解决BlenderKit笔刷资产下载的文件占用问题：从根源优化存储策略
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlenderKit 引言：笔刷下载的隐形痛点
你是否曾在使用BlenderKit下载笔刷资产后，发现硬盘空间莫名减少？是否遇到过相同笔刷重复占用存储空间的情况？本文将深入剖析BlenderKit客户端在笔刷资产下载过程中的文件占用问题，并提供一套完整的优化方案。通过阅读本文，你将能够：
- 理解BlenderKit笔刷资产的存储机制
- 识别导致文件占用过大的关键因素
- 掌握减少重复文件的实用技巧
- 配置自动清理与存储优化参数
- 监控和管理笔刷资产的存储空间使用
BlenderKit笔刷存储机制解析
目录结构与路径规划
BlenderKit采用双目录存储策略，将笔刷资产保存在以下位置：
# 全局目录 (默认)
~/.config/blenderkit_data/brushes/
└─ [笔刷名称]_[资产ID]/
├─ [笔刷文件].blend
└─ textures/
├─ [纹理文件1].png
├─ [纹理文件2].jpg
└─ ...
# 项目本地目录 (可选)
[Blend文件目录]/blenderkit_data/brushes/
└─ [笔刷名称]_[资产ID]/
└─ ... (同上)
这种结构设计虽然确保了资产的可访问性，但也为文件冗余创造了条件。特别是当"directory_behaviour"设置为"BOTH"时，系统会同时在全局和项目目录中存储相同的笔刷资产。
文件命名规则与解析
BlenderKit使用以下命名规则生成本地文件名：
def server_to_local_filename(server_filename: str, asset_name: str) -> str:
"""将服务器文件名转换为本地可读文件名"""
fn = server_filename.replace("blend_", "")
fn = fn.replace("resolution_", "")
local_filename = slugify(asset_name) + "_" + fn
return local_filename
这个过程虽然解决了服务器文件名的可读性问题，但当同一笔刷资产被多次下载时，可能会生成不同的文件名，导致重复存储。例如：
- 服务器文件:
resolution_2K_d5368c9d-092e-4319-afe1-dd765de6da01.blend - 本地文件:
digital-painting-brush_d5368c9d-092e-4319-afe1-dd765de6da01.blend
笔刷下载流程
笔刷资产的完整下载流程包含以下关键步骤：
文件占用问题的根源分析
重复下载与存储
通过分析BlenderKit的源代码，我们发现了几个可能导致重复下载的关键场景：
-
资产ID变化：当资产更新时，其ID可能发生变化，导致系统将新版本识别为全新资产。
-
不同分辨率下载：同一笔刷的不同分辨率版本会被存储在不同目录中，即使大部分纹理文件是相同的。
-
目录行为设置：当"directory_behaviour"设置为"BOTH"时，系统会在全局和项目目录中同时存储相同资产。
-
文件名生成逻辑：资产名称的微小变化会导致完全不同的目录名，即使资产内容相同。
纹理文件处理机制
笔刷资产的纹理文件处理是导致存储效率低下的另一个重要因素：
def get_texture_filepath(tex_dir_path, image, resolution="blend"):
# ... (代码省略)
# 检查是否已有同名图像，避免覆盖
file_path_original = os.path.join(tex_dir_path, image_file_name)
file_path_final = file_path_original
i = 0
done = False
while not done:
is_solo = True
for image1 in bpy.data.images:
if image != image1 and image1.filepath == file_path_final:
is_solo = False
fpleft, fpext = os.path.splitext(file_path_original)
file_path_final = fpleft + str(i).zfill(3) + fpext
i += 1
if is_solo:
done = True
return file_path_final
这段代码虽然防止了文件覆盖，但也导致了大量相似纹理文件的重复存储。特别是当多个笔刷使用相似纹理集时，系统会为每个笔刷创建独立的纹理文件副本。
未优化的缓存策略
BlenderKit的缓存机制存在几个明显缺陷：
-
缺乏跨项目缓存共享：不同项目间无法共享笔刷资产缓存。
-
缓存过期策略缺失：系统不会自动清理长时间未使用的笔刷资产。
-
缓存大小限制缺失：没有机制限制缓存目录的最大大小。
dirs_exist_dict = {} # 缓存目录存在性检查结果
# ...
def get_temp_dir(subdir=None):
# 首先尝试使用缓存结果
if subdir is not None:
d = dirs_exist_dict.get(subdir)
if d is not None:
return d
else:
d = dirs_exist_dict.get("top")
if d is not None:
return d
# ... (目录创建逻辑)
这个缓存机制虽然提高了目录访问速度，但也意味着一旦目录结构发生变化，系统可能会继续使用过时的缓存信息，导致文件冗余。
问题诊断与量化分析
识别问题资产的方法
要识别占用过多空间的笔刷资产，可以使用以下Python脚本扫描BlenderKit目录：
import os
import shutil
from pathlib import Path
def analyze_brush_storage(brush_dir):
"""分析笔刷目录的存储使用情况"""
brush_stats = []
for asset_dir in Path(brush_dir).glob("*"):
if not asset_dir.is_dir():
continue
# 计算目录大小
total_size = 0
texture_count = 0
for file in asset_dir.rglob("*"):
if file.is_file():
total_size += file.stat().st_size
if "textures" in str(file):
texture_count += 1
# 提取资产信息
name_part, id_part = str(asset_dir.name).rsplit("_", 1)
brush_stats.append({
"name": name_part,
"asset_id": id_part,
"size": total_size,
"texture_count": texture_count,
"path": str(asset_dir)
})
# 按大小排序
brush_stats.sort(key=lambda x: x["size"], reverse=True)
return brush_stats
# 使用示例
global_brush_dir = os.path.expanduser("~/.config/blenderkit_data/brushes/")
stats = analyze_brush_storage(global_brush_dir)
# 打印前10个最大的笔刷资产
print("最大的10个笔刷资产:")
for i, stat in enumerate(stats[:10], 1):
size_mb = stat["size"] / (1024 * 1024)
print(f"{i}. {stat['name']} - {size_mb:.2f} MB, {stat['texture_count']}个纹理文件")
常见问题场景与案例
场景1：同一笔刷的多次下载
当用户多次下载同一笔刷资产时，特别是在不同项目中，系统可能会创建多个独立的存储目录：
brushes/
├─ digital-painting-brush_d5368c9d/ # 第一次下载
├─ digital-painting-brush_a7f21b4e/ # 资产更新后再次下载
└─ digital-painting-brush_9d3fc721/ # 从不同项目中下载
每个目录都包含完整的笔刷文件和纹理集，导致存储冗余。
场景2：不同分辨率的重复纹理
BlenderKit为不同分辨率的笔刷资产创建独立目录，但许多纹理文件其实是相同的：
brushes/
├─ grass-brush_2k_3e7d2c1b/
│ └─ textures/
│ ├─ alpha.png # 与4K版本相同
│ └─ color_2k.jpg # 高分辨率版本
└─ grass-brush_4k_8f3a7d2c/
└─ textures/
├─ alpha.png # 重复文件
└─ color_4k.jpg # 高分辨率版本
场景3：项目与全局目录的双重存储
当"directory_behaviour"设置为"BOTH"时，系统会在全局和项目目录中存储相同的资产：
# 全局目录
~/.config/blenderkit_data/brushes/abstract-brush_5b3d7f2a/
# 项目目录
~/projects/my-scene/blenderkit_data/brushes/abstract-brush_5b3d7f2a/
这种情况下，相同的笔刷资产被完整存储了两次，导致100%的空间浪费。
性能影响量化
文件占用问题不仅浪费存储空间，还会对系统性能产生负面影响：
-
启动时间延长：Blender在启动时需要扫描所有资产目录，目录越多，启动越慢。
-
搜索性能下降：笔刷搜索功能需要遍历所有目录，随着资产数量增加，搜索速度会显著下降。
-
备份与同步负担：冗余文件增加了备份和同步操作的时间和存储空间需求。
-
磁盘碎片化：大量小纹理文件会导致磁盘碎片化，降低整体系统性能。
优化方案与实施步骤
1. 存储策略优化
配置目录行为
根据项目需求选择合适的目录行为模式：
# 在BlenderKit偏好设置中调整
# 路径: 编辑 > 偏好设置 > 插件 > BlenderKit > 下载设置
# 可能的选项:
# - "GLOBAL": 仅存储在全局目录
# - "LOCAL": 仅存储在项目本地目录
# - "BOTH": 同时存储在两个位置(默认, 不推荐)
# 推荐设置:
# - 个人项目: "LOCAL"
# - 团队协作: "GLOBAL"
# - 移动工作流: "LOCAL"
实施符号链接共享
对于需要在多个项目间共享的笔刷资产，可以使用符号链接避免重复存储：
# 创建符号链接示例(适用于Linux/macOS)
ln -s ~/.config/blenderkit_data/brushes/essential-brush-set_1a2b3c4d \
~/projects/my-project/blenderkit_data/brushes/essential-brush-set_1a2b3c4d
2. 缓存管理与清理
实施缓存大小限制
修改BlenderKit源代码，为缓存添加大小限制：
# 在paths.py中添加缓存大小检查
def check_cache_size(asset_type, max_size_gb=10):
"""检查并清理超出大小限制的缓存"""
max_size_bytes = max_size_gb * 1024 * 1024 * 1024
dirs = get_download_dirs(asset_type)
for dir in dirs:
total_size = 0
asset_dirs = []
# 计算当前缓存大小
for asset_dir in Path(dir).glob("*"):
if asset_dir.is_dir():
size = sum(f.stat().st_size for f in asset_dir.rglob("*") if f.is_file())
total_size += size
asset_dirs.append((asset_dir, size, os.path.getmtime(asset_dir)))
# 如果超出限制，按访问时间排序并删除最旧的资产
if total_size > max_size_bytes:
# 按修改时间排序(最旧的在前)
asset_dirs.sort(key=lambda x: x[2])
# 清理直到缓存大小低于限制
current_size = total_size
for asset_dir, size, mtime in asset_dirs:
if current_size <= max_size_bytes:
break
try:
shutil.rmtree(asset_dir)
current_size -= size
bk_logger.info(f"已清理缓存: {asset_dir.name}, 释放空间: {size/(1024*1024):.2f}MB")
except Exception as e:
bk_logger.error(f"清理缓存失败: {e}")
定期清理脚本
创建一个定期清理未使用笔刷资产的脚本：
# cleanup_unused_brushes.py
import os
import shutil
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
def cleanup_unused_brushes(brush_dir, days_threshold=30):
"""清理指定天数未使用的笔刷资产"""
threshold_date = datetime.now() - timedelta(days=days_threshold)
for asset_dir in Path(brush_dir).glob("*"):
if not asset_dir.is_dir():
continue
# 检查目录最后修改时间
mtime = datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(asset_dir))
if mtime < threshold_date:
# 计算释放空间
size = sum(f.stat().st_size for f in asset_dir.rglob("*") if f.is_file())
size_mb = size / (1024 * 1024)
# 删除目录
try:
shutil.rmtree(asset_dir)
print(f"已删除: {asset_dir.name}, 释放空间: {size_mb:.2f} MB")
except Exception as e:
print(f"删除失败: {asset_dir.name}, 错误: {e}")
# 使用示例
global_brush_dir = os.path.expanduser("~/.config/blenderkit_data/brushes/")
cleanup_unused_brushes(global_brush_dir, days_threshold=30)
3. 纹理文件优化
实施纹理共享机制
修改纹理文件路径解析逻辑，实现纹理文件的智能共享：
# 在unpack_asset_bg.py中修改get_texture_filepath函数
def get_texture_filepath(tex_dir_path, image, resolution="blend"):
# ... (现有代码)
# 计算纹理文件哈希，用于识别重复文件
import hashlib
def image_hash(image):
if len(image.packed_files) > 0:
# 从打包文件计算哈希
data = image.packed_files[0].data
else:
# 从文件计算哈希
with open(bpy.path.abspath(image.filepath), 'rb') as f:
data = f.read()
return hashlib.md5(data).hexdigest()
# 全局纹理缓存目录
global_tex_cache = os.path.expanduser("~/.config/blenderkit_data/texture_cache/")
os.makedirs(global_tex_cache, exist_ok=True)
# 计算当前纹理的哈希
tex_hash = image_hash(image)
ext = os.path.splitext(image_file_name)[1]
cached_tex_path = os.path.join(global_tex_cache, f"{tex_hash}{ext}")
# 如果缓存中存在，创建符号链接
if not os.path.exists(cached_tex_path):
# 复制到缓存
shutil.copy2(file_path_final, cached_tex_path)
# 创建指向缓存的符号链接
os.symlink(cached_tex_path, file_path_final)
return file_path_final
纹理压缩与格式转换
对于不常用的高分辨率纹理，可以使用以下脚本进行压缩：
import os
from PIL import Image
def compress_textures(brush_dir, quality=85, max_size=(2048, 2048)):
"""压缩笔刷目录中的纹理文件"""
for tex_file in Path(brush_dir).rglob("*"):
if tex_file.suffix.lower() in ('.png', '.jpg', '.jpeg'):
try:
with Image.open(tex_file) as img:
# 调整大小
img.thumbnail(max_size)
# 保存并压缩
if tex_file.suffix.lower() == '.png':
# 转换为JPEG以减小大小(适用于非透明纹理)
rgb_img = img.convert('RGB')
new_path = tex_file.with_suffix('.jpg')
rgb_img.save(new_path, 'JPEG', quality=quality)
os.remove(tex_file) # 删除原始PNG
else:
# 压缩JPEG
img.save(tex_file, 'JPEG', quality=quality)
print(f"已压缩: {tex_file}")
except Exception as e:
print(f"压缩失败: {tex_file}, 错误: {e}")
# 使用示例
brush_dir = os.path.expanduser("~/.config/blenderkit_data/brushes/realistic-paint-brush_5f4e3d2c/")
compress_textures(brush_dir, quality=80, max_size=(2048, 2048))
4. 自动化与监控
设置定期维护任务
在Linux系统上，可以使用cron设置定期清理任务：
# 编辑crontab
crontab -e
# 添加以下行(每周日凌晨2点运行清理脚本)
0 2 * * 0 /usr/bin/blender -b -P /path/to/cleanup_unused_brushes.py
在Windows系统上，可以使用任务计划程序设置类似的定期任务。
存储使用监控脚本
使用以下脚本监控BlenderKit存储使用情况，并在达到阈值时发出警报：
import os
import smtplib
from email.message import EmailMessage
def monitor_brush_storage(threshold_gb=20):
"""监控笔刷存储使用情况"""
threshold_bytes = threshold_gb * 1024 * 1024 * 1024
# 获取所有笔刷目录
global_dir = os.path.expanduser("~/.config/blenderkit_data/brushes/")
total_size = sum(f.stat().st_size for f in Path(global_dir).rglob("*") if f.is_file())
total_gb = total_size / (1024 * 1024 * 1024)
# 检查是否超过阈值
if total_gb >= threshold_gb:
# 发送警报邮件
msg = EmailMessage()
msg.set_content(f"BlenderKit笔刷存储已达到{total_gb:.2f}GB，超过{threshold_gb}GB阈值。")
msg["Subject"] = "BlenderKit存储警报"
msg["From"] = "monitor@example.com"
msg["To"] = "your-email@example.com"
# 使用SMTP发送邮件
with smtplib.SMTP_SSL("smtp.example.com", 465) as server:
server.login("your-email@example.com", "your-password")
server.send_message(msg)
print(f"已发送警报: 存储使用达到{total_gb:.2f}GB")
return total_gb
# 使用示例
current_usage = monitor_brush_storage(threshold_gb=20)
print(f"当前笔刷存储使用: {current_usage:.2f} GB")
高级优化：自定义BlenderKit客户端
修改资产ID识别逻辑
通过修改资产识别逻辑，使系统能够识别同一资产的不同版本：
# 在download.py中修改asset_in_scene函数
def asset_in_scene(asset_data):
"""检查资产是否已在场景中，基于assetBaseId而非完整ID"""
scene = bpy.context.scene
assets_used = scene.get("assets used", {})
# 使用assetBaseId而非id进行匹配
for abid in assets_used:
if abid == asset_data["assetBaseId"]:
# 检查是否为同一资产的不同版本
return "LINKED" if assets_used[abid].get("linked") else "APPENDED"
return False
实现资产版本控制
扩展BlenderKit客户端，添加资产版本管理功能：
# 在download.py中添加版本检查逻辑
def get_latest_local_version(asset_base_id):
"""获取本地存储的最新资产版本"""
brush_dirs = get_download_dirs("brush")
versions = []
for dir in brush_dirs:
for asset_dir in Path(dir).glob("*"):
if asset_dir.is_dir() and asset_base_id in str(asset_dir):
# 提取版本号(假设目录名格式为"name_baseid_version")
parts = str(asset_dir.name).split("_")
if len(parts) >= 3 and parts[-1].isdigit():
versions.append((int(parts[-1]), asset_dir))
if versions:
return max(versions, key=lambda x: x[0])[1]
return None
def download_latest_version(asset_data):
"""仅当本地版本不是最新时才下载"""
latest_local = get_latest_local_version(asset_data["assetBaseId"])
if latest_local:
# 比较版本号
local_version = int(str(latest_local.name).split("_")[-1])
server_version = int(asset_data.get("version", 1))
if local_version >= server_version:
print(f"本地版本({local_version})已是最新，无需下载")
return latest_local
# 否则继续下载
return download(asset_data)
总结与展望
BlenderKit客户端在笔刷资产下载过程中的文件占用问题主要源于存储策略、缓存机制和纹理文件处理方式。通过本文介绍的优化方案，你可以显著减少存储空间占用，提高系统性能。关键优化点包括：
-
调整存储策略：根据工作流选择合适的目录行为模式，避免双重存储。
-
实施缓存管理：设置缓存大小限制，定期清理未使用资产。
-
优化纹理处理：实现纹理文件共享，压缩不常用纹理。
-
自动化维护：设置定期清理任务，监控存储使用情况。
-
高级定制：修改客户端源代码，实现资产版本控制和智能识别。
未来，我们期待BlenderKit官方能够整合这些优化思路，特别是：
- 引入基于内容的重复文件检测
- 实现纹理文件的集中管理和共享
- 添加内置的存储使用监控和清理工具
- 提供更灵活的资产版本控制机制
通过这些改进，BlenderKit将能够在保持功能完整性的同时，显著提高存储效率，为用户提供更好的使用体验。
附录：实用工具与脚本
1. 存储分析工具
# brush_storage_analyzer.py
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path
def analyze_brush_storage(brush_dir):
"""分析笔刷存储使用情况并生成图表"""
# 获取所有笔刷资产
assets = []
for asset_dir in Path(brush_dir).glob("*"):
if asset_dir.is_dir():
# 计算大小
size = sum(f.stat().st_size for f in asset_dir.rglob("*") if f.is_file())
size_mb = size / (1024 * 1024)
# 计数纹理文件
tex_count = len(list(asset_dir.rglob("textures/*.*")))
assets.append({
"name": asset_dir.name,
"size": size_mb,
"tex_count": tex_count,
"path": str(asset_dir)
})
# 排序
assets.sort(key=lambda x: x["size"], reverse=True)
# 生成图表
plt.figure(figsize=(12, 8))
top_n = min(15, len(assets))
names = [a["name"][:20] + "..." for a in assets[:top_n]]
sizes = [a["size"] for a in assets[:top_n]]
plt.barh(names, sizes)
plt.xlabel("大小 (MB)")
plt.title(f"最大的{top_n}个笔刷资产")
plt.tight_layout()
plt.savefig("brush_storage.png")
# 生成统计信息
total_size = sum(a["size"] for a in assets)
avg_size = total_size / len(assets) if assets else 0
total_tex = sum(a["tex_count"] for a in assets)
stats = f"""笔刷存储统计:
资产总数: {len(assets)}
总大小: {total_size:.2f} MB
平均大小: {avg_size:.2f} MB
纹理文件总数: {total_tex}
最大资产: {assets[0]['name']} ({assets[0]['size']:.2f} MB)
"""
with open("brush_storage_stats.txt", "w") as f:
f.write(stats)
return assets, stats
# 使用示例
brush_dir = os.path.expanduser("~/.config/blenderkit_data/brushes/")
assets, stats = analyze_brush_storage(brush_dir)
print(stats)
2. 批量清理重复资产脚本
import os
import shutil
from pathlib import Path
import hashlib
def find_duplicate_assets(brush_dir):
"""查找并删除重复的笔刷资产"""
asset_hashes = {}
duplicates = []
for asset_dir in Path(brush_dir).glob("*"):
if asset_dir.is_dir():
# 计算资产目录的整体哈希
hasher = hashlib.md5()
# 按文件名排序，确保一致性
for file in sorted(asset_dir.rglob("*")):
if file.is_file():
# 读取文件内容并更新哈希
with open(file, "rb") as f:
hasher.update(f.read())
asset_hash = hasher.hexdigest()
# 检查是否已存在相同哈希的资产
if asset_hash in asset_hashes:
duplicates.append((asset_dir, asset_hashes[asset_hash]))
else:
asset_hashes[asset_hash] = asset_dir
return duplicates
def remove_duplicates(duplicates, dry_run=True):
"""删除重复资产"""
report = []
saved_space = 0
for dup, original in duplicates:
# 计算大小
size = sum(f.stat().st_size for f in dup.rglob("*") if f.is_file())
size_mb = size / (1024 * 1024)
saved_space += size_mb
report.append(f"重复: {dup}")
report.append(f" 原始: {original}")
report.append(f" 大小: {size_mb:.2f} MB\n")
if not dry_run:
try:
shutil.rmtree(dup)
report.append(f" 已删除\n")
except Exception as e:
report.append(f" 删除失败: {e}\n")
report.append(f"总计可释放空间: {saved_space:.2f} MB")
return "\n".join(report)
# 使用示例
brush_dir = os.path.expanduser("~/.config/blenderkit_data/brushes/")
duplicates = find_duplicate_assets(brush_dir)
# 先执行干运行查看报告
report = remove_duplicates(duplicates, dry_run=True)
with open("duplicate_report.txt", "w") as f:
f.write(report)
print("重复资产报告已生成: duplicate_report.txt")
print("检查报告后，如需删除重复项，请将dry_run=False重新运行")
通过实施这些优化措施，你可以有效解决BlenderKit笔刷资产下载过程中的文件占用问题，同时保持工作流程的顺畅和高效。随着BlenderKit的不断更新，我们期待官方能够整合更多存储优化功能，进一步提升用户体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
