zlib是提供数据压缩用的函式库，由Jean-loup Gailly与Mark Adler所开发。
数据头(header)
zlib能使用一个gzip数据头，zlib数据头或者不使用数据头压缩数据。
通常情况下，数据压缩使用zlib数据头，因为这提供错误数据检测。当数据不使用数据头写入时，结果是没有任何错误检测的原始DEFLATE数据，那么解压缩软件的调用者不知道压缩数据在什么地方结束。
gzip数据头比zlib数据头要大，因为它保存了文件名和其他文件系统信息，事实上这是广泛使用的gzip文件的数据头格式。注意zlib函式库本身不能创建一个gzip文件，但是它相当轻松的通过把压缩数据写入到一个有gzip文件头的文件中。
算法
zlib仅支持一个LZ77的变种算法，DEFLATE的算法。
这个算法使用很少的系统资源，对各种数据提供很好的压缩效果。这也是在ZIP档案中无一例外的使用这个算法。（尽管zip文件格式也支持几种其他的算法）。
看起来zlib格式将不会被扩展使用任何其他算法，尽管数据头可以有这种可能性。
使用资源
函数库提供了对处理器和内存使用控制的能力
不同的压缩级别数值可以指示不同的压缩执行速度。
还有内存控制管理的功能。这在一些诸如嵌入式系统这样内存有限制的环境中是有用的。
策略
压缩可以针对特定类型的数据进行优化
如果你总是使用zlib库压缩压缩特定类型的数据，那么可以使用有针对性的策略可以提高压缩效率和性能。例如，如果你的数据包含很长的重复数据，那么可以用RLE（运行长度编码）策略，可能会有更好的结果。
对于一般的数据，默认的策略是首选。
错误处理
错误可以被发现和跳过
数据混乱可以被检测（只要数据和zlib或者gzip数据头一起被写入－参见上面）
此外，如果全刷新点（full-flush points）被写入到压缩后的数据流中，那么错误数据是可以被跳过的，并且解压缩将重新同步到下个全刷新点。（错误数据的无错恢复被提供）。全刷新点技术对于在不可靠的通道上的大数据流是很有用的，一些过去的数据丢失是不重要的（例如多媒体数据），但是建立太多的全刷新点会极大的影响速度和压缩。
数据长度
对于压缩和解压缩，没有数据长度的限制
重复调用库函数允许处理无限的数据块。一些辅助代码（计数变量）可能会溢出，但是不影响实际的压缩和解压缩。
当压缩一个长（无限）数据流时，最好写入全刷新点。
