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在断点续传系统中，如何高效地存储和更新文件上传状态是关键。得益于 Redis 高效的内存操作和多种数据结构的支持，它非常适合用于存储上传过程中的临时状态信息。下面，我们将探讨如何利用 Redis 实现文件上传状态的存储，并与数据库保持一致，确保系统的稳定与数据的可靠。

1. Redis 中存储文件上传状态

Redis 提供了丰富的数据结构，可以灵活地存储和更新文件上传的各类状态。以下是几种常见的实现方式。

使用 Hash 存储文件状态

在 Redis 中，每个文件的上传状态可以使用一个独特的键（如 file_id 或者用户 ID + 文件名的组合）来标识，所有与文件上传相关的数据（如已上传字节数、文件总大小、已上传的分块等）则存储在一个 Hash 表中。例如：

Key: file_upload:<file_id>
Fields:- uploaded_size: 已上传的字节数- file_size: 文件的总大小- chunks: 已上传的分块索引列表- status: 当前上传状态（如 "uploading", "paused", "completed"）- last_update_time: 上次更新的时间

存储分块上传状态

对于大文件分块上传，Redis 的集合（Set）或者列表（List）可以存储每个已上传的分块。比如：

Key: file_chunks:<file_id>
Set: {chunk_1, chunk_2, chunk_3, ...}

这样，每个上传的分块都会被记录，上传状态能被精准地追踪和管理。

使用 TTL 进行状态过期管理

对于文件上传的临时状态，可以设置适当的过期时间。比如，当文件上传完成后，自动清理 Redis 中的状态数据：

EXPIRE file_upload:<file_id> 86400  # 设置该文件状态一天后过期

这样避免了无用数据的长期占用内存。

2. Redis 与数据库保持一致

尽管 Redis 高效且快速，但它毕竟是内存数据库，系统重启或故障时，存储的数据可能会丢失。因此，将 Redis 中的断点续传状态与数据库中的持久化数据保持一致显得尤为重要。

方法 1：定期同步

最简单的方式是通过定时任务（如 Cron Job）定期将 Redis 中的上传状态同步到数据库。可以设置一个后台服务，每隔一定时间（如每小时）扫描 Redis 中所有的上传状态，将其写入数据库。

数据库表设计：

CREATE TABLE file_upload_status (file_id VARCHAR(255) PRIMARY KEY,uploaded_size BIGINT,file_size BIGINT,chunks TEXT,  -- 存储已上传的分块信息，格式为 JSONstatus ENUM('uploading', 'paused', 'completed'),last_update_time DATETIME
);

方法 2：实时同步

如果需要更高的实时性，可以采用实时同步的方法。每当 Redis 中某个文件的上传状态发生变化时，立即同步到数据库。可以使用消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）来异步处理同步任务，或者直接在代码中同步更新。

例如：

1. 更新 Redis 中的状态时，触发异步任务。
2. 利用 Redis 的 Keyspace Notifications（键空间通知）来监听 Redis 中键的变化，并自动将变化同步到数据库。

方法 3：双写机制

双写机制是在每次更新 Redis 时，直接同步更新数据库。这种方式确保了每次写操作都会同时影响 Redis 和数据库，从而避免了数据的不一致。

例如，在更新文件上传进度时：

MULTI  # Redis 事务
HSET file_upload:<file_id> uploaded_size 1024
EXEC-- 同时更新数据库
UPDATE file_upload_status SET uploaded_size = 1024 WHERE file_id = '<file_id>';

方法 4：系统重启后的恢复

为了在系统重启后能够恢复上传状态，可以在系统启动时从数据库加载上传状态，并同步到 Redis。这样即使服务重启，断点续传的状态也不会丢失。

for record in db.query("SELECT * FROM file_upload_status WHERE status = 'uploading'"):redis.hmset(f"file_upload:{record['file_id']}", {"uploaded_size": record['uploaded_size'],"file_size": record['file_size'],"status": record['status']})

3. 一致性保障

为了确保 Redis 和数据库中的数据一致性，我们可以采用以下策略：

1. 事务控制：确保 Redis 和数据库的写入操作在同一个事务中完成，以保证数据的一致性。
2. 消息队列：通过消息队列记录 Redis 的变更事件，再由后台服务同步到数据库，从而避免直接操作数据库带来的性能瓶颈。
3. 幂等性设计：确保每次操作是幂等的，即即使重复执行，数据也不会出现冲突或不一致。
4. 定期数据对账：定期对 Redis 和数据库中的数据进行比对，确保一致性。如果发现不一致，可以触发修复机制。

4. 总结

Redis 作为临时存储，能高效地支持断点续传系统的状态管理。结合定时同步、实时更新或双写机制，能够确保 Redis 和数据库中的数据保持一致性。在实现时，我们还要注意一致性保障，避免因 Redis 失效或重启导致的数据丢失。

5. 代码实践

5.1 在 Redis 中存储文件上传状态

首先，我们需要在 Redis 中为每个文件的上传状态创建一个 Hash 表来记录文件的状态。假设我们正在上传一个大文件，采用分块上传。

#include <hiredis/hiredis.h>
#include <iostream>
#include <string>// 连接 Redis
redisContext* connectToRedis() {redisContext* c = redisConnect("127.0.0.1", 6379);if (c == NULL || c->err) {if (c) {std::cerr << "Redis connection error: " << c->errstr << std::endl;} else {std::cerr << "Unable to allocate redis context\n";}exit(1);}return c;
}// 设置文件上传状态
void setFileUploadStatus(redisContext* c, const std::string& file_id, size_t uploaded_size, size_t file_size, const std::string& status) {redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand(c, "HSET file_upload:%s uploaded_size %zu file_size %zu status %s",file_id.c_str(), uploaded_size, file_size, status.c_str());freeReplyObject(reply);
}int main() {redisContext* c = connectToRedis();std::string file_id = "file123";size_t uploaded_size = 5000;  // 已上传 5000 字节size_t file_size = 10000;     // 文件总大小 10000 字节std::string status = "uploading";  // 上传状态：正在上传// 更新 Redis 中的文件状态setFileUploadStatus(c, file_id, uploaded_size, file_size, status);redisFree(c);return 0;
}

5.2 存储已上传的分块状态

对于分块上传，可以在 Redis 中使用 Set 来记录已上传的分块。

// 添加已上传分块到 Redis Set
void addUploadedChunk(redisContext* c, const std::string& file_id, const std::string& chunk_id) {redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand(c,"SADD file_chunks:%s %s", file_id.c_str(), chunk_id.c_str());freeReplyObject(reply);
}int main() {redisContext* c = connectToRedis();std::string file_id = "file123";std::string chunk_id = "chunk_1";  // 上传的第一个分块// 将已上传的分块存储到 Redis Set 中addUploadedChunk(c, file_id, chunk_id);redisFree(c);return 0;
}

5.3 数据同步到数据库

将 Redis 中的状态同步到 MySQL 数据库，以确保持久化存储的一致性。

#include <mysql/mysql.h>// 连接 MySQL 数据库
MYSQL* connectToDatabase() {MYSQL* conn = mysql_init(NULL);if (conn == NULL) {std::cerr << "mysql_init() failed\n";exit(1);}conn = mysql_real_connect(conn, "localhost", "root", "password", "file_upload", 3306, NULL, 0);if (conn == NULL) {std::cerr << "mysql_real_connect() failed\n";exit(1);}return conn;
}// 将文件上传状态同步到数据库
void syncToDatabase(MYSQL* conn, const std::string& file_id, size_t uploaded_size, size_t file_size, const std::string& status) {std::string query = "UPDATE file_upload_status SET uploaded_size = " + std::to_string(uploaded_size) + ", file_size = " + std::to_string(file_size) + ", status = '" + status + "' WHERE file_id = '" + file_id + "'";if (mysql_query(conn, query.c_str())) {std::cerr << "MySQL query failed: " << mysql_error(conn) << std::endl;}
}int main() {MYSQL* conn = connectToDatabase();std::string file_id = "file123";size_t uploaded_size = 5000;size_t file_size = 10000;std::string status = "uploading";// 将文件上传状态同步到数据库syncToDatabase(conn, file_id, uploaded_size, file_size, status);mysql_close(conn);return 0;
}

通过这种方式，我们可以实现高效、稳定的断点续传系统，同时确保 Redis 和数据库中的数据一致性。