒体串流格式。
* rsync:以zlib最佳化远端同步时的传输。
* The dpkg and RPM package managers, which use zlib to unpack files from compressed software packages.
* Subversion 、Git和 CVS
版本控制 系统,使用zlib来压缩和远端仓库的通讯流量。
* dpkg和RPM等包管理软件:以zlib
解压缩RPM或者其他
封包。
因为其代码的可移植性,宽松的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。