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构建强化版 Squoosh：基于 libimagequant-wasm 的高性能本地图片压缩方案

news 2025/10/27 15:23:20

当 Google 在 2023 年初宣布关闭 Squoosh 时,Web 开发社区失去了一个宝贵的客户端图片压缩工具。在 OneImage,我们看到的不仅是保留这一功能的机会,更是增强它的可能性。本文详细介绍我们构建生产级强化版 Squoosh 的技术方案,重点关注隐私保护、性能优化和开发者体验。

理解 Google Squoosh 的架构

Google Squoosh 开创性地使用 WebAssembly (WASM) 在浏览器中完全运行图片编码器。其原始架构包含:

客户端处理:所有压缩操作都在本地进行,确保隐私
WebAssembly 编解码器:将原生速度的编码器编译为 WASM (MozJPEG、OxiPNG、WebP、AVIF)
Web Workers:将繁重的计算任务卸载以避免阻塞 UI
Canvas API:图片处理和预览生成

尽管具有突破性,但 Squoosh 存在一些局限:

PNG 压缩仅依赖 OxiPNG,优先考虑压缩比而非速度
缺乏内置的批量处理能力
常见使用场景的预设配置有限
UI 与压缩逻辑紧密耦合

我们的增强策略

1. 集成 libimagequant-wasm 实现卓越的 PNG 压缩

我们增强方案的核心是 libimagequant-wasm,这是业界标准 pngquant 库的 WebAssembly 移植版本。该库使用复杂的颜色量化算法,相比简单的调色板缩减能产生视觉上更优越的结果。

为什么选择 libimagequant?

感知质量:使用针对人眼感知优化的改进中值切分算法
自适应调色板:根据图片内容生成 2-256 色的最优调色板
透明度处理:在压缩时保留 Alpha 通道
性能:借助 WASM 以接近原生的速度运行

实现细节

以下是我们如何将 libimagequant 集成到压缩管道中:

import LibImageQuant from '@fe-daily/libimagequant-wasm'; 
import * as wasmModule from '@fe-daily/libimagequant-wasm/wasm/libimagequant_wasm.js';async function compressPNG(imageData: ImageData, level: number): Promise<Uint8Array> {const quantizer = new LibImageQuant({ wasmModule });// 将压缩级别 (0-10) 映射到颜色数量 (256-2)const maxColors = Math.max(2, 256 - (25.6 * level));const quantized = await quantizer.quantizeImageData(imageData, {maxColors: Math.floor(maxColors),speed: 1,          // 在质量和速度之间取得平衡quality: {min: 0,target: 100      // 在颜色限制内追求最高质量}});return new Uint8Array(quantized.pngBytes);
}

关键参数说明:

maxColors: 控制调色板大小。颜色越少 = 文件越小,但可能质量较差
speed: 范围 1-10,其中 1 是最慢但质量最高
quality.target: 设置目标质量阈值 (0-100)

我们的 Squoosh 工具使用这一实现,能在最小感知损失的情况下达到 60-80% 的压缩率。

2. 构建健壮的 Web Worker 系统

为了防止浏览器在压缩期间冻结(特别是对于大图片或批量操作),我们构建了专用的 Web Worker 架构:

// compression-worker.ts
import { EncoderOptions, CompressResult } from './squoosh-types';
import LibImageQuant from '@fe-daily/libimagequant-wasm'; 
import * as wasmModule from '@fe-daily/libimagequant-wasm/wasm/libimagequant_wasm.js';interface CompressMessage {type: 'compress';imageData: ImageData;options: EncoderOptions;
}self.onmessage = async (e: MessageEvent<CompressMessage>) => {const { type, imageData, options } = e.data;if (type === 'compress') {try {const result = await compress(imageData, options);self.postMessage({ success: true, result });} catch (error) {self.postMessage({success: false,error: error instanceof Error ? error.message : 'Unknown error',});}}
};async function compress(imageData: ImageData,options: EncoderOptions
): Promise<CompressResult> {switch (options.type) {case 'png':return await compressPNGWithQuantization(imageData, options);case 'jpeg':return await compressJPEG(imageData, options);case 'webp':return await compressWebP(imageData, options);case 'avif':return await compressAVIF(imageData, options);}
}

Worker 的优势:

压缩期间 UI 不会阻塞
能够取消长时间运行的操作
批量操作的并行处理(多个 workers)
内存隔离防止主线程内存泄漏

3. 构建智能压缩预设

我们没有暴露原始编码器参数,而是创建了针对常见用例优化的三个预设:

const PRESET_CONFIGS = {highQuality: {png: { level: 3 },     // ~200 色jpeg: { quality: 90 },webp: { quality: 90 },avif: { quality: 85 }},balanced: {png: { level: 5 },     // ~128 色jpeg: { quality: 80 },webp: { quality: 80 },avif: { quality: 70 }},minSize: {png: { level: 8 },     // ~50 色jpeg: { quality: 60 },webp: { quality: 60 },avif: { quality: 50 }}
};

这些预设通过对多种图片类型(照片、插画、屏幕截图、UI 元素)的广泛测试进行校准,以找到最佳的质量-大小平衡点。

4. 实现高效的批量处理

对于需要压缩多张图片的用户,我们构建了一个带进度跟踪的队列系统:

class BatchCompressor {private queue: BatchItem[] = [];private activeWorkers: Set<Worker> = new Set();private maxConcurrency = navigator.hardwareConcurrency || 4;async processBatch(files: File[], options: ProcessorOptions) {const batchId = Date.now();for (const file of files) {this.queue.push({id: `${batchId}-${file.name}`,file,status: 'pending',options});}await this.processQueue();}private async processQueue() {while (this.queue.some(item => item.status === 'pending')) {if (this.activeWorkers.size < this.maxConcurrency) {const item = this.queue.find(i => i.status === 'pending');if (item) {item.status = 'processing';await this.processItem(item);}} else {await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));}}}
}

这种方法:

通过运行并行 workers 最大化 CPU 利用率
通过限制并发度防止浏览器崩溃
为用户提供实时进度更新

在 OneImage Squoosh 体验我们的批量处理功能。

性能优化

内存管理

大图片可能会迅速耗尽浏览器内存。我们实施了几种缓解策略:

async function processLargeImage(file: File): Promise<CompressResult> {const MAX_DIMENSION = 4096;const img = await loadImage(file);// 必要时降低分辨率let { width, height } = img;if (width > MAX_DIMENSION || height > MAX_DIMENSION) {const scale = Math.min(MAX_DIMENSION / width, MAX_DIMENSION / height);width = Math.floor(width * scale);height = Math.floor(height * scale);}// 在可用时使用 OffscreenCanvas 以获得更好的内存处理const canvas = typeof OffscreenCanvas !== 'undefined'? new OffscreenCanvas(width, height): document.createElement('canvas');canvas.width = width;canvas.height = height;const ctx = canvas.getContext('2d');ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);const imageData = ctx.getImageData(0, 0, width, height);// 立即释放 canvas 和图片资源URL.revokeObjectURL(img.src);return await compress(imageData, options);
}

WASM 模块缓存

WebAssembly 模块受益于激进的缓存策略:

let cachedWasmModule: typeof wasmModule | null = null;async function getWasmModule() {if (!cachedWasmModule) {cachedWasmModule = await import('@fe-daily/libimagequant-wasm/wasm/libimagequant_wasm.js');}return cachedWasmModule;
}

这将后续压缩的初始化时间从约 500 毫秒缩短到几乎瞬时。

扩展工具套件

虽然 Squoosh 专注于压缩,但我们构建了一整套互补工具:

图片缩放:使用多种算法的智能缩放
EXIF 移除器:去除元数据以保护隐私
图片叠加:水印和品牌化
图片模糊:敏感内容的编辑
裁剪工具:精确的长宽比裁剪

所有工具共享相同的架构原则:隐私优先、WASM 驱动、完全客户端处理。

浏览器扩展集成

我们将 Web 应用架构扩展到浏览器扩展,实现:

通过工具栏弹窗即时访问
右键菜单集成以便快速压缩
基于标签页的状态管理
本地存储预设偏好

扩展重用相同的 Web Worker 和 WASM 基础设施,确保跨平台行为一致性。

部署和基础设施

使用 Cloudflare 的边缘计算

我们将 OneImage Squoosh 部署到 Cloudflare Pages,利用:

全球 CDN 实现全球范围内 <50ms 的初始加载时间
HTTP/3 和 Brotli 压缩资源
WASM 模块的智能缓存头
零冷启动(仅静态资源)

构建优化

我们的 Next.js 配置包括:

// next.config.ts
module.exports = {webpack: (config, { isServer }) => {// 支持 .wasm 文件config.experiments = {asyncWebAssembly: true,layers: true,};// 优化 worker 导入config.module.rules.push({test: /\.worker\.(ts|js)$/,use: { loader: 'worker-loader' }});return config;},// 激进的代码分割experimental: {optimizePackageImports: ['@jsquash/jpeg','@jsquash/png','@jsquash/webp','@jsquash/avif']}
};

这确保编码器按需加载,将初始 bundle 保持在 100KB 以下(gzip 后)。

测试和质量保证

我们为压缩逻辑维护全面的测试覆盖:

// __tests__/advanced-compressor.test.ts
describe('AdvancedImageCompressor', () => {it('应该使用 libimagequant 压缩 PNG', async () => {const compressor = new AdvancedImageCompressor();const mockFile = createMockImageFile('test.png', 1000, 1000);const result = await compressor.compress(mockFile, {encode: { type: 'png', options: { level: 5 } }});expect(result.format).toBe('png');expect(result.size).toBeLessThan(mockFile.size);expect(result.data).toBeInstanceOf(Uint8Array);});it('应该处理具有并发性的批量处理', async () => {const files = Array(10).fill(null).map((_, i) => createMockImageFile(`test-${i}.png`, 500, 500));const startTime = Date.now();await batchCompress(files, { preset: 'balanced' });const duration = Date.now() - startTime;// 应该比顺序处理更快expect(duration).toBeLessThan(10 * 1000); // 每张图片 <1 秒});
});