Codalab平台存储配额与文件大小计算问题解析

Codalab平台存储配额与文件大小计算问题解析

问题背景

在Codalab竞赛平台的使用过程中，开发团队发现了一些与存储配额和文件大小计算相关的技术问题。这些问题主要涉及存储配额单位显示不一致、文件大小计算异常以及存储分析任务中的数据处理逻辑缺陷。

核心问题分析

存储配额单位显示问题

平台管理员界面中，配额单位以字节(bytes)显示，这在实际使用中不够直观。用户更习惯使用GB、MB等更高级别的存储单位来查看和设置配额。这种显示方式增加了管理员的工作复杂度，需要手动进行单位换算才能快速了解实际分配的存储空间大小。

文件大小计算异常

在生产环境中，部分超过30天的旧文件会出现大小为NaN(非数字)的情况。经过深入排查，发现问题源于reset_computed_storage_analytics函数会清空已计算的文件大小数据。当存储分析任务重新运行时，这些文件的大小信息未能正确恢复。

性能优化考量

通过对比测试发现，直接从数据库获取文件大小比从MinIO存储系统查询要快得多。这是因为：

1. 数据库查询是本地操作，而MinIO访问涉及网络IO
2. MinIO的元数据查询需要额外的处理时间
3. 当文件数量庞大时，这种性能差异会变得更加明显

解决方案实施

存储单位标准化

开发团队统一了全平台的存储单位显示，将所有相关界面和功能中的GiB/MiB/KiB单位替换为更常见的GB/MB/KB，并实现了统一的文件大小格式化函数，确保整个平台显示一致。

文件大小计算修复

针对NaN文件大小问题，团队开发了专门的修复脚本。该脚本：

1. 遍历所有数据集对象
2. 检查每个对象的文件大小属性
3. 对于无效或缺失的大小值，从MinIO重新获取并计算
4. 将结果以KB为单位保存回数据库

脚本还包含完善的错误处理机制，能够跳过无效文件并记录错误信息，确保修复过程稳定可靠。

存储分析任务优化

团队重构了存储分析任务的执行逻辑：

1. 将文件大小计算与常规分析任务分离
2. 实现增量式计算，只处理新增或变更的文件
3. 添加定期验证机制，防止数据不一致
4. 优化数据库查询，减少不必要的IO操作

经验总结

通过解决这些问题，团队获得了以下宝贵经验：

1. 数据一致性：关键数据(如文件大小)应该持久化存储，不能完全依赖实时计算
2. 性能权衡：在准确性和性能之间需要找到平衡点，适当使用缓存和预计算
3. 错误恢复：系统应具备自动检测和修复数据异常的能力
4. 用户体验：技术实现要考虑最终用户的使用习惯，如使用更直观的单位显示

这些改进显著提升了Codalab平台的稳定性和用户体验，为后续的功能开发和性能优化奠定了坚实基础。