zimg是一套国人针对图片处理服务器而设计开发的开源程序,目的是解决图片服务中如下三个问题:
以上三个问题,其实也是相互制约和钳制的,比如要想降低流量,就需要大量的计算,导致请求处理时间延长,系统单位时间内的处理能力下降;再比如为了存储更多的图片,必然要在查找上消耗资源,同样也会降低处理能力。所以,图片服务虽然看起来业务简单,实际做起来也不是一件小事。下面将从架构设计、代码逻辑和性能测试等方面进行介绍。
总体思路
想要在展现图片这件事情上有最好的表现,首先需要从整体业务中将图片服务部分分离出来。使用单独的域名和建立独立的图片服务器有很多好处,比如:
图片服务器被独立出来之后,会面临两个选择,主流的方案是前端采用Nginx,中间是PHP或者自己开发的模块,后端是物理存储;比较特别一些的,比如Facebook,他们把图片的请求处理和存储合并成一体,叫做haystack,这样做的好处是,haystack只会处理与图片相关的请求,剥离了普通http服务器繁杂的功能,更加轻量高效,同时也使部署和运维难度降低。
zimg采用的是与Facebook相似的策略,将图片处理的大权收归自己所有,绝大部分事情都由自己处理,除非特别必要,最小程度地引入第三方模块。
架构设计
为了极致的性能表现,zimg全部采用C语言开发,总体上分为三个层次,前端http处理层,中间图片处理层和后端的存储层。下图为zimg架构设计图:
为了避免数据库带来的性能瓶颈,zimg不引入结构化数据库,图片的查找全部采用哈希来解决。事实上图片服务器的设计,是一个在I/O与CPU运算之间的博弈过程,最好的策略当然是继续拆:CPU敏感的http和图片处理层部署于运算能力更强的机器上,内存敏感的cache层部署于内存更大的机器上,I/O敏感的物理存储层则放在配备SSD的机器上,但并不是所有人都能负担得起这么奢侈的配置。zimg折中成本和业务需求,目前只需要部署在一台服务器上。由于不同服务器硬件不同,I/O和CPU运算速度差异很大,很难一棒子定死。zimg所选择的思路是,尽量减少I/O,将压力放在CPU上,事实证明这样的思路基本没错,在硬盘性能很差的机器上效果更加明显;即使以后SSD全面普及,CPU的运算能力也会相应提升,总体来说zimg的方案也不会太失衡。
代码层面
虽然zimg在二进制实体上没有分模块,上面已经提到了原因,现阶段面向中小型的服务,单机部署即可,但是代码上是分离的。
main.c是程序的入口,主要功能是处理启动参数,部分参数功能如下:
zhttpd.c是解析http请求的部分,分为GET和POST两大部分,GET请求会根据请求的URL参数去寻找图片并转给图片处理层处理,最后将结果返回给用户;POST接收上传请求然后将图片存入计算好的路径中。为了实现zimg的总体设计愿景,zhttpd承担了很大部分的工作,也有一些关键点,下面捡重点的说一下:
在zimg中图片的唯一Key值就是该图片的MD5,这样既可以隐藏路径,又能减少前端(指zimg前面的部分,可能是你的应用服务器)和zimg本身的存储压力,是避免引入结构化存储部分的关键,所以所有GET请求都是基于MD5拼接而成的。假如你的网站某个地方需要展示一张图片,这个图片原图的大小是1000*1000,但是你想要展示的地方只有300*300,你会怎么做呢?一般还是依靠CSS来进行控制,但是这样的话就会造成很多流量的浪费。为此,zimg提供了图片裁剪功能,你所需要做的就是在图片URL后面加上w=300&h=300(width和height)即可。
在图片上传部分,如果我们的图片服务器前端采用Nginx,上传功能用PHP实现,需要写的代码很少,但是性能很差。首先PHP接收到Nginx传过来的请求后,会根据http协议(RFC1867)分离出其中的二进制文件,存储在一个临时目录里,等我们在PHP代码里使用$_FILES["upfile"][tmp_name]获取到文件后计算MD5再存储到指定目录,在这个过程中有一次读文件一次写文件是多余的,其实最好的情况是我们拿到http请求中的二进制文件(最好在内存里),直接计算MD5然后存储。于是自己去阅读了PHP的源代码,自己实现了POST文件的解析,让http层直接和存储层连在了一起,提高了上传图片的性能。除了POST请求这个例子,zimg代码中有多处都体现了这种“减少磁盘I/O,尽量在内存中读写”和“避免内存复制”的思想,一点点的积累,最终将会带来优秀的表现。
zimg.c是调用imagemagick处理图片的部分,现阶段zimg服务于存储量在TB级别的单机图片服务器,所以存储路径采用2级子目录的方案。由于Linux同目录下的子目录数最好不要超过2000个,再加上MD5的值本身就是32位十六进制数,zimg就采取了一种非常取巧的方式:根据MD5的前六位进行哈希,1-3位转换为十六进制数后除以4,范围正好落在1024以内,以这个数作为第一级子目录;4-6位同样处理,作为第二级子目录;二级子目录下是以MD5命名的文件夹,每个MD5文件夹内存储图片的原图和其他根据需要存储的版本,假设一个图片平均占用空间200KB,一台zimg服务器支持的总容量就可以计算出来了:
1024 * 1024 * 1024 * 200KB = 200TB
除了路径规划,zimg另一大功能就是压缩图片。从用户角度来说,zimg返回来的图片只要看起来跟原图差不多就行了,如果确实需要原图,也可以通过将所有参数置空的方式来获得。基于这样的条件,zimg.c对于所有转换的图片都进行了压缩,压缩之后肉眼几乎无法分辨,但是体积将减少67.05%。具体的处理方式为:
经过这样的处理之后可以很大程度的减少流量,实现设计目标。
zcache.c是引入memcached缓存的部分,引入缓存是很重要的,尤其是图片量级上升之后。在zimg中缓存被作为一个很重要的功能,几乎所有zimg.c中的查找部分都会先去检查缓存是否存在。比如:我想要a(代表某MD5)图片裁剪为100*100之后再灰白化的版本,那么过程是先去找a&w=100&h=100&g=1的缓存是否存在,不存在的话去找这个文件是否存在(这个请求所对应的文件名为 a/100*100pg),还不存在就去找这个分辨率的彩色图缓存是否存在,若依然不存在就去找彩色图文件是否存在(对应的文件名为 a/100*100p),若还是没有,那就去查询原图的缓,原图缓存依然未命中的话,只能打开原图文件了,然后开始裁剪,灰白化,然后返回给用户并存入缓存中。
可以看出,上面过程中如果某个环节命中缓存,就会相应地减少I/O或图片处理的运算次数。众所周知内存和硬盘的读写速度差距是巨大的,那么这样的设计对于热点图片抗压将会十分重要。
除了上述核心代码以外就是一些支持性的代码了,比如log部分,md5计算部分,util部分等。
参考链接:
http://zimg.buaa.us/arch_design.html
http://www.laruence.com/2009/09/26/1103.html
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