C-.NET支持多线程并发的压缩组件
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C# .NET支持多线程并发的压缩组件
在 .NET 中进行多线程 ZIP 压缩，以下是推荐的高性能组件和实现方案：
推荐的多线程压缩组件
1. SharpZipLib (#ziplib)
- NuGet 包:
SharpZipLib - 特点: 老牌库，支持流式多线程压缩
- 多线程支持: 可通过并行处理多个文件，最后合并
2. DotNetZip (Ionic.Zip)
- NuGet 包:
DotNetZip - 特点: API 友好，支持内存操作
- 多线程支持: 可在内存中并行压缩，然后添加到 ZIP
3. System.IO.Compression (.NET 内置)
- 命名空间:
System.IO.Compression.ZipArchive - 特点: 官方支持，无需额外依赖
- 限制: 原生不支持多线程写入，需要自定义并行方案
4. SharpCompress
- NuGet 包:
SharpCompress - 特点: 支持多种格式，性能较好
多线程压缩实现示例csharp
using System.Collections.Concurrent;
using System.IO.Compression;
using System.Threading.Tasks;
public class MultiThreadedZipCompressor
{
public async Task<byte[]> CompressFilesParallelAsync(string[] filePaths)
{
var compressedFiles = new ConcurrentDictionary<string, byte[]>();
// 并行压缩所有文件
await Parallel.ForEachAsync(filePaths, async (filePath, cancellationToken) =>
{
var compressedData = await CompressSingleFile(filePath);
compressedFiles[Path.GetFileName(filePath)] = compressedData;
});
// 创建最终的 ZIP 文件
using var memoryStream = new MemoryStream();
using (var archive = new ZipArchive(memoryStream, ZipArchiveMode.Create, true))
{
foreach (var entry in compressedFiles)
{
var zipEntry = archive.CreateEntry(entry.Key, CompressionLevel.Optimal);
using var entryStream = zipEntry.Open();
await entryStream.WriteAsync(entry.Value, 0, entry.Value.Length);
}
}
return memoryStream.ToArray();
}
private async Task<byte[]> CompressSingleFile(string filePath)
{
using var memoryStream = new MemoryStream();
using (var archive = new ZipArchive(memoryStream, ZipArchiveMode.Create, true))
{
var entry = archive.CreateEntry(Path.GetFileName(filePath), CompressionLevel.Optimal);
using var entryStream = entry.Open();
using var fileStream = File.OpenRead(filePath);
await fileStream.CopyToAsync(entryStream);
}
return memoryStream.ToArray();
}
}性能对比和建议
- DotNetZip - 综合最佳，API 友好，多线程支持好
- SharpZipLib - 性能优秀，但 API 稍旧
- System.IO.Compression - 最轻量，但需要自己处理多线程
- SharpCompress - 格式支持最全
优化建议
// 使用 ParallelOptions 控制并发度
var options = new ParallelOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount
};
// 使用内存池减少 GC 压力
using var memoryPool = MemoryPool<byte>.Shared;推荐使用 DotNetZip，它在多线程场景下表现稳定，API 设计合理，适合你的需求场景。