数据压缩不仅能节省存储空间，还可以用于提升网络传输性能。
通过网络传输数据，使用数据压缩前后，处理的时间会有一些差别：
压缩和解压缩的操作都是计算密集型操作，非常耗费CPU资源，如果我们的应用处理业务逻辑本身就需要耗费大量的CPU资源，就不太适合再进行压缩和解压缩操作。
如果我们的系统瓶颈在于磁盘IO，同时CPU资源又有大量空闲，那么就非常适合在将数据写入磁盘前先进行压缩。
数据压缩的本质是资源的置换，是一个时间换空间，或者说CPU资源置换存储资源的操作。
压缩算法可以分为有损压缩和无损压缩，有损压缩主要用来压缩音视频，它在压缩之后会丢失消息，而无损压缩的数据，在经过压缩和解压缩后，数据是没有变化的。
目前常用的压缩算法包括：ZIP、GZIP、SNAPPY、LZ4等，选择压缩算法时，主要考虑数据的压缩率和压缩耗时。一般来说，压缩率越高的算法，压缩耗时也越高。如果对性能要求很高，可以选择压缩速度快的算法，比如LZ4，如果需要更高的压缩比，可以考虑GZIP算法。
压缩样本对压缩速度和压缩比的影响也是比较大的，同样大小的一段数字和一段新闻的文本，即使是使用相同的压缩算法，压缩率和压缩时间的差异也是比较大的，所以在选择压缩算法之前，可以先尝试用我们系统中真正使用的数据做一些测试，这样可以找到最合适的压缩算法。
大部分压缩算法的区别主要在于对数据进行编码不同，压缩的流程和压缩包的结构大致一样，而在压缩的过程中，我们需要了解如何选择合适的压缩分段大小。
在压缩时，给定的被压缩数据必须由确定的长度，或者说是有头有尾的数据，不能是一个无限的流数据。如果要对流数据进行压缩，也需要把流数据划分成多个帧，一帧一帧的分段压缩。
压缩算法在开始压缩之前，一般都需要对被压缩数据从头到尾进行一次扫描，扫描的目的是确定如何对数据进行划分和编码，一般的原则是重复次数多、占用空间大的内容，使用尽量短的编码，这样压缩率会更高。
被压缩的数据长度越大，重码率会越高，压缩比也就越高。
分段也不是越大越好，实际上分段大小超过一定长度后，再增加长度对压缩率的共享就不大了，同时，过大的分段长度，在解压缩时，会有更多的解压浪费。
我们需要根据具体的业务场景，选择合适的压缩分段，在压缩率、压缩速度和解压浪费之间找到一个合适的平衡。
Kafka是否开启消息压缩，是可以进行配置的，它也支持配置使用哪一种压缩算法。
在开启压缩时，Kafka选择一批消息一起压缩，每一批消息就是一个压缩分段。使用者也可以通过参数来控制每批消息的大小。
Kafka并不需要在服务端对接收到的批消息进行解压，而是整批直接存储，然后将其发送给消费者，由消费者对批消息进行解压处理。
不在服务端解压，就不会耗费服务端的CPU资源，同时传递消息数据时，真用的传输带宽也会小。
在使用Kafka时，如果生产者和消费者的CPU资源不是特别吃紧，开启压缩后，可以节省网络带宽和服务端的存储空间，提升总体的吞吐量。
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