关于思源同步为啥这么慢的探究

太长不看:

  1. 扫盘建立快照不够高效,占比 10%
  2. 网络条件拉跨,占比 10-100%(假如你家网速正常就 10%,不正常直接断了,影响算 100% 是没问题吧trollface
  3. 同步有锁,必须交替进行,占比 30%
  4. web 上传对小文件极不友好,占比 50%

关于一些前置的讨论可以看看 Issue #12246 · siyuan-note/siyuan ,我在这里研究了下 obsidian 的 livesync 插件与思源同步机制的差异,试图搞清楚,为啥都能使用 S3 作为同步中介,livesync 可以做到实时同步,而思源则有明显的卡顿感。

一个反直觉的观点是,思源的快照机制并不慢,至少不是同步慢的最主要问题。以下是测试出来的快照建立时间于同步时间之间的差异:

  • 日记编辑 0.75s,未同步
  • 主题更新(22 个文件,2m 数据量)0.86s,同步时间 3s
  • 安装插件(650 个文件,20m 数据量)3.36s,同步时间 94s
  • 删除插件(删除 650 个文件,20mb 数据)0.86s,同步时间 14s

以上都是先建立快照,再进行同步的操作,换而言之,同步的时间已经是去除快照建立的时间了,但是还是可以看出相对于快照操作是很慢的。

因此同步慢的的最大根源就是同步加锁……而已吗?

直到今天之前,我都是这个观点,但我忽然想到,同步加锁只是会影响到另一端同步并下载云端内容的速度,理论上不会影响到我这一端上传的速度,或许还要严格评估一下 web io 对于同步速度的影响。因此我直接在本地搭建了一个 docker minio,新开了一个库作为测试。我同时把我主笔记库的数据复制过来了,总共是 800m 的大小,6500 个文件。

我阅读了 dejavu 的代码,发现它里面有对同时上传文件数的限制。我合理的怀疑这就是问题的根源。于是,我拉到本地,进行修改,将同时上传、下载文件数的限制,也是 NewPoolWithFunc 的 poolSize 全拉高了 10 倍,重新打包思源的 kernel,进行测试。以上所有操作都是基于思源是个开源软件,所有,哎,就是能改着玩!

在我进行修改之前,使用本地的 minio 进行全库上传的耗时是 440s,那么,你觉得我修改后的耗时是多少呢?

还是 436s!

这少掉的 4s,完全可以被认为就是一个误差而已,因此可以说,dejavu 里对同时上传文件大小的限制,根本就不是同步慢的原因。

我尝试绕过思源,直接通过 minio 的 webui 上传,时间相差无几。

接着,我做了另一种尝试,使用 restic 进行备份,然后直接通过 webui 上传。备份同样的内容,思源的同步机制总共生成了 13,062 个文件,259 个文件夹,而 restic 则是 48 个文件,261 个文件夹。

最后,restic 的上传时间为 10s。

在查看日志中发现,minio 的同时上传速度哪怕在本地也只能做到每秒 40 左右的文件。

作为测试,我尝试使用官方的上传机制,这次就更慢了,每秒只能上传 16 个文件。而且甚至因为同时上传等待时间过长,还给我返回了 time out 报错。

因此,问题的根源似乎很清楚了:思源扫盘建立快照当然可以进步,但进步空间不大。改善云端同步协作机制、实现无锁同步,以及改变思源的快照分片机制,才是根本解决方案。

那么,古尔丹,代价是什么呢?

代价就是,从此思源的增量下载能力可能大大减弱,可能你下载一个快照,就得把整个库下载回来,因为现在一个数据分块对应了多个实际的文件,你只能一起下载回来再拆分。

这里,我就不得不感慨,省空间换时间,还是省时间换空间,依然、并且永远,是一个值得考虑的问题啊。

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  • tianzhongs 1 赞同

    目前的优化的话,我能想到的就是类似于 Duplicati(某备份工具),他也是增量备份,他的逻辑是

    1. 第一个文件:把元数据的一些映射关系做了信息映射;
    2. 别的文件就是加密后的元数据,同样也是进行了分片,但是他多了一个步骤,就是

    压缩,我觉得这个压缩很有搞头

    1. 每次增量备份,只多备份新的修改的元数据对照和压缩的元数据

    他这个备份工具也支持加密,也是一样的,我个人体验同步速度算快的,毕竟他压缩的大小能指定,比如说 650MB(CD 大小),元数据足够大的话,就会有很多的 650MB 的压缩包,上传起来比思源现在的上传小文件肯定会快很多;

    然后就是映射关系,他本地也有一个数据库,保存的是映射关系和日志,相当于是缓存,可以删因为云端也有,这种同步的话,除了第一次同步这个日志数据库慢点,其余时间都比思源快很多。

    加密上传后的的目录:能看到精简了很多

    image.png

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  • 现在 ipv6 都开放了,如果只是 vps 同步,还要必要?还要什么服务器?我一般快照这些都是关闭的,写个批处理每天增量备份一下 data 目录就是.

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  • zxhd86

    对象储存高并发支持得不好吗?

    可悲的是,确实不高,我自己手动修改了并发数后运行的效果确实如果。可能 minio 的性能有限,可能官方同步在控制台对于并发数做了限制,但是事实就是,大量小文件的并发上传和下载速度并不好。

    可能花尽心思搞一堆东西,也就优化个一两秒

    这倒不能这么说,只使用 s3 的 obsidian livesync 算是为我们揭示冷备份方案的上限了,他确实没有在云端运行一个实例的。就算算上思源跟 livesync 建立同步上的差异,对于 20mb、650 个文件的同步,那也能从 90s 砍到 4(建立快照) + 3s,这是极大的提升了。

    就做一个最简单的同步,单纯从打开窗口或者后端 api 请求判断哪个 sy 文件发送了改变,上传了哪些文件,删除了哪些文件,禁止 fs,真正的按需同步,也比现在快

    不太行,因为有外部修改的因素,不考虑这个就确实可以。

    obsidian 使用了 node 的 fs.watch 来递归监听文件夹变化,它也不是靠监听窗口和自身的修改动作实现文件修改事件的监听的。livesync 归根结底也是调用了 obsidian 的这个接口。可惜,golang 没有这么方便的东西,有归有,但是 windows、linux、mac 各有各的接口,头都大了。目前最有希望的还是使用轮询机制动态监听,而不是在同步时才扫描文档、建立快照。

    但现在恐怕连修改了 3 个字就只同步这个文档的操作都没做到

    这个据我所知应该是实现了?不过每次同步最少是要上传、下载一份索引,这个索引体积依照 data 而定,我的 data 大概需要 134kb 的索引,emmm……

    1 回复
  • 自己搭建的 minio 吗?个人服务器性能一般都是丐中丐,如果是海外的对象存储,也比较拉跨,可以用腾讯云的对象存储试一下,运营商无带宽上限,只要不怕花钱,只要自己带宽够高,一天跑一套房子没问题

    你说的外部修改因素我当然是有提及,不然也不会说禁止用户和插件通过思源调用 fs,我的评价是锁都锁了,直接禁止 fs 模块或者其他三方修改,被改了就报错,为什么要承担用户自己外部修改的责任?想要自由度又想要稳定性,哪里来的这么多好事,一切操作最多只通过 api 进行就是最合理的方法,或者直接打乱目录,防止本地有人直接修改本地明文

    你说的只是对比索引然后增量同步而已,我很明确的指出了是只进行同步单个文档的操作,目前就和扫盘然后看一下哪里变了然后同步没什么区别

    然后是上限问题,live 我是真真正正用过一段时间的,无论是服务器版本还是对象存储版本,我不认同你说的它是传统意义上的《冷备份》,甚至可以作为冷备份的上限,冷备份不是指云端没有实例可以实时通信,靠对象存储就是冷备份了,在运维系统里,冷备份通常是在系统离线的情况下进行的,通常需要停止应用程序或系统,然后对整个数据集进行备份。这种情况下,数据通常会被重新打包成一个一致性的备份文件或快照。这可以包括复制整个数据库、文件系统或其他存储介质。我概率中的同步,是指允许系统在运行时进行保持数据一致性,需要在系统运行时处理数据的一致性问题,同步通常比冷备份更复杂,同步需要和改动一样是结构化的,可传递的,可解析的,而不是单向发送的数据文件,应该属于系统的一个操作,思源就把它当做了独立与系统操作的另一个冷备份操作,自己多设备都要打架,再谈第三方有什么意义呢?而 live 并不存在这种情况,虽然没有实时通信的实例,但是它在本地运行了一个可以做到改动与同步同时进行的程序,没错,随着同步和改动一起进行,没有实例可以实时通信,那随着改动发生的结构化同步应该放到哪里呢?它从头造轮子,把同步操作缓存到了本地,而不只是一个简单的触发索引对比器,一切依旧具有结构化,从头造轮子把文件变动打包成了接近于 api 转发,结构化的请求,在我看来,它虽然没有做到真正的改动与同步同时进行,但是在改动发生时做到了实时存储改动信息,不需要在《每一次同步的时候》频繁扫盘索引,所以它的同步不管什么时候开始,同步携带的信息都是具有时效性的,数据切片也是和结构化数据一样最小的。

    2 回复
  • zxhd86

    数据库和索引是不经过同步的,它们放在 temp 目录下。

    调用一堆内核 api 跟很多数据发生变化无关,我指的是打开 siyuan.log,看这一堆东西的上下文:

    I 2024/08/17 00:06:34 s3.go:94: uploaded object [repo/objects/c4/0294c4d4c1c85d1d3c85d9ad8527c8988d4121]
    I 2024/08/17 00:06:34 sync.go:1265: uploaded chunk [objects/c4/0294c4d4c1c85d1d3c85d9ad8527c8988d4121, 561/6604]
    I 2024/08/17 00:06:34 s3.go:94: uploaded object [repo/objects/cf/5e4f6bad5e4a80d2e2e596b5bb084eb1447915]
    I 2024/08/17 00:06:34 sync.go:1265: uploaded chunk [objects/cf/5e4f6bad5e4a80d2e2e596b5bb084eb1447915, 562/6604]
    I 2024/08/17 00:06:34 s3.go:94: uploaded object [repo/objects/89/24958a3954bd9c8bad705e0f6a03a8d33f6273]
    I 2024/08/17 00:06:34 sync.go:1265: uploaded chunk [objects/89/24958a3954bd9c8bad705e0f6a03a8d33f6273, 563/6604]
    I 2024/08/17 00:06:34 s3.go:94: uploaded object [repo/objects/d9/2c22093eaa028952d2a912f5af45c8a24d0328]
    I 2024/08/17 00:06:34 sync.go:1265: uploaded chunk [objects/d9/2c22093eaa028952d2a912f5af45c8a24d0328, 564/6604]
    I 2024/08/17 00:06:34 s3.go:94: uploaded object [repo/objects/60/3ddb05be9c7b26b7b962eb6bd4948c50a78915]
    I 2024/08/17 00:06:34 sync.go:1265: uploaded chunk [objects/60/3ddb05be9c7b26b7b962eb6bd4948c50a78915, 565/6604]

    它们就是实际上传下载的数据分块,如果数量小,时间短,那就说明并不是在这一步阻塞的。

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