操作场景
数据压缩可以减少网络 IO 传输量，减少磁盘存储空间。您可以通过本文档，了解数据压缩支持的消息格式，并根据需求配置数据压缩。
消息格式
目前 CKafka 支持两类消息格式，分别为V1版本和V2版本（在0.11.0.0引入）。目前 CKafka 支持0.9、0.10、1.1、2.4、2.8和3.2版本。
不同版本对应不同的配置，说明如下：
消息格式转换主要是为了兼容老版本的消费者程序，在一个 CKafka 集群中通常同时保存多种版本的消息格式（V1/V2）。
Broker 端会对新版本消息执行向老版本格式的转换，该过程中会涉及消息的解压缩和重新压缩。
消息格式转换对性能的影响很大，除了增加额外的压缩和解压缩操作之外，还会让 CKafka 丧失其优秀的 零拷贝（Zero-copy） 特性。因此，一定要保证消息格式的统一。
零拷贝（Zero-copy）：数据在磁盘和网络进行传输时，避免昂贵的内核态数据拷贝，从而实现快速的数据传输。
压缩算法对比
官方推荐使用的压缩算法为 Snappy 算法。分析过程如下：
评估一个压缩算法的优劣，主要有两个指标：压缩比、压缩/解压缩吞吐量。
CKafka 2.1.0之前的版本支持三种压缩算法：GZIP、Snappy、LZ4。
在 CKafka 的实际使用中，三种算法的性能指标对比如下：
压缩比：LZ4 > GZIP > Snappy
吞吐量：LZ4 > Snappy > GZIP
物理资源占用如下：
带宽：由于 Snappy 的压缩比最低，因此占用的网络带宽最大。
CPU：在压缩时 Snappy 使用更多的 CPU，在解压缩时 GZIP 使用更多的 CPU。
因此，正常情况下三种压缩算法的推荐排序为：LZ4 > GZIP > Snappy。
经过长时间的现网运行试验，发现在大多数情况下上面的模型是没问题的。但是在某些极端情况下 LZ4 压缩算法会导致 CPU 负载增大。
经分析是业务的源数据内容不一样，导致压缩算法的性能表现不一样。 故建议对 CPU 指标敏感的用户采用更为稳定的 Snappy 压缩算法。
说明：
CKafka 不推荐使用 Gzip 压缩算法。开启 Gzip 压缩对 CKafka 服务端有额外的 CPU 消耗。根据压测数据，如果开启 Gzip 压缩，建议预留 75% 左右的带宽 buffer（预留比例仅供参考，实际使用时需要观测具体的监控数据判断）。
例如：带宽 40MB/s 的实例，开启 Gzip 压缩后，建议将带宽提升到 40/（1-75%） = 160MB/s。
配置数据压缩
生产者可通过下述方法配置数据压缩：
Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("acks", "all");props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// Producer 启动后，生产的每个消息集合都会经过压缩，能够很好地节省网络传输带宽和 Kafka Broker 端的磁盘占用// 请注意不同版本对应不同的配置，0.9及以下版本不允许使用压缩。1.1及以下版本默认不支持 Gzip 压缩格式。props.put("compression.type", " lz4 ");Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);大部分情况下，Broker 从 Producer 接收到消息后，仅仅只是原封不动地保存，而不会对其进行任何修改
说明与注意
发送数据到 CKafka，不能设置压缩 compression.codec。
1.1及以下版本默认不支持 Gzip 压缩格式，如果需要支持，请 提交工单 申请。
Gzip 压缩对于 CPU 的消耗较高，使用 Gzip 会导致所有的消息都是 InValid 消息。CKafka 不推荐使用 Gzip压缩。
开启 Gzip 后 CPU 占用率高，成为带宽使用瓶颈。若开启 Gzip，推荐调大生产端的linger.ms、batch.size配置。
使用 LZ4 压缩方法时，程序不能正常运行，可能的原因如下：
消息格式错误。CKafka 默认版本为0.10.2，您需要使用 V1 版本的消息格式。
不同 CKafka Client 的 SDK 设置方式不同，您可以通过开源社区进行查询（例如 C/C++ Client 的说明），设置消息格式的版本。
