使用System.IO.Compression在内存中创建ZIP存档

基础概念

System.IO.Compression 是 .NET Framework 中的一个命名空间，提供了用于压缩和解压缩文件和流的功能。它包含两个主要的类：DeflateStream 和 GZipStream，分别用于 Deflate 和 GZip 压缩算法。此外，ZipArchive 类允许你在内存中创建 ZIP 存档。

类型

DeflateStream：使用 Deflate 压缩算法。
GZipStream：使用 GZip 压缩算法。
ZipArchive：用于创建和管理 ZIP 存档。

应用场景

文件上传和下载：在客户端和服务器之间传输文件时，可以先压缩文件以减少传输时间和带宽占用。
数据备份：在内存中创建 ZIP 存档可以快速备份多个文件或目录。
临时存储：在处理大量数据时，可以使用内存中的 ZIP 存档作为临时存储。

示例代码

以下是一个使用 ZipArchive 在内存中创建 ZIP 存档的示例代码：

using System;
using System.IO;
using System.IO.Compression;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 创建一个内存流
        using (MemoryStream memoryStream = new MemoryStream())
        {
            // 使用 ZipArchive 在内存流中创建 ZIP 存档
            using (ZipArchive zipArchive = new ZipArchive(memoryStream, ZipArchiveMode.Create, true))
            {
                // 创建一个新的 ZIP 存档项
                ZipArchiveEntry entry = zipArchive.CreateEntry("example.txt");

                // 获取 ZIP 存档项的写入流
                using (StreamWriter writer = new StreamWriter(entry.Open()))
                {
                    // 写入数据到 ZIP 存档项
                    writer.WriteLine("Hello, World!");
                }
            }

            // 将内存流的内容保存到文件（仅用于演示，实际应用中可能不需要这一步）
            File.WriteAllBytes("example.zip", memoryStream.ToArray());
        }
    }
}

参考链接

常见问题及解决方法

问题：为什么在压缩大文件时内存占用过高？

原因：压缩大文件时，内存占用过高是因为所有数据都加载到内存中进行处理。

解决方法：

分块压缩：将大文件分成多个小块进行压缩，而不是一次性加载整个文件。
使用流式处理：使用 DeflateStream 或 GZipStream 进行流式压缩，而不是一次性加载整个文件。

using System;
using System.IO;
using System.IO.Compression;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string sourceFilePath = "largefile.txt";
        string destinationFilePath = "largefile.zip";

        using (FileStream sourceStream = new FileStream(sourceFilePath, FileMode.Open))
        using (FileStream destinationStream = new FileStream(destinationFilePath, FileMode.Create))
        using (GZipStream gzipStream = new GZipStream(destinationStream, CompressionMode.Compress))
        {
            sourceStream.CopyTo(gzipStream);
        }
    }
}

通过这种方式，可以有效地减少内存占用，同时提高压缩效率。