使用Python进行稳定可靠的文件操作详解

考虑下述Python代码片段。对文件中的数据进行某些操作，然后将结果保存回文件中：

代码如下:

with open(filename) as f:
input = f.read()
output = do_something(input)
with open(filename, 'w') as f:
f.write(output)

看起来很简单吧？可能看起来并不像乍一看这么简单。我在产品服务器中调试应用，经常会出现奇怪的行为。
这是我看过的失效模式的例子：
失控的服务器进程溢出大量日志，磁盘被填满。write()在截断文件之后抛出异常，文件将会变成空的。
应用的几个实例并行执行。在各个实例结束之后，因为混合了多个实例的输出，文件内容最终变成了天书。
在完成了写操作之后，应用会触发一些后续操作。几秒钟后断电。在我们重启了服务器之后，我们再一次看到了旧的文件内容。已经传递给其它应用的数据与我们在文件中看到的不再一致。
下面没有什么新的内容。本文的目的是为在系统编程方面缺少经验的Python开发者提供常见的方法和技术。我将会提供代码例子，使得开发者可以很容易的将这些方法应用到自己的代码中。
“可靠性”意味着什么？
广义的讲，可靠性意味着在所有规定的条件下操作都能执行它所需的函数。至于文件的操作，这个函数就是创建，替换或者追加文件的内容的问题。这里可以从数据库理论上获得灵感。经典的事务模型的ACID性质作为指导来提高可靠性。
开始之前，让我们先看看我们的例子怎样和ACID4个性质扯上关系：
原子性(Atomicity)要求这个事务要么完全成功，要么完全失败。在上面的实例中，磁盘满了可能导致部分内容写入文件。另外，如果正当在写入内容时其它程序又在读取文件，它们可能获得是部分完成的版本，甚至会导致写错误
一致性(Consistency) 表示操作必须从系统的一个状态到另一个状态。一致性可以分为两部分：内部和外部一致性。内部一致性是指文件的数据结构是一致的。外部一致性是指文件的内容与它相关的数据是相符合的。在这个例子中，因为我们不了解这个应用，所以很难推断是否符合一致性。但是因为一致性需要原子性，我们至少可以说没有保证内部一致性。
隔离性(Isolation)如果在并发的执行事务中，多个相同的事务导致了不同的结果，就违反了隔离性。很明显上面的代码对操作失败或者其它隔离性失败都没有保护。
持久性(Durability)意味着改变是持久不变的。在我们告诉用户成功之前，我们必须确保我们的数据存储是可靠的并且不只是一个写缓存。上面的代码已经成功写入数据的前提是假设我们调用write()函数，磁盘I/O就立即执行。但是POSIX标准是不保证这个假设的。
尽可能使用数据库系统
如果我们能够获得ACID 四个性质，那么我们增加可靠性方面取得了长远发展。但是这需要很大的编码功劳。为什么重复发明*？大多数数据库系统已经有ACID事务了。
可靠性数据存储已经是一个已解决的问题。如果你需要可靠性存储，请使用数据库。很可能，没有几十年的功夫，你自己解决这方面的能力没有那些已经专注这方面好些年的人好。如果你不想安装一个大数据库服务器，那么你可以使用sqlite,它具有ACID事务，很小，免费的，而且它包含在Python的标准库中。
文章本该在这里就结束的，但是还有一些有根有据的原因，就是不使用数据。它们通常是文件格式或者文件位置约束。这两个在数据库系统中都不好控制。理由如下：
我们必须处理其它应用产生的固定格式或者在固定位置的文件，
我们必须为了其它应用的消耗而写文件（和应用了同样的限制条件）
我们的文件必须方便人阅读或者修改。

如果我们自己动手实现可靠的文件更新，那么这里有一些编程技术供参考。下面我将展示四种常见的操作文件更新模式。在那之后，我会讨论采取哪些步骤在每个文件更新模式下满足ACID性质。
文件更新模式
文件可以以多种方式更新，但是我认为至少有四种常见的模式。这四种模式将做为本文剩余部分的基础。
截断-写
这可能是最基本的模式。在下述例子中，假设的域模型代码读数据，执行一些计算，然后以写模式重新打开存在的文件：

代码如下:

with open(filename, 'r') as f:
model.read(f)
model.process()
with open(filename, 'w') as f:
model.write(f)

此模式的一个变种以读写模式打开文件（Python中的“加”模式），寻找到开始的位置，显式调用truncate()，重写文件内容。

代码如下:

with open(filename, 'a+') as f:
f.seek(0)
model.input(f.read())
model.compute()
f.seek(0)
f.truncate()
f.write(model.output())

该变种的优势是只打开文件一次，始终保持文件打开。举例来说，这样可以简化加锁。
写-替换
另外一种广泛使用的模式是将新内容写到临时文件，之后替换原始文件：

代码如下:

with tempfile.NamedTemporaryFile(
'w', dir=os.path.dirname(filename), delete=False) as tf:
tf.write(model.output())
tempname = tf.name
os.rename(tempname, filename)

该方法与截断-写方法相比对错误更具有鲁棒性。请看下面对原子性和一致性的讨论。很多应用使用该方法。
这两个模式很常见，以至于linux内核中的ext4文件系统甚至可以自动检测到这些模式，自动修复一些可靠性缺陷。但是不要依赖这一特性：你并不是总是使用ext4，而且管理员可能会关掉这一特性。
追加

第三种模式就是追加新数据到已存在的文件：

代码如下:

with open(filename, 'a') as f:
f.write(model.output())

这个模式用来写日志文件和其它累积处理数据的任务。从技术上讲，它的显著特点就是极其简单。一个有趣的扩展应用就是常规操作中只通过追加操作更新，然后定期重新整理文件，使之更紧凑。
Spooldir
这里我们将目录做为逻辑数据存储，为每条记录创建新的唯一命名的文件：

代码如下:

with open(unique_filename(), 'w') as f:
f.write(model.output())

该模式与附加模式一样具有累积的特点。一个巨大的优势是我们可以在文件名中放入少量元数据。举例来说，这可以用于传达处理状态的信息。spooldir模式的一个特别巧妙的实现是maildir格式。maildirs使用附加子目录的命名方案，以可靠的、无锁的方式执行更新操作。md和gocept.filestore库为maildir操作提供了方便的封装。
如果你的文件名生成不能保证唯一的结果，甚至有可能要求文件必须实际上是新的。那么调用具有合适标志的低等级os.open()：

代码如下:

fd = os.open(filename, os.O_WRONLY | os.O_CREAT| os.O_EXCL, 0o666)
with os.fdopen(fd, 'w') as f:
f.write(...)

在以O_EXCL方式打开文件后，我们用os.fdopen将原始的文件描述符转化为普通的Python文件对象。
应用ACID属性到文件更新
下面，我将尝试加强文件更新模式。反过来让我们看看可以做些什么来满足ACID属性。我将会尽可能保持简单，因为我们并不是要写一个完整的数据库系统。请注意本节的材料并不彻底，但是可以为你自己的实验提供一个好的起点。
原子性
写-替换模式提供了原子性，因为底层的os.rename()是原子性的。这意味着在任意给定时间点，进程或者看到旧的文件，或者看到新的文件。该模式对写错误具有天然的鲁棒性：如果写操作触发异常，重命名操作就不会被执行，所有就没有用损坏的新文件覆盖正确的旧文件的风险。
附加模式并不是原子性的，因为有附加不完整记录的风险。但是有个技巧可以使更新具有原子性：为每个写操作标注校验和。之后读日志的时候，忽略所有没有有效校验和的记录。以这种方式，只有完整的记录才会被处理。在下面的例子中，应用做周期性的测量，每次在日志中附加一行JSON记录。我们计算记录的字节表示形式的CRC32校验和，然后附加到同一行：

代码如下:

with open(logfile, 'ab') as f:
for i in range(3):
measure = {'timestamp': time.time(), 'value': random.random()}
record = json.dumps(measure).encode()
checksum = '{:8x}'.format(zlib.crc32(record)).encode()
f.write(record + b' ' + checksum + b'\n')

该例子代码通过每次创建随机值模拟测量。

代码如下:

$ cat log
{"timestamp": 1373396987.258189, "value": 0.9360123151217828} 9495b87a
{"timestamp": 1373396987.25825, "value": 0.40429005476999424} 149afc22
{"timestamp": 1373396987.258291, "value": 0.232021160265939} d229d937

想要处理这个日志文件，我们每次读一行记录，分离校验和，与读到的记录比较。

代码如下:

with open(logfile, 'rb') as f:
for line in f:
record, checksum = line.strip().rsplit(b' ', 1)
if checksum.decode() == '{:8x}'.format(zlib.crc32(record)):
print('read measure: {}'.format(json.loads(record.decode())))
else:
print('checksum error for record {}'.format(record))

现在我们通过截断最后一行模拟被截断的写操作：

代码如下:

$ cat log
{"timestamp": 1373396987.258189, "value": 0.9360123151217828} 9495b87a
{"timestamp": 1373396987.25825, "value": 0.40429005476999424} 149afc22
{"timestamp": 1373396987.258291, "value": 0.23202

当读日志的时候，最后不完整的一行被拒绝：

代码如下:

$ read_checksummed_log.py log
read measure: {'timestamp': 1373396987.258189, 'value': 0.9360123151217828}
read measure: {'timestamp': 1373396987.25825, 'value': 0.40429005476999424}
checksum error for record b'{"timestamp": 1373396987.258291, "value":'

添加校验和到日志记录的方法被用于大量应用，包括很多数据库系统。
spooldir中的单个文件也可以在每个文件中添加校验和。另外一个可能更简单的方法是借用写-替换模式：首先将文件写到一边，然后移到最终的位置。设计一个保护正在被消费者处理的文件的命名方案。在下面的例子中，所有以.tmp结尾的文件都会被读取程序忽略，因此在写操作的时候可以安全的使用。

代码如下:

newfile = generate_id()
with open(newfile + '.tmp', 'w') as f:
f.write(model.output())
os.rename(newfile + '.tmp', newfile)

最后，截断-写是非原子性的。很遗憾我不能提供满足原子性的变种。在执行完截取操作后，文件是空的，还没有新内容写入。如果并发的程序现在读文件或者有异常发生，程序中止，我们既看不久的版本也看不到新的版本。
一致性
我谈论的关于原子性的大部分内容也可以应用到一致性。实际上，原子性更新是内部一致性的前提条件。外部一致性意味着同步更新几个文件。这不容易做到，锁文件可以用来确保读写访问互不干涉。考虑某目录下的文件需要互相保持一致。常用的模式是指定锁文件，用来控制对整个目录的访问。
写程序的例子:

代码如下:

with open(os.path.join(dirname, '.lock'), 'a+') as lockfile:
fcntl.flock(lockfile, fcntl.LOCK_EX)
model.update(dirname)

读程序的例子:

代码如下:

with open(os.path.join(dirname, '.lock'), 'a+') as lockfile:
fcntl.flock(lockfile, fcntl.LOCK_SH)
model.readall(dirname)

该方法只有控制所有读程序才生效。因为每次只有一个写程序活动（独占锁阻塞所有共享锁），所有该方法的可扩展性有限。
更进一步，我们可以对整个目录应用写-替换模式。这涉及为每次更新创建新的目录，更新完成后改变符合链接。举例来说，镜像应用维护一个包含压缩包和列出了文件名、文件大小和校验和的索引文件的目录。当上流的镜像更新，仅仅隔离地对压缩包和索引文件进项原子性更新是不够的。相反，我们需要同时提供压缩包和索引文件以免校验和不匹配。为了解决这个问题，我们为每次生成维护一个子目录，然后改变符号链接激活该次生成。

代码如下:

mirror
|-- 483
| |-- a.tgz
| |-- b.tgz
| `-- index.json
|-- 484
| |-- a.tgz
| |-- b.tgz
| |-- c.tgz
| `-- index.json
`-- current -> 483

新的生成484正在被更新的过程中。当所有压缩包准备好，索引文件更新后，我们可以用一次原子调用os.symlink()来切换current符号链接。其它应用总是或者看到完全旧的或者完全新的生成。读程序需要使用os.chdir()进入current目录，很重要的是不要用完整路径名指定文件。否在当读程序打开current/index.json，然后打开current/a.tgz，但是同时符号链接已经改变时就会出现竞争条件。
隔离性
隔离性意味着对同一文件的并发更新是可串行化的——存在一个串行调度使得实际执行的并行调度返回相同的结果。“真实的”数据库系统使用像MVCC这种高级技术维护可串行性，同时允许高等级的可并行性。回到我们的场景，我们最后使用加锁来串行文件更新。
对截断-写更新进行加锁是容易的。仅仅在所有文件操作前获取一个独占锁就可以。下面的例子代码从文件中读取一个整数，然后递增，最后更新文件：

代码如下:

def update():
with open(filename, 'r+') as f:
fcntl.flock(f, fcntl.LOCK_EX)
n = int(f.read())
n += 1
f.seek(0)
f.truncate()
f.write('{}\n'.format(n))

使用写-替换模式加锁更新就有点儿麻烦啦。像 截断-写那样使用锁可能导致更新冲突。某个幼稚的实现可能看起来像这样

代码如下:

def update():
with open(filename) as f:
fcntl.flock(f, fcntl.LOCK_EX)
n = int(f.read())
n += 1
with tempfile.NamedTemporaryFile(
'w', dir=os.path.dirname(filename), delete=False) as tf:
tf.write('{}\n'.format(n))
tempname = tf.name
os.rename(tempname, filename)

这段代码有什么问题呢？设想两个进程竞争更新某个文件。第一个进程运行在前面，但是第二个进程阻塞在fcntl.flock()调用。当第一个进程替换了文件，释放了锁，现在在第二个进程中打开的文件描述符指向了一个包含旧内容的“幽灵”文件（任意路径名都不可达）。想要避免这个冲突，我们必须检查打开的文件是否与fcntl.flock()返回的相同。所以我写了一个新的LockedOpen上下文管理器来替换内建的open上下文。来确保我们实际打开了正确的文件：

代码如下:

class LockedOpen(object):

def __init__(self, filename, *args, **kwargs):
self.filename = filename
self.open_args = args
self.open_kwargs = kwargs
self.fileobj = None

def __enter__(self):
f = open(self.filename, *self.open_args, **self.open_kwargs)
while True:
fcntl.flock(f, fcntl.LOCK_EX)
fnew = open(self.filename, *self.open_args, **self.open_kwargs)
if os.path.sameopenfile(f.fileno(), fnew.fileno()):
fnew.close()
break
else:
f.close()
f = fnew
self.fileobj = f
return f

def __exit__(self, _exc_type, _exc_value, _traceback):
self.fileobj.close()

给追加更新上锁如同给截断-写更新上锁一样简单：需要一个排他锁，然后追加就完成了。需要长期运行的会将文件长久的打开的进程，可以在更新时释放锁，让其它进入。
spooldir模式有个很优美的性质就是它不需要任何锁。此外，你建立在使用灵活的命名模式和一个健壮的文件名分代。邮件目录规范就是一个spooldir模式的好例子。它可以很容易的适应其它情况，不仅仅是处理邮件。
持久性
持久性有点特殊，因为它不仅依赖于应用，也与OS和硬件配置有关。理论上来说，我们可以假定，如果数据没有到达持久存储，os.fsync()或os.fdatasync()调用就没有返回结果。在实际情况中，我们有可能会遇到几个问题：我们可能会面对不完整的fsync实现，或者糟糕的磁盘控制器配置，它们都无法提供任何持久化的保证。有一个来自 MySQL 开发者 的讨论对哪里会发生错误进行了详尽的讨论。有些像PostgreSQL 之类的数据库系统，甚至提供了持久化机制的选择 ，以便管理员在运行时刻选择最佳的一个。然而不走运的人只能使用os.fsync()，并期待它可以被正确的实现。
通过截断-写模式，在结束写操作以后关闭文件以前，我们需要发送一个同步信号。注意通常这还牵涉到另一个层次的写缓存。glibc 缓存 甚至会在写操作传递到内核以前，在进程内部拦住它。同样为了得到空的glibc缓存，我们需要在同步以前对它flush()：

代码如下:

with open(filename, 'w') as f:
model.write(f)
f.flush()
os.fdatasync(f)

要不，你也可以带参数-u调用Python，以此为所有的文件I/O获得未缓冲的写。
大多数时候相较os.fsync()我更喜欢os.fdatasync()，以此避免同步元数据的更新（所有权、大小、mtime…）。元数据的更新可最终导致磁盘I/O搜索操作，这会使整个过程慢不少。
对写-替换风格更新使用同样的技巧只是成功了一半。我们得确保在代替旧文件之前，新写入文件的内容已经写入了非易失性存储器上了，但是替换操作怎么办？我们不能保证那个目录更新是否执行的刚刚好。在网络上有很多关于怎么让同步目录更新的长篇大论。但是在我们这种情况，旧文件和新文件都在同一个目录下，我们可以使用简单的解决方案来逃避这个这题。

代码如下:

os.rename(tempname, filename)
dirfd = os.open(os.path.dirname(filename), os.O_DIRECTORY)
os.fsync(dirfd)
os.close(dirfd)

我们调用底层的os.open()来打开目录(Python自带的open()方法不支持打开目录)，然后在目录文件描述符上执行os.fsync()。
对待追加更新和我以及说过的截断-写是相似的。
spooldir模式与写-替换模式同样的目录同步问题。幸运地是，可以使用同样的解决方案：第一步同步文件，然后同步目录。

总结
这使可靠的更新文件成为可能。我已经演示了满足ACID的四大性质。这些展示的实例代码充当一个工具箱。掌握这编程技术最大的满足你的需求。有时，你并不需要满足所有的ACID性质，可能仅仅需要一到两个。我希望这篇文章可以帮助你去做已充分了解的决定，什么该去实现以及什么该舍弃。