写一个高端做图服务器

作者: Lupino | 来源:发表于2017-05-31 18:28 被阅读717次

    引言

    Google 开源了高端的图片压缩工具 guetzli
    试了一下足够牛逼,
    可以把原来 89K 的图片压缩成 33K

    $ ll guetzli/fe90f798bc8713c27bac5598a08b0c1aafded253_fw500.jpg resize-image/fe90f798bc8713c27bac5598a08b0c1aafded253_fw500.jpg
    -rw-r--r-- 1 root root 33K May 31 16:58 guetzli/fe90f798bc8713c27bac5598a08b0c1aafded253_fw500.jpg
    -rw-r--r-- 1 root root 89K May 31 16:58 resize-image/fe90f798bc8713c27bac5598a08b0c1aafded253_fw500.jpg
    

    又可以省好多钱了,好开心。
    唯一的缺点就是压缩时间太长了。

    作为高端程序员的我是不会放弃使用它的,
    于是我就把我写的 Periodic Task System 搬出来了,
    为了足够的高端我写了个共享文件系统 sharefs
    这样子一个分布式可靠稳定的做图服务器就被我搞出来了。
    架构图如下:

    作图服务器架构
    • 用户上传图片把它写到 sharefs 里面
    • 将图片上传到阿里云存储
    • 做缩略图也上传到阿里云存储
    • 用 guetzli 压缩上面产生的图片
    • 将压缩后的图片上传到阿里云存储覆盖之前的文件
    • sharefs 缓存 5 天产生的图片,然后删除

    Periodic Task System 简介

    定时任务系统用来做定时的任务,他的架构如下图:

    定时任务系统架构
    • Client 发送任务给定时任务系统
    • Worker 订阅可执行的任务(function name)
    • 当任务的时间到了,任务系统分配给相应的 Worker 执行
    • Worker 报告执行结果,如成功,失败,待会儿执行

    做缩略图

    import           Graphics.Image
    
    height :: (Int, Int) -> Int
    height (h, w) = width * h `div` w
    
    image <- readImageRGB VU fileName
    writeImage outFileName $ resize Bilinear Edge (height (dims image), width) image
    

    我用的是 haskell 的图片处理库 hip, 它可以和好的利用多核CPU。
    为了能用它,我特意写了 haskell-periodic

    缩略图 Worker 可以进行简单的配置形成一个新的 Worker
    这样子很好的满足压缩成不同尺寸的需求。

    当然你也可以用不同的语言写,定时任务系统支持多种语言的Client 或者 Worker

    压缩图片

    import           System.Process      (callProcess)
    callProcess "guetzli" [ fileName, outFileName ]
    

    很原始的方法,callProcess 就解决了

    上传云存储

    为了省事就直接用 https://github.com/aliyun/aliyun-oss-go-sdk
    其他云存储的话写个上传 Worker 就可以解决。

    删除缓存

    我使用自己写的 sharefs 来实现多台服务器之间的文件共享,
    当然文件一多的话肯定或有问题,所以要删除过期的文件。
    这里直接利用定时任务系统的功能,时间到了直接把文件删除了就是。

    容错处理

    每个 Worker 处理图片都有可能出错,
    当处理出错时要求定时任务系统过段时间再尝试,
    当错误超过一定次数的时候遗弃这一个任务。

    重试间隔: counter * (10 + counter) 秒。

    结语

    高端的做图服务器就这样完成了。
    项目源代码见:https://github.com/Lupino/process-image
    这套系统已经在生产环境是稳定的运行了一周。

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