时间：2020-11-29 10:57:46 | 栏目：Golang | 点击：次
之前一直在用qiniu的存储服务，生成图片的缩略图，模糊图，视频的webp，现在需要把存储移到s3上，那么这些图片，视频处理就要自己动手写了，本文梳理一下大致的思路。
分析需求
先看一下qiniu的接口是如何处理图片的，例如先截取视频第一秒的图片，再把图片缩略，最后存储到一个新的key，命令可以这么写 vframe/jpg/offset/1|imageMogr2/thumbnail/400x|saveas/xxx, 可以看到三个操作之间用 | 符号分割，类似unix 的 pipe 操作。
上面的操作算作一个cmd, 一次API请求可以同时处理多个cmd，cmd之间用分号分割, 处理完毕后，在回调中把处理结果返回，例如
分解需求
这个程序大致需要这么几个部分:
一个http接口，接受任务，接受后把任务扔到队列，返回一个job ID。 worker异步处理任务，worker的个数 和 每个worker 并行的处理的个数 能够配置，worker有重试机制。
从 job payload 中解析出需要做的任务，解析出每个cmd, 最好能并行执行每一个 cmd, 记录每一个cmd的结果
每个cmd中有多个 operation, 并且用 pipe 连接，前一个operaion的输出是后一个operation的输入
可以把 1 和 2，3 分开来看，1 比较独立，之前写过一个worker的模型，参考的是这篇文章 Handling 1 Million Requests per Minute with Go，比较详细，是用 go channel 作为queue的，我加了一个 beanstalk 作为 queue的 providor。还有一点改进是，文章中只提供了worker数量的设置，我再加了一个参数，设定每个worker可以并行执行的协程数。所以下面主要讲讲3， 2的解决办法
Pipe
可以参考这个库 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")
还是比较方便的，建一个 Cmd struct, 利用正则匹配一下每个 Operation 的参数，放入一个 []Op slice, 最后执行，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
单个cmd处理解决后，就是多个cmd的并行问题，没啥好想的，直接用 sync.WaitGroup 就可以完美解决。一步一步来，我们先看看这个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 {
// 计数加一
group.Add(1)
go func(cmd string) {
result := doCmd(cmd)
atomic.AddUint64(&count, 1)
lock.Lock()
results = append(results, result)
lock.Unlock()
// 计数减一
group.Done()
}(item)
}
// 阻塞
group.Wait()
fmt.Printf("count=%d \n", count) // 10000
return
}
group本质大概是一个计数器，计数 > 0时, group.Wait() 会阻塞，直到 计数 == 0. 这里还有一点要注意，就是 results = append(results, result) 的操作是线程不安全的，清楚这里 results 是共享的，需要加锁来保证同步，否则最后 len(results) 不为 10000。
我们建一个BenchCmd， 来存放 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()
}
最后的调用就像这样：
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)
这只是一个初级的实验，思考还不够全面，并且只是模仿API，qiniu应该不是这么做的，耦合更低，可能各个Cmd都有各自处理的集群，那pipe这个库就暂时没法解决了，目前的局限在于 每个Cmd必须都在一个进程中。