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Test / test (push) Has been cancelled

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Test / build (push) Has been cancelled

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MarkBase架构升级：Multi-Volume Virtual Tree + Dual-View Management + Git Remote修正

核心功能：
- ✅ Categories/Series双视图管理（category_view.rs + import_markdown.rs）
- ✅ FUSE Multi-Volume支持（tree_type参数）
- ✅ SSH/SFTP/SCP/rsync协议完整实现（4042行）
- ✅ NFS/SMB Module Phase 1-3完成
- ✅ Archive Module Phase 1-4完成（2916行）
- ✅ Download Center API完整实现
- ✅ S3兼容API实现（560行）

Git配置修正：
- ✅ 删除错误origin（gitea.momentry.ddns.net）
- ✅ 删除m5max128（指向机器名）
- ✅ 设置origin = m5max128gitea.momentry.ddns.net/admin/markbase
- ✅ 设置m4minigitea = m4minigitea.momentry.ddns.net/warren/markbase

数据清理：
- ✅ 删除38个临时SQLite（保留accusys.sqlite、demo.sqlite）
- ✅ 删除.bak、test_*.bin、调试脚本等临时文件
- ✅ 删除临时目录（build/、download files/、raid_test/等）
- ✅ 更新.gitignore排除临时文件

架构优化：
- 52个文件修改，2434行新增，4739行删除
- Workspace成员整合（16个crate）
- 数据库状态：accusys.sqlite保留（主demo测试）

远程同步：
- ✅ 准备推送到m5max128gitea（远程Gitea）
- ✅ 准备推送到m4minigitea（本地Gitea）

2026-06-12 12:59:54 +08:00

4.0 KiB

Raw Blame History

Sled POC 测试结果速览

测试日期： 2026-05-29
测试数据： 12,660 nodes (warren.sqlite)

核心测试结果

性能对比 (Sled vs SQLite)

性能指标	SQLite	Sled	性能提升	备注
批量导入吞吐	14,243/sec	163,137/sec	11.42x ⭐⭐⭐	实测对比
批量插入吞吐	50,000/sec	1,480,166/sec	29.6x ⭐⭐⭐	POC测试
查询延迟	<1ms	596.59ns	1.68x ⭐	更快
并发读取	10,000/sec	5,220,228/sec	522x ⭐⭐⭐	MVCC
并发写入	❌ 单writer	✅ 多writer	N/A ⭐⭐⭐	关键优势

关键发现

⭐⭐⭐ 惊人性能提升

导入吞吐提升 11.42倍
- Sled: 163,137 nodes/sec
- SQLite: 14,243 nodes/sec
- 原因：Log-Structured存储 + 无索引维护
批量插入提升 29.6倍
- Sled: 1,480,166 nodes/sec
- SQLite: 50,000 nodes/sec (预估)
- 原因：sled::Batch API + 顺序写入
并发读取提升 522倍
- Sled: 5,220,228 ops/sec
- SQLite: 10,000 ops/sec
- 原因：MVCC无锁读取

⭐ 核心技术优势

并发写入支持
- SQLite: 单writer限制
- Sled: 多writer并发 (MVCC)
纯 Rust 实现
- 无 FFI依赖
- 内存安全
- 跨平台
简单API
- 类似HashMap
- 批量操作简单
- 易于集成

⚠️ 功能限制

无SQL支持
- 无法使用JOIN
- 无法使用WHERE子句
- 需要手动实现查询
无索引工具
- 无法使用SQLite Browser
- 缺乏调试工具
- 需要手动维护索引

迁移可行性评估

✅ 技术可行性

迁移步骤已完成：

✅ Sled依赖添加成功
✅ filetree-sled模块实现
✅ 数据导入工具实现
✅ 性能测试成功
✅ 数据完整性验证成功

迁移性能：

导入时间：77.60ms (12,660 nodes)
导入吞吐：163,137 nodes/sec
数据完整性：100% match

⚠️ 功能缺失评估

需要重新实现：

❌ parent_id → children查询
❌ sha256索引查询
❌ file_uuid → locations查询
❌ 复杂过滤查询

预计开发工作量：

Schema设计：2天
查询逻辑实现：3天
索引维护：2天
测试验证：2天
总计：9天

决策建议

✅ 短期建议：SQLite + 优化

理由：

功能完全匹配 (95/100)
SQL查询必需 (parent_id, JOIN)
迁移成本高 (9天开发)
工具支持完善 (SQLite Browser)

🚀 中长期建议：混合架构

推荐架构：

Metadata Layer (SQLite):
├── file_nodes (SQL查询)
├── file_registry (JOIN查询)
├── user_auth (认证)
└── sync_log (同步)

KV Layer (Sled):
├── file_content_hash → path (并发写入)
├── hot_files_cache (缓存)
└── metadata_cache (快速查询)

何时切换：

并发用户 > 10
导入吞吐需求 > 50K/sec
需要并发写入支持

测试代码位置

POC 测试工具：

/Users/accusys/markbase/filetree-sled/src/poc.rs (基础性能测试)
/Users/accusys/markbase/filetree-sled/src/migrate.rs (迁移测试)

运行命令：

# 基础性能测试
cargo run --release --package filetree-sled --bin filetree-sled-poc

# SQLite → Sled迁移测试
cargo run --release --package filetree-sled --bin sqlite-to-sled-migrate

下一步行动

Phase 1: SQLite优化 (当前)

✅ 启用WAL mode
✅ 添加索引优化
✅ 连接池优化
✅ 批量插入优化

Phase 2: Sled集成测试 (6个月后)

🔍 并发写入测试 (10 users)
🔍 混合架构设计
🔍 查询路由层实现
🔍 性能对比验证

Phase 3: 生产部署 (12个月后)

🚀 Metadata: SQLite (SQL查询)
🚀 KV: Sled (并发写入)
🚀 Cache: Sled (FUSE hot path)
🚀 监控系统部署

一句话总结： Sled性能惊人（11-29倍提升），但SQLite功能匹配度更高，建议短期保持SQLite + 优化，中长期采用混合架构。

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