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Node.js實作壓縮和解壓縮

小云云
小云云原創
2018-02-22 09:46:032262瀏覽

壓縮格式

zip 和 gzip 是我們最常見到的兩種壓縮格式,當然,gzip 在 Windows 下很少有人接觸。 tar 是一種歸檔格式,它預設不會壓縮,需要結合 gzip 來將最終的 tar 檔案以 gzip 格式壓縮成為一個 tar.gz 文件,通常我們會縮寫為 tgz。

為什麼沒有提到 rar?因為它是專利保護的演算法,你可以免費獲得解壓縮工具,而壓縮工具是需要付費的。所以我們一般應用場景下,很少會提供 rar 壓縮檔。

本文將分別介紹 gzip,tar,tgz 和 zip 的壓縮和解壓縮在 Node.js 下如何實作。

未壓縮檔案庫

本文所使用的未壓縮檔案庫來自於 urllib ,需要先 clone 它下來到指定目錄。

git clone https://github.com/node-modules/urllib.git nodejs-compressing-demo

gzip

在Linux 的世界,每個工具的職責會很純粹,非常單一,如gzip,它只會對文件進行壓縮,至於文件夾如何打包壓縮,跟它沒關係,那是tar 要負責的事。

gzip 命令列壓縮一個檔案

例如我們要將nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js 檔案進行gzip 壓縮,會得到一個urllib.js .gz 文件,來源檔案會被刪除。


$ ls -l nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js
-rw-r--r-- 1 a a 31318 Feb 12 11:27 nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js

$ gzip nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js

$ ls -l nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz
-rw-r--r-- 1 a a 8909 Feb 12 11:27 nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz

# 还原压缩文件
$ gunzip nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz

檔案大小從 31318 位元組減少到 8909 位元組,超過 3.5 倍的壓縮效果。

也可以透過pipe 方式,結合cat 指令,將檔案壓縮並儲存為任意檔案:


$ ls -l nodejs-compressing-demo/README.md
-rw-r--r-- 1 a a 13747 Feb 12 11:27 nodejs-compressing-demo/README.md

$ cat nodejs-compressing-demo/README.md | gzip > README.md.gz

$ ls -l README.md.gz
-rw-r--r-- 1 a a 4903 Feb 12 11:50 README.md.gz

Node.js 實作gzip

當然,我們不會真的從零開始實作一個gzip 演算法和工具,在Node.js 的世界,早已有人為你準備好這些基礎函式庫,我們只需要開箱即用。

本文將會使用 compressing 模組,實作所有壓縮和解壓縮程式碼。

為什麼會選擇 compressing?因為它有足夠的程式碼品質和單元測試保證,處於活躍的維護狀態,API 非常友好,而且還支援串流介面。

Promise 介面


const compressing = require('compressing');

// 选择 gzip 格式,然后调用 compressFile 方法
compressing.gzip.compressFile('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js', 'nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz')
 .then(() => {
  console.log('success');
 })
 .catch(err => {
  console.error(err);
 });

// 解压缩是反响过程,接口都统一为 uncompress
compressing.gzip.uncompress('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz', 'nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js2')
 .then(() => {
  console.log('success');
 })
 .catch(err => {
  console.error(err);
 });

結合 async/await 的程式設計模型,程式碼寫起來就是一個普通的非同步 io 操作。


const compressing = require('compressing');

async function main() {
 try {
  await compressing.gzip.compressFile('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js',
   'nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz');
  console.log('success');
 } catch (err) {
  console.error(err);
 }

 // 解压缩
 try {
  await compressing.gzip.uncompress('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz',
   'nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js2');
  console.log('success');
 } catch (err) {
  console.error(err);
 }
}

main();

Stream 介面

#需要特別注意的是,使用Stream 模式編程,需要處理每個stream 的error 事件,並且要手動銷毀所有stream 。


fs.createReadStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js')
 .on('error', handleError)
 .pipe(new compressing.gzip.FileStream()) // It's a transform stream
 .on('error', handleError)
 .pipe(fs.createWriteStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz2'))
 .on('error', handleError);

// 解压缩,就是 pipe 的方向倒转过来
fs.createReadStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz2')
 .on('error', handleError)
 .pipe(new compressing.gzip.UncompressStream()) // It's a transform stream
 .on('error', handleError)
 .pipe(fs.createWriteStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js3'))
 .on('error', handleError);

根據官方的Backpressuring in Streams 推薦,我們應該使用 pump 模組來配合 Stream 模式編程,由 pump 來完成這些 Stream 的清理工作。


const pump = require('pump');

const source = fs.createReadStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js');
const target = fs.createWriteStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz2');

pump(source, new compressing.gzip.FileStream(), target, err => {
 if (err) {
  console.error(err);
 } else {
  console.log('success');
 }
});

// 解压缩
pump(fs.createReadStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js.gz2'),
  new compressing.gzip.FileStream(),
  fs.createWriteStream('nodejs-compressing-demo/lib/urllib.js3'),
  err => {
 if (err) {
  console.error(err);
 } else {
  console.log('success');
 }
});

Stream 介面的優點

Stream 介面看起來比Promise 介面複雜多了,為何還會有這種應用場景呢?

其實在HTTP 服務領域,Stream 模型會有更大的優勢,因為HTTP 請求本身就是一個Request Stream,如要將一個上傳檔案以gzip 壓縮返回,使用Stream 介面不需要將上傳檔案儲存到本地磁碟,而是直接消費這個檔案流。

使用 egg 檔案上傳的範例程式碼 ,我們稍微改造一下,就能實現 gzip 壓縮然後返回。


const pump = require('pump');

class UploadFormController extends Controller {
 // ... other codes

 async upload() {
  const stream = await this.ctx.getFileStream();
  // 直接将压缩流赋值给 ctx.body,实现边压缩边返回的流式响应
  this.ctx.body = pump(stream, new compressing.gzip.FileStream());
 }
}

tar | gzip > tgz

gzip 章節可以事先知道,tar 是負責對資料夾進行打包:package :的。

例如要對 nodejs-compressing-dem o 整個資料夾打包成一個檔案傳送給別人,可以透過 tar 指令完成。


$ tar -c -f nodejs-compressing-demo.tar nodejs-compressing-demo/

$ ls -l nodejs-compressing-demo.tar
-rw-r--r-- 1 a a 206336 Feb 12 14:01 nodejs-compressing-demo.tar

如大家所見,tar 打包出來的檔案一般都比較大,因為它是未壓縮的,大小跟實際資料夾總大小接近。所以我們都會在打包同時進行壓縮。


$ tar -c -z -f nodejs-compressing-demo.tgz nodejs-compressing-demo/

$ ls -l nodejs-compressing-demo.tgz
-rw-r--r-- 1 a a 39808 Feb 12 14:07 nodejs-compressing-demo.tgz

tar 和 tgz 超過 5 倍大小的差異,可以大幅減少網路傳輸頻寬。

Node.js 實作tgz

Promise 介面

先使用compressing.tar.compressDir(sourceDir, targetFile) 將一個資料夾打包到一個tar 文件,然後使用上文的gzip 壓縮方式,將tar 檔案壓縮為tgz 檔案。


const compressing = require('compressing');

compressing.tar.compressDir('nodejs-compressing-demo', 'nodejs-compressing-demo.tar')
 .then(() => {
  return compressing.gzip.compressFile('nodejs-compressing-demo.tar',
   'nodejs-compressing-demo.tgz');
 });
 .then(() => {
  console.log('success');
 })
 .catch(err => {
  console.error(err);
 });

// 解压缩
compressing.gzip.uncompress('nodejs-compressing-demo.tgz', 'nodejs-compressing-demo.tar')
 .then(() => {
  return compressing.tar.uncompress('nodejs-compressing-demo.tar',
   'nodejs-compressing-demo2');
 });
 .then(() => {
  console.log('success');
 })
 .catch(err => {
  console.error(err);
 });

結合async/await 的程式設計模型,程式碼寫起來會更容易閱讀:


##

const compressing = require('compressing');

async function main() {
 try {
  await compressing.tar.compressDir('nodejs-compressing-demo',
   'nodejs-compressing-demo.tar');
  await compressing.gzip.compressFile('nodejs-compressing-demo.tar',
   'nodejs-compressing-demo.tgz');
  console.log('success');
 } catch (err) {
  console.error(err);
 }
 
 // 解压缩
 try {
  await compressing.gzip.uncompress('nodejs-compressing-demo.tgz',
   'nodejs-compressing-demo.tar');
  await compressing.tar.uncompress('nodejs-compressing-demo.tar',
   'nodejs-compressing-demo2');
  console.log('success');
 } catch (err) {
  console.error(err);
 }
}

main();

#Stream 介面

透過compressing.tar.Stream 類,可以動態新增任意檔案、資料夾到一個tar stream 物件中,非常靈活。


const tarStream = new compressing.tar.Stream();
// dir
tarStream.addEntry('dir/path/to/compress');
// file
tarStream.addEntry('file/path/to/compress');
// buffer
tarStream.addEntry(buffer);
// stream
tarStream.addEntry(stream);

const destStream = fs.createWriteStream('path/to/destination.tgz');
pump(tarStream, new compressing.gzip.FileStream(), destStream, err => {
 if (err) {
  console.error(err);
 } else {
  console.log('success');
 }
});

zip

zip 其實可以看作是tar + gzip 的「商業化」結合,它讓使用者不要區分是壓縮檔案還是壓縮資料夾,反正用我zip 就對了。

使用zip 命令列工具壓縮一個資料夾的範例:


$ zip -r nodejs-compressing-demo.zip nodejs-compressing-demo/
 adding: nodejs-compressing-demo/ (stored 0%)
 adding: nodejs-compressing-demo/test/ (stored 0%)
 ...
 adding: nodejs-compressing-demo/.travis.yml (deflated 36%)

$ ls -l nodejs-compressing-demo.*
-rw-r--r-- 1 a a 206336 Feb 12 14:06 nodejs-compressing-demo.tar
-rw-r--r-- 1 a a  39808 Feb 12 14:07 nodejs-compressing-demo.tgz
-rw-r--r-- 1 a a  55484 Feb 12 14:34 nodejs-compressing-demo.zip

透過tgz 和zip 檔案大小對比,可以看出預設的壓縮參數下,gzip 的效果會比zip 好。

Node.js 實作 zip#

实现代码跟 tar 类似,只不过默认是压缩的,不需要再添加 gzip 的过程。


const compressing = require('compressing');

compressing.zip.compressDir('nodejs-compressing-demo', 'nodejs-compressing-demo.zip')
 .then(() => {
  console.log('success');
 })
 .catch(err => {
  console.error(err);
 });

// 解压缩
compressing.zip.uncompress('nodejs-compressing-demo.zip', 'nodejs-compressing-demo3')
 .then(() => {
  console.log('success');
 })
 .catch(err => {
  console.error(err);
 });

总结

基于 Node.js 实现的压缩和解压缩是否比想象中简单?感谢 npm 这个巨人,让我们编程也能拥有命令行工具那样简单的体验。

无论是 Promise 接口,还是 Stream 接口,都有它最合适的场景,你会选择了吗?

到此,你拥有的压缩和解压缩能力,你能够做什么样的服务和功能呢?

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