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python - 如何在 Python 中高效地将小文件上传到 Amazon S3

coder 2023-08-16 原文

最近，我需要实现一个程序，以尽快将驻留在 Amazon EC2 中的文件上传到 Python 中的 S3。文件大小为 30KB。

我尝试了一些解决方案，使用多线程、多处理、协程。以下是我在 Amazon EC2 上的性能测试结果。

3600(文件量)* 30K(文件大小)~~ 105M(总计)--->

       **5.5s [ 4 process + 100 coroutine ]**
       10s  [ 200 coroutine ]
       14s  [ 10 threads ]

代码如下所示

用于多线程

def mput(i, client, files):
    for f in files:
        if hash(f) % NTHREAD == i:
            put(client, os.path.join(DATA_DIR, f))


def test_multithreading():
    client = connect_to_s3_sevice()
    files = os.listdir(DATA_DIR)
    ths = [threading.Thread(target=mput, args=(i, client, files)) for i in range(NTHREAD)]
    for th in ths:
        th.daemon = True
        th.start()
    for th in ths:
        th.join()

对于协程

client = connect_to_s3_sevice()
pool = eventlet.GreenPool(int(sys.argv[2]))

xput = functools.partial(put, client)
files = os.listdir(DATA_DIR)
for f in files:
    pool.spawn_n(xput, os.path.join(DATA_DIR, f))
pool.waitall()

对于多处理 + 协程

def pproc(i):
    client = connect_to_s3_sevice()
    files = os.listdir(DATA_DIR)
    pool = eventlet.GreenPool(100)

    xput = functools.partial(put, client)
    for f in files:
        if hash(f) % NPROCESS == i:
            pool.spawn_n(xput, os.path.join(DATA_DIR, f))
    pool.waitall()


def test_multiproc():
    procs = [multiprocessing.Process(target=pproc, args=(i, )) for i in range(NPROCESS)]
    for p in procs:
        p.daemon = True
        p.start()
    for p in procs:
        p.join()

机器的配置是Ubuntu 14.04, 2 CPUs (2.50GHz), 4G Memory

达到的最高速度约为19Mb/s (105/5.5)。总的来说，太慢了。有什么办法可以加快速度吗？ stackless python 可以做得更快吗？

最佳答案

此处提供了使用 Python boto SDK 并行上传到 Amazon S3 的示例:

与其自己编写代码，不如考虑调用 AWS Command Line Interface (CLI) ，它可以并行上传。它也是用 Python 编写的，并使用了 boto。

关于python - 如何在 Python 中高效地将小文件上传到 Amazon S3，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27478568/

中高何在strongsectionclientpythonamazon-web-servicesamazon-s3coroutine

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