Yelp 承载了上亿张用户上传的照片，这些照片涵盖了美食、发型，甚至我们最新发布的 #yelfies 功能等内容。用户通过手机应用或网站下载这些图片时会占用大量带宽，而图片本身的存储和传输也需要 Yelp 付出不菲的成本。为了改善用户体验，我们一直在努力优化，目前已经实现可将照片的体积平均减少 30%。借此可以减少用户下载照片所需的时间和带宽，同时也将降低存储图片的成本。哦对了，这一切都是在不牺牲照片质量的前提下实现的！
Yelp 存储着用户过去 12 年以来上传的所有照片。我们使用了无损格式（如 PNG、GIF）PNG 和 JPEG 等格式，图片存储使用了 Python 和 Pillow。最初照片上传是通过下面这样的代码实现的：
上述代码托管于 GitHub：https://gist.github.com/thebostik/80af0b50e789327cd76f043b171184cd#file-starting_point-py
我们从这些代码着手研究如何优化文件大小，以便在不牺牲质量的前提下缩减图片体积。
首先需要决定这个优化工作是要由我们自己进行，还是交给 CDN 服务商像变魔术一样代为搞定。考虑到自己很重视内容质量，我们决定自行评估不同选项，并在优化后的文件大小和图片质量之间进行权衡。我们研究了现有的照片文件体积缩减技术，详细了解不同技术使用各种参数后，能对文件大小和照片质量产生的影响。这一研究工作完成后，我们决定主要从三方面着手进行。下文将介绍我们的具体做法，以及每个优化过程所能实现的效果。
1、对 Pillow 的改动
2、对应用程序中照片逻辑的改动
3、对 JPEG 编码器的改动
这是最简单的改动: 以 CPU 时间为代价，修改 Pillow 中有关文件大小缩减的设置选项 (optimize=True) 即可。这种方式完全不会影响图片质量。
对于 JPEG，该标记可以让编码器扫描每张图片时额外多扫描一次，借此确定最优化的霍夫曼编码方式 (Huffman coding)。每次首轮扫描并不直接写入文件，而是会计算每个值的出现机率，通过这些必要信息确定最理想的编码方式。PNG 格式自身使用了 zlib，此时 Optimize 标记实际上会让编码器使用gzip -9代替gzip -6。
做出这一改动很容易，但后来发现这并不是万能药，它只能实现几个百分点的“瘦身”。
在将图片保存为 JPEG 格式时，可以选择多种不同的保存类型：
另外交错式文件的打包方式也能略微减小文件体积。具体原因请参阅这篇维基百科文章 (https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG#Entropy_coding)，JPEG格式使用了一种 8x8“Z 字”模式排列的像素实现熵编码。当解包这些像素块的值并按顺序排列时，通常首先会获得一个非零数字，随后会获得一系列“零”，整张图片中每个 8x8 像素块都需要反复交替完成这样的模式。但在交错式编码方式中，像素块的解包顺序变了。每个块中较大值的数字会位于文件前方（借此实现交错式图片最开始所显示的“粗略图”），随着越来越多值更小的数字，以及更多“零”逐渐丰富细节，最终显示出清晰的原图。这种对图片数据重新排序的方式不会改变图片本身，但会增加每一行中“零”的个数（不过也可以更轻松地进行压缩）。
我们通过用户上传的甜甜圈照片来对比一下这两种方式
模拟的基准 JPEG 渲染方式。
模拟的交错式 JPEG 渲染方式。
在保存用户生成的内容时，Yelp 主要使用两种图片格式：JPEG 和 PNG。JPEG 是一种适合照片的格式，但不能很好地用于高对比度的设计类内容（例如 logo）。PNG 是完全无损的，很适合用来保存各种设计图，但如果用来存储细微失真无伤大雅的普通照片，则会由于文件过大显得浪费。如果用户上传了 PNG 格式的照片图，识别此类图片并将其转换为 JPEG 格式，便可以节约宝贵的存储空间。Yelp 上最常见的 PNG 格式照片主要是移动设备截取的屏幕截图，以及通过应用为照片增加特效或边框后的产物。
（左侧）包含 logo 和边框，典型的复合型 PNG 图片。
（右侧）以屏幕截图方式上传的典型的 PNG 图片。
我们希望减少这种不必要的 PNG 图片数量，但是要适度，绝不能改变 logo、图标等内容的格式或降低它们的质量。如何确定一个照片？通过像素吗？
通过使用 2,500 张样本图片做实验，我们发现根据文件大小与独特的像素特征可以很好地判断图片类型。我们用最大分辨率为候选图片生成缩略图，然后看输出的 PNG 文件大小是否超过 300KiB。如果是，那么我们将检查图片内容，以确定其中是否包含超过 2^16 种颜色（Yelp 会将上传的 RGBA 图片转换为 RGB 模式，如果不转换，那么这方面也要进行检查）。
在实验数据集中，这种通过手工调优的阈值来定义“大小”的方式帮助我们将文件体积缩小了 88%（等同于转换所有图片格式后预期实现的节约），同时没有因为任何误判导致不该转换的图形内容被转换成 JPEG。
对于 JPEG 文件来说，首先想到，也最著名的文件瘦身方式是一个名为quality的选项，很多应用程序保存 JPEG 格式的图片时，支持为该选项设置代表不同质量的数值。
然而质量是一种很抽象的概念。实际上，一张 JPEG 图片的每个颜色通道都可以分别设置不同质量。0 - 100 的质量数值可映射至每个颜色通道不同的量化表，决定了最终会损失掉的数据量（通常损失的是高频数据）。在数字信号领域，量化这个词实际上代表着必然会导致信息丢失的 JPEG 编码过程。
降低文件体积最简单的办法是降低图片质量，引入更多噪音。然而就算相同质量级别，也不意味着每张图片都会损失同样数量的信息。
我们可以针对每张图片的优化情况动态地选择质量设置，在质量和文件大小之间找到一个最佳平衡点。为此我们使用了两种方法：
我们评估了一种“从下至上”的算法，但感觉在质量方面无法满足我们的高要求（不过看起来该算法对于中等质量要求的图片还是很适合的，这种情况下为了获得更小的体积，编码器可以丢弃更多数据）。九十年代早期，当时的计算能力还不怎么充足，围绕这一领域有很多学术性的研究论文，当时学界走了另一种捷径，例如不对不同像素块之间的影响进行评估。
因此我们采取了第二种方法：使用二等分算法生成不同质量级别的候选图片，并使用 pyssim 计算其结构相似性 (SSIM)，借此对每个候选图片的质量下降程度进行评估，直到最终确定一个可配置，但可提供一致质量标准的值。这样就可以选择性地降低图片的平均文件大小（以及平均质量），同时确保质量的降低不会被人眼所察觉。
下图中列出了 2500 张样本图片通过 3 种不同质量方法得出的 SSIM 值。
蓝线代表当前方法产生的原始图片，其设置为quality = 85。
红线代表降低文件大小的备选方法，其设置为quality = 80。
最后，橙线代表我们最终选择的动态质量设置，SSIM 80-85，我们会选择满足或超过 SSIM 比值范围的图片，具体为质量介于 80 至 85（含）之间的图片，而这个比值是一个预先计算出来的静态值，借此可确保只针对质量介于该范围之间的图片进行转换，这样便可以在不降低质量最低图片的质量同时降低文件平均大小。
对 2500 张图片使用 3 种不同策略后得到的 SSIM。
有不少图片质量算法会试图模拟人类的视觉系统。我们评估了其中的很多算法，认为 SSIM 虽然比较老，但最适合这种迭代式优化，因为它具备下列这些特征：
对 JPEG 量化误差敏感
算法足够快速、简单
可以通过 PIL 原生图像对象的方式计算，无需将图片转换为 PNG 并传递至 CLI 应用程序（参见第二条）
动态质量代码范例：
上述代码托管于 GitHub：https://gist.github.com/thebostik/cfc9f059459cfefd1f61134b48291436#file-dynamic_quality-py
其他一些博客文章也介绍了这种技术，这里有一篇 Colt Mcanlis 撰写的文章 (https://medium.com/@duhroach/reducing-jpg-file-size-e5b27df3257c)，在我们发布本文的同时，Etsy也发布了一篇文章 (https://codeascraft.com/2017/05/30/reducing-image-file-size-at-etsy/)！大家都在努力塑造更快的互联网，鼓掌！
Mozjpeg 是 libjpeg-turbo 的开源分支，虽然运行速度较慢，但可以获得体积更小的文件。这种方法很适合通过脱机批处理的方式重新生成图片。虽然相比 libjpeg-turbo 需要多用大约 3 倍 -5 倍的计算时间，但这种开销较高的算法可以获得更小的图片！
Mozjpeg 最大的不同之处在于，可以使用可替换的量化表。正如上文所述，质量是一种抽象概念，需要对每个色彩通道应用量化表。各种迹象表明，默认的 JPEG 量化表实际上并不是最优的。JPEG 规范中提到：
这些表仅供示范，可能并不总能适合每个具体的应用程序。
那么得知大部分编码器实现都使用了这些量化表后，你应该不会太吃惊了……
我们针对 Mozjpeg 的基准测试使用了其他备选表，随后选择使用效果最好的常规用途备选量化表来创建图片。
大部分 Linux 发行版默认装有 libjpeg，因此默认情况下无法在 Pillow 中使用 mozjpeg，不过好在只需简单地修改配置就能搞定。在构建 mozjpeg 时，使用 --with-jpeg8 标记，并确保它可被 Pillow 找到并链接。如果使用了 Docker，可以使用类似下面这样的 Dockerfile：
上述代码托管于 GitHub：https://gist.github.com/thebostik/db775b2d94da23e7894dd80ef3585ef5#file-dockerfile
搞定！构建完成后即可在常规图片处理工作流程中配合 Pillow 使用 Mozjpeg。
上述每项优化能对我们产生多大影响？最开始这项研究工作时，我们从 Yelp 的业务照片中随机选择了 2,500 个样本，借此通过处理流程来评估不同方法对文件大小的影响。
针对 Pillow 设置的改动将文件大小降低了大约 4.5%
大型 PNG 检测机制将文件大小降低了大约 6.2%
动态质量降低了大约 4.5%
改为使用 Mozjpeg 编码器后降低了大约 13.8%
总的来说，我们的图片文件平均大小降低了约 30%，而这一收效来自于我们规模最大、最常用分辨率的图片，随后用户访问网站的速度更快，而我们每天可以节约 TB 级别的数据流量。这些措施都已体现在 CDN 中：
通过 CDN 衡量的，不同时段的平均文件（图片和非图片静态内容）大小。
本节主要将介绍一些你可能会考虑使用的，其他用于优化图片的常见措施，但由于我们对工具的选择或出于其他方面的考虑，Yelp 并未采取这些措施。
二次采样 (Subsampling) 是一种决定网页图片质量和文件大小的主要因素。网上有很多对该技术的介绍，但就本文来说，我们完全可以说自己已经以4:1:1的方式进行了二次采样（如果不单独指定，这也是 Pillow 的默认值），因此再次使用该技术不会获得任何效果。
考虑到我们针对 PNG 的处理方式，选择将部分图片继续保留 PNG 格式，但使用有损压缩编码器，例如 pngmini，这也许是一种合理做法，但我们依然选择将这类图片转换为 JPEG。这种备选方式也能提供不错的效果，按照作者的说法，相比原始 PNG，可将文件大小降低 72-85%。
按照计划，我们以后肯定会考虑选择 WebP 或 JPEG2k 等更现代化的内容类型。但就算这些构想中的项目顺利实现，依然会有大量长尾用户请求未经优化的 JPEG/PNG 图片，因此目前的相关努力还是值得的。
我们网站上很多地方使用了 SVG，例如设计师按照我们的风格指南设计的静态资源。虽然这种格式，以及诸如 svgo 等优化工具可以帮助网页成功减负，但与我们这里所做的工作没太大关系。
很多供应商提供了图片分发 / 大小调整 / 裁剪 / 转码服务，包括开源的 thumbor。也许这是改善图片加载速度最简单的办法，但这种方式以及动态内容类型对我们来说还是太新了，也许以后会考虑吧。目前我们依然倾向于选择自行构建的解决方案。
下面列出的两本书，内容虽然超出了本文的范围，但强烈建议阅读。
High Performance Images:
https://content.akamai.com/pg6293-high-performance-images-ebook.html
Designing for Performance:
http://designingforperformance.com/
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