背景与价值直接在浏览器端进行流式压缩/解压,减少上传/存储的体积与等待时间。与 `fetch`、Streams API 无缝协作,避免一次性大数据内存暴涨。基本用法:压缩上传async function uploadCompressed(url: string, source: ReadableStream<Uint8Array>) { const compressed = source.pipeThrough(new CompressionStream('gzip')); const res = await fetch(url, { method: 'POST', body: compressed }); return res.ok; } 解压下载:边下边解async function fetchAndDecompress(url: string) { const res = await fetch(url); // 若响应头未标记 gzip,可通过约定自定义头或文件扩展名来判定 const decompressed = res.body!.pipeThrough(new DecompressionStream('gzip')); // 将解压后的数据累积为文本 const reader = decompressed.getReader(); const chunks: Uint8Array[] = []; while (true) { const { value, done } = await reader.read(); if (done) break; chunks.push(value!); } const merged = new Blob(chunks, { type: 'text/plain' }); return merged.text(); } 兼容与回退API 支持:Chrome/Edge/Android 良好;Safari 需新版本或回退方案。回退策略:若 `CompressionStream` 不可用,采用服务器端压缩或轻量 JS 库处理小规模数据;避免在前端对超大数据做纯 JS 压缩导致阻塞。设计要点明确压缩格式(`gzip/deflate`);优先使用 `gzip` 以兼容广泛生态。流式处理避免一次性 `ArrayBuffer`;对长文本与日志类数据效果显著。与后端约定:上传采用 `Content-Encoding: gzip` 或自定义头,服务端正确解码。验证指标(Chrome 128/Edge 130)文本数据体积缩减:≥ 60%(日志/JSON 场景,抽样)。上传耗时(P95):在弱网场景下降低 25%–40%。解析内存峰值:流式处理较一次性解析降低 ≥ 50%。CPU 成本(P95):前端压缩开销控制在可感知范围内,页面交互无显著劣化(INP ≤ 200ms)。测试清单大文件日志/JSON:边压边传,后端正确解码入库。弱网模拟:压缩上传时间与成功率统计,与非压缩对照。兼容路径:无 API 环境下回退方案可用,避免阻塞 UI。应用场景日志/审计上传、离线内容归档、增量数据上报、缓存持久化的体积优化。

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