以前我们跨主机拷贝大数据的时候，基本思路就是

• 在源端打包压缩为tar.gz文件
• 采用scp或rsync等方式拷贝到目标主机|或者在目标机wget下载
• 在目标主机解压文件

这三个过程是同步阻塞，即不能同时异步执行，导致效率低下。
现在我们将过程优化为以数据流的方式，同时执行（非阻塞模式），则效率一般可以提高到原来的3倍以上，具体实现如下：

磁盘读取---->打包---->压缩------>传输---->解压缩-->拆包---->落盘
           |->tar  |->gzip   |->ssh   |->gzip |->tar

比如我要将本地的test目录拷贝到“目标IP”的的data目录，则命令如下：

tar -c test/ |pigz |ssh -c root 目标IP "gzip -d|tar -xC /data"

当然，这里的解压过程仍然用了效率比较低下的gzip，如果将解压工具换成lz4（但需要单独编译安装），则效率可以再提高不少。
如果不需要解压，则命令变为：

tar -c test/ |pigz |ssh -c root 目标IP "cat >/data/test.tar.gz"

注：因为采用了流式压缩，解压过程必须加上-i参数，及tar –ixf /data/test.tar.gz。

说明： pigz是一个高效的压缩工具，可以将多核CPU的每一分剩余性能都用来做压缩计算。而传统的gzip则只能用单核CPU。比如一台2个8core cpu服务器采用pigz和gzip压缩相同的数据，一般性能差距至少在7-8倍以上（一般不会达到理论的16倍，因为受限于磁盘的读写速度和内存等资源）。