之前一直在用qiniu的存儲服務(wù)，生成圖片的縮略圖，模糊圖，視頻的webp，現(xiàn)在需要把存儲移到s3上，那么這些圖片，視頻處理就要自己動手寫了，本文梳理一下大致的思路。
分析需求
先看一下qiniu的接口是如何處理圖片的，例如先截取視頻第一秒的圖片，再把圖片縮略，最后存儲到一個新的key，命令可以這么寫 vframe/jpg/offset/1|imageMogr2/thumbnail/400x|saveas/xxx, 可以看到三個操作之間用 | 符號分割，類似unix 的 pipe 操作。
上面的操作算作一個cmd, 一次API請求可以同時處理多個cmd，cmd之間用分號分割, 處理完畢后，在回調(diào)中把處理結(jié)果返回，例如
分解需求
這個程序大致需要這么幾個部分:
一個http接口，接受任務(wù)，接受后把任務(wù)扔到隊列，返回一個job ID。 worker異步處理任務(wù)，worker的個數(shù) 和 每個worker 并行的處理的個數(shù) 能夠配置，worker有重試機制。
從 job payload 中解析出需要做的任務(wù)，解析出每個cmd, 最好能并行執(zhí)行每一個 cmd, 記錄每一個cmd的結(jié)果
每個cmd中有多個 operation, 并且用 pipe 連接，前一個operaion的輸出是后一個operation的輸入
可以把 1 和 2，3 分開來看，1 比較獨立，之前寫過一個worker的模型，參考的是這篇文章 Handling 1 Million Requests per Minute with Go，比較詳細，是用 go channel 作為queue的，我加了一個 beanstalk 作為 queue的 providor。還有一點改進是，文章中只提供了worker數(shù)量的設(shè)置，我再加了一個參數(shù)，設(shè)定每個worker可以并行執(zhí)行的協(xié)程數(shù)。所以下面主要講講3， 2的解決辦法
Pipe
可以參考這個庫 pipe, 用法如下：
output, err := pipe.CombinedOutput(p)
if err != nil {
fmt.Printf("%v/n", err)
}
buf := bytes.NewBuffer(output)
img, _ := imaging.Decode(buf)
imaging.Save(img, "test_a.png")
還是比較方便的，建一個 Cmd struct, 利用正則匹配一下每個 Operation 的參數(shù)，放入一個 []Op slice, 最后執(zhí)行，struct和方法如下：
type Op interface {
getPipe() pipe.Pipe
}
type ResizeOp struct {
width, height int
}
func (c ResizeOp) getPipe() pipe.Pipe {
return resize(c.width, c.height)
}
//使用方法
cmdStr := `file/test.png|thumbnail/x300|blur/20x8`
cmd := Cmd{cmdStr, "test_b.png", nil, nil}
cmd.parse()
cmd.doOps()
sync.WaitGroup
單個cmd處理解決后，就是多個cmd的并行問題，沒啥好想的，直接用 sync.WaitGroup 就可以完美解決。一步一步來，我們先看看這個struct的使用方法：
results := handleCmds(cmds)
fmt.Println(len(results)) // 10000
}
func doCmd(cmd string) string {
return fmt.Sprintf("cmd=%s", cmd)
}
func handleCmds(cmds []string) (results []string) {
fmt.Println(len(cmds)) //10000
var count uint64
group := sync.WaitGroup{}
lock := sync.Mutex{}
for _, item := range cmds {
// 計數(shù)加一
group.Add(1)
go func(cmd string) {
result := doCmd(cmd)
atomic.AddUint64(&count, 1)
lock.Lock()
results = append(results, result)
lock.Unlock()
// 計數(shù)減一
group.Done()
}(item)
}
// 阻塞
group.Wait()
fmt.Printf("count=%d /n", count) // 10000
return
}
group本質(zhì)大概是一個計數(shù)器，計數(shù) > 0時, group.Wait() 會阻塞，直到 計數(shù) == 0. 這里還有一點要注意，就是 results = append(results, result) 的操作是線程不安全的，清楚這里 results 是共享的，需要加鎖來保證同步，否則最后 len(results) 不為 10000。
我們建一個BenchCmd， 來存放 cmds. 如下：
func (b *BenchCmd) doCmds() {
for _, item := range b.cmds {
b.waitGroup.Add(1)
go func(cmd Cmd) {
cmd.parse()
err := cmd.doOps()
b.lock.Lock()
b.errs = append(b.errs, err)
b.lock.Unlock()
b.waitGroup.Done()
}(item)
}
b.waitGroup.Wait()
}
最后的調(diào)用就像這樣：
cmds = append(cmds, cmd_a)
cmds = append(cmds, cmd_b)
cmds = append(cmds, cmd_c)
bench := BenchCmd{
cmds: cmds,
waitGroup: sync.WaitGroup{},
lock: sync.Mutex{},
}
bench.doCmds()
fmt.Println(bench.errs)
這只是一個初級的實驗，思考還不夠全面，并且只是模仿API，qiniu應(yīng)該不是這么做的，耦合更低，可能各個Cmd都有各自處理的集群，那pipe這個庫就暫時沒法解決了，目前的局限在于 每個Cmd必須都在一個進程中。
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