图片等大文件，一定要单独经过文件服务器，避免IO速度对动态数据的影响！保证系统不会因为文件而崩溃！ 为什么放到文件服务器就可以避免IO对动态数据的影响

将图片等大文件放到文件服务器可以避免IO对动态数据的影响，主要有以下几个原因：

1. 分离IO负载：将图片等大文件放到文件服务器意味着这些文件不再与动态数据存储在同一个位置。由于图片等大文件通常需要较长的IO时间进行读写操作，将它们与动态数据分离可以有效减轻对数据库等动态数据存储的IO负载。

2. 专门优化的存储系统：文件服务器通常会使用专门的存储系统，例如分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或对象存储（如Amazon S3），这些存储系统针对大文件和高并发访问进行了优化。相比之下，数据库等动态数据存储通常更加注重事务性操作和查询性能，可能无法提供与大文件处理相匹配的高效IO性能。

3. 并发处理和缓存控制：文件服务器通常具备更好的并发处理能力，能够同时处理多个客户端对大文件的请求。另外，文件服务器还可以针对大文件实施缓存控制策略，通过缓存减少磁盘IO的需求，提高读写性能。

4. 可扩展性和容量管理：通过将大文件放到文件服务器，可以更加方便地进行容量管理和扩展。文件服务器可以根据需要进行存储容量的扩展，而无需影响动态数据存储的操作和性能。

综上所述，将图片等大文件放到文件服务器可以将IO负载分离，利用专门优化的存储系统处理大文件的读写操作，并提供并发处理能力和缓存控制，同时具备可扩展性和容量管理的优势，从而避免IO对动态数据的影响，保证系统的稳定性和性能。

相关问题

mysql并行导出数据到文件对io有什么要求

当使用并行导出数据到文件时，对 I/O 子系统有一定要求。并行导出数据会增加磁盘 I/O 的负载，因此需要确保磁盘 I/O 子系统能够提供足够的性能和容量，以避免出现磁盘 I/O 瓶颈影响导出数据的效率。

以下是一些建议：

1. 使用 RAID 来提高磁盘 I/O 性能和容错能力。RAID 0 可以提高磁盘 I/O 性能，RAID 1 可以提高磁盘 I/O 容错能力。

2. 确保磁盘子系统具有足够的可用容量，以存储导出的数据文件。建议使用专门的磁盘分区或磁盘卷来存储导出的数据文件。

3. 使用高速磁盘或固态硬盘来提高磁盘 I/O 性能。固态硬盘比传统机械硬盘更快，更可靠，更耐用。

4. 使用操作系统或文件系统提供的缓存机制来优化磁盘 I/O 性能。例如，可以使用 Linux 系统中的 buffer cache 或 Windows 系统中的 NTFS 缓存来缓存磁盘 I/O。

5. 如果可能，可以将导出操作和其他磁盘 I/O 密集型操作隔离开，以避免出现磁盘 I/O 瓶颈。例如，可以将导出操作放在一个单独的 MySQL 实例中，或者将导出操作放在一个单独的磁盘分区中。

使用PIL库对图片进行等比例压缩，无论压缩前文件大小如何，压缩后文件小于10KB。

可以使用PIL库中的`Image`模块来对图片进行等比例压缩，并且通过不断调整压缩质量来控制输出文件大小。下面是一个示例代码：

from PIL import Image
import io

def compress_image(image_path):
    with open(image_path, 'rb') as f:
        with Image.open(io.BytesIO(f.read())) as img:
            # 设置压缩质量
            quality = 60
            # 最大压缩质量
            max_quality = 10
            # 最大文件大小
            max_size = 10 * 1024  # 10KB
            # 获取原始图片大小
            orig_size = img.size
            # 先按原始大小压缩一遍
            img.thumbnail(orig_size)
            # 不断递减压缩质量，直到文件大小小于10KB
            while quality > max_quality:
                # 将图片转为bytes对象
                with io.BytesIO() as output:
                    img.save(output, format='JPEG', quality=quality)
                    image_bytes = output.getvalue()
                # 如果文件大小小于10KB，返回压缩后的图片
                if len(image_bytes) < max_size:
                    return Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
                # 否则递减压缩质量
                quality -= 5
            # 返回压缩后的图片
            return img

这个函数接受一个图片路径作为参数，并返回一个压缩后的`Image`对象。在函数中，先按原始大小压缩一遍，然后不断递减压缩质量，直到文件大小小于10KB。最后返回压缩后的`Image`对象。

需要注意的是，压缩质量越低，图片失真越明显。因此，需要根据实际情况调整`quality`和`max_quality`参数，以在保证文件大小小于10KB的情况下尽可能减小失真。