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我们有一个用 Java 编写的程序,我将其部署在 AWS Lambda 上。
该程序通过预装在 Lambda 上的 Imagick 将给定图像转换为不同的缩略图。我们已将 Lambda 设置为使用最大 1536 MB 内存,同时在应用程序中限制转换命令:
imConvertPath = imPath + "convert -limit memory 1GB -limit map 1350MB";
使用此设置,代码对于几 MB 的较小图像可以正常工作,但当我尝试使用 ~40MB 的高分辨率图像时,它会失败并出现以下错误:
org.apache.commons.exec.ExecuteException: Process exited with an error: 135
这个错误是什么意思?程序是否遇到一些 sig 错误问题或什么?
此外,当我通过我的 stub 代码运行该程序进行测试时,它能够毫无问题地进行转换。
最佳答案
您没有说明如何进行收缩,但如果您要调整 JPEG 图像的大小,则必须使用 libjpeg Shrink-on-Load 以获得良好的性能。
例如,在这台具有 10,000 x 10,000 像素 RGB jpeg 图像和 IM 7.0.5-5 的计算机 (2012 imac) 上,我看到:
$ /usr/bin/time -l convert wtc.jpg -resize 500x500 x.jpg
6.87 real 6.06 user 0.51 sys
1269547008 maximum resident set size
大约需要 7 秒和 1.2GB 内存。如果我使用收缩加载,您向 jpeg 加载器提示您需要什么像素尺寸,我会看到:
$ /usr/bin/time -l convert -define jpeg:size=1000x1000 wtc.jpg -resize 500x500 x.jpg
0.32 real 0.27 user 0.02 sys
34181120 maximum resident set size
低至 0.3 秒和 34MB 内存。
这仅适用于 JPEG 文件,但确实有很大帮助。您需要提示最终输出的两倍大小,否则您会看到锯齿。
要提高其他文件类型的性能,您需要查看其他图像调整大小程序。我帮忙维护libvips ,一个流式图像处理库。它可以解码、处理和重新编码为连续的像素流,因此不需要将整个图像保留在内存中。
使用 30,000 x 30,000 JPEG 并转换,我看到:
$ /usr/bin/time -l convert -define jpeg:size=1000x1000 big.jpg -resize 500x500 x.jpg
3.08 real 2.92 user 0.14 sys
300138496 maximum resident set size
3.1 秒和 300MB 内存,但使用 vipsthumbnail 我看到:
$ /usr/bin/time -l vipsthumbnail big.jpg --size 500x500 -o x.jpg
2.38 real 2.31 user 0.06 sys
28385280 maximum resident set size
2.4秒和28MB内存。
对于像 TIFF 这样没有加载时收缩系统的格式,差异会变得更大。使用 10,000 x 10,000 RGB TIFF 我看到:
$ /usr/bin/time -l convert wtc.tif -resize 500x500 x.jpg
5.81 real 4.97 user 0.60 sys
1503449088 maximum resident set size
5.8 秒和 1.5GB 内存,对比:
$ /usr/bin/time -l vipsthumbnail wtc.tif --size 500x500 -o x.jpg
1.43 real 0.47 user 0.08 sys
42360832 maximum resident set size
1.4秒和42MB内存。
有一个非常好的 Node.js 图像调整大小包,名为 sharp基于应该部署在 lambda 上的 libvips,或者如果您想使用 Java 中的命令行 vipsthumbnail 程序,有各种构建器,例如:
https://github.com/stechstudio/libvips-lambda
这里有一篇介绍 vipsthumbnail 的博客文章:
https://libvips.github.io/libvips/API/current/Using-vipsthumbnail.md.html
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