jclouds

1.目标

在上一篇文章中 ，我们研究了如何使用jclouds中的通用Blob API将内容上传到S3。 在本文中，我们将使用jclouds的S3特定的异步API上传内容并利用S3提供的分段上传功能。

2.准备

2.1。 设置自定义API

上传过程的第一部分是创建jclouds API-这是针对Amazon S3的自定义API：

public AWSS3AsyncClient s3AsyncClient() {String identity = ...String credentials = ...BlobStoreContext context = ContextBuilder.newBuilder('aws-s3').credentials(identity, credentials).buildView(BlobStoreContext.class);RestContext<AWSS3Client, AWSS3AsyncClient> providerContext = context.unwrap();return providerContext.getAsyncApi();
}

2.2。 确定内容的零件数

Amazon S3对于每个要上传的部分都有5 MB的限制。 因此，我们需要做的第一件事是确定可以分割内容的适当数量的部分，以使我们没有低于5 MB限制的部分：

public static int getMaximumNumberOfParts(byte[] byteArray) {int numberOfParts= byteArray.length / fiveMB; // 5*1024*1024if (numberOfParts== 0) {return 1;}return numberOfParts;
}

2.3。 将内容分成几部分

将把字节数组分成一定数量的部分：

public static List<byte[]> breakByteArrayIntoParts(byte[] byteArray, int maxNumberOfParts) {List<byte[]> parts = Lists.<byte[]> newArrayListWithCapacity(maxNumberOfParts);int fullSize = byteArray.length;long dimensionOfPart = fullSize / maxNumberOfParts;for (int i = 0; i < maxNumberOfParts; i++) {int previousSplitPoint = (int) (dimensionOfPart * i);int splitPoint = (int) (dimensionOfPart * (i + 1));if (i == (maxNumberOfParts - 1)) {splitPoint = fullSize;}byte[] partBytes = Arrays.copyOfRange(byteArray, previousSplitPoint, splitPoint);parts.add(partBytes);}return parts;
}

我们将测试将字节数组分成多个部分的逻辑–我们将生成一些字节，将字节数组拆分，使用Guava将其重新组合在一起，并验证是否可以恢复原始字节：

@Test
public void given16MByteArray_whenFileBytesAreSplitInto3_thenTheSplitIsCorrect() {byte[] byteArray = randomByteData(16);int maximumNumberOfParts = S3Util.getMaximumNumberOfParts(byteArray);List<byte[]> fileParts = S3Util.breakByteArrayIntoParts(byteArray, maximumNumberOfParts);assertThat(fileParts.get(0).length + fileParts.get(1).length + fileParts.get(2).length,equalTo(byteArray.length));byte[] unmultiplexed = Bytes.concat(fileParts.get(0), fileParts.get(1), fileParts.get(2));assertThat(byteArray, equalTo(unmultiplexed));
}

要生成数据，我们只需使用Random的支持：

byte[] randomByteData(int mb) {byte[] randomBytes = new byte[mb * 1024 * 1024];new Random().nextBytes(randomBytes);return randomBytes;
}

2.4。 创建有效载荷

既然我们已经为内容确定了正确的部分数量，并且设法将内容分解为多个部分，那么我们需要为jclouds API 生成Payload对象 ：

public static List<Payload> createPayloadsOutOfParts(Iterable<byte[]> fileParts) {List<Payload> payloads = Lists.newArrayList();for (byte[] filePart : fileParts) {byte[] partMd5Bytes = Hashing.md5().hashBytes(filePart).asBytes();Payload partPayload = Payloads.newByteArrayPayload(filePart);partPayload.getContentMetadata().setContentLength((long) filePart.length);partPayload.getContentMetadata().setContentMD5(partMd5Bytes);payloads.add(partPayload);}return payloads;
}

3.上载

上传过程是一个灵活的多步骤过程-这意味着：

• 可以在拥有所有数据之前开始上传-数据可以在输入时上传
• 数据分块上传-如果这些操作之一失败，则可以简单地将其检索
• 块可以并行上传–这可以大大提高上传速度，尤其是在大文件的情况下

3.1。 启动上传操作

Upload操作的第一步是启动该过程 。 对S3的请求必须包含标准的HTTP标头–特别是内容 – MD5标头。 我们将在这里使用Guava哈希函数支持：

Hashing.md5().hashBytes(byteArray).asBytes();

这是整个字节数组（而不是各个部分）的md5哈希 。

为了启动上载以及与S3的所有进一步交互，我们将使用AWSS3AsyncClient –我们之前创建的异步API：

ObjectMetadata metadata = ObjectMetadataBuilder.create().key(key).contentMD5(md5Bytes).build();
String uploadId = s3AsyncApi.initiateMultipartUpload(container, metadata).get();

密钥是分配给对象的句柄–它必须是客户端指定的唯一标识符。

还要注意，即使我们使用的是异步版本的API， 我们也阻止了该操作的结果–这是因为我们需要初始化的结果才能继续前进。

操作的结果是S3返回的上载ID –这将在整个生命周期中识别上载，并将出现在所有后续的上载操作中。

3.2。 上载零件

下一步是上传零件 。 我们的目标是并行发送这些请求，因为上载零件操作代表了大部分上载过程：

List<ListenableFuture<String>> ongoingOperations = Lists.newArrayList();
for (int partNumber = 0; partNumber < filePartsAsByteArrays.size(); partNumber++) {ListenableFuture<String> future = s3AsyncApi.uploadPart(container, key, partNumber + 1, uploadId, payloads.get(partNumber));ongoingOperations.add(future);
}

零件编号必须是连续的，但发送请求的顺序无关紧要。

提交所有上载零件请求后，我们需要等待它们的响应，以便我们可以收集每个零件的单独ETag值：

Function<ListenableFuture<String>, String> getEtagFromOp =new Function<ListenableFuture<String>, String>() {public String apply(ListenableFuture<String> ongoingOperation) {try {return ongoingOperation.get();} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {throw new IllegalStateException(e);}}
};
List<String> etagsOfParts = Lists.transform(ongoingOperations, getEtagFromOp);

如果由于某种原因，上载部分操作之一失败， 则可以重试该操作，直到成功为止。 上面的逻辑不包含重试机制，但是建立它应该足够简单。

3.3。 完成上传操作

上传过程的最后一步是完成分段操作 。 S3 API要求以Map的形式上传来自先前零件的响应，现在我们可以从上面获得的ETag列表中轻松创建这些响应：

Map<Integer, String> parts = Maps.newHashMap();
for (int i = 0; i < etagsOfParts.size(); i++) {parts.put(i + 1, etagsOfParts.get(i));
}

最后，发送完整的请求：

s3AsyncApi.completeMultipartUpload(container, key, uploadId, parts).get();

这将返回完成对象的最终ETag，并完成整个上传过程。

4。结论

在本文中，我们使用自定义S3 jclouds API构建了一个支持多部分的，完全并行的S3上传操作。 此操作可以按原样使用，但是可以通过几种方法进行改进 。 首先，应在上传操作周围添加重试逻辑，以更好地处理失败。 接下来，对于非常大的文件，即使该机制并行发送所有上载的多部分请求， 限制机制仍应限制发送的并行请求的数量。 这既可以避免带宽成为瓶颈，又可以确保Amazon本身不会将上传过程标记为超过每秒允许的请求限制– Guava RateLimiter可能非常适合此操作。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2013/04/multipart-upload-on-s3-with-jclouds.html

jclouds