当 LAMP 服务器上有数百万用户时，存储和获取图像的最快、最有效的方法是什么？

Question

这是迄今为止我想出的最好方法，我想知道是否有更好的方法（我确信有！）来存储和获取数百万个用户图像：

为了保持目录大小为了避免对数据库进行任何额外的调用，我使用根据用户的唯一 ID 计算的嵌套目录，如下所示：

$firstDir = './images';
$secondDir = floor($userID / 100000);
$thirdDir = floor(substr($id, -5, 5) / 100);
$fourthDir = $userID;
$imgLocation = "$firstDir/$secondDir/$thirdDir/$fourthDir/1.jpg";

用户 ID ($userID) 的范围从 1 到数百万。

例如，如果我有用户 ID 7654321，则该用户的第一张图片将存储在：

./images/76/543/7654321/1.jpg

对于用户 ID 654321：

./images/6/543/654321/1.jpg

对于用户 ID 54321 对于用户 ID 4321则为

./images/0/543/54321/1.jpg

：

./images/0/43/4321/1.jpg

对于用户 ID 321 则为：

./images/0/3/321/1.jpg

对于用户 ID 21 则为：

./images/0/0/21/1.jpg

对于用户 ID 1 将会是：

./images/0/0/1/1.jpg

这确保了在拥有多达 100,000,000 个用户的情况下，我永远不会有一个包含超过 1,000 个子目录的目录，因此它似乎保持了干净和高效。

我将此方法与以下“哈希”方法进行了基准测试，该方法使用 PHP 中可用的最快哈希方法 (crc32)。此“散列”方法将第二个目录计算为用户 ID 散列中的前 3 个字符，将第三个目录计算为后 3 个字符，以便随机但均匀地分布文件，如下所示：

$hash = crc32($userID);
$firstDir = './images';
$secondDir = substr($hash,0,3);
$thirdDir = substr($hash,3,3);
$fourthDir = $userID;
$imgLocation = "$firstDir/$secondDir/$thirdDir/$fourthDir/1.jpg";

但是，此“散列”方法是比我前面描述的方法慢，所以它不好。

然后，我更进一步，在原始示例中找到了一种更快的计算第三目录的方法 (floor(substr($userID, -5, 5) / 100);)，如下所示

$thirdDir = floor(substr($userID, -5, 3));

： ，这改变了前 10,000 个用户 ID 的存储方式/位置，使得某些第三目录具有 1 个用户子目录或 111 而不是 100，但它的优点是速度更快，因为我们没有除以100，所以我认为从长远来看这是值得的。

定义目录结构后，我计划如何存储实际的单个图像：例如，如果用户上传第二张图片，它将与第一张图片放在同一目录中，但名称为 2.jpg。用户的默认图片始终是 1.jpg，因此，如果他们决定将第二张图片设为默认图片，2.jpg 将被重命名为 1.jpg 和 1.jpg 将更名为 2.jpg。

最后但并非最不重要的一点是，如果我需要存储同一图像的多个尺寸，我会按如下方式存储用户 ID 1（例如）：

1024px:

./images/0/0/1/1024/1.jpg
./images/0/0/1/1024/2.jpg

640px:

./images/0/0/1/640/1.jpg
./images/0/0/1/640/2.jpg

就是这样。

那么，这种方法有没有缺陷呢？如果有的话，您能指出来吗？

有更好的方法吗？如果是这样，您能描述一下吗？

在开始实现这一点之前，我想确保我有最好、最快、最有效的方法来存储和检索图像，这样我就不必再次更改它。

谢谢！

Answer 1

不要关心计算路径时的微小速度差异，这并不重要。重要的是图像在目录中的分布有多好和均匀，生成的路径有多短，推断命名约定有多难（让我们将 1.jpg 替换为 2.jpg ..哇，它正在工作..） 。

例如，在您的哈希解决方案中，路径完全基于用户 ID，这会将属于一个用户的所有图片放在同一目录中。

使用整个字母表（小写和大写，如果您的 FS 支持），而不仅仅是数字。检查其他软件的功能，检查哈希直接名称的好地方是 google chrome、mozilla...最好使用短目录名称。查找速度更快，在 html 文档中占用的空间更少。