上篇文章中,我介绍了 HTTP 协议中的 Accept-Encoding/Content-Encoding 机制。这套机制可以很好地用于文本类响应正文的压缩,可以大幅减少网络传输,从而一直被广泛使用。但 HTTP 请求的发起方(例如浏览器),无法事先知晓要访问的服务端是否支持解压,所以现阶段的浏览器没有压缩请求正文。
有一些通讯协议基于 HTTP 做了扩展,他们的客户端和服务端是专用的,可以放心大胆地压缩请求正文。例如 WebDAV 客户端就是这样。
实际的 Web 项目中,会存在请求正文非常大的场景,例如发表长篇博客,上报用于调试的网络数据等等。这些数据如果能在本地压缩后再提交,就可以节省网络流量、减少 传输时间。本文介绍如何对 HTTP 请求正文进行压缩,包含如何在服务端解压、如何在客户端压缩两个部分。
开始之前,先来介绍本文涉及的三种数据压缩格式:
Content-Encoding 中的 deflate,实际上是 ZLIB。为了清晰,本文将 DEFLATE 称之为 RAW DEFLATE,ZLIB 和 GZIP 都是 RAW DEFLATE 的不同 Wrapper。
服务端收到请求正文后,需要分析请求头中的 Content-Encoding 字段,才能知道正文采用了哪种压缩格式。本文规定用 gzip、deflate 和 deflate-raw 分别表示请求正文采用 GZIP、ZLIB 和 RAW DEFLATE 压缩格式。
Nginx 没有类似于 Apache 的 SetInputFilter
指令,不能直接给请求添加处理逻辑,还好有
OpenResty。OpenResty 通过集成 Lua 及大量 Lua 库,极大地提升了 Nginx 的功能丰富度和可扩展性。而 LuaJIT 中的
FFI 库,允许纯 Lua 代码调用外部 C 函数,使用 C 数据结构。
把这一切结合起来,就能方便地实现这个需求:首先安装 OpenResty;下载并解压 Zlib 库的 FFI 版;然后在 Nginx 的配置中,通过
lua_package_path
指令将这个库引入;再新建一个 lua 文件,如 request-compress.lua
,调用
Zlib 库实现解压功能:
local ffi = require "ffi"
local zlib = require "zlib"
local function reader(s)
local done
return function()
if done then return end
done = true
return s
end
end
local function writer()
local t = {}
return function(data, sz)
if not data then return table.concat(t) end
t[#t + 1] = ffi.string(data, sz)
end
end
local encoding = ngx.req.get_headers()['Content-Encoding']
if encoding == 'gzip' or encoding == 'deflate' or encoding == 'deflate-raw' then
ngx.req.clear_header('Content-Encoding');
ngx.req.read_body()
local body = ngx.req.get_body_data()
if body then
local write = writer()
local map = {
gzip = 'gzip',
deflate = 'zlib',
['deflate-raw'] = 'deflate'
}
local format = map[encoding]
zlib.inflate(reader(body), write, nil, format)
ngx.req.set_body_data(write())
end
end
我们的 Nginx 一般都是挡在最前面,背后还有 PHP、Node.js 等实际服务。这段代码从 Content-Encoding 请求头中获取请求压缩格式,并在解压后移除了这个头部。这样对于 Nginx 背后的服务来说,完全感知不到跟平常有什么不一样。
现在还差最后一步,找到 Nginx 中配置 xxx_pass(proxy_pass、uwsgi_pass、fastcgi_pass 等)的地方,加入 lua 处理逻辑:
location ~ \.php$ {
access_by_lua_file /your/path/to/request-compress.lua;
fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
#... ...
}
这个配置目的是让这个 lua 逻辑工作在 Nginx 的 Access 阶段。
到此为止,基于 OpenResty 的解压方案已经写好。它能否按预期正常工作呢?我决定先放一放,后面再验证。
Node.js 内置了对 Zlib 库的封装。使用 Node.js 也可以轻松应对压缩内容。直接上代码:
var http = require('http');
var zlib = require('zlib');
http.createServer(function (req, res) {
var zlibStream;
var encoding = req.headers['content-encoding'];
switch(encoding) {
case 'gzip':
zlibStream = zlib.createGunzip();
break;
case 'deflate':
zlibStream = zlib.createInflate();
break;
case 'deflate-raw':
zlibStream = zlib.createInflateRaw();
break;
}
res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});
req.pipe(zlibStream).pipe(res);
}).listen(8361, '127.0.0.1');
这段代码将请求正文解压之后,直接做为输出返回,它可以正常工作,但仅作示意。实际项目中,这些通用逻辑应该放在框架层统一处理,业务层代码无需关心。
PHP 也内置了处理这些压缩格式的函数,以下是实例代码:
$encoding = $_SERVER['HTTP_CONTENT_ENCODING'];
$rawBody = file_get_contents('php://input');
$body = '';
switch($encoding) {
case 'gzip':
$body = gzdecode($rawBody);
break;
case 'deflate':
$body = gzinflate(substr($rawBody, 2, -4)) . PHP_EOL . PHP_EOL;
break;
case 'deflate-raw':
$body = gzinflate($rawBody);
break;
}
echo $body;
可以看到,ZLIB 格式的压缩数据去掉头尾,就是 RAW DEFLATE,可以直接用 gzinflate 解压。跟前面一样,如果采用 PHP 解压方案,也应该在框架层统一处理。
小结一下:在 Nginx 统一解压的好处是无论后端挂接什么服务,都可以做到无感知,坏处是需要替换为 OpenResty;在 Web 框架中处理更灵活,但不同语言不同项目需要分别处理,性能方面应该也有差别。如何选择,要看各自实际情况。
通过 pako 这个 JS 库,可以在浏览器中使用 Zlib 库的大部分功能。它也能用于 Node.js 环境,但 Node.js 中一般用官方的 Zlib 就可以了。
pako 的浏览器版可以在这里下载,我们只需要压缩功能,使用 pako_deflate.min.js
即可。这个文件有 27.3KB,gzip
后 9.1KB,算很小的了。它同时支持 GZIP、ZLIB 和 RAW DEFLATE 三种压缩格式,如果只保留一种应该还能更小。
下面是使用 pako 库在浏览器中实现压缩请求正文的示例代码:
var rawBody = 'content=test';
var rawLen = rawBody.length;
var bufBody = new Uint8Array(rawLen);
for(var i = 0; i < rawLen; i++) {
bufBody[i] = rawBody.charCodeAt(i);
}
var format = 'gzip'; // gzip | deflate | deflate-raw
var buf;
switch(format) {
case 'gzip':
buf = window.pako.gzip(bufBody);
break;
case 'deflate':
buf = window.pako.deflate(bufBody);
break;
case 'deflate-raw':
buf = window.pako.deflateRaw(bufBody);
break;
}
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('POST', '/node/');
xhr.setRequestHeader('Content-Encoding', format);
xhr.setRequestHeader('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8');
xhr.send(buf);
这段代码本身没什么好多说的,十分简单。这里有一个最终的 DEMO 页面,大家可以实际体验下。在这个 DEMO 中,针对 Zepto 源码压缩后能够减少 70% 的体积,十分可观。这个 DEMO 服务端使用的是前面介绍的 Node.js 解压方案。
使用 Curl 命令,可以将 Gzip 程序生成的 GZIP 压缩数据 POST 给服务端。例如:
echo "content=Web%20%E5%AE%89%E5%85%A8%E6%98%AF%E4%B8%80%E9%A1%B9%E7%B3%BB%E7%
BB%9F%E5%B7%A5%E7%A8%8B%EF%BC%8C%E4%BB%BB%E4%BD%95%E7%BB%86%E5%BE%AE%E7%96%8F%
E5%BF%BD%E9%83%BD%E5%8F%AF%E8%83%BD%E5%AF%BC%E8%87%B4%E6%95%B4%E4%B8%AA%E5%AE%
89%E5%85%A8%E5%A0%A1%E5%9E%92%E5%9C%9F%E5%B4%A9%E7%93%A6%E8%A7%A3%E3%80%82" |
gzip -c > data.txt.gz
curl -v --data-binary @data.txt.gz -H'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8' -H'Content-Encoding: gzip' -X POST https://qgy18.com/node/
通过下图可以清晰的看到整个数据传输过程:
本文到此马上就要结束了。对于本文没有提及的移动 APP,如果有 POST 大数据的场景,也可以使用本方案,以较小的成本换取用户流量的节省和网络性能的提升。更妙的是这个方案具有良好的兼容性(不支持请求正文压缩的老版本 APP,自然不会在请求头带上 Content-Encoding 字段,直接会跳过服务端的解压逻辑),非常值得尝试!
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