zlib是提供数据压缩用的函式库，由Jean-loup Gailly与Mark Adler所开发，初版0.9版在1995年5月1日发表。zlib使用DEFLATE算法，最初是为libpng函式库所写的，后来普遍为许多软件所使用。此函式库为自由软件，使用zlib授权。
截至2007年3月，zlib是包含在Coverity的美国国土安全部赞助者选择继续审查的开源项目。
功能* 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 - 目前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 - 函式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。
使用zlib的软件今天，zlib是一种事实上的业界标准，以至于在标准文档中，zlib和DEFLATE常常互换使用。数以千计的应用程序直接或间接依靠zlib压缩函式库，[2]，包括：
* Linux核心：使用zlib以实作网络协定的压缩、档案系统的压缩以及开机时解压缩自身的核心。
* libpng，用于PNG图形格式的一个实现，对bitmap数据规定了DEFLATE作为流压缩方法。
* Apache：使用zlib实作http 1.1。
* OpenSSH、OpenSSL：以zlib达到最佳化加密网络传输。
* FFmpeg：以zlib读写Matroska等以DEFLATE算法压缩的多媒体串流格式。
* rsync：以zlib最佳化远端同步时的传输。
* The dpkg and RPM package managers, which use zlib to unpack files from compressed software packages.
* Subversion 、Git和 CVS 版本控制 系统，使用zlib来压缩和远端仓库的通讯流量。
* dpkg和RPM等包管理软件：以zlib解压缩RPM或者其他封包。
因为其代码的可移植性，宽松的许可以及较小的内存占用，zlib在许多嵌入式设备中也有应用。
