在分析Avro原始碼時，發現Avro為了對int、long型別資料壓縮，採用Protocol Buffers的ZigZag編碼（Thrift也採用了ZigZag來壓縮整數）。

1. 補碼編碼

為了便於後面的分析，我們先回顧下幾個概念：

• 原碼：最高位為符號位，剩餘位表示絕對值；
• 反碼：除符號位外，對原碼剩餘位依次取反；
• 補碼：對於正數，補碼為其自身；對於負數，除符號位外對原碼剩餘位依次取反然後+1。

補碼解決了原碼中\(0\)存在兩種編碼的問題：

\[ 0=[0000 \enspace 0000]_原=[1000 \enspace 0000]_原 \]

補碼\([1000 \enspace 0001]_補\) 表示\(-128\)；此外，原碼中還存在加法錯誤的問題：

\[ 1 + (-1) = [0000 \enspace 0001]_原 + [1000 \enspace 0001]_原 = [1000 \enspace 0010]原 = -2 \]

若用補碼，則可得到正確結果：

\[ 1 + (-1) = [0000 \enspace 0001]_補 + [1111 \enspace 1111]_補 = [0000 \enspace 0000]_補 = 0 \]

因此，在計算機儲存整數時，採用的是補碼。此外，整數的補碼有一些有趣的性質：

• 左移1位（n << 1），無論正數還是負數，相當於乘以2；對於正數，若大於Integer.MAX_VALUE/2（1076741823），則會發生溢位，導致左移1位後為負數
• 右移31位（n >> 31），對於正數，則返回0x00000000
  ；對於負數，則返回0xffffffff

這些性質正好在ZigZag編碼中用到了。

2. ZigZag

對於int值1，-1，20151103，均是用4 Bytes來表示：

\[ 1 = [00 \enspace 00 \enspace 00 \enspace 01] \\ -1 = [ff \enspace ff \enspace ff \enspace ff] \\ 20151103 = [01 \enspace 33 \enspace 7b \enspace 3f] \]

在《Huffman編碼》中證明了壓縮編碼應滿足：

高概率的碼字字長應不長於低概率的碼字字長

一般情況下，使用較多的是小整數，那麼較小的整數應使用更少的byte來編碼。基於此思想，ZigZag被提出來。

編碼

首先，ZigZag按絕對值升序排列，將整數hash成遞增的32位bit流，其hash函式為h(n) = (n << 1) ^ (n >> 31)；對應地long型別（64位）的hash函式為(n << 1) ^ (n >> 63)。整數的補碼（十六進位制）與hash函式的對應關係如下：

拿到hash值後，想當然的編碼策略：直接去掉hash值的前導0之後的byte作為壓縮編碼。但是，為什麼ZigZag(64)=8001呢？這涉及到編碼唯一可譯性的問題，只有當編碼為字首碼才能保證可譯，即

任意一碼字均不為其他碼字的字首

我們來看看，如果按上面的策略做壓縮編碼，則

h(0) = 0x0 = [00]
h(64) = 0x80 = [80]
h(16384) = 0x8000 = [80 00]

那麼，當收到位元組流[80 00]時，是應解碼為兩個整數64, 00，還是一個整數16384？因此，為了保證編碼的唯一可譯性，需要對hash值進行字首碼編碼，ZigZag採用瞭如下策略：

input: int n
output: byte[] buf

loop
    if 第七位滿1或有進位:
        n |= 0x80;
        取低位的8位作為一個byte寫入buf;
        n >>>=7（無符號右移7位，在高位插0）;
    else:
        取低位的8位作為一個byte寫入buf
end

ZigZag編碼的Java實現（從org.apache.avro.io.BinaryData摳出來的）：

/** Encode an integer to the byte array at the given position. Will throw
 * IndexOutOfBounds if it overflows. Users should ensure that there are at
 * least 5 bytes left in the buffer before calling this method.
 * @return The number of bytes written to the buffer, between 1 and 5.
 */
public static int encodeInt(int n, byte[] buf, int pos) {
// move sign to low-order bit, and flip others if negative
  n = (n << 1) ^ (n >> 31);
  int start = pos;
  if ((n & ~0x7F) != 0) {
    buf[pos++] = (byte)((n | 0x80) & 0xFF);
    n >>>= 7;
    if (n > 0x7F) {
      buf[pos++] = (byte)((n | 0x80) & 0xFF);
      n >>>= 7;
      if (n > 0x7F) {
        buf[pos++] = (byte)((n | 0x80) & 0xFF);
        n >>>= 7;
        if (n > 0x7F) {
          buf[pos++] = (byte)((n | 0x80) & 0xFF);
          n >>>= 7;
        }
      }
    }
  } 
  buf[pos++] = (byte) n;
  return pos - start;
}

ZigZag是一種變長編碼，當整數值較大時，hash值的十六進位制的有效位會較長，對應地ZigZag碼字會出現需要5 byte儲存；比如，

ZigZag(Integer.MAX_VALUE)=[fe ff ff ff 0f]

解碼

解碼為編碼的逆操作，首先，將ZigZag編碼還原成hash值，然後用hash函式\(h(n)\)的逆函式\(h^{-1}(n)\) = (n >>> 1) ^ -(n & 1)得到原始的整數值。Java程式碼實現（在avro原始碼org.apache.avro.io.BinaryDecoder中）如下：

public static int readInt(byte[] buf, int pos) throws IOException {
  int len = 1;
  int b = buf[pos] & 0xff;
  int n = b & 0x7f;
  if (b > 0x7f) {
    b = buf[pos + len++] & 0xff;
    n ^= (b & 0x7f) << 7;
    if (b > 0x7f) {
      b = buf[pos + len++] & 0xff;
      n ^= (b & 0x7f) << 14;
      if (b > 0x7f) {
        b = buf[pos + len++] & 0xff;
        n ^= (b & 0x7f) << 21;
        if (b > 0x7f) {
          b = buf[pos + len++] & 0xff;
          n ^= (b & 0x7f) << 28;
          if (b > 0x7f) {
            throw new IOException("Invalid int encoding");
          }
        }
      }
    }
  }
  pos += len;
  return (n >>> 1) ^ -(n & 1); // back to two's-complement
}

ZigZag總結如下：

1. ZigZag僅從經驗出發，認為較小的整數會有較大的概率出現，故設計編碼策略：小整數對應的ZigZag碼字短，大整數對應的ZigZag碼字長。
2. 但是，在特定的場景下，比如，要傳輸的整數為大整數居多，ZigZag編碼的壓縮效率就不理想了。