大量小文件的实时同步的解决方案分析
2024-07-16 17:44:54
供稿：网友
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：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
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
