Dateikompression mit paralleler Verarbeitung

Weniger Speicherplatz, weniger übertragene Daten: Dateikompression spielt eine wichtige Rolle in der Datenverarbeitung. In einem Artikel beschreibt Entwickler Sushant Dhiman die Erstellung eines parallelen Dateikompressionstools, das nicht nur Dateien gleichzeitig verarbeitet, sondern auch die Speichernutzung kontrolliert.
Das entwickelte Tool liest Dateien in Chunks und führt eine Kompression durch, indem ein Semaphor-System zum Einsatz kommt, das die Gesamtspeicherauslastung reguliert. Mit einer Pool-Architektur für wiederverwendbare Buffer wird die Verarbeitung noch schneller. Ziel ist es, die Effizienz der Kompression mithilfe von gzip sicherzustellen, während zeitgleich der Speicherverbrauch minimiert wird.
Zuerst werden die verschiedenen Konfigurationsparameter, die das Verhalten des Programms bestimmen, näher erläutert. Dazu gehören die Anzahl der Worker (Goroutinen), die maximal erlaubte Speicherauslastung, das Kompressionslevel von gzip und die Größe der Chunks, die gleichzeitig verarbeitet werden können. So lassen sich die Vorteile einer gleichzeitigen Verarbeitung optimal nutzen, ohne das System zu überlasten.
Ein zentraler Bestandteil des Tools ist die ParallelCompressor-Struktur, die alle wichtigen Einstellungen, Job- und Ergebniswarteschlangen sowie ein Pool für Byte-Slices verwaltet, um die Speicherlast zu reduzieren. Durch den Einsatz von Go's eingebautem gzip-Writer wird nicht nur die Geschwindigkeit erhöht, sondern auch sichergestellt, dass die Speichergrenzen im Rahmen bleiben.
Während des Betriebs erzeugt das Programm wertvolle Statistiken über den Kompressionsprozess, wie beispielsweise die originale Dateigröße und die komprimierte Größe. So kann die Effektivität der Kompression jederzeit überprüft werden. Am Ende der Kompression werden alle Statistiken gesammelt und gegebenenfalls in einer Datenbank oder einem UI dargestellt.