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。

  • 思源笔记

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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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  • 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。

  • 其他回帖
  • tianzhongs

    随便说两点,第一,你拿 ob 的 livesync 实时同步来比较,并不恰当,因为 livesync 的同步是挂在服务器上,其本质就跟你部署在 docker 上,访问网页应用类似;

    当然,这并不是思源同步慢的真正原因,真正的原因是:

    1. 可能存在线程或者文件并行同步的数量限制;
    2. 加密,你应该考虑思源是加密了的,也就是说存在类似于 Cryptomator 那样的加密措施,导致文件和文件夹众多,可以直接在对象存储平台查看加密后的文件夹就会发现非常多image.png
    3. 文件和文件夹的深度和数量都会极其影响同步、复制等速度,这个使用过 npm 以及复制 jar 包的同学应该都深有体会

    我目前每次同步的速度大概在 3s 左右,如果有重大改变,可能会在十几秒左右,但是我觉得这个同步速度其实还好,因为有个 30s 自动同步的机制,所以我平时也很少手动同步,但是每次启动的时候的加载才是让我头痛的,每次都要等待封面,这个有点无语。

    你如果非要对比的话,应该对标是 ob 的 remotely save 插件,记得加上加密,其次,ob 的该插件似乎不会分割文件,所以还是有一定的区别,但是会比你说的 livesync 更接近对比效果。

    如果说解决的话,你要么就不用思源的官方同步,直接用三方同步工具同步 data 文件夹,这个也是可以的,我尝试过,只是不优雅。或者说用 docker 部署,这个优雅,但是只能用浏览器访问。

    1 回复
  • zxhd86

    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

    我不是用个人服务器,我是直接在我自己的电脑上,用 docker 运行 minio,minio 跟思源甚至没经过外网网络交互,全部都是在一台电脑上进行。在 40 并发上传时,minio 的 cpu 占用已经飙升到 40% 了。在我没上传前,它的占用是 0.2%。我觉得 minio 作为这方面最流行的个人 s3 项目,它的代码不至于拉跨商业主流技术好几代,而我给他分配的资源,我个人觉得也应该远胜大部分公有云给你分配的量级。

    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

    如果能这样当然最好,但是确实是有需要放 word,然后外部修改的例子,这方面的应用数不胜数,甚至都需要 D 专门放行,方便内核运行时不会报错,全封了不太对吧……

    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

    因为有上述前提,所以不扫描就是不行的。而且,还是那句话,扫描一遍还真就不花什么时间,它不是制约同步速度的主要因素。

    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

    我研究过它的代码了,实际上他就是在文件改动的时候动态的把内容加入快照库,然后触发同步,把更新的块打包,和索引一起上传上去。它并没有做所谓的同步操作缓存,至于结构化,我不太理解你的意思。你的意思难道是它会准确的识别操作具体的内容,比如说 md 文本里最后插入了”this is sync“,它就能发送一个{insert:"this is sync"}之类的东西?那你可能要失望了,你可以看看这部分的代码:

    https://github.com/vrtmrz/obsidian-livesync/blob/630889680e6da80a58c55f44ca764eb265758f4c/src/storages/StorageEventManager.ts#L78

    https://github.com/vrtmrz/obsidian-livesync/blob/630889680e6da80a58c55f44ca764eb265758f4c/src/main.ts#L1586

    https://github.com/vrtmrz/obsidian-livesync/blob/630889680e6da80a58c55f44ca764eb265758f4c/src/main.ts#L3092

    https://github.com/vrtmrz/obsidian-livesync/blob/630889680e6da80a58c55f44ca764eb265758f4c/src/storages/SerializedFileAccess.ts#L87

    以上代码的逻辑就是获取文件更改,然后直接视为 string 或二进制,创建快照分片而已,在我的标准里,属实算不上什么结构化。思源要进行这种操作也能做到的,无非就是动态获取修改内容,然后新建指定快照罢了。之前是扫盘获取需要建立快照的文件,现在是你给定路径确定建立快照的文件,区别不大,思源的性能可能还高一点。

    2 回复
  • 然后就是关于你提供的代码定位,我当然可以跟着你看代码,可以看到,光是监听就写了

            plugin.registerEvent(plugin.app.vault.on("modify", this.watchVaultChange));
            plugin.registerEvent(plugin.app.vault.on("delete", this.watchVaultDelete));
            plugin.registerEvent(plugin.app.vault.on("rename", this.watchVaultRename));
            plugin.registerEvent(plugin.app.vault.on("create", this.watchVaultCreate));
            //@ts-ignore : Internal API
            plugin.registerEvent(plugin.app.vault.on("raw", this.watchVaultRawEvents));
    

    五个,每一个事件不只是一个触发器来触发进行扫盘索引,而是拥有具体的返回对象,例如

       watchVaultChange(file: TAbstractFile, ctx?: any) {
            this.appendQueue([{ type: "CHANGED", file }], ctx);
        }
    
    

    通过将文件的修改事件封装成一个对象,这个方法能够为后续的处理提供结构化的数据,这至少是一种基本的处理,至少是和操作挂钩了,返回校验也不需要重新牵一发而动全身

    其他的我就不细看了,要休息

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