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背景
最近一直在看压缩算法方面，没能找到一个研究性的方向，在研究的同时，有产生一个想法，想讨论下该想法涉及的方案的可行性，同时也希望通过该方案，打开算法研究的一个突破口，进一步在算法上对我们产品进行更深层次的优化。
原理
当前我们研究算法的一个主要目的之一是降低带宽峰值，我们已经研究过各种开源的压缩算法来使得图片编码后变得更小，如jpeg2000、webp、mozjpeg等，他们可以使的图片编码后相对于jpeg-turbo小20%-50%，但是这些算法耗时是jpeg-turbo的20倍以上，因为耗时过大而无法被采用，所以在降低数据发送量的方式上我们遇到了瓶颈。
现在我想不通过降低发送的量，而是将发送的量进行时间区域分布，达到降低某一时刻带宽的峰值，如下图所示，通过模式1或者模式2或者其他的分配模式降低峰值。
场景有益性
- 数据较大，而且还处于流控检测阶段，数据分次下发，降低带宽峰值；
- 控制峰值，根据带宽情况，通过配置文件，控制峰值、清晰度。（需要调研算法）
- 通过渐进从模糊到清晰，相对当前流控的直接在一瞬间从模糊到清晰，更为人眼所接受。
对算法的需求
希望通过研究找到一种算法，让图片可以进行渐进分包：
- 在一段时间内分次发送这些分包，达到图片在一段时间内从模糊到清晰；
- 算法分包耗时不能过大，否则造成卡顿问题；
- 渐进分包后包的总量相对现有压缩算法压缩不能超出太多，否则会直接影响到平均带宽。
与动态模糊的吻合
采用渐进发送方式，能做到动态模糊。为了不影响Spiceserver的取指周期，我们需要将渐进发送设置成一个单独的线程。所以在取指完之后，进行图片发送时上一张图片可能没有发送完，例如有可能只发送到60%的清晰，如果该张图片有覆盖上一张图片，那么上一张图片剩下清晰度的数据可以不用再发送了，也就是动态的时候图片没有达到完全清晰，如下图时序图。
与块缓存的结合
当前在大多数场景我们都采用块缓存的方式，所以同快缓存是否能有效结合也是判断案可行性的条件之一。其实分块发送对该方案来说也是有好处的，因为图片被划分成若干小块，所以可以大幅降低图片被局部覆盖的情况。
对于块缓存来说，按照原来的处理逻辑，如果块命中了，可能客户端存储的不是完全清晰的图片，如发送到80%清晰就被覆盖了，所以需要在块缓存数据结构上增加一个标志，判断客户端存储的是多少清晰度的图片，如果还没达到完全清晰就要发送剩余部分，使得图片达到清晰，具体流程如下：
问题与困难
当前方案只是一个粗略的想法，有很多未确定性的因素有待验证。
（1） 压缩算法为重中之重，需要在耗时、压缩率、渐进支持都能满足要求；
（2） 渐进分包发送对平均带宽的影响，不能增加或者不能增加过多；
（3） 渐进时间区域设置，达到多少能被人眼所接受，而此时对降峰值是否有作用。
（4） 其他，讨论出的问题和困难。