存储

整条写、重构写和读改写

  1. 整条写
    每个条带上的segment都更新,不需要额外的读写操作,写性能最好

  2. 重构写
    当需要写入的磁盘数目超过磁盘阵列的一半时
    (1)将Stripe上不需要修改的segment的数据读出,然后与需要修改的segment上的新数据进行XOR运算获得新的校验值
    (2)将新的segment数据、不需要修改的原segment数据以及刚计算的XOR校验值一起写入

  3. 读改写
    当需要写入的磁盘数目不超过磁盘阵列一半时采取
    (1)从需要修改的segment中读取旧数据,再从条带上读取旧的奇偶校验值(读)——利用需要修改的旧数据及旧的校验码可以得到不需要修改的segment的数据的XOR值
    (2)根据(旧数据、旧校验值),及需要修改的segment上的新数据计算新校验值(改),
    (3)写入新的数据和校验值(写)

在数据库中存储图片时,选择是存储图片地址还是压缩后的二进制数据,取决于具体的业务需求系统架构。以下是两种方式的优缺点及最佳实践。 ### 存储图片地址 将图片存储在服务器的磁盘上,并在数据库中保存图片的路径或URL是一种常见做法。这种方式具有以下优点: - **性能优化**:图片文件通常较大,直接从文件系统或对象存储服务(如AWS S3)取可以减少数据库的负载。 - **易于扩展**:图片存储与数据库解耦后,可以更方便地使用CDN加速、分布式文件系统等技术进行扩展。 - **维护简单**:更新图片内容时只需替换文件系统中的文件,而无需修改数据库记录。 然而,这种方式也存在一些不足之处: - **依赖外部存储**:需要确保文件系统的可用性安全性,增加了运维复杂性。 - **数据一致性问题**:如果图片文件被意外删除或移动,可能会导致数据库中的路径失效[^1]。 ### 存储压缩后的二进制数据 将图片以二进制形式存储到数据库中(例如MySQL的BLOB字段),可以带来以下优势: - **数据一致性保障**:图片与相关数据一起存储在数据库中,保证了事务的一致性完整性。 - **简化备份与恢复**:只需要备份数据库即可完成所有数据的备份,避免了文件系统与数据库之间的同步问题。 不过,这种方案也有一些显著的缺点: - **性能瓶颈**:大文件的频繁会增加数据库的压力,可能导致访问变慢[^2]。 - **存储效率低**:数据库中存储大量的二进制数据会占用较多的空间,影响整体性能。 ### 最佳实践建议 根据上述分析,推荐采用**存储图片地址**的方式作为最佳实践。具体实现如下: 1. **使用对象存储服务**:将图片上传至云存储服务(如AWS S3、阿里云OSS),并获取对应的URL。 2. **数据库存储URL**:在数据库中保存图片的URL,便于快速访问管理。 3. **结合CDN加速**:通过CDN缓存图片资源,提高用户的访问速度。 4. **定期清理无效文件**:设置机制检查并清理不再使用的图片文件,保持存储空间的有效利用。 ```python # 示例:生成图片URL并存储至数据库 def upload_image_to_s3(image_file): # 假设已配置好S3客户端 s3_client = boto3.client('s3') response = s3_client.upload_fileobj(image_file, 'your-bucket-name', f'images/{image_file.name}') return f'https://your-bucket-name.s3.amazonaws.com/images/{image_file.name}' def save_image_url_to_db(url): # 假设使用Django ORM ImageModel.objects.create(image_url=url) ``` ###
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