http://blog.daviesliu.net/2008/04/24/sync/
传统的文件同步方案有rsync(单向) 和 unison(双向)等,它们需要扫描所有文件后进行比对,差量传输。如果文件数量达到了百万甚至千万量级,扫描所有文件将非常耗时。而且正在发生变化的往往是其中很少的一部分,这是非常低效的方式。
之前看了Amazon的Dynamo的设计文档,它们每个节点的数据是通过Hash Tree来实现同步,既有通过日志来同步的软实时特点(msyql, bdb等),也可以保证最终数据的一致性(rsync, unison等)。Hash Tree的大体思路是将所有数据存储成树状结构,每个节点的Hash是其所有子节点的Hash的Hash,叶子节点的Hash是其内容的Hash。这样一旦某个节点发生变化,其Hash的变化会迅速传播到根节点。需要同步的系统只需要不断查询跟节点的hash,一旦有变化,顺着树状结构就能够在logN级别的时间找到发生变化的内容,马上同步。
文件系统天然的是树状结构,尽管不是平衡的数。如果文件的修改时间是可靠的,可以表征文件的变化,那就可以用它作为文件的Hash值。另一方面,文件的修改通常是按顺序执行的,后修改的文件比早修改的文件具有更大的修改时间,这样就可以把一个目录内的最大修改时间作为它的修改时间,以实现Hash Tree。这样,一旦某个文件被修改,修改时间的信息就会迅速传播到根目录。
一般的文件系统都不是这样做的,目录的修改时间表示的是目录结构最后发生变化的时间,不包括子目录,否则会不堪重负。因为我们需要自己实现这个功能,利用Linux 2.6内核的新特性inotify获得某个目录内文件发生变化的信息,并把其修改时间传播到它的上级目录(以及再上级目录)。Python 有 pyinotify,watch.py的代码如下:
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- from pyinotify import *
- import os, os.path
-
- flags = IN_CLOSE_WRITE|IN_CREATE|IN_Q_OVERFLOW
- dirs = {}
- base = '/log/lighttpd/cache/images/icon/u241'
- base = 'tmp'
-
- class UpdateParentDir(ProcessEvent):
- def process_IN_CLOSE_WRITE(self, event):
- print 'modify', event.pathname
- mtime = os.path.getmtime(event.pathname)
- p = event.path
- while p.startswith(base):
- m = os.path.getmtime(p)
- if m < mtime:
- print 'update', p
- os.utime(p, (mtime,mtime))
- elif m > mtime:
- mtime = m
- p = os.path.dirname(p)
-
- process_IN_MODIFY = process_IN_CLOSE_WRITE
-
- def process_IN_Q_OVERFLOW(self, event):
- print 'over flow'
- max_queued_events.value *= 2
-
- def process_default(self, event):
- pass
-
- wm = WatchManager()
- notifier = Notifier(wm, UpdateParentDir())
- dirs.update(wm.add_watch(base, flags, rec=True, auto_add=True))
-
- notifier.loop()
在已经有Hash Tree的时候,同步就比较简单了,不停地获取根目录的修改时间并顺着目录结构往下找即可。需要注意的是,在更新完文件后,需要设置修改时间为原文件的修改时间,目录也是,保证Hash Tree的一致性,否则没法同步。mirror.py的代码如下
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- import sys,time,re,urllib
- import os,os.path
- from os.path import exists, isdir, getmtime
-
- src = sys.argv[1]
- dst = sys.argv[2]
-
- def local_mirror(src, dst):
- if exists(dst) and mtime == getmtime(dst):
- return
- if not isdir(src):
- print 'update:', dst
- open(dst,'wb').write(open(src).read())
- else:
- if not exists(dst):
- os.makedirs(dst)
- for filename in os.listdir(src):
- local_mirror(os.path.join(src,filename), os.path.join(dst,filename))
- os.utime(dst, (mtime,mtime))
-
- def get_info(path):
- f = urllib.urlopen(path)
- mtime = f.headers.get('Last-Modified')
- if mtime:
- mtime = time.mktime(time.strptime(mtime, '%a, %d %b %Y %H:%M:%S %Z'))
- content = f.read()
- f.close()
- return int(mtime), content
-
- p = re.compile(r'([\d.]+?) +([\w/]+)')
-
- def remote_mirror(src, dst):
- mtime, content = get_info(src)
- if exists(dst) and mtime == int(getmtime(dst)):
- return
- print 'update:', dst, src
- if not src.endswith('/'):
- open(dst,'wb').write(content)
- else:
- if not exists(dst):
- os.makedirs(dst)
- for mt,filename in p.findall(content):
- mt = int(float(mt))
- lpath = dst+filename
- if not exists(lpath) or int(getmtime(lpath)) != mt:
- remote_mirror(src+filename, lpath)
- os.utime(dst, (mtime,mtime))
-
- if src.startswith('http://'):
- mirror = remote_mirror
- else:
- mirror = local_mirror
-
- while True:
- mirror(src, dst)
- time.sleep(1)
如果源文件不在同一台机器上,可以通过NFS等共享过来。或者可以通过支持列目录的HTTP服务器来访问远程目录,mirror.py 已经支持这种访问方式。server.py 是用webpy做的一个简单的只是列目录的文件服务器。由于瓶颈在IO上,它的性能不是关键。server.py的代码如下:
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-
- import os,os.path
- import web
- import time
-
- root = 'tmp'
-
- HTTP_HEADER_TIME = '%a, %d %b %Y %H:%M:%S %Z'
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- class FileServer:
- def GET(self, path):
- path = root + path
- if not os.path.exists(path):
- return 404
- mtime = time.localtime(os.path.getmtime(path))
- web.header('Last-Modified', time.strftime(HTTP_HEADER_TIME, mtime))
- if os.path.isdir(path):
- for file in os.listdir(path):
- if file.startswith('.'): continue
- p = os.path.join(path,file)
- m = os.path.getmtime(p)
- if os.path.isdir(p):
- file += '/'
- print m, file
- else:
- print open(path,'rb').read()
-
- urls = (
- "(/.*)", "FileServer",
- )
-
- if __name__ == '__main__':
- web.run(urls, globals())
为了获得更好性能,以达到更好的实时性,Hash Tree最好是平衡的,比如BTree。如果一个文件发生变化,同步它需要进行的IO操作为N*M,其中N为数的层数,M为每层的文件数目。现在我们N为2,M最大为10000,适当减少它可以获得更好的性能,比如N为4,M为100。在以后创建目录结构时,最好能够考虑这方面的因素。
之前hongqn推荐过一个利用inotify的文件同步方案,同步方式类似于mysql和bdb等,由于过于复杂导致不可靠而没有采用。上面这个方案只用了一百多行Python代码就基本解决问题了,是不是很帅?:-)
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