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。