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压缩及compaction可以减少磁盘空间占用。

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其中最核心的问题是保证访问更频繁的数据存储在LSM-tree架构中更高的层级，

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读取该数据会涉及到对DataBlock的解压，效率低下。

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为此我们在X-Engine中除了应用传统的基于统计的模型，还引入了描述能力更强的AI算法。

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而要做到冷热识别的完全精准非常困难，我们目前做到了基于概率统计模型来挑选compaction目标数据以及挑选回填到内存中的数据页。

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结合智能化的冷热数据分离技术，X-Engine同时兼具了成本和性能的优势。

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让研发主要精力回归业务核心问题解决上，我们在不同的维度做了大量体系化的技术构建，

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及 ROM 差异性等不同维度的兼容性问题，且是非侵入方式，则会有一点技术小挑战。

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所以在 Totoro 框架中提供的 SDK 默认 API 底层采用的的是 Uiautomator 提供的接口方法。

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所以决定研究安卓源码，试图从根本解决压缩无效的问题。