BrotliCompressor压缩器封装，以及 PDF编码器介绍

CHANG_THE_WORLD2025-09-11 21:06

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好的，为您全面介绍一下 ​Brotli​ 压缩算法。

Brotli（发音类似 ​​"bread-lee"​ ​ 或 ​​"brot-lee"​）是一种现代化的、开源的无损数据压缩算法，由 Google 开发并于 2015 年发布。它被设计用来在互联网上高效压缩数据，以期取代更老的 Zlib (Deflate/GZip) 算法，成为新的压缩标准。

核心特点与优势

  1. ​极高的压缩密度​

    Brotli 的核心优势在于其极高的压缩率 。在压缩级别可调的最高模式下（级别 11），它通常能生成比 Zlib/GZip ​小 20% - 26%​​ 的文件。这意味着在传输相同内容时，所需的数据量更少。

  2. ​设计目标：Web 内容​

    Brotli 专门为压缩 Web 文本内容（如 HTML, CSS, JavaScript, JSON, SVG, fonts 等）进行了优化。其内置了一个预定义的静态字典 ，包含了大量常见的单词、标记和字符序列（例如 <!DOCTYPE html>， function， div等），这使得它在压缩这类文件时效率极高，无需为每个文件重新计算这些常见模式。

  3. ​灵活的压缩速度与比率权衡​

    Brotli 提供了 ​0 到 11​ 共 12 个压缩级别：

    • ​级别 0-4​：压缩速度非常快，但压缩率相对较低。适用于需要快速响应的场景。

    • ​级别 5-11 ​：压缩速度会显著变慢（尤其是最高级别），但压缩率也达到极致。这非常适合预压缩场景​（比如在服务器上提前压缩好静态资源），因为压缩只需一次，而解压则会发生成千上万次。

  4. ​无损压缩​

    与 GZip 一样，Brotli 是一种无损压缩算法。解压后的数据与原始数据完全一致，比特对比特相同。

Brotli 是如何工作的？

Brotli 并非完全 revolutionary 的技术，它巧妙地结合并改进了多种成熟的压缩技术：

  1. ​LZ77 算法​：首先使用 LZ77 算法来查找并消除数据中的重复字符串和模式，用（距离，长度）对来替换它们。

  2. ​Huffman 编码​：然后使用 Huffman 编码来进一步压缩数据，将出现频率更高的符号用更短的比特序列表示。

  3. ​第二上下文建模​：这是 Brotli 的一大创新。它使用第二阶段的建模技术来更好地预测和压缩数据，尤其是在最高压缩级别下。

  4. ​预定义静态字典​：如前所述，这个包含超过 13000 个常见单词和短语的字典是其针对 Web 内容表现卓越的关键。

主要应用场景

Brotli 的应用几乎完全集中在 ​Web 性能优化领域：

  1. ​HTTP 内容压缩​：这是 Brotli 最主流的用途。Web 服务器（如 Nginx, Apache, CDN）可以配置为使用 Brotli 来压缩它们发送给浏览器的文本资源。浏览器在接收后会自动解压并渲染内容。

    • ​HTTP 头标识 ​：服务器通过在 Content-Encoding响应头中设置 br来告知浏览器内容已用 Brotli 压缩。

    • ​示例 ​：Content-Encoding: br

  2. ​Webpack / 构建工具压缩 ​：在前端构建流程中，可以使用插件（如 compression-webpack-plugin）在构建阶段预先用 Brotli 最高级别压缩静态资源，生成 .js.br和 .css.br文件。服务器只需直接提供这些预压缩文件，节省了实时压缩的 CPU 开销。

  3. ​其他数据传输​：任何需要高效压缩文本或结构化数据（如 API 响应）的场景都可以考虑使用 Brotli。

兼容性

  • ​浏览器​：所有现代浏览器（Chrome, Firefox, Edge, Safari, Opera）都已支持 Brotli 解码。

  • ​服务器 ​：主流的 Web 服务器（Nginx, Apache）和 CDN 服务商（Cloudflare, AWS CloudFront, Akamai等）都已支持 Brotli 压缩。通常需要安装并配置额外的模块（如 Nginx 的 ngx_brotli模块）。

与 GZip (Deflate) 的对比

特性 Brotli GZip (Deflate)
​压缩率​ ​更高​（尤其在最高级别） 较低
​压缩速度​ 较慢（高级别下非常慢） ​较快​
​解压速度​ 非常快（与 GZip 相当甚至更快） 非常快
​字典​ 包含强大的预定义静态字典 无预定义字典
​压缩级别​ 0-11 1-9
​HTTP 头值​ br gzip, deflate
​通用性​ 现代 Web 的新标准 历史悠久，无处不在

总结

​Brotli 是一种专为 Web 设计的高效压缩算法，通过在压缩阶段投入更多计算资源，来极大减少传输的数据量，从而显著提升网页加载速度并节省带宽。​​

虽然它的高压缩级别对服务器 CPU 的消耗更大，但通过预压缩静态资源可以完美规避这个问题。对于动态内容，可以使用中等级别（如 4-6）在压缩速度和压缩率之间取得良好平衡。

对于现代网站和应用程序，启用 Brotli 压缩是一项非常重要的性能优化最佳实践。

好的，这是一份对您提供的PDF过滤器列表的详细介绍、分析和总结。这个列表描述了PDF标准中用于解码流对象数据的各种方法。

概览

这些过滤器（Filters）在PDF中通过流字典（Stream Dictionary）中的 /Filter或 /DecodeParms关键字指定。它们用于在将数据存入PDF或从PDF读取时进行编码（压缩/加密）或解码（解压/解密）。

您提供的列表中的"Predictor"一栏非常关键，它指的是该过滤器是否常与一个预测函数（Predictor）​​ 配合使用，以进一步提升压缩率（尤其对于图像数据或平滑渐变的数据）。

过滤器详解

1. 无损压缩过滤器（常用于文本、矢量数据）
过滤器 Predictor? 说明
​FlateDecode​ ​是​ ​这是PDF中最重要、最通用的无损压缩算法。​ ​ 它基于zlib/deflate（与Zip文件使用的算法同源）。几乎所有的现代PDF生成器都会默认使用它来压缩文本字符串、命令流和元数据。​Predictor​ 尤其与此过滤器相关，用于优化压缩像素数据（如PNG图像）。
​LZWDecode​ 是 基于LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法。这是FlateDecode之前的一种较老的无损压缩方法。由于专利问题和Flate的更优性能，现在已很少使用。
​RunLengthDecode​ 否 一种非常简单的基于游程编码（RLE）的压缩方式。对于包含大量连续重复字节的数据（如单色位图的掩码）非常有效，但对于复杂数据压缩率很低。
2. 图像专用压缩过滤器
过滤器 Predictor? 说明
​DCTDecode​ 否 ​实际上就是JPEG压缩。​ ​ 这是一种有损 压缩算法，用于压缩彩色或灰度照片图像。它通过丢弃人眼不敏感的高频信息来大幅减小文件体积。Predictor不适用，因为JPEG本身已经过高度优化。
​JPXDecode​ 否 ​基于JPEG 2000标准。​​ 使用小波变换，相比传统JPEG（DCT），它支持无损压缩、更高压缩率、以及透明通道等特性。
​CCITTFaxDecode​ 否 ​用于压缩1位深度的黑白图像（例如扫描的文档）。​​ 基于传真机组的ITU-T（CCITT）标准。Group 3和Group 4是两种最常用的编码方式，后者效率更高。非常适合由扫描仪生成的单色TIFF图像。
​JBIG2Decode​ 否 ​专门用于压缩黑白图像（1位深度）的现代标准。​​ 相比CCITT Fax，它能提供极高的压缩率。它通过识别和复用页面中的重复字符（如文字文档中的字母'e'）来实现压缩。
3. 二进制到文本编码（非压缩）

这些方法本身不压缩数据，而是将二进制数据编码为ASCII文本，以确保其在某些旧系统或协议中安全传输（如电子邮件），但会显著增加数据大小。

过滤器 Predictor? 说明
​ASCIIHexDecode​ 否 将二进制数据编码为十六进制字符串（例如，字节 0xFF变成字符 'F'和 'F'）。数据大小约增加为原来的2倍。
​ASCII85Decode​ 否 将二进制数据编码为Base85文本。比十六进制编码更高效，数据大小约增加为原来的 ​4/5 (1.25倍)​。
4. 安全过滤器
过滤器 Predictor? 说明
​Crypt​ 否 ​这是一个解密过滤器。​ ​ 当文档受密码保护或具有权限限制时，文档中的部分或全部流对象会被加密。Crypt过滤器使用文档的"安全处理器"（Security Handler）来解密数据，重现原始内容。它本身不是一种加密算法，而是一个调用解密功能的接口。

核心结论与总结

  1. ​现代PDF的基石 ​：​**FlateDecode​ 是压缩文本和矢量数据的绝对主力。​ DCTDecode(JPEG)​**​ 是压缩彩色图像的主力。

  2. ​压缩 vs. 编码​：

    • ​压缩过滤器 ​（如 FlateDecode, DCTDecode）旨在减小数据大小。

    • ​编码过滤器 ​（如 ASCII85Decode, ASCIIHexDecode）旨在改变数据格式以适应传输，通常会增大数据大小。

  3. ​Predictor 的作用 ​：Predictor是一个后处理步骤，通常与 FlateDecode或 LZWDecode结合使用。它通过预测像素值（例如，一个像素的值等于左边像素的值）来改变数据，使其包含更多连续的重复字节，从而让后续的无损压缩算法（如Flate）能够获得更高的压缩率。这对于压缩未经JPEG等有损算法处理的图像数据特别有用。

  4. ​关于 BrotliDecode​：

    • 正如之前的回答所述，​BrotliDecode 不是PDF标准过滤器。

    • 您的列表中包含的都是PDF规范中定义的官方过滤器，而Brotli是之后出现的、主要用于Web（HTTP内容编码）的压缩算法。

    • 虽然Brotli在压缩率上可能优于Flate，但PDF作为一种高度标准化和注重向后兼容性的格式，采纳新算法的过程非常缓慢。所有现有的PDF阅读器都必须支持列表中的这些过滤器，但不支持Brotli。

总而言之，您提供的列表完整概述了PDF标准中用于处理流对象数据的所有核心解码技术。在实际应用中，FlateDecode和 DCTDecode是您最常遇到的两种。

Brotli 算法本身非常优秀，但 ​BrotliDecode 并不直接用于 PDF 文件的压缩。这主要是因为 PDF 文件内部结构和使用场景与 Brotli 的设计初衷有所不同。

为了让您快速了解 Brotli 与 PDF 常用压缩算法的区别，这里有一个表格：

特性 Brotli (BR) PDF 内部常用压缩算法 (如 Flate/Deflate)
​算法类型​ 通用无损压缩 无损压缩（也支持有损，如JPEG）
​主要应用场景​ HTTP内容压缩、Web资源、文本数据 ​PDF 文档内部对象压缩
​在PDF中的应用​ 不直接用于压缩PDF文件本身 ​PDF 标准的一部分，直接用于压缩文本、图像、流对象等
​压缩率​ 通常较高（尤其对文本） 良好
​兼容性​ 需要浏览器和服务端支持 ​所有PDF阅读器均原生支持​

📊 为什么 Brotli 不直接用于 PDF 压缩

  1. ​PDF 有自己的"压缩生态"​ ​：一个 PDF 文件内部就像一个小型文件系统，包含了文本、图片、字体、元数据等多种对象。PDF 标准定义了一系列针对不同内容优化的压缩算法（过滤器）​，例如：

    • ​FlateDecode (Zlib/Deflate)​​：最常用，用于压缩文本、矢量图形等数据，这是无损压缩。

    • ​DCTDecode (JPEG)​​：用于压缩彩色图片，这是有损压缩。

    • ​CCITTFaxDecode​：专门用于压缩黑白图像（如扫描文档）。

    • ​JBIG2Decode​：高效压缩黑白图像，尤其适合包含大量文本的扫描件。

      这些算法已经深度集成到 PDF 规范中，所有 PDF 阅读器都能直接识别和解码。

  2. ​Brotli 是"外部"压缩 ​：Brotli 通常用于整个文件的压缩传输，比如：

    • ​Web 服务器压缩​：服务器在发送 HTML、CSS、JS 等文本资源前，可以用 Brotli 压缩，浏览器接收后再用 BrotliDecode 解压。这能显著减小传输数据量，提升网页加载速度。

    • ​网络传输优化​：在 API 接口或数据传输中，也可用 Brotli 压缩请求/响应体。

      如果对一个已经内部压缩过的 PDF 文件再用 Brotli 压缩一次，效果可能并不明显，甚至可能变大（因为压缩算法有头部开销）。

  3. ​兼容性问题 ​：即使你将一个 PDF 文件用 Brotli 压缩后命名为 .pdf.br，也没有任何标准的 PDF 阅读器能直接打开它。你必须先手动（或在代码中）用 BrotliDecode 解压出原始的 PDF 字节，才能用阅读器打开。这增加了额外步骤，降低了通用性。

🔄 Brotli 间接助力 PDF 处理

虽然不直接压缩 PDF 文件本身，但 Brotli 在 PDF 相关场景中仍有价值：

  • ​优化网络传输 ​：当 PDF 文件通过网站提供下载 或在线预览时，Web 服务器可以开启 Brotli 压缩（例如在 Nginx 或 Apache 中配置）。这样从服务器传输到用户浏览器的数据量会显著减少，加载更快，节省带宽。用户浏览器下载后会自动解压得到原始 PDF。

  • ​OCR结果压缩​：对通过OCR（光学字符识别）处理后的文本数据，Brotli 这类高效压缩算法能有效减小存储和传输体积。

📌 如何有效压缩 PDF 文件

如果你想减小 PDF 文件的大小，以下方法更直接有效：

  1. ​使用专业的 PDF 工具​：Adobe Acrobat、Foxit PhantomPDF 等软件通常提供"优化"或"缩小文件大小"的功能，它们会智能地应用内部压缩算法。

  2. ​在线压缩工具 ​：许多在线工具（如 iLovePDF、Smallpdf）也提供 PDF 压缩服务，操作简单。​注意隐私安全，避免上传敏感文件。

  3. ​调整图像分辨率​：如果 PDF 中包含大量图片，降低其 DPI（如从 300 DPI 降到 150 DPI）能大幅减小体积。

  4. ​使用专门的压缩算法​：根据PDF内容选择压缩算法：

    • ​文本和矢量图 ​：使用 ​FlateDecode (Zlib)​。

    • ​彩色图片 ​：使用 ​JPEG​ 并调整质量。

    • ​黑白图像/扫描件 ​：使用 ​CCITT Group 4 ​ 或 ​JBIG2。

  5. ​移除冗余元素​：删除不必要的嵌入字体、注释、元数据或隐藏图层。

  6. ​PDF 打印设置​：有时选择"打印"为 PDF，并选择"最小文件大小"选项，也能起到压缩效果。

💎 总结

记住一个简单的比喻：Brotli ​压缩的是传输管道 ，而 PDF 内部的算法压缩的是管道里运输的货物本身。

所以，​BrotliDecode 不用于直接创建或压缩 PDF 文件本身 ，但可用于加速 PDF 文件在网络上的传输。要直接减小一个 PDF 文件的大小，应使用支持 PDF 内部压缩算法的专业工具或库。

希望这些信息能帮助您更好地理解 Brotli 和 PDF 压缩之间的关系。如果您有任何其他问题，请随时提出！

这是一个非常好的问题，它触及了PDF文件结构和数据编码的核心。

简单直接的回答是：​二进制编码更小，十六进制编码更大。​​

下面我们来详细解释二者的区别和关系。

核心结论：大小对比

  • ​二进制编码 (Binary Encoding)​ ​：这是PDF内容流（如图片、字体、压缩后的页面内容）最原始、最紧凑的存储形式。它直接使用字节（8位）来表示数据，计算机可以无需转换直接理解。因此，​它的体积是最小的。

  • ​十六进制编码 (Hexadecimal Encoding)​ ​：这是一种文本表示形式 。它用ASCII字符（0-9, A-F）来表示二进制数据。每1个字节的二进制数据（例如 11111111）需要2个十六进制字符（FF）来表示。因此，仅从数据存储的角度看，​十六进制编码的体积大约是原始二进制数据的2倍。

二者的详细区别

特性 二进制编码 (Binary) 十六进制编码 (Hexadecimal)
​本质​ 原始字节数据 二进制数据的文本化（ASCII）表示​
​体积​ ​小​（原始大小） ​大​（约为二进制的2倍）
​可读性​ 差（用文本编辑器打开是乱码） ​好​（人类可以直接阅读和修改的十六进制字符串）
​处理效率​ 高（计算机可直接处理，无需转换） 低（需要解析和转换回二进制才能使用）
​在PDF中的常见用法​ PDF文件中绝大多数 内容流（stream...endstream）都使用二进制编码，尤其是经过 FlateDecode（类似Zip）压缩后的数据。 主要用于某些过滤器（Filter）​ ，例如 ASCIIHexDecode。相对少见，通常用于非常古老或特殊的场景。

关键概念澄清：编码与过滤器

在PDF中，你提到的"编码"通常与一个叫做 ​过滤器（Filter）​​ 的概念紧密相关。过滤器相当于一种编码或压缩算法，用于在将数据存入PDF流对象之前对其进行处理。

  1. ​无压缩/原始二进制 (常用)​​

    • ​过滤器 : FlateDecode(最常用的压缩算法)

    • ​数据 : 压缩后的二进制数据。

    • ​流程 : 原始数据 -> FlateEncode（压缩成二进制）-> 存入 stream-> PDF阅读器读取 -> FlateDecode（解压）-> 得到原始数据。

    • ​这是最高效、最普遍的方式。

  2. ​十六进制过滤器 (不常用)​​

    • ​过滤器 : ASCIIHexDecode

    • ​数据 : 二进制数据被转换成十六进制ASCII字符串​（可能还会伴有空格和换行符）。

    • ​流程 : 原始二进制数据 -> 转换成十六进制文本 -> 存入 stream-> PDF阅读器读取 -> ASCIIHexDecode（将文本转换回二进制）-> 得到原始数据。

    • ​例子 : 二进制字节 0xFF, 0x1A在流中会被存储为文本字符串 "FF1A"或 "FF 1A"。

  3. ​Base64编码过滤器 (介于二者之间)​​

    • ​过滤器 : ASCII85Decode(或更古老的 Base64，但PDF标准中用 ASCII85更多)

    • ​数据: 二进制数据被转换成Base85/Base64文本。

    • ​体积 : 体积增幅约为 ​1.25倍 ​ (Base85) 或 ​1.33倍​ (Base64)，远优于十六进制编码的2倍。

    • ​用途: 当需要将二进制数据用纯文本表示（例如用于某些嵌入式系统或古老的网络传输），但又希望比十六进制更节省空间时使用。现在也已不常见。

总结

  • ​对于PDF流对象的内容本身 ，使用二进制格式是标准且高效的做法，它的体积远小于十六进制文本表示。

  • ​十六进制编码 ​（通过 ASCIIHexDecode过滤器）是一种将二进制数据"文本化"的古老方式，它会显著增加文件大小，如今已很少在PDF中使用。

  • 你可能会在PDF的元数据 或其他描述性部分 看到十六进制字符串（例如标识颜色、对象号等），但流对象（stream...endstream）中的主体内容几乎总是以压缩的二进制形式存在。

因此，当你处理PDF流对象时，你应该始终预期它是二进制的，并准备用相应的压缩库（如Zlib用于 FlateDecode) 来解压和处理它。

头文件

cpp 复制代码 
#ifndef BROTLI_COMPRESSOR_H
#define BROTLI_COMPRESSOR_H

#include <vector>
#include <memory>
#include <string_view>
#include <cstdint>
#include <cstddef>

    // 前向声明实现类（对用户隐藏）
    class CompressorImpl;

    // Brotli压缩器主类（对外接口）
    class BrotliCompressor {
    public:
        // 压缩级别枚举
        enum class Level : uint32_t {
            Fastest = 0,    // 极速模式（最低压缩率，适用于实时性要求极高的场景）
            Fast = 1,       // 快速模式（较低压缩率，适用于交互式操作）
            Balanced = 3,    // 轻度平衡模式（兼顾速度和压缩率）
            Default = 6,     // 标准平衡模式（推荐默认值）
            High = 8,        // 高压缩比模式（较慢速度）
            Best = 11,       // 最高压缩比（最慢速度，适用于归档存储）
        };

        // 构造函数：创建压缩器实例并指定压缩级别
        explicit BrotliCompressor(Level level = Level::Default);

        // 析构函数：释放资源
        ~BrotliCompressor();

        // 禁用拷贝构造（Brotli状态不可复制）
        BrotliCompressor(const BrotliCompressor&) = delete;
        BrotliCompressor& operator=(const BrotliCompressor&) = delete;

        // 允许移动构造（转移资源所有权）
        BrotliCompressor(BrotliCompressor&&) noexcept;
        BrotliCompressor& operator=(BrotliCompressor&&) noexcept;

        // 核心压缩方法（原始字节数据）
        std::vector<uint8_t> compress(const uint8_t* data, size_t size);

        // 字符串视图压缩（自动转换字节数据）
        std::vector<uint8_t> compress(std::string_view str);

        // 向量数据压缩（便捷接口）
        std::vector<uint8_t> compress(const std::vector<uint8_t>& data);

        // 静态方法：计算输入数据的最大压缩后大小
        static size_t max_compressed_size(size_t input_size);

    private:
        // Pimpl指针：指向实际实现类
        std::unique_ptr<CompressorImpl> pimpl;
    };


#endif // BROTLI_COMPRESSOR_HPP

实现文件

cpp 复制代码 
#include "brotli_compressor.h"
 
#include <stdexcept>
#include "brotli/encode.h"
#include "brotli/shared_dictionary.h"
 
 

    // === 实现类（对用户完全隐藏） ===
    class CompressorImpl {
    public:
        // 构造函数：初始化Brotli编码器
        explicit CompressorImpl(BrotliCompressor::Level level) {
            // 创建Brotli编码器实例
            encoder_ = BrotliEncoderCreateInstance(&Alloc, &Free, nullptr);
            if (!encoder_) throw std::bad_alloc(); // 内存不足时抛出异常

            // 设置压缩级别
            if (!BrotliEncoderSetParameter(
                encoder_,
                BROTLI_PARAM_QUALITY,
                static_cast<uint32_t>(level))
                ) {
                BrotliEncoderDestroyInstance(encoder_);
                throw std::runtime_error("Brotli级别设置失败");
            }
        }

        // 析构函数：清理Brotli资源
        ~CompressorImpl() {
            if (encoder_) BrotliEncoderDestroyInstance(encoder_);
        }

        // 执行压缩的核心方法
        std::vector<uint8_t> compress(const uint8_t* data, size_t size) {
            // 检查输入有效性
            if (!data && size > 0)
                throw std::invalid_argument("输入数据指针为空");

            // 预分配输出缓冲区（最大可能大小）
            std::vector<uint8_t> output(BrotliEncoderMaxCompressedSize(size));
            size_t available_out = output.size();
            uint8_t* next_out = output.data();

            // 执行压缩操作
            if (BrotliEncoderCompressStream(
                encoder_,
                BROTLI_OPERATION_FINISH, // 一次性压缩全部数据
                &size,
                &data,
                &available_out,
                &next_out,
                nullptr
            ) && BrotliEncoderIsFinished(encoder_)) {
                // 压缩成功：调整输出缓冲区到实际大小
                output.resize(output.size() - available_out);
                return output;
            }

            // 压缩失败抛出异常
            throw std::runtime_error("Brotli压缩过程失败");
        }

    private:
        BrotliEncoderState* encoder_ = nullptr; // Brotli编码器状态

        // 内存分配回调（使用C++的operator new/delete）
        static void* Alloc(void* /*opaque*/, size_t size) {
            return ::operator new(size);
        }
        static void Free(void* /*opaque*/, void* ptr) {
            ::operator delete(ptr);
        }
    };

    // === BrotliCompressor类成员函数实现 ===

    // 构造函数：委托给实现类
    BrotliCompressor::BrotliCompressor(Level level)
        : pimpl(std::make_unique<CompressorImpl>(level)) {
    }

    // 析构函数：需显式定义（因unique_ptr需要完整类型）
    BrotliCompressor::~BrotliCompressor() = default;

    // 移动构造函数（默认行为即可）
    BrotliCompressor::BrotliCompressor(BrotliCompressor&&) noexcept = default;
    BrotliCompressor& BrotliCompressor::operator=(BrotliCompressor&&) noexcept = default;

    // 压缩方法转发给实现类
    std::vector<uint8_t> BrotliCompressor::compress(const uint8_t* data, size_t size) {
        return pimpl->compress(data, size);
    }

    // 字符串压缩便捷接口
    std::vector<uint8_t> BrotliCompressor::compress(std::string_view str) {
        return compress(reinterpret_cast<const uint8_t*>(str.data()), str.size());
    }

    // 字节向量压缩便捷接口
    std::vector<uint8_t> BrotliCompressor::compress(const std::vector<uint8_t>& data) {
        return compress(data.data(), data.size());
    }

    // 静态方法：直接调用Brotli库函数
    size_t BrotliCompressor::max_compressed_size(size_t input_size) {
        return BrotliEncoderMaxCompressedSize(input_size);
    }

使用方式

cpp 复制代码 
#include "brotli_compressor.hpp"
#include <iostream>

    int main() {
        try {
            // 1. 创建压缩器实例（使用最高压缩级别）
            brotli::BrotliCompressor compressor(brotli::BrotliCompressor::Level::Best);

            // 2. 压缩字符串数据
            std::string text = "使用Pimpl模式封装的Brotli压缩库";
            auto compressed = compressor.compress(text);

            std::cout << "原始大小: " << text.size() << " 字节\n"
                << "压缩后大小: " << compressed.size() << " 字节\n"
                << "压缩率: " << (compressed.size() * 100.0 / text.size()) << "%\n";

            // 3. 压缩二进制数据
            std::vector<uint8_t> binary_data = { 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05 };
            auto binary_compressed = compressor.compress(binary_data);

        }
        catch (const std::exception& e) {
            // 统一错误处理
            std::cerr << "发生错误: " << e.what() << std::endl;
            return 1;
        }
        return 0;
    }
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