作者：京东科技 贾世闻
对象存储是云的基础组件之一，各大云厂商都有相关产品。这里跟大家介绍一下 rust 与对象存储交到的基本套路和其中的一些技巧。
基本连接
我们以 [S3 sdk](
https://github.com/awslabs/aws-sdk-rust)为例来说说基本的连接与操作，作者验证过 aws、京东云、阿里云。主要的增删改查功能没有什么差别。
let shared_config = SdkConfig::builder() .credentials_provider(SharedCredentialsProvider::new(Credentials::new( "LTAI5t7NPuPKsXm6UeSa1", "DGHuK03ESXQYqQ83buKMHs9NAwz", None, None, "Static", ))) .endpoint_url("http://oss-cn-beijing.aliyuncs.com") .region(Region::new("oss-cn-beijing")) .build(); let s3_config_builder = aws_sdk_s3::config::Builder::from(&shared_config); let client = aws_sdk_s3::Client::from_conf(s3_config_builder.build());
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建立 Client 所需要的参数主要有你需要访问的 oss 的 AK、SK，endpoint url 以及服务所在的区域。以上信息都可以在服务商的帮助文档查询到。
let mut obj_list = client .list_objects_v2() .bucket(bucket) .max_keys(max_keys) .prefix(prefix_str) .continuation_token(token_str);
let list = obj_list.send().await.unwrap();println!("{:?}",list.contents());println!("{:?}",list.next_continuation_token());
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使用 list_objects_v2 函数返回对象列表，相比 list_objects 函数，list_objects_v2 可以通过 continuation_token 和 max_keys 控制返回列表的长度。list.contents()返回对象列表数组，
list.next_continuation_token()返回继续查询的 token。
let content = ByteStream::from("content in file".as_bytes()); let exp = aws_smithy_types::DateTime::from_secs(100);let upload = client .put_object() .bucket("bucket") .key("/test/key") .expires(exp) .body(content);upload.send().await.unwrap();
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指定 bucket 及对象路径，body 接受 ByteStream 类型作为文件内容，最后设置过期时间 expires，无过期时间时不指定该配置即可。
let key = "/tmp/test/key".to_string();let resp = client .get_object() .bucket("bucket") .key(&key) .send() .await.unwrap();let data = resp.body.collect().await.unwrap();let bytes = data.into_bytes();
let path = std::path::Path::new("/tmp/key")if let Some(p) = path.parent() { std::fs::create_dir_all(p).unwrap();}let mut file = OpenOptions::new() .write(true) .truncate(true) .create(true) .open(path).unwrap();let _ = file.write(&*bytes);file.flush().unwrap();
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通过 get_object()函数获取 GetObjectOutput。返回值的 body 就是文件内容，将 body 转换为 bytes，最后打开文件写入即可。
let mut keys = vec![];let key1 = ObjectIdentifier::builder() .set_key(Some("/tmp/key1".to_string())) .build();let key2 = ObjectIdentifier::builder() .set_key(Some("/tmp/key2".to_string())) .build()keys.push(key1);keys.push(key2)client .delete_objects() .bucket(bucket) .delete(Delete::builder().set_objects(Some(keys)).build()) .send() .await .unwrap();
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delete_objects 批量删除对象。首先构建 keys vector，定义要删除的对象，然后通过 Delete::builder()，构建 Delete model。
大文件上传
let mut file = fs::File::open("/tmp/file_name").unwrap();let chunk_size = 1024*1024;let mut part_number = 0;let mut upload_parts: Vec = Vec::new();
//获取上传idlet multipart_upload_res: CreateMultipartUploadOutput = self .client .create_multipart_upload() .bucket("bucket") .key("/tmp/key") .send() .await.unwrap();let upload_id = match multipart_upload_res.upload_id() { Some(id) => id, None => { return Err(anyhow!("upload id is None")); }};
//分段上传文件并记录completer_partloop { let mut buf = vec![0; chuck_size]; let read_count = file.read(&mut buf)?; part_number += 1;
if read_count == 0 { break; }
let body = &buf[..read_count]; let stream = ByteStream::from(body.to_vec());
let upload_part_res = self .client .upload_part() .key(key) .bucket(bucket) .upload_id(upload_id) .body(stream) .part_number(part_number) .send() .await.unwrap();
let completer_part = CompletedPart::builder() .e_tag(upload_part_res.e_tag.unwrap_or_default()) .part_number(part_number) .build();
upload_parts.push(completer_part);
if read_count != chuck_size { break; }}// 完成上传文件合并let completed_multipart_upload: CompletedMultipartUpload = CompletedMultipartUpload::builder() .set_parts(Some(upload_parts)) .build();
let _complete_multipart_upload_res = self .client .complete_multipart_upload() .bucket("bucket") .key(key) .multipart_upload(completed_multipart_upload) .upload_id(upload_id) .send() .await.unwrap();
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有时候面对大文件，比如几百兆甚至几个 G 的文件，为了节约带宽和内存，我才采取分段上传的方案，然后在对象存储的服务端做合并。基本流程是：指定 bucket 和 key，获取一个上传 id；按流读取文件，分段上传字节流，并记录 CompletedPart;通知服务器按照 CompletedPart 集合来合并文件。具体过程代码已加注释，这里不再累述。
大文件下载
let mut file = match OpenOptions::new() .truncate(true) .create(true) .write(true) .open("/tmp/target_file");let key = "/tmp/test/key".to_string();let resp = client .get_object() .bucket("bucket") .key(&key) .send() .await.unwrap();
let content_len = resp.content_length();let mut byte_stream_async_reader = resp.body.into_async_read();let mut content_len_usize: usize = content_len.try_into().unwrap();loop { if content_len_usize > chunk_size { let mut buffer = vec![0; chunk_size]; let _ = byte_stream_async_reader.read_exact(&mut buffer).await.unwrap(); file.write_all(&buffer).unwrap(); content_len_usize -= chunk_size; continue; } else { let mut buffer = vec![0; content_len_usize]; let _ = byte_stream_async_reader.read_exact(&mut buffer).await.unwrap(); file.write_all(&buffer).unwrap(); break; }}file.flush().unwrap();
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在从对象存储服务端下载文件的过程中也会遇到大文件问题。为了节约带宽和内存，我们采取读取字节流的方式分段写入文件。首先 get_object()函数获取 ByteStream，通过 async_reader 流式读取对象字节，分段写入文件。
对象存储的相关话题今天先聊到这儿，下期见。
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