我正在尝试理解the rsync algorithm如何处理以交错方式匹配的校验和和块。
维基百科页面似乎表明发送方和接收方都计算并交换所有可能块的滚动校验和。但这意味着每个字节基本上发送一个校验和!我肯定错过了什么。如何对齐块?
e.g。如果S = 16字节块,并且发送方具有文本A的文本:
快速的棕色狐狸跳过了 懒狗
并且接收者将此文本用于文件B:
快速的棕色狐狸跳过了 懒狗
rsync交换如何工作?
答案 0 :(得分:15)
接收器仅针对非重叠块计算和发送滚动校验和。 相反,发件人会为每个可能的块计算它(但保持结果为本地)。然后对于发送者来说,只需检查一个非重叠块(由接收者发送)是否与任何(重叠)本地块匹配。
您的示例太简单,看不到任何有趣的内容,最后两个块根本不匹配,将被发送以进行合并。
有一个更有趣的例子(大写是块):
发件人:
A B Cabc D
接收器:
A B C D
接收方将为A,B,C和D发送MD5和滚动哈希值。
发件人将计算每个(重叠)块的滚动哈希,它将匹配A,B,C和D.由于abc
不匹配,它将发送它以及将其合并的信息。
答案 1 :(得分:2)
(我现在自己正在处理一个远程同步问题,@tonfa 给出了一个很好的答案,但我发现他们的例子有点令人困惑。所以我提供了我自己的例子,使用 Lorem Ipsum 文本作为数据正在同步。我注意到人类可读的文本文件可以为域特定同步优化提取它们的句子/段落结构,我们没有这样做:就{{ 1}} 和rolling-hash算法有关,每个文件都是一个不透明的二进制blob,没有任何结构)
假设文件服务器 (rsync
) 有这个文件 641 字节:Alice
:
(假设是 ASCII 或 UTF-8 编码。为了可读性,在第 80 列添加了换行符,实际文件中不会出现换行符)
lipsum.txt
假设远程客户端 (Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nulla nisl enim,
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) 有一个稍加修改的 Bob
副本:
lipsum.txt
这是一个视觉 Proin finibus ullamcorper ante sit amet egestas. Lorem ipsum dolor sit amet,
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供参考:
使用 rsync,运行服务器或客户端软件的主机(计算机)并不重要,重要的是发送者和接收者是谁(因为 rsync 服务器可以发送和接收,rsync 客户端也可以发送和接收)。在此演示中,远程客户端 (diff
) 正在发送其修改后的 Bob
副本到 rsync 服务器 (lipsum.txt
)。
Alice 将 Alice
分解为相同大小的块(在本演示中,我们使用 32 字节大小的块)并使用 计算这些块的弱哈希值(校验和) >弱 滚动散列(注意,滚动散列算法还没有跨块边界计算):
lipsum.txt
block offset 32-byte block bytes (as ASCII) block weak-hash (as UInt32)
--------------------------------------------------------------------------
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16 |ectetur adipiscing elit. Nulla n| 1213926365
32 |isl enim, consectetur quis quam | 3307146210
48 |consequat, pharetra tempus enim.| 1702104107
64 |Fusce iaculis libero vitae ipsu | 113380311
80 |m accumsan efficitur. Fusce iacu| 3788835775
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304 | ullamcorper sapien sagittis non| 2035682393
320 |.| 3014702
然后将这些块偏移量和弱哈希发送到 Alice
。
在这个例子中,32 字节的块大小和 32 位大小的散列意味着 Alice 向 Bob 发送 84 个字节来表示一个 641 字节大小的文件 - 或者 Bob 想要的文件大小的 13%发送。 (请注意,Bob
使用数百字节的块大小,因此在现实生活中该比例甚至更小,这对于低速连接非常实用。
首先,Bob 从 Alice 那里接收散列并将它们加载到一个散列表中以进行 rsync
查找(是的,这意味着有一个“hash-of-a-hash”)。
然后真正的魔法发生了:Bob 通过他们的文件计算 32 字节大小的窗口的滚动哈希。 Bob 的文件长 714 字节,这意味着将计算 682 个哈希值。 O(1)
的弱哈希算法专门设计用于在滚动基础上工作(这样您可以推送和弹出单个字节值)而不是在每个字节上重复窗口(即 rsync 在 { {1}} 时间而不是 rsync
时间,其中 O(n)
是文件的大小,O(n * m)
是窗口大小)。
这是 Bob 生成的(为简洁起见,显示前 100 个块):
n
您可能会注意到 Bob 的 块 49 的一些特别之处:它与 Alice 的块 0 完全匹配(两者都有“m
”的 ASCII 字节,但它们也共享 {{ 1}}!)
Bob 然后一个字节一个字节地继续,注意哪些块也与 Alice 的副本中的那些块匹配(对于每个块,这可能在 Offset| 32-byte block bytes (as ASCII) | Weak-hash
-------------------------------------------------
0 |Proin finibus ullamcorper ante s| 3787000889
1 |roin finibus ullamcorper ante si| 2983660626
2 |oin finibus ullamcorper ante sit| 1966279764
3 |in finibus ullamcorper ante sit | 663751685
4 |n finibus ullamcorper ante sit a| 3578072061
5 | finibus ullamcorper ante sit am| 757926908
6 |finibus ullamcorper ante sit ame| 1417546817
7 |inibus ullamcorper ante sit amet| 382274639
8 |nibus ullamcorper ante sit amet | 2866482182
9 |ibus ullamcorper ante sit amet e| 2888829949
10 |bus ullamcorper ante sit amet eg| 1780157435
11 |us ullamcorper ante sit amet ege| 763694078
12 |s ullamcorper ante sit amet eges| 1458113532
13 | ullamcorper ante sit amet egest| 2940865533
14 |ullamcorper ante sit amet egesta| 206310462
15 |llamcorper ante sit amet egestas| 539757628
16 |lamcorper ante sit amet egestas.| 1384516606
17 |amcorper ante sit amet egestas. | 1941179314
18 |mcorper ante sit amet egestas. L| 4284812189
19 |corper ante sit amet egestas. Lo| 3270773663
20 |orper ante sit amet egestas. Lor| 4045278126
21 |rper ante sit amet egestas. Lore| 2546076580
22 |per ante sit amet egestas. Lorem| 4200926111
23 |er ante sit amet egestas. Lorem | 4163898191
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97 |ng elit. Nulla nisl enim, consec| 2620984147
98 |g elit. Nulla nisl enim, consect| 1986661209
99 | elit. Nulla nisl enim, consecte| 460917591
时间内,或总共 Lorem ipsum dolor sit amet, cons
),因为 Bob 加载了 Alice 的副本将哈希块放入哈希表中。
还有一个优化:如果 Bob 看到他的一个块匹配,他可以跳到下一个完整块并查看是否匹配,如果匹配则跳过中间块(所以我们知道 32-偏移量 49 处的字节块匹配,因此我们可以跳到块 81 - 块 81 也匹配(使用哈希 3262843843
,因此跳转到块 113,依此类推...))。
继续对 Bob 中的所有窗口执行此操作,最终您将获得以下输出:
O(1)
所以这是 16 个块(或窗口),每个块(或窗口)32 个字节,总共 512 个字节,Bob 知道他不需要发送给 Alice。 Bob 然后只需要发送上面块没有覆盖的非重叠窗口:
O(n)
还不错吧?