优化 ImageMagick 在服务器上的 CPU 利用率

小伙伴们对Golang编程感兴趣吗？是否正在学习相关知识点？如果是，那么本文《优化 ImageMagick 在服务器上的 CPU 利用率》，就很适合你，本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点，希望对大家的知识积累有所帮助！

我正在尝试使用 imagemagick 将一个图像重叠在另一个图像之上。我设置了一台具有 16 核 cpu 和 32gb ram（c5 4x large）的 aws beanstalk 机器，并在 go 环境中运行代码。每当 get 请求到达服务器时，就会执行以下 shell 命令。这是我正在运行的命令

cmd := "convert "+ img1 + " -page +"+fmt.Sprintf("%.1f", offsetX)+"+"+fmt.Sprintf("%.1f", offsetY) + " " + img2 + " -background none -flatten "+outputFilePath
cmdout,err := exec.Command("sh","-c",cmd).CombinedOutput()
//convert img1.png -page +10+10 img2.png -background none -flatten  output.png

img1 的大小约为 500x500，im2 的大小约为 200x200

我进行了负载测试，发现当前设置只能处理 15 个请求/秒，cpu 使用率为 51%。在 25req/sec 时，cpu 使用率变为 95%。我坚信我做错了什么。我正在使用 imagemagick v6.7.8。升级到最新版本或从源代码编译 imagemagick（而不是 yum install）会有帮助吗？

我应该做什么才能满足 100req/sec 并确保所有 vcpu 得到最佳利用

解决方案

我尝试了我的 2015 i5 笔记本电脑（两核、四线程）。我做了一些这样的测试数据：

$ mkdir sample
$ cd sample
$ vipsheader ../fg.png ../bg.png 
../fg.png: 200x200 uchar, 4 bands, srgb, pngload
../bg.png: 500x500 uchar, 4 bands, srgb, pngload
$ for i in {0..1000}; do cp ../fg.png fg$i.png; done
$ for i in {0..1000}; do cp ../bg.png bg$i.png; done

1,000 张 500x500 和 200x200 png 图像。

首先，基本情况（im 6.9.10）：

$ time for i in {0..1000}; do convert bg$i.png -page +10+10 fg$i.png -background none -flatten out$i.png; done
real    0m49.461s
user    1m4.875s
sys 0m6.690s

49s 大约为 20 次操作/秒。

接下来，我尝试使用 gnu 并行。这是并行运行足够多的内核以保持所有内核加载的简单方法：

$ time parallel convert bg{}.png -page +10+10 fg{}.png -background none -flatten  out{}.png ::: {0..1000}
real    0m32.278s
user    1m46.428s
sys 0m11.897s

32s 是 31 次操作/秒。这是在两核笔记本电脑上进行的——您会发现更大的台式机有更好的加速效果。

最后，我编写了一个小型 pyvips 程序来完成您的任务。 pyvips 是 libvips 的 python 绑定，但也有 go 绑定。

import pyvips

for i in range(0, 1000):
    bg_name = "bg" + str(i) + ".png"
    fg_name = "fg" + str(i) + ".png"
    out_name = "out" + str(i) + ".png"

    bg = pyvips.image.new_from_file(bg_name, access="sequential")
    fg = pyvips.image.new_from_file(fg_name, access="sequential")

    result = bg.composite2(fg, "over", x=10, y=10)

    result.write_to_file(out_name)

我明白了：

$ time ~/try/try289.py 
real    0m25.887s
user    0m36.625s
sys 0m1.442s

26s 大约为 40 次操作/秒。如果并行运行多个，您将能够更快地获得它。

您遇到的限制之一是 png 格式——该库是单线程的，而且速度相当慢。如果您愿意尝试 tiff，您可以获得更快的速度。

采用 deflate 压缩的 tiff 在功能上与 png 类似。如果我尝试：

$ vips copy fg.png fg.tif[compression=deflate]
$ vips copy bg.png bg.tif[compression=deflate]
$ ls -l bg.*
-rw-r--r-- 1 john john 19391 dec 27 20:48 bg.png
-rw-r--r-- 1 john john 16208 jan  2 18:36 bg.tif

所以在这种情况下它实际上要小一些。如果我将 pyvips 程序更改为：

bg_name = "bg" + str(i) + ".tif"
fg_name = "fg" + str(i) + ".tif"
out_name = "out" + str(i) + ".tif[compression=deflate]"

然后运行它，我明白了：

$ time ~/try/try289.py 
real    0m17.618s
user    0m23.234s
sys 0m1.823s

大约 55 次操作/秒。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《优化 ImageMagick 在服务器上的 CPU 利用率》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布Golang相关知识，快来关注吧！