就壓縮而言，對於資料儲存應該是乙個比較大的優化，
而 kafka 自然也是支援這種特性的，
但是這裡可能會有那麼一點坑。
我們主要從：
何時產生壓縮？
何時會解壓縮？
兩個方面來說，並針對一些可能出現的坑做一些說明。
生產者為了資料在傳輸到 kafka 可以更快，
那麼在生產者啟動壓縮自然是很正常的。
broker端
broker 主要是負責儲存資料，
壓縮能夠很好的減少磁碟的占用。
一般情況而言，
如果資料已經在 生產者端壓縮了，
那麼其實就不需要在broker端再做處理，
實際上也確實是這樣，
但是如果發生以下這些情況，
那麼broker端會再進行壓縮，
這樣無疑會導致效能問題，
所以應該盡量避免：
consumer端
消費資料自然需要將資料解壓縮，這個沒什麼好說的。
broker端
這裡可能你要奇怪了，
為什麼broker端還要解壓縮呢？
實際上broker端只是為了進行訊息的校檢，
以保證資料的正確性，
這樣必然會給broker端的效能帶來一定的影響，
但是就目前來說，好像也沒什麼好的解決辦法。
最後 附上一張壓縮演算法對比圖
使用lzbench （一種開源記憶體基準測試工具）在執行linux debian的伺服器上執行多個快速壓縮演算法測試獲取的結果。
壓縮演算法對比.jpg
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