在数字化时代，视频数据已成为企业核心资产之一。跨系统视频同步场景日益频繁，但大视频（GB/TB 级）同步面临着传输慢、易中断、占用资源高、数据不一致等诸多痛点。本文将从底层逻辑出发，结合最新技术栈，打造一套可落地、高性能、高可靠的大视频跨系统同步方案，涵盖架构设计、核心模块实现、优化策略及实战案例，让你既能吃透技术原理，又能直接应用于生产环境。
一、大视频同步核心痛点与技术挑战
大视频跨系统同步并非简单的数据拷贝，而是涉及传输、存储、校验、容错等多个环节的复杂工程。其核心痛点主要集中在以下几方面：
1.1 核心痛点
超大文件传输效率低：单文件体积大（GB/TB 级），传统 HTTP 传输易受网络波动影响，传输耗时过长。断点续传需求迫切：网络中断、系统重启等异常场景下，需支持从断点恢复传输，避免重复传输浪费资源。资源占用控制难：同步过程中若过度占用带宽、CPU、内存资源，会影响源系统和目标系统的正常业务。数据一致性保障难：视频文件传输完成后，需确保与源文件完全一致，避免出现损坏、丢失等问题。高并发场景适配差：多视频同时同步时，需解决并发控制、资源竞争问题，避免出现系统瓶颈。
1.2 技术挑战
传输层：需选择高效的传输协议，平衡传输速度与可靠性。存储层：目标端存储需支持大文件高效写入，避免存储瓶颈。容错层：需设计完善的重试机制、幂等性控制，应对各类异常场景。监控层：需实时监控同步进度、资源占用、异常状态，便于问题排查。
二、高性能视频同步方案整体架构设计
针对上述痛点与挑战，本文设计的方案采用 “分片传输 + 异步并发 + 断点续传 + 校验容错 + 监控告警” 的核心架构，确保大视频同步的高性能与高可靠。
2.1 架构整体概览
2.2 核心组件说明
同步调度中心：方案核心中枢，负责接收同步任务、分配资源、调度各模块协同工作，支持任务优先级管理。分片处理模块：将大视频文件按固定大小分片，生成分片索引，记录分片位置、大小、校验值等信息。并发传输模块：基于线程池 + 异步 IO 实现多分片并行传输，支持多种传输协议（HTTP/2、FTP/SFTP、S3 协议）。目标系统接收模块：负责接收分片数据，临时存储分片文件，记录接收状态。数据校验模块：采用多重校验机制（MD5 分片校验 + 整体文件校验），确保数据完整性。文件合并模块：所有分片接收完成且校验通过后，将分片合并为完整视频文件。元数据存储库：存储同步任务信息、分片信息、传输状态、断点信息等，基于 MySQL+Redis 实现（MySQL 持久化，Redis 缓存热点数据）。监控告警模块：实时采集同步进度、传输速度、资源占用等指标，异常时触发告警（邮件、短信、钉钉）。
2.3 方案核心优势
高性能：分片并行传输 + 异步 IO，大幅提升传输效率；支持协议优化，降低网络开销。高可靠：断点续传 + 多重校验 + 重试机制，确保数据零丢失、零损坏。资源可控：支持带宽限制、线程池参数动态调整，避免资源滥用。易扩展：模块化设计，支持传输协议、存储介质、监控方式的灵活扩展。可视化：完善的监控告警体系，同步状态实时可见，问题可快速定位。
三、核心技术选型与版本说明
方案采用最新稳定版本技术栈，确保兼容性与性能，所有组件版本经过生产环境验证：
| 组件类型 | 组件名称 | 版本号 | 选型说明 |
|---|---|---|---|
| 开发框架 | Spring Boot | 3.2.5 | 基于 JDK17，提供快速开发支持，内置异步、缓存等核心能力 |
| 开发语言 | Java | 17 | 符合最新语言规范，支持虚拟线程等新特性，提升并发性能 |
| 持久层框架 | MyBatis-Plus | 3.5.5 | 简化数据库操作，支持分页、条件查询、逻辑删除等功能 |
| 数据库 | MySQL | 8.0.36 | 存储元数据、任务信息等结构化数据，支持事务与索引优化 |
| 缓存 | Redis | 7.2.4 | 缓存热点数据（如分片状态、任务进度），提升查询性能 |
| 消息队列 | RabbitMQ | 3.13.2 | 实现异步任务分发、重试机制，解耦模块间依赖 |
| JSON 工具 | FastJSON2 | 2.0.49 | 高性能 JSON 序列化 / 反序列化，支持大 JSON 数据处理 |
| 工具类 | Lombok | 1.18.30 | 简化代码，减少模板代码编写 |
| 校验工具 | Spring Validation | 6.1.8 | 实现参数校验，确保输入数据合法性 |
| 监控组件 | Spring Boot Actuator | 3.2.5 | 采集系统指标，支持健康检查、指标监控 |
| 日志组件 | Logback | 1.4.14 | 日志记录与输出，结合 Lombok 的 @Slf4j 注解使用 |
| 传输协议 | HTTP/2 | – | 支持多路复用、头部压缩，提升传输效率 |
| 构建工具 | Maven | 3.9.6 | 项目依赖管理与构建，支持模块化构建 |
四、元数据存储设计（MySQL+Redis）
元数据是同步方案的核心支撑，需存储任务、分片、状态等关键信息，设计合理的表结构与缓存策略，确保查询高效与数据一致。
4.1 MySQL 表结构设计
采用 InnoDB 引擎，支持事务与行级锁，关键字段建立索引提升查询性能。
4.1.1 同步任务表（video_sync_task）
存储视频同步任务的基本信息，主键采用自增 ID，任务 ID 为业务唯一标识。
CREATE TABLE `video_sync_task` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`task_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '任务唯一标识（UUID）',
`source_file_path` varchar(512) NOT NULL COMMENT '源文件路径',
`source_file_size` bigint NOT NULL COMMENT '源文件大小（字节）',
`source_file_md5` varchar(64) NOT NULL COMMENT '源文件整体MD5值',
`target_file_path` varchar(512) NOT NULL COMMENT '目标文件路径',
`target_bucket` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '目标存储桶（对象存储场景）',
`sync_status` tinyint NOT NULL COMMENT '同步状态：0-待执行，1-执行中，2-已完成，3-失败，4-暂停',
`priority` tinyint DEFAULT 2 COMMENT '任务优先级：1-最高，2-高，3-中，4-低，5-最低',
`protocol_type` tinyint NOT NULL COMMENT '传输协议：1-HTTP/2，2-FTP，3-SFTP，4-S3',
`bandwidth_limit` int DEFAULT 0 COMMENT '带宽限制（KB/s，0表示无限制）',
`thread_count` int DEFAULT 5 COMMENT '并发线程数',
`retry_count` int DEFAULT 0 COMMENT '已重试次数',
`max_retry_count` int DEFAULT 3 COMMENT '最大重试次数',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`create_by` varchar(64) DEFAULT 'system' COMMENT '创建人',
`remark` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_task_id` (`task_id`),
KEY `idx_sync_status` (`sync_status`),
KEY `idx_create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='视频同步任务表';4.1.2 分片信息表（video_sync_shard）
存储视频分片的详细信息，关联同步任务表，记录分片状态与校验值。
CREATE TABLE `video_sync_shard` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`task_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '关联任务ID',
`shard_index` int NOT NULL COMMENT '分片索引（从0开始）',
`shard_size` bigint NOT NULL COMMENT '分片大小（字节）',
`shard_offset` bigint NOT NULL COMMENT '分片在源文件中的偏移量',
`shard_md5` varchar(64) NOT NULL COMMENT '分片MD5值',
`source_shard_url` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '源分片访问地址',
`target_shard_path` varchar(512) NOT NULL COMMENT '目标分片临时存储路径',
`shard_status` tinyint NOT NULL COMMENT '分片状态：0-待传输，1-传输中，2-已完成，3-失败',
`transfer_speed` int DEFAULT 0 COMMENT '该分片传输速度（KB/s）',
`transfer_time` int DEFAULT 0 COMMENT '分片传输耗时（秒）',
`retry_count` int DEFAULT 0 COMMENT '分片已重试次数',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_task_shard` (`task_id`,`shard_index`),
KEY `idx_shard_status` (`shard_status`),
KEY `idx_task_id` (`task_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='视频分片信息表';4.1.3 同步日志表（video_sync_log）
记录任务执行过程中的关键日志，用于问题排查与审计。
CREATE TABLE `video_sync_log` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`task_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '关联任务ID',
`shard_index` int DEFAULT NULL COMMENT '关联分片索引（NULL表示任务级日志）',
`log_type` tinyint NOT NULL COMMENT '日志类型：1-信息，2-警告，3-错误',
`log_content` varchar(1024) NOT NULL COMMENT '日志内容',
`operate_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '操作时间',
`operate_ip` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '操作IP',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_task_id` (`task_id`),
KEY `idx_operate_time` (`operate_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='视频同步日志表';4.1.4 断点信息表（video_sync_breakpoint）
记录传输中断时的断点信息，支持断点续传功能。
CREATE TABLE `video_sync_breakpoint` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`task_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '关联任务ID',
`shard_index` int NOT NULL COMMENT '关联分片索引',
`breakpoint_offset` bigint NOT NULL COMMENT '断点偏移量（已传输字节数）',
`break_reason` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '中断原因',
`break_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '中断时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_task_shard` (`task_id`,`shard_index`),
KEY `idx_task_id` (`task_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='视频同步断点信息表';4.2 Redis 缓存设计
采用 Redis 缓存热点数据，减少 MySQL 查询压力，提升系统响应速度。
4.2.1 缓存 key 设计规范
任务状态缓存：
video:sync:task:status:{taskId}
video:sync:shard:status:{taskId}:{shardIndex}
video:sync:task:progress:{taskId}
video:sync:breakpoint:{taskId}:{shardIndex}
video:sync:task:lock:{taskId}
4.2.2 缓存同步策略
写入策略：MySQL 数据更新后，同步更新 Redis 缓存（采用先更库后更缓存策略，避免缓存脏数据）。失效策略：缓存设置过期时间（任务状态缓存 2 小时，分片状态缓存 1 小时，进度缓存 5 分钟），过期后从 MySQL 加载并重新缓存。一致性保障：采用 Redis 分布式锁，避免并发更新导致的缓存与数据库数据不一致。
五、核心模块实现（Java 代码）
基于 JDK17 和 Spring Boot 3.2.5 实现核心模块，代码符合阿里巴巴 Java 开发手册，关键代码带详细注释，确保可运行性。
5.1 项目 pom.xml 配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.2.5</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.video.sync</groupId>
<artifactId>video-sync-system</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>video-sync-system</name>
<description>高性能跨系统视频同步系统</description>
<properties>
<java.version>17</java.version>
<mybatis-plus.version>3.5.5</mybatis-plus.version>
<fastjson2.version>2.0.49</fastjson2.version>
<lombok.version>1.18.30</lombok.version>
<redis.version>7.2.4</redis.version>
<rabbitmq.version>3.13.2</rabbitmq.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- Spring Boot核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-async</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- MyBatis-Plus依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>${mybatis-plus.version}</version>
</dependency>
<!-- 数据库依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- 工具类依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>${lombok.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId>
<artifactId>fastjson2</artifactId>
<version>${fastjson2.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>33.2.1-jre</version>
</dependency>
<!-- HTTP/2客户端依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId>
<artifactId>httpclient5</artifactId>
<version>5.3.1</version>
</dependency>
<!-- Swagger3依赖 -->
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-boot-starter</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
<!-- 测试依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter-test</artifactId>
<version>3.0.3</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>5.2 核心实体类
5.2.1 同步任务实体（VideoSyncTask.java）
package com.video.sync.entity;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import lombok.experimental.Accessors;
import java.time.LocalDateTime;
/**
* 视频同步任务实体类
* @author ken
*/
@Data
@Accessors(chain = true)
@TableName("video_sync_task")
@Schema(description = "视频同步任务实体")
public class VideoSyncTask {
@TableId(type = IdType.AUTO)
@Schema(description = "主键ID")
private Long id;
@Schema(description = "任务唯一标识（UUID）", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private String taskId;
@Schema(description = "源文件路径", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private String sourceFilePath;
@Schema(description = "源文件大小（字节）", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private Long sourceFileSize;
@Schema(description = "源文件整体MD5值", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private String sourceFileMd5;
@Schema(description = "目标文件路径", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private String targetFilePath;
@Schema(description = "目标存储桶（对象存储场景）")
private String targetBucket;
@Schema(description = "同步状态：0-待执行，1-执行中，2-已完成，3-失败，4-暂停", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private Integer syncStatus;
@Schema(description = "任务优先级：1-最高，2-高，3-中，4-低，5-最低", defaultValue = "2")
private Integer priority;
@Schema(description = "传输协议：1-HTTP/2，2-FTP，3-SFTP，4-S3", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private Integer protocolType;
@Schema(description = "带宽限制（KB/s，0表示无限制）", defaultValue = "0")
private Integer bandwidthLimit;
@Schema(description = "并发线程数", defaultValue = "5")
private Integer threadCount;
@Schema(description = "已重试次数", defaultValue = "0")
private Integer retryCount;
@Schema(description = "最大重试次数", defaultValue = "3")
private Integer maxRetryCount;
@Schema(description = "创建时间", defaultValue = "CURRENT_TIMESTAMP")
private LocalDateTime createTime;
@Schema(description = "更新时间", defaultValue = "CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP")
private LocalDateTime updateTime;
@Schema(description = "创建人", defaultValue = "system")
private String createBy;
@Schema(description = "备注")
private String remark;
}5.2.2 分片信息实体（VideoSyncShard.java）
package com.video.sync.entity;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import lombok.experimental.Accessors;
import java.time.LocalDateTime;
/**
* 视频分片信息实体类
* @author ken
*/
@Data
@Accessors(chain = true)
@TableName("video_sync_shard")
@Schema(description = "视频分片信息实体")
public class VideoSyncShard {
@TableId(type = IdType.AUTO)
@Schema(description = "主键ID")
private Long id;
@Schema(description = "关联任务ID", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private String taskId;
@Schema(description = "分片索引（从0开始）", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private Integer shardIndex;
@Schema(description = "分片大小（字节）", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private Long shardSize;
@Schema(description = "分片在源文件中的偏移量", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private Long shardOffset;
@Schema(description = "分片MD5值", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private String shardMd5;
@Schema(description = "源分片访问地址")
private String sourceShardUrl;
@Schema(description = "目标分片临时存储路径", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private String targetShardPath;
@Schema(description = "分片状态：0-待传输，1-传输中，2-已完成，3-失败", requiredMode = Schema.RequiredMode.REQUIRED)
private Integer shardStatus;
@Schema(description = "该分片传输速度（KB/s）", defaultValue = "0")
private Integer transferSpeed;
@Schema(description = "分片传输耗时（秒）", defaultValue = "0")
private Integer transferTime;
@Schema(description = "分片已重试次数", defaultValue = "0")
private Integer retryCount;
@Schema(description = "创建时间", defaultValue = "CURRENT_TIMESTAMP")
private LocalDateTime createTime;
@Schema(description = "更新时间", defaultValue = "CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP")
private LocalDateTime updateTime;
}5.3 分片处理模块实现
分片处理是大视频同步的基础，核心是将大文件按固定大小拆分，生成分片索引与校验信息。
5.3.1 分片策略接口（ShardStrategy.java）
package com.video.sync.strategy;
import com.video.sync.entity.VideoSyncShard;
import java.util.List;
/**
* 分片策略接口
* @author ken
*/
public interface ShardStrategy {
/**
* 执行文件分片
* @param taskId 任务ID
* @param sourceFilePath 源文件路径
* @param targetTempPath 目标分片临时存储路径
* @param shardSize 分片大小（字节）
* @return 分片信息列表
*/
List<VideoSyncShard> doShard(String taskId, String sourceFilePath, String targetTempPath, Long shardSize);
}5.3.2 默认分片策略实现（DefaultShardStrategy.java）
package com.video.sync.strategy.impl;
import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.video.sync.entity.VideoSyncShard;
import com.video.sync.mapper.VideoSyncShardMapper;
import com.video.sync.strategy.ShardStrategy;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.util.DigestUtils;
import org.springframework.util.FileCopyUtils;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import java.io.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
/**
* 默认分片策略实现（按固定大小分片，最后一个分片可能小于固定大小）
* @author ken
*/
@Slf4j
@Component
public class DefaultShardStrategy implements ShardStrategy {
@Autowired
private VideoSyncShardMapper videoSyncShardMapper;
/**
* 默认分片大小：100MB（1024*1024*100字节）
*/
private static final Long DEFAULT_SHARD_SIZE = 104857600L;
@Override
public List<VideoSyncShard> doShard(String taskId, String sourceFilePath, String targetTempPath, Long shardSize) {
log.info("开始执行文件分片，taskId：{}，源文件路径：{}，临时存储路径：{}", taskId, sourceFilePath, targetTempPath);
// 校验参数合法性
if (StringUtils.isEmpty(taskId)) {
throw new IllegalArgumentException("任务ID不能为空");
}
if (StringUtils.isEmpty(sourceFilePath)) {
throw new IllegalArgumentException("源文件路径不能为空");
}
if (StringUtils.isEmpty(targetTempPath)) {
throw new IllegalArgumentException("临时存储路径不能为空");
}
// 若未指定分片大小，使用默认值
if (ObjectUtils.isEmpty(shardSize) || shardSize <= 0) {
shardSize = DEFAULT_SHARD_SIZE;
log.warn("分片大小未指定或非法，使用默认值：{}字节", shardSize);
}
// 校验源文件是否存在
File sourceFile = new File(sourceFilePath);
if (!sourceFile.exists() || !sourceFile.isFile()) {
throw new FileNotFoundException("源文件不存在或不是文件：" + sourceFilePath);
}
Long fileSize = sourceFile.length();
if (fileSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("源文件大小为0，无法分片");
}
// 创建临时存储目录
File tempDir = new File(targetTempPath);
if (!tempDir.exists()) {
boolean mkdirsResult = tempDir.mkdirs();
if (!mkdirsResult) {
throw new RuntimeException("创建临时存储目录失败：" + targetTempPath);
}
}
// 计算分片数量
long shardCount = (fileSize + shardSize - 1) / shardSize;
log.info("文件大小：{}字节，分片大小：{}字节，分片数量：{}", fileSize, shardSize, shardCount);
// 检查是否已存在分片信息，若存在则直接返回
List<VideoSyncShard> existShards = videoSyncShardMapper.selectList(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncShard>()
.eq(VideoSyncShard::getTaskId, taskId)
);
if (!CollectionUtils.isEmpty(existShards) && existShards.size() == shardCount) {
log.info("任务{}已存在完整分片信息，直接返回", taskId);
return existShards;
}
// 执行分片操作
List<VideoSyncShard> shardList = Lists.newArrayList();
try (InputStream inputStream = new FileInputStream(sourceFile)) {
byte[] buffer = new byte[8192];
int readLength;
long currentOffset = 0;
int shardIndex = 0;
while (currentOffset < fileSize) {
// 计算当前分片实际大小（最后一个分片可能小于固定大小）
long currentShardSize = Math.min(shardSize, fileSize - currentOffset);
String shardFileName = taskId + "_shard_" + shardIndex;
String targetShardPath = targetTempPath + File.separator + shardFileName;
File targetShardFile = new File(targetShardPath);
// 读取分片数据并写入临时文件
try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(targetShardFile)) {
long writtenLength = 0;
while (writtenLength < currentShardSize && (readLength = inputStream.read(buffer)) != -1) {
long writeLength = Math.min(readLength, currentShardSize - writtenLength);
outputStream.write(buffer, 0, (int) writeLength);
writtenLength += writeLength;
}
outputStream.flush();
}
// 计算分片MD5值
String shardMd5 = DigestUtils.md5DigestAsHex(Files.readAllBytes(Paths.get(targetShardPath)));
// 构建分片信息
VideoSyncShard shard = new VideoSyncShard()
.setTaskId(taskId)
.setShardIndex(shardIndex)
.setShardSize(currentShardSize)
.setShardOffset(currentOffset)
.setShardMd5(shardMd5)
.setTargetShardPath(targetShardPath)
.setShardStatus(0); // 0-待传输
// 保存分片信息到数据库
videoSyncShardMapper.insert(shard);
shardList.add(shard);
log.info("分片{}创建成功，大小：{}字节，MD5：{}，存储路径：{}",
shardIndex, currentShardSize, shardMd5, targetShardPath);
// 更新偏移量和分片索引
currentOffset += currentShardSize;
shardIndex++;
}
} catch (IOException e) {
log.error("任务{}分片失败", taskId, e);
throw new RuntimeException("文件分片失败：" + e.getMessage(), e);
}
log.info("任务{}分片完成，共生成{}个分片", taskId, shardList.size());
return shardList;
}
}5.4 并发传输模块实现
基于 HTTP/2 协议实现分片并发传输，支持断点续传与带宽控制。
5.4.1 传输客户端接口（TransferClient.java）
package com.video.sync.client;
import com.video.sync.entity.VideoSyncShard;
/**
* 传输客户端接口
* @author ken
*/
public interface TransferClient {
/**
* 传输分片
* @param shard 分片信息
* @param breakpointOffset 断点偏移量（0表示从头传输）
* @return 传输是否成功
*/
boolean transferShard(VideoSyncShard shard, long breakpointOffset);
}5.4.2 HTTP/2 传输客户端实现（Http2TransferClient.java）
package com.video.sync.client.impl;
import com.video.sync.entity.VideoSyncShard;
import com.video.sync.client.TransferClient;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpPost;
import org.apache.hc.client5.http.config.RequestConfig;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.CloseableHttpClient;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.HttpClients;
import org.apache.hc.client5.http.impl.io.PoolingHttpClientConnectionManagerBuilder;
import org.apache.hc.client5.http.io.HttpClientConnectionManager;
import org.apache.hc.client5.http.protocol.HttpClientContext;
import org.apache.hc.core5.http.ContentType;
import org.apache.hc.core5.http.HttpEntity;
import org.apache.hc.core5.http.io.entity.EntityUtils;
import org.apache.hc.core5.http.io.entity.FileEntity;
import org.apache.hc.core5.http.message.StatusLine;
import org.apache.hc.core5.util.TimeValue;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import org.springframework.util.StringUtils;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.file.StandardOpenOption;
import java.time.Duration;
/**
* HTTP/2传输客户端实现
* @author ken
*/
@Slf4j
@Component
public class Http2TransferClient implements TransferClient {
/**
* 目标端接收接口地址
*/
@Value("${video.sync.target.receive.url}")
private String targetReceiveUrl;
/**
* 连接超时时间（毫秒）
*/
private static final int CONNECT_TIMEOUT = 30000;
/**
* 读取超时时间（毫秒）
*/
private static final int READ_TIMEOUT = 60000;
/**
* HTTP客户端实例
*/
private CloseableHttpClient httpClient;
/**
* 初始化HTTP客户端（支持HTTP/2）
*/
@PostConstruct
public void initHttpClient() {
// 构建HTTP/2连接管理器
HttpClientConnectionManager connectionManager = PoolingHttpClientConnectionManagerBuilder.create()
.setConnectionTimeToLive(TimeValue.ofSeconds(30))
.setMaxConnTotal(100)
.setMaxConnPerRoute(20)
.build();
// 配置请求参数
RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom()
.setConnectTimeout(Duration.ofMillis(CONNECT_TIMEOUT))
.setResponseTimeout(Duration.ofMillis(READ_TIMEOUT))
.build();
// 构建HTTP客户端
httpClient = HttpClients.custom()
.setConnectionManager(connectionManager)
.setDefaultRequestConfig(requestConfig)
.build();
log.info("HTTP/2传输客户端初始化完成，目标接收地址：{}", targetReceiveUrl);
}
@Override
public boolean transferShard(VideoSyncShard shard, long breakpointOffset) {
if (ObjectUtils.isEmpty(shard)) {
log.error("分片信息为空，传输失败");
return false;
}
String taskId = shard.getTaskId();
int shardIndex = shard.getShardIndex();
log.info("开始传输分片，taskId：{}，shardIndex：{}，断点偏移量：{}", taskId, shardIndex, breakpointOffset);
// 校验分片文件是否存在
File shardFile = new File(shard.getTargetShardPath());
if (!shardFile.exists() || !shardFile.isFile()) {
log.error("分片文件不存在，taskId：{}，shardIndex：{}，路径：{}",
taskId, shardIndex, shard.getTargetShardPath());
return false;
}
// 构建HTTP请求
HttpPost httpPost = new HttpPost(targetReceiveUrl);
HttpClientContext context = HttpClientContext.create();
try {
// 设置请求头（传递任务ID、分片索引、断点偏移量等信息）
httpPost.addHeader("Task-Id", taskId);
httpPost.addHeader("Shard-Index", String.valueOf(shardIndex));
httpPost.addHeader("Breakpoint-Offset", String.valueOf(breakpointOffset));
httpPost.addHeader("Shard-MD5", shard.getShardMd5());
// 构建分片文件实体（支持断点续传，从指定偏移量读取）
HttpEntity entity;
if (breakpointOffset > 0) {
// 从断点偏移量开始读取文件
FileChannel channel = FileChannel.open(Paths.get(shardFile.getPath()), StandardOpenOption.READ);
channel.position(breakpointOffset);
entity = new FileEntity(channel, ContentType.APPLICATION_OCTET_STREAM);
} else {
// 从头读取文件
entity = new FileEntity(shardFile, ContentType.APPLICATION_OCTET_STREAM);
}
httpPost.setEntity(entity);
// 执行请求
long startTime = System.currentTimeMillis();
httpClient.execute(httpPost, response -> {
StatusLine statusLine = response.getStatusLine();
int statusCode = statusLine.getStatusCode();
String responseBody = EntityUtils.toString(response.getEntity(), "UTF-8");
// 计算传输耗时与速度
long costTime = (System.currentTimeMillis() - startTime) / 1000;
long transferSize = shard.getShardSize() - breakpointOffset;
int transferSpeed = costTime > 0 ? (int) (transferSize / 1024 / costTime) : 0;
if (statusCode == 200) {
log.info("分片传输成功，taskId：{}，shardIndex：{}，耗时：{}秒，速度：{}KB/s，响应：{}",
taskId, shardIndex, costTime, transferSpeed, responseBody);
return true;
} else {
log.error("分片传输失败，taskId：{}，shardIndex：{}，状态码：{}，响应：{}",
taskId, shardIndex, statusCode, responseBody);
return false;
}
}, context);
return true;
} catch (IOException e) {
log.error("分片传输异常，taskId：{}，shardIndex：{}", taskId, shardIndex, e);
return false;
}
}
}5.5 断点续传模块实现
基于数据库与 Redis 记录断点信息，支持传输中断后从断点恢复。
5.5.1 断点续传服务（BreakpointService.java）
package com.video.sync.service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.LambdaUpdateWrapper;
import com.video.sync.entity.VideoSyncBreakpoint;
import com.video.sync.mapper.VideoSyncBreakpointMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 断点续传服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
public class BreakpointService {
@Autowired
private VideoSyncBreakpointMapper breakpointMapper;
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
/**
* 缓存过期时间（分钟）
*/
private static final int CACHE_EXPIRE_MINUTES = 60;
/**
* 记录断点信息
* @param taskId 任务ID
* @param shardIndex 分片索引
* @param breakpointOffset 断点偏移量
* @param breakReason 中断原因
*/
public void recordBreakpoint(String taskId, int shardIndex, long breakpointOffset, String breakReason) {
if (StringUtils.isEmpty(taskId)) {
log.error("任务ID为空，无法记录断点");
return;
}
log.info("记录断点信息，taskId：{}，shardIndex：{}，偏移量：{}，原因：{}",
taskId, shardIndex, breakpointOffset, breakReason);
// 查询是否已存在断点信息
VideoSyncBreakpoint existBreakpoint = breakpointMapper.selectOne(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncBreakpoint>()
.eq(VideoSyncBreakpoint::getTaskId, taskId)
.eq(VideoSyncBreakpoint::getShardIndex, shardIndex)
);
VideoSyncBreakpoint breakpoint = new VideoSyncBreakpoint()
.setTaskId(taskId)
.setShardIndex(shardIndex)
.setBreakpointOffset(breakpointOffset)
.setBreakReason(breakReason)
.setBreakTime(LocalDateTime.now());
// 存在则更新，不存在则插入
if (!ObjectUtils.isEmpty(existBreakpoint)) {
breakpoint.setId(existBreakpoint.getId());
breakpointMapper.updateById(breakpoint);
} else {
breakpointMapper.insert(breakpoint);
}
// 更新Redis缓存
String cacheKey = getBreakpointCacheKey(taskId, shardIndex);
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, breakpointOffset, CACHE_EXPIRE_MINUTES, TimeUnit.MINUTES);
}
/**
* 获取断点偏移量
* @param taskId 任务ID
* @param shardIndex 分片索引
* @return 断点偏移量（0表示无断点）
*/
public long getBreakpointOffset(String taskId, int shardIndex) {
if (StringUtils.isEmpty(taskId)) {
log.error("任务ID为空，无法获取断点");
return 0;
}
// 先从Redis获取
String cacheKey = getBreakpointCacheKey(taskId, shardIndex);
Object cacheValue = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (!ObjectUtils.isEmpty(cacheValue)) {
return Long.parseLong(cacheValue.toString());
}
// Redis获取不到，从数据库获取
VideoSyncBreakpoint breakpoint = breakpointMapper.selectOne(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncBreakpoint>()
.eq(VideoSyncBreakpoint::getTaskId, taskId)
.eq(VideoSyncBreakpoint::getShardIndex, shardIndex)
);
long breakpointOffset = ObjectUtils.isEmpty(breakpoint) ? 0 : breakpoint.getBreakpointOffset();
// 更新Redis缓存
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, breakpointOffset, CACHE_EXPIRE_MINUTES, TimeUnit.MINUTES);
log.info("获取断点偏移量，taskId：{}，shardIndex：{}，偏移量：{}",
taskId, shardIndex, breakpointOffset);
return breakpointOffset;
}
/**
* 清除断点信息
* @param taskId 任务ID
* @param shardIndex 分片索引
*/
public void clearBreakpoint(String taskId, int shardIndex) {
if (StringUtils.isEmpty(taskId)) {
log.error("任务ID为空，无法清除断点");
return;
}
log.info("清除断点信息，taskId：{}，shardIndex：{}", taskId, shardIndex);
// 删除数据库记录
breakpointMapper.delete(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncBreakpoint>()
.eq(VideoSyncBreakpoint::getTaskId, taskId)
.eq(VideoSyncBreakpoint::getShardIndex, shardIndex)
);
// 删除Redis缓存
String cacheKey = getBreakpointCacheKey(taskId, shardIndex);
redisTemplate.delete(cacheKey);
}
/**
* 构建断点缓存Key
* @param taskId 任务ID
* @param shardIndex 分片索引
* @return 缓存Key
*/
private String getBreakpointCacheKey(String taskId, int shardIndex) {
return "video:sync:breakpoint:" + taskId + ":" + shardIndex;
}
}5.6 同步调度服务实现
调度服务是方案核心，负责任务分发、并发控制、进度监控等。
package com.video.sync.service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.LambdaUpdateWrapper;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.video.sync.entity.VideoSyncShard;
import com.video.sync.entity.VideoSyncTask;
import com.video.sync.mapper.VideoSyncShardMapper;
import com.video.sync.mapper.VideoSyncTaskMapper;
import com.video.sync.strategy.ShardStrategy;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* 视频同步调度服务
* @author ken
*/
@Service
@Slf4j
public class VideoSyncSchedulerService {
@Autowired
private VideoSyncTaskMapper videoSyncTaskMapper;
@Autowired
private VideoSyncShardMapper videoSyncShardMapper;
@Autowired
private ShardStrategy shardStrategy;
@Autowired
private TransferClient transferClient;
@Autowired
private BreakpointService breakpointService;
@Autowired
private FileMergeService fileMergeService;
@Autowired
private SyncLogService syncLogService;
/**
* 提交同步任务
* @param task 同步任务信息
* @return 任务ID
*/
public String submitSyncTask(VideoSyncTask task) {
if (ObjectUtils.isEmpty(task)) {
throw new IllegalArgumentException("同步任务信息不能为空");
}
// 生成任务唯一ID
String taskId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
task.setTaskId(taskId)
.setSyncStatus(0) // 0-待执行
.setCreateTime(LocalDateTime.now())
.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
// 保存任务信息
videoSyncTaskMapper.insert(task);
log.info("同步任务提交成功，taskId：{}，任务信息：{}", taskId, task);
// 记录任务日志
syncLogService.recordTaskLog(taskId, null, 1, "任务提交成功，等待执行");
// 启动任务执行
startSyncTask(taskId);
return taskId;
}
/**
* 启动同步任务
* @param taskId 任务ID
*/
public void startSyncTask(String taskId) {
if (StringUtils.isEmpty(taskId)) {
throw new IllegalArgumentException("任务ID不能为空");
}
// 查询任务信息
VideoSyncTask task = videoSyncTaskMapper.selectOne(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncTask>()
.eq(VideoSyncTask::getTaskId, taskId)
);
if (ObjectUtils.isEmpty(task)) {
throw new RuntimeException("任务不存在，taskId：" + taskId);
}
// 更新任务状态为执行中
videoSyncTaskMapper.update(
null,
new LambdaUpdateWrapper<VideoSyncTask>()
.eq(VideoSyncTask::getTaskId, taskId)
.set(VideoSyncTask::getSyncStatus, 1) // 1-执行中
.set(VideoSyncTask::getUpdateTime, LocalDateTime.now())
);
log.info("任务{}开始执行，源文件：{}，目标文件：{}",
taskId, task.getSourceFilePath(), task.getTargetFilePath());
// 记录任务日志
syncLogService.recordTaskLog(taskId, null, 1, "任务开始执行");
try {
// 执行文件分片
String targetTempPath = task.getTargetFilePath() + "_temp_" + taskId;
List<VideoSyncShard> shardList = shardStrategy.doShard(
taskId,
task.getSourceFilePath(),
targetTempPath,
104857600L // 分片大小：100MB
);
if (CollectionUtils.isEmpty(shardList)) {
throw new RuntimeException("任务" + taskId + "分片失败，分片列表为空");
}
// 执行分片并发传输
executeShardTransfer(taskId, shardList, task.getThreadCount());
// 所有分片传输完成后，执行文件合并
boolean mergeResult = fileMergeService.mergeShards(taskId, shardList, task.getTargetFilePath());
if (!mergeResult) {
throw new RuntimeException("任务" + taskId + "文件合并失败");
}
// 更新任务状态为已完成
videoSyncTaskMapper.update(
null,
new LambdaUpdateWrapper<VideoSyncTask>()
.eq(VideoSyncTask::getTaskId, taskId)
.set(VideoSyncTask::getSyncStatus, 2) // 2-已完成
.set(VideoSyncTask::getUpdateTime, LocalDateTime.now())
);
log.info("任务{}执行成功，文件同步完成", taskId);
syncLogService.recordTaskLog(taskId, null, 1, "任务执行成功，文件同步完成");
} catch (Exception e) {
log.error("任务{}执行失败", taskId, e);
// 更新任务状态为失败
videoSyncTaskMapper.update(
null,
new LambdaUpdateWrapper<VideoSyncTask>()
.eq(VideoSyncTask::getTaskId, taskId)
.set(VideoSyncTask::getSyncStatus, 3) // 3-失败
.set(VideoSyncTask::getRetryCount, task.getRetryCount() + 1)
.set(VideoSyncTask::getUpdateTime, LocalDateTime.now())
);
// 记录错误日志
syncLogService.recordTaskLog(taskId, null, 3, "任务执行失败：" + e.getMessage());
// 重试机制：若未达到最大重试次数，触发重试
if (task.getRetryCount() + 1 < task.getMaxRetryCount()) {
int retryDelay = (task.getRetryCount() + 1) * 60; // 重试延迟时间（秒），指数退避
log.info("任务{}将在{}秒后进行第{}次重试",
taskId, retryDelay, task.getRetryCount() + 1);
syncLogService.recordTaskLog(taskId, null, 2,
"将在" + retryDelay + "秒后进行第" + (task.getRetryCount() + 1) + "次重试");
// 延迟重试
Executors.newSingleThreadScheduledExecutor().schedule(
() -> startSyncTask(taskId),
retryDelay,
TimeUnit.SECONDS
);
}
}
}
/**
* 执行分片并发传输
* @param taskId 任务ID
* @param shardList 分片列表
* @param threadCount 并发线程数
*/
private void executeShardTransfer(String taskId, List<VideoSyncShard> shardList, int threadCount) {
if (StringUtils.isEmpty(taskId) || CollectionUtils.isEmpty(shardList)) {
throw new IllegalArgumentException("任务ID或分片列表不能为空");
}
// 调整并发线程数（不超过分片数量）
threadCount = Math.min(threadCount, shardList.size());
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(shardList.size());
log.info("开始并发传输分片，taskId：{}，分片数量：{}，并发线程数：{}",
taskId, shardList.size(), threadCount);
for (VideoSyncShard shard : shardList) {
executorService.submit(() -> {
int shardIndex = shard.getShardIndex();
try {
// 更新分片状态为传输中
videoSyncShardMapper.update(
null,
new LambdaUpdateWrapper<VideoSyncShard>()
.eq(VideoSyncShard::getTaskId, taskId)
.eq(VideoSyncShard::getShardIndex, shardIndex)
.set(VideoSyncShard::getShardStatus, 1) // 1-传输中
.set(VideoSyncShard::getUpdateTime, LocalDateTime.now())
);
// 获取断点偏移量
long breakpointOffset = breakpointService.getBreakpointOffset(taskId, shardIndex);
// 执行分片传输
boolean transferResult = transferClient.transferShard(shard, breakpointOffset);
if (!transferResult) {
// 传输失败，记录断点信息
breakpointService.recordBreakpoint(
taskId,
shardIndex,
breakpointOffset,
"分片传输失败，等待重试"
);
// 更新分片状态为失败
videoSyncShardMapper.update(
null,
new LambdaUpdateWrapper<VideoSyncShard>()
.eq(VideoSyncShard::getTaskId, taskId)
.eq(VideoSyncShard::getShardIndex, shardIndex)
.set(VideoSyncShard::getShardStatus, 3) // 3-失败
.set(VideoSyncShard::getRetryCount, shard.getRetryCount() + 1)
.set(VideoSyncShard::getUpdateTime, LocalDateTime.now())
);
throw new RuntimeException("分片" + shardIndex + "传输失败");
}
// 传输成功，清除断点信息
breakpointService.clearBreakpoint(taskId, shardIndex);
// 更新分片状态为已完成
videoSyncShardMapper.update(
null,
new LambdaUpdateWrapper<VideoSyncShard>()
.eq(VideoSyncShard::getTaskId, taskId)
.eq(VideoSyncShard::getShardIndex, shardIndex)
.set(VideoSyncShard::getShardStatus, 2) // 2-已完成
.set(VideoSyncShard::getUpdateTime, LocalDateTime.now())
);
log.info("分片{}传输成功，taskId：{}", shardIndex, taskId);
syncLogService.recordTaskLog(taskId, shardIndex, 1, "分片" + shardIndex + "传输成功");
} catch (Exception e) {
log.error("分片{}传输异常，taskId：{}", shardIndex, taskId, e);
syncLogService.recordTaskLog(taskId, shardIndex, 3, "分片" + shardIndex + "传输失败：" + e.getMessage());
throw e;
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
// 等待所有分片传输完成
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
log.error("任务{}分片传输等待中断", taskId, e);
Thread.currentThread().interrupt();
throw new RuntimeException("分片传输等待中断", e);
}
// 校验所有分片是否传输完成
List<VideoSyncShard> unfinishedShards = videoSyncShardMapper.selectList(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncShard>()
.eq(VideoSyncShard::getTaskId, taskId)
.ne(VideoSyncShard::getShardStatus, 2) // 2-已完成
);
if (!CollectionUtils.isEmpty(unfinishedShards)) {
throw new RuntimeException("任务" + taskId + "存在未完成分片，数量：" + unfinishedShards.size());
}
log.info("任务{}所有分片传输完成", taskId);
}
}六、文件合并与数据校验实现
所有分片传输完成后，需合并为完整文件并进行多重校验，确保数据一致性。
6.1 文件合并服务（FileMergeService.java）
package com.video.sync.service;
import com.video.sync.entity.VideoSyncShard;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.util.FileCopyUtils;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.io.*;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 文件合并服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
public class FileMergeService {
/**
* 合并分片文件
* @param taskId 任务ID
* @param shardList 分片列表
* @param targetFilePath 目标文件路径
* @return 合并是否成功
*/
public boolean mergeShards(String taskId, List<VideoSyncShard> shardList, String targetFilePath) {
if (StringUtils.isEmpty(taskId) || CollectionUtils.isEmpty(shardList) || StringUtils.isEmpty(targetFilePath)) {
log.error("合并参数非法，taskId：{}，分片数量：{}，目标路径：{}",
taskId, CollectionUtils.isEmpty(shardList) ? 0 : shardList.size(), targetFilePath);
return false;
}
log.info("开始合并分片文件，taskId：{}，目标路径：{}，分片数量：{}",
taskId, targetFilePath, shardList.size());
// 按分片索引排序
List<VideoSyncShard> sortedShards = shardList.stream()
.sorted((s1, s2) -> Integer.compare(s1.getShardIndex(), s2.getShardIndex()))
.collect(Collectors.toList());
File targetFile = new File(targetFilePath);
File targetDir = targetFile.getParentFile();
// 创建目标文件目录
if (!targetDir.exists()) {
boolean mkdirsResult = targetDir.mkdirs();
if (!mkdirsResult) {
log.error("创建目标文件目录失败，路径：{}", targetDir.getPath());
return false;
}
}
// 执行分片合并
try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(targetFile)) {
for (VideoSyncShard shard : sortedShards) {
File shardFile = new File(shard.getTargetShardPath());
if (!shardFile.exists() || !shardFile.isFile()) {
log.error("分片文件不存在，taskId：{}，shardIndex：{}，路径：{}",
taskId, shard.getShardIndex(), shard.getTargetShardPath());
return false;
}
// 读取分片文件并写入目标文件
try (InputStream inputStream = new FileInputStream(shardFile)) {
FileCopyUtils.copy(inputStream, outputStream);
}
log.info("分片{}合并完成，taskId：{}", shard.getShardIndex(), taskId);
}
outputStream.flush();
} catch (IOException e) {
log.error("文件合并失败，taskId：{}，目标路径：{}", taskId, targetFilePath, e);
return false;
}
// 合并完成后，删除临时分片文件
for (VideoSyncShard shard : sortedShards) {
File shardFile = new File(shard.getTargetShardPath());
if (shardFile.exists()) {
boolean deleteResult = shardFile.delete();
if (!deleteResult) {
log.warn("分片文件删除失败，taskId：{}，shardIndex：{}，路径：{}",
taskId, shard.getShardIndex(), shard.getTargetShardPath());
}
}
}
log.info("文件合并成功，taskId：{}，目标文件路径：{}", taskId, targetFilePath);
return true;
}
}6.2 数据校验服务（DataValidationService.java）
package com.video.sync.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.DigestUtils;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
/**
* 数据校验服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
public class DataValidationService {
/**
* 校验文件MD5值
* @param filePath 文件路径
* @param expectedMd5 期望的MD5值
* @return 校验是否通过
*/
public boolean validateFileMd5(String filePath, String expectedMd5) {
if (StringUtils.isEmpty(filePath) || StringUtils.isEmpty(expectedMd5)) {
log.error("校验参数非法，文件路径：{}，期望MD5：{}", filePath, expectedMd5);
return false;
}
File file = new File(filePath);
if (!file.exists() || !file.isFile()) {
log.error("校验文件不存在，路径：{}", filePath);
return false;
}
try {
// 计算文件MD5值
String actualMd5 = DigestUtils.md5DigestAsHex(Files.readAllBytes(Paths.get(filePath)));
log.info("文件MD5校验，路径：{}，期望MD5：{}，实际MD5：{}",
filePath, expectedMd5, actualMd5);
// 比较MD5值
boolean checkResult = expectedMd5.equalsIgnoreCase(actualMd5);
if (!checkResult) {
log.error("文件MD5校验失败，路径：{}，期望MD5：{}，实际MD5：{}",
filePath, expectedMd5, actualMd5);
}
return checkResult;
} catch (IOException e) {
log.error("文件MD5校验异常，路径：{}", filePath, e);
return false;
}
}
/**
* 校验分片MD5值
* @param shardPath 分片路径
* @param expectedShardMd5 期望的分片MD5值
* @return 校验是否通过
*/
public boolean validateShardMd5(String shardPath, String expectedShardMd5) {
return validateFileMd5(shardPath, expectedShardMd5);
}
}七、监控告警模块实现
实时监控同步任务状态、传输进度、资源占用等指标，异常时触发告警，确保问题及时发现与处理。
7.1 监控指标设计
| 指标类型 | 指标名称 | 指标说明 | 单位 |
|---|---|---|---|
| 任务指标 | task_total_count | 总任务数 | 个 |
| 任务指标 | task_running_count | 运行中任务数 | 个 |
| 任务指标 | task_success_count | 成功任务数 | 个 |
| 任务指标 | task_fail_count | 失败任务数 | 个 |
| 传输指标 | transfer_speed_avg | 平均传输速度 | KB/s |
| 传输指标 | transfer_total_size | 总传输数据量 | MB |
| 资源指标 | cpu_usage | CPU 使用率 | % |
| 资源指标 | memory_usage | 内存使用率 | % |
| 资源指标 | bandwidth_usage | 带宽使用率 | % |
7.2 监控服务实现（MonitorService.java）
基于 Oshi 工具采集系统资源指标，结合定时任务实现指标周期性采集，同时提供指标查询接口供可视化展示。
package com.video.sync.service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.video.sync.entity.VideoSyncShard;
import com.video.sync.entity.VideoSyncTask;
import com.video.sync.mapper.VideoSyncShardMapper;
import com.video.sync.mapper.VideoSyncTaskMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
import oshi.SystemInfo;
import oshi.hardware.CentralProcessor;
import oshi.hardware.GlobalMemory;
import oshi.hardware.HardwareAbstractionLayer;
import oshi.hardware.DiskStore;
import oshi.util.Util;
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 监控服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
public class MonitorService {
@Autowired
private VideoSyncTaskMapper videoSyncTaskMapper;
@Autowired
private VideoSyncShardMapper videoSyncShardMapper;
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Autowired
private AlarmService alarmService;
/**
* 系统信息工具（采集CPU、内存、磁盘等硬件指标）
*/
private final SystemInfo systemInfo = new SystemInfo();
private final HardwareAbstractionLayer hardware = systemInfo.getHardware();
private final CentralProcessor processor = hardware.getProcessor();
private final GlobalMemory memory = hardware.getMemory();
private final List<DiskStore> diskStores = hardware.getDiskStores();
/**
* CPU使用率计算缓存（上次计算时间戳和CPU时间）
*/
private long lastCpuTimeStamp = 0;
private long[] lastCpuTicks = new long[0];
/**
* 定时采集监控指标（每30秒一次，覆盖任务和传输指标）
*/
@Scheduled(fixedRate = 30000)
public void collectTaskAndTransferMetrics() {
try {
// 1. 采集任务指标
int totalTaskCount = videoSyncTaskMapper.selectCount(null);
int runningTaskCount = videoSyncTaskMapper.selectCount(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncTask>()
.eq(VideoSyncTask::getSyncStatus, 1)
);
int successTaskCount = videoSyncTaskMapper.selectCount(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncTask>()
.eq(VideoSyncTask::getSyncStatus, 2)
);
int failTaskCount = videoSyncTaskMapper.selectCount(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncTask>()
.eq(VideoSyncTask::getSyncStatus, 3)
);
// 2. 采集传输指标
List<VideoSyncShard> completedShards = videoSyncShardMapper.selectList(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncShard>()
.eq(VideoSyncShard::getShardStatus, 2)
.last("limit 100")
);
int transferFailCount = videoSyncShardMapper.selectCount(
new LambdaQueryWrapper<VideoSyncShard>()
.eq(VideoSyncShard::getShardStatus, 3)
);
// 计算平均传输速度和最大传输速度
int avgTransferSpeed = 0;
int maxTransferSpeed = 0;
long totalTransferSize = 0;
if (!completedShards.isEmpty()) {
int speedSum = 0;
for (VideoSyncShard shard : completedShards) {
int speed = shard.getTransferSpeed();
speedSum += speed;
maxTransferSpeed = Math.max(maxTransferSpeed, speed);
totalTransferSize += shard.getShardSize() / 1024; // 转换为KB
}
avgTransferSpeed = speedSum / completedShards.size();
}
// 3. 存储指标到Redis（设置过期时间，避免数据堆积）
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:task:total", totalTaskCount, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:task:running", runningTaskCount, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:task:success", successTaskCount, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:task:fail", failTaskCount, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:transfer:avg_speed", avgTransferSpeed, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:transfer:max_speed", maxTransferSpeed, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:transfer:total_size", totalTransferSize, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:transfer:fail_count", transferFailCount, 1, TimeUnit.HOURS);
// 4. 打印监控日志
log.info("=== 任务与传输指标采集结果 ===");
log.info("任务指标：总任务数={}，运行中={}，成功={}，失败={}",
totalTaskCount, runningTaskCount, successTaskCount, failTaskCount);
log.info("传输指标：平均速度={}KB/s，最大速度={}KB/s，累计传输={}MB，失败次数={}",
avgTransferSpeed, maxTransferSpeed, totalTransferSize / 1024, transferFailCount);
log.info("=============================");
// 5. 指标异常检测（超过阈值触发告警）
checkTaskMetrics(runningTaskCount, failTaskCount);
checkTransferMetrics(avgTransferSpeed, transferFailCount);
} catch (Exception e) {
log.error("任务与传输指标采集异常", e);
}
}
/**
* 定时采集系统资源指标（每10秒一次）
*/
@Scheduled(fixedRate = 10000)
public void collectSystemResourceMetrics() {
try {
// 1. 采集CPU使用率（基于CPU ticks计算，避免瞬时波动）
double cpuUsage = calculateCpuUsage();
// 2. 采集内存使用率
double memoryUsage = calculateMemoryUsage();
// 3. 采集磁盘使用率（取目标存储所在磁盘）
double diskUsage = calculateDiskUsage("/data/video/sync");
// 4. 采集带宽使用率（简化处理，实际需结合网络接口流量计算）
double bandwidthUsage = calculateBandwidthUsage();
// 5. 存储指标到Redis
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:resource:cpu_usage", cpuUsage, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:resource:memory_usage", memoryUsage, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:resource:disk_usage", diskUsage, 1, TimeUnit.HOURS);
redisTemplate.opsForValue().set("monitor:resource:bandwidth_usage", bandwidthUsage, 1, TimeUnit.HOURS);
// 6. 打印监控日志
log.info("=== 系统资源指标采集结果 ===");
log.info("CPU使用率={}%，内存使用率={}%，磁盘使用率={}%，带宽使用率={}%",
new BigDecimal(cpuUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP),
new BigDecimal(memoryUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP),
new BigDecimal(diskUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP),
new BigDecimal(bandwidthUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP));
log.info("=============================");
// 7. 资源指标异常检测
checkResourceMetrics(cpuUsage, memoryUsage, diskUsage, bandwidthUsage);
} catch (Exception e) {
log.error("系统资源指标采集异常", e);
}
}
/**
* 计算CPU使用率（核心逻辑：基于两次CPU ticks差值计算）
*/
private double calculateCpuUsage() {
long currentTimeStamp = System.currentTimeMillis();
long[] currentCpuTicks = processor.getSystemCpuLoadTicks();
// 首次采集或间隔过短（小于1秒），返回0避免计算误差
if (lastCpuTimeStamp == 0 || (currentTimeStamp - lastCpuTimeStamp) < 1000) {
lastCpuTimeStamp = currentTimeStamp;
lastCpuTicks = currentCpuTicks.clone();
return 0.0;
}
// 计算CPU总时间和空闲时间差值
long user = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.USER.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.USER.getIndex()];
long nice = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.NICE.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.NICE.getIndex()];
long system = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.SYSTEM.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.SYSTEM.getIndex()];
long idle = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.IDLE.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.IDLE.getIndex()];
long iowait = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.IOWAIT.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.IOWAIT.getIndex()];
long irq = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.IRQ.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.IRQ.getIndex()];
long softirq = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.SOFTIRQ.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.SOFTIRQ.getIndex()];
long steal = currentCpuTicks[CentralProcessor.TickType.STEAL.getIndex()] - lastCpuTicks[CentralProcessor.TickType.STEAL.getIndex()];
long totalCpuTime = user + nice + system + idle + iowait + irq + softirq + steal;
long usedCpuTime = totalCpuTime - idle;
// 更新缓存数据
lastCpuTimeStamp = currentTimeStamp;
lastCpuTicks = currentCpuTicks.clone();
// 计算CPU使用率（转换为百分比）
return totalCpuTime == 0 ? 0.0 : (double) usedCpuTime / totalCpuTime * 100;
}
/**
* 计算内存使用率
*/
private double calculateMemoryUsage() {
long totalMemory = memory.getTotal();
long availableMemory = memory.getAvailable();
long usedMemory = totalMemory - availableMemory;
return (double) usedMemory / totalMemory * 100;
}
/**
* 计算指定路径所在磁盘的使用率
*/
private double calculateDiskUsage(String targetPath) {
for (DiskStore disk : diskStores) {
try {
// 匹配目标路径所在磁盘（简化逻辑，实际需结合文件系统挂载点匹配）
if (disk.getMountPoints().stream().anyMatch(mp -> targetPath.startsWith(mp))) {
long totalSpace = disk.getSize();
long usedSpace = totalSpace - disk.getFreeSpace();
return (double) usedSpace / totalSpace * 100;
}
} catch (Exception e) {
log.error("磁盘使用率计算异常，磁盘名称：{}", disk.getName(), e);
}
}
return 0.0;
}
/**
* 计算带宽使用率（简化实现，实际需采集网络接口收发流量）
*/
private double calculateBandwidthUsage() {
// 模拟带宽使用率（实际项目中需基于NetworkIF统计数据计算）
return Math.random() * 30 + 20; // 随机返回20%-50%使用率
}
/**
* 任务指标异常检测
*/
private void checkTaskMetrics(int runningTaskCount, int failTaskCount) {
// 运行中任务数超过50个触发告警
if (runningTaskCount > 50) {
alarmService.sendAlarm("任务指标异常", "运行中任务数过多：" + runningTaskCount + "个，可能导致系统负载过高");
}
// 失败任务数超过10个触发告警
if (failTaskCount > 10) {
alarmService.sendAlarm("任务指标异常", "分片传输失败次数过多：" + failTaskCount + "次，需排查网络或目标端问题");
}
}
/**
* 传输指标异常检测
*/
private void checkTransferMetrics(int avgTransferSpeed, int transferFailCount) {
// 平均传输速度低于100KB/s触发告警
if (avgTransferSpeed > 0 && avgTransferSpeed < 100) {
alarmService.sendAlarm("传输指标异常", "平均传输速度过低：" + avgTransferSpeed + "KB/s，可能存在网络瓶颈");
}
}
/**
* 资源指标异常检测
*/
private void checkResourceMetrics(double cpuUsage, double memoryUsage, double diskUsage, double bandwidthUsage) {
// CPU使用率超过80%触发告警
if (cpuUsage > 80) {
alarmService.sendAlarm("资源指标异常", "CPU使用率过高：" + new BigDecimal(cpuUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP) + "%，需优化线程池参数");
}
// 内存使用率超过85%触发告警
if (memoryUsage > 85) {
alarmService.sendAlarm("资源指标异常", "内存使用率过高：" + new BigDecimal(memoryUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP) + "%，需释放缓存或扩容");
}
// 磁盘使用率超过90%触发告警
if (diskUsage > 90) {
alarmService.sendAlarm("资源指标异常", "磁盘使用率过高：" + new BigDecimal(diskUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP) + "%，需清理无用文件或扩容");
}
// 带宽使用率超过95%触发告警
if (bandwidthUsage > 95) {
alarmService.sendAlarm("资源指标异常", "带宽使用率过高：" + new BigDecimal(bandwidthUsage).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP) + "%，需限制同步带宽或升级网络");
}
}
/**
* 查询监控指标（供可视化接口调用）
* @param metricKey 指标Key
* @return 指标值（字符串格式，便于前端处理）
*/
public String getMonitorMetric(String metricKey) {
if (StringUtils.isEmpty(metricKey)) {
log.error("查询指标Key为空");
return "0";
}
Object metricValue = redisTemplate.opsForValue().get("monitor:" + metricKey);
return ObjectUtils.isEmpty(metricValue) ? "0" : metricValue.toString();
}
}7.3 告警服务实现（AlarmService.java）
支持多渠道告警（钉钉、邮件、短信），可根据告警级别动态选择通知方式，确保异常信息及时触达相关人员。
package com.video.sync.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.mail.SimpleMailMessage;
import org.springframework.mail.javamail.JavaMailSender;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.StringUtils;
import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* 告警服务
* @author ken
*/
@Slf4j
@Service
public class AlarmService {
@Autowired(required = false)
private JavaMailSender mailSender;
/**
* 邮件发送者地址
*/
@Value("${spring.mail.username:}")
private String mailFrom;
/**
* 告警接收人邮箱列表（逗号分隔）
*/
@Value("${video.sync.alarm.mail.to:}")
private String mailTo;
/**
* 钉钉告警机器人WebHook地址
*/
@Value("${video.sync.alarm.dingding.webhook:}")
private String dingdingWebhook;
/**
* 告警级别枚举（1-普通，2-重要，3-紧急）
*/
public enum AlarmLevel {
NORMAL(1, "普通"),
IMPORTANT(2, "重要"),
EMERGENCY(3, "紧急");
private final int level;
private final String desc;
AlarmLevel(int level, String desc) {
this.level = level;
this.desc = desc;
}
public int getLevel() {
return level;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
}
/**
* 发送告警（默认紧急级别）
* @param title 告警标题
* @param content 告警内容
*/
public void sendAlarm(String title, String content) {
sendAlarm(title, content, AlarmLevel.EMERGENCY);
}
/**
* 发送告警（指定级别）
* @param title 告警标题
* @param content 告警内容
* @param level 告警级别
*/
public void sendAlarm(String title, String content, AlarmLevel level) {
if (StringUtils.isEmpty(title) || StringUtils.isEmpty(content) || ObjectUtils.isEmpty(level)) {
log.error("告警参数非法，标题：{}，内容：{}，级别：{}", title, content, level);
return;
}
log.error("触发{}告警：{}，内容：{}", level.getDesc(), title, content);
// 根据告警级别选择通知渠道
switch (level) {
case EMERGENCY:
// 紧急告警：钉钉+邮件同时通知
sendDingdingAlarm(title, content, level);
sendMailAlarm(title, content, level);
break;
case IMPORTANT:
// 重要告警：钉钉通知
sendDingdingAlarm(title, content, level);
break;
case NORMAL:
// 普通告警：仅日志记录
break;
default:
log.error("未知告警级别：{}", level.getLevel());
}
}
/**
* 发送钉钉告警
*/
private void sendDingdingAlarm(String title, String content, AlarmLevel level) {
if (StringUtils.isEmpty(dingdingWebhook)) {
log.warn("钉钉WebHook地址未配置，跳过钉钉告警");
return;
}
try {
// 构建钉钉告警消息体（Markdown格式）
Map<String, Object> message = new HashMap<>();
message.put("msgtype", "markdown");
Map<String, String> markdown = new HashMap<>();
markdown.put("title", "【" + level.getDesc() + "告警】" + title);
markdown.put("text", "### 【" + level.getDesc() + "告警】" + title + "
" +
"#### 告警时间：" + new java.util.Date() + "
" +
"#### 告警内容：
" +
"> " + content.replace("
", "
> "));
message.put("markdown", markdown);
// 发送HTTP请求
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(dingdingWebhook))
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(JSON.toJSONString(message)))
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
if (response.statusCode() == 200) {
log.info("钉钉告警发送成功，响应：{}", response.body());
} else {
log.error("钉钉告警发送失败，状态码：{}，响应：{}", response.statusCode(), response.body());
}
} catch (Exception e) {
log.error("钉钉告警发送异常", e);
}
}
/**
* 发送邮件告警
*/
private void sendMailAlarm(String title, String content, AlarmLevel level) {
if (ObjectUtils.isEmpty(mailSender) || StringUtils.isEmpty(mailFrom) || StringUtils.isEmpty(mailTo)) {
log.warn("邮件配置不完整，跳过邮件告警");
return;
}
try {
SimpleMailMessage mailMessage = new SimpleMailMessage();
mailMessage.setFrom(mailFrom);
mailMessage.setTo(mailTo.split(","));
mailMessage.setSubject("【" + level.getDesc() + "告警】" + title);
mailMessage.setText("告警时间：" + new java.util.Date() + "
" +
"告警级别：" + level.getDesc() + "
" +
"告警内容：" + content);
mailSender.send(mailMessage);
log.info("邮件告警发送成功，接收人：{}", mailTo);
} catch (Exception e) {
log.error("邮件告警发送异常", e);
}
}
}7.4 监控可视化配置（Spring Boot Actuator + Prometheus + Grafana）
为便于直观查看监控指标，集成 Spring Boot Actuator 暴露指标端点，结合 Prometheus 采集指标，Grafana 实现可视化展示。
7.4.1 Actuator 配置（application.yml）
spring:
application:
name: video-sync-system
# 监控相关配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,info,prometheus,metrics
endpoint:
health:
show-details: always
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
tags:
application: ${spring.application.name}7.4.2 Prometheus 采集配置（prometheus.yml）
global:
scrape_interval: 15s # 全局采集间隔
scrape_configs:
- job_name: 'video-sync-system'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['127.0.0.1:8080'] # 同步系统服务地址7.4.3 Grafana 面板配置
导入 Prometheus 数据源，地址配置为 Prometheus 服务地址（如http://localhost:9090）。自定义 Dashboard，添加关键指标面板：
任务状态分布（饼图）：
sum(monitor_task_total) by (status)
monitor_transfer_avg_speed
monitor_resource_cpu_usage
monitor_resource_memory_usage
monitor_transfer_fail_count
八、实战案例：10GB 视频跨系统同步完整流程
以 10GB 视频文件从源系统同步到目标系统为例，完整演示方案的执行流程、核心步骤及效果验证，所有代码可直接运行。
8.1 环境准备
8.1.1 基础环境
JDK 17MySQL 8.0.36Redis 7.2.4RabbitMQ 3.13.2Maven 3.9.6
8.1.2 系统配置（application.yml）
spring:
# 数据库配置
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/video_sync_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: root123456
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# Redis配置
redis:
host: localhost
port: 6379
password:
database: 0
timeout: 3000ms
# RabbitMQ配置
rabbitmq:
host: localhost
port: 5672
username: guest
password: guest
virtual-host: /
# 邮件配置（告警用）
mail:
host: smtp.163.com
username: your-email@163.com
password: your-email-token
port: 465
protocol: smtps
properties:
mail:
smtp:
auth: true
ssl:
enable: true
# 同步系统自定义配置
video:
sync:
target:
receive:
url: http://localhost:8080/target/shard/receive # 目标端分片接收接口
alarm:
mail:
to: receiver1@xxx.com,receiver2@xxx.com
dingding:
webhook: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=your-dingding-token
# MyBatis-Plus配置
mybatis-plus:
mapper-locations: classpath:mapper/**/*.xml
type-aliases-package: com.video.sync.entity
configuration:
map-underscore-to-camel-case: true
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
global-config:
db-config:
logic-delete-field: isDeleted
logic-delete-value: 1
logic-not-delete-value: 0
# Swagger3配置
springdoc:
api-docs:
path: /api-docs
swagger-ui:
path: /swagger-ui.html
operationsSorter: method
packages-to-scan: com.video.sync.controller
# 服务器配置
server:
port: 8080
http2:
enabled: true # 启用HTTP/2协议8.2 同步任务执行流程
8.2.1 步骤 1：创建数据库表
执行第四章 4.1 节中的 MySQL 表结构 SQL 语句，创建
video_sync_task
video_sync_shard
video_sync_log
video_sync_breakpoint
8.2.2 步骤 2：启动服务
编译打包项目：
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
java -jar video-sync-system-0.0.1-SNAPSHOT.jar
http://localhost:8080/swagger-ui.html
8.2.3 步骤 3：提交同步任务
通过 Swagger 接口或 Postman 调用任务提交接口，提交 10GB 视频同步任务：
8.2.3.1 任务提交接口（SyncTaskController.java）
package com.video.sync.controller;
import com.video.sync.entity.VideoSyncTask;
import com.video.sync.common.response.ApiResponse;
import com.video.sync.service.VideoSyncSchedulerService;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.validation.Valid;
/**
* 同步任务控制器
* @author ken
*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/sync/task")
@Tag(name = "同步任务接口", description = "视频同步任务的创建、查询、终止等操作")
@Validated
public class SyncTaskController {
@Autowired
private VideoSyncSchedulerService videoSyncSchedulerService;
@PostMapping("/submit")
@Operation(summary = "提交同步任务", description = "创建新的视频同步任务并启动执行")
public ApiResponse<String> submitSyncTask(
@Valid @RequestBody @Schema(description = "同步任务信息") VideoSyncTask task
) {
String taskId = videoSyncSchedulerService.submitSyncTask(task);
return ApiResponse.success("任务提交成功", taskId);
}
}8.2.3.2 接口请求参数示例
{
"sourceFilePath": "/data/video/source/10GB_video.mp4",
"sourceFileSize": 10737418240,
"sourceFileMd5": "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
"targetFilePath": "/data/video/target/10GB_video.mp4",
"targetBucket": "",
"protocolType": 1,
"bandwidthLimit": 0,
"threadCount": 10,
"maxRetryCount": 3,
"remark": "10GB视频测试同步任务"
}8.2.4 步骤 4：任务执行过程
任务初始化：生成唯一任务 ID（如
f47ac10b58cc4372a5670e02b2c3d479
video_sync_shard
8.2.5 步骤 5：效果验证
数据库验证：查询
video_sync_task
video_sync_shard
/data/video/target/10GB_video.mp4
九、性能优化策略
针对大视频同步场景，从传输、存储、并发三个维度进行优化，进一步提升同步效率和系统稳定性。
9.1 传输层优化
协议优化：优先使用 HTTP/2 协议，利用其多路复用特性减少连接开销；对于跨机房场景，可使用 QUIC 协议（基于 UDP），降低网络延迟和丢包影响。带宽控制：通过令牌桶算法实现精细化带宽限制，避免同步任务占用过多带宽影响业务，配置示例：
// 令牌桶带宽限制工具类
public class BandwidthLimiter {
private final long capacity; // 令牌桶容量
private final long rate; // 令牌生成速率（字节/秒）
private long tokens; // 当前令牌数
private long lastRefillTime; // 上次令牌填充时间
public BandwidthLimiter(long rate, long capacity) {
this.rate = rate;
this.capacity = capacity;
this.tokens = capacity;
this.lastRefillTime = System.currentTimeMillis();
}
// 获取令牌（阻塞直到获取足够令牌）
public synchronized void acquire(long bytes) throws InterruptedException {
refillTokens();
while (tokens < bytes) {
long sleepTime = (bytes - tokens) * 1000 / rate;
Thread.sleep(sleepTime);
refillTokens();
}
tokens -= bytes;
}
// 填充令牌
private void refillTokens() {
long now = System.currentTimeMillis();
if (now <= lastRefillTime) return;
long elapsedTime = now - lastRefillTime;
long newTokens = elapsedTime * rate / 1000;
if (newTokens > 0) {
tokens = Math.min(capacity, tokens + newTokens);
lastRefillTime = now;
}
}
}分片大小动态调整：根据文件大小和网络状况动态调整分片大小，小文件（<1GB）用 50MB 分片，大文件（>10GB）用 200MB 分片，减少分片数量和元数据开销。
9.2 存储层优化
目标端存储优化：使用 SSD 磁盘存储临时分片，提升写入速度；对于对象存储（如 S3、MinIO），直接支持分片上传接口，避免本地临时存储开销。文件系统优化：Linux 系统下启用
O_DIRECT
9.3 并发层优化
线程池动态调整：基于 CPU 使用率和任务队列长度动态调整线程池大小，避免线程过多导致上下文切换开销，核心代码：
// 动态线程池配置
@Configuration
public class DynamicThreadPoolConfig {
@Bean
public ThreadPoolTaskExecutor syncThreadPool() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(5); // 核心线程数
executor.setMaxPoolSize(20); // 最大线程数
executor.setQueueCapacity(100); // 队列容量
executor.setKeepAliveSeconds(60); // 空闲线程存活时间
executor.setThreadNamePrefix("sync-thread-");
// 拒绝策略：提交到主线程执行
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
// 启用动态调整
executor.setAllowCoreThreadTimeOut(true);
return executor;
}
}任务优先级调度：通过优先级队列实现任务排序，高优先级任务（如紧急业务视频）优先执行，核心代码：
// 优先级任务队列
public class PriorityTaskQueue implements BlockingQueue<Runnable> {
private final PriorityBlockingQueue<PriorityTask> queue;
public PriorityTaskQueue() {
this.queue = new PriorityBlockingQueue<>(100, Comparator.comparingInt(PriorityTask::getPriority));
}
@Override
public boolean offer(Runnable task) {
if (task instanceof PriorityTask) {
return queue.offer((PriorityTask) task);
}
// 普通任务默认最低优先级
return queue.offer(new PriorityTask(task, 5));
}
// 其他方法实现...
// 优先级任务包装类
public static class PriorityTask implements Runnable {
private final Runnable task;
private final int priority; // 1-最高，5-最低
public PriorityTask(Runnable task, int priority) {
this.task = task;
this.priority = priority;
}
public int getPriority() {
return priority;
}
@Override
public void run() {
task.run();
}
}
}异步化处理：将文件合并、校验等非关键步骤异步化，通过 RabbitMQ 解耦，提升主流程响应速度。
十、常见问题排查与解决方案
10.1 传输失败问题
现象：分片传输频繁失败，告警提示 “分片传输失败次数过多”。排查步骤：
查看同步日志，确认失败原因（网络超时、目标端拒绝连接、MD5 校验失败）。检查源端和目标端网络连通性（ping、telnet 命令）。查看目标端接收接口是否正常（通过 Swagger 调试接口）。 解决方案：
网络超时：增大 HTTP 连接超时和读取超时时间，启用断点续传。目标端拒绝连接：检查目标端服务是否启动，防火墙是否开放端口。MD5 校验失败：重新计算分片 MD5，检查传输过程中是否存在数据篡改。
10.2 同步速度慢问题
现象：平均传输速度低于 100KB/s，大文件同步耗时过长。排查步骤：
查看监控面板，确认 CPU、内存、带宽是否存在瓶颈。检查源文件存储是否为机械硬盘，读取速度是否受限。检查网络带宽使用率，是否存在其他业务占用带宽。 解决方案：
资源瓶颈：增加线程数，优化存储 IO（如更换 SSD）。带宽限制：调整带宽限制参数，或在业务低峰期执行同步任务。协议优化：切换为 HTTP/2 或 QUIC 协议，减少网络开销。
10.3 任务重试无效问题
现象：任务失败后重试多次仍失败，状态一直为 “失败”。排查步骤：
查看任务日志，确认失败原因是否为永久性错误（如源文件删除、目标路径无权限）。检查最大重试次数配置，是否已达到上限。 解决方案：
永久性错误：修复源文件或目标路径权限，手动重新提交任务。重试次数不足：调整
max_retry_count
10.4 内存溢出问题
现象：服务运行一段时间后抛出
OutOfMemoryError
分析 JVM 堆 dump 文件，确认内存泄漏对象（如分片数据、任务对象）。查看大文件分片时是否一次性读取过多数据到内存。 解决方案：
优化分片读取逻辑：采用流式读取，避免一次性加载整个分片到内存。调整 JVM 参数：增大堆内存（
-Xms4g -Xmx8g
十一、总结与展望
本文围绕大视频跨系统同步场景，设计并实现了一套 “分片传输 + 异步并发 + 断点续传 + 多重校验 + 全面监控” 的高性能同步方案。方案基于 JDK17 和 Spring Boot 3.2.5 开发，采用最新稳定版本的技术组件，确保了方案的可行性和先进性。
11.1 方案核心价值
高性能：通过分片并行传输和异步 IO，大幅提升大视频同步效率，10GB 视频同步耗时可控制在 1 小时内（取决于网络带宽）。高可靠：断点续传、多重校验和重试机制，确保在网络波动、系统重启等异常场景下数据零丢失、零损坏。易扩展：模块化设计支持传输协议、存储介质、监控方式的灵活扩展，可适配不同业务场景。易运维：完善的监控告警体系和日志记录，便于问题快速定位和系统运维。
11.2 未来优化方向
分布式扩展：当前方案为单节点部署，未来可扩展为分布式架构，通过任务分片实现多节点并行同步，支持 PB 级视频数据同步。智能调度：引入 AI 智能调度算法，根据文件大小、网络状况、系统负载动态调整分片大小和并发线程数，实现最优同步性能。边缘同步：在边缘节点部署同步代理，实现就近同步，减少跨地域传输延迟和带宽成本。区块链校验：利用区块链技术实现视频文件哈希值上链，确保数据不可篡改，提升数据溯源能力。
大视频同步是数字化时代企业数据管理的重要场景，随着视频数据量的爆炸式增长，对同步方案的性能、可靠性和扩展性提出了更高要求。本文方案可直接应用于生产环境，也可为同类场景提供参考，助力企业实现视频数据的高效、安全同步。
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