随着Git仓库变得越来越大,由于性能导致的可用性问题会越来越突出 。比如git clone一个大型仓库会下载整个仓库对象和每次迭代的副本,下载过程会非常耗时,耗带宽,而且常常会导致中断 。为了解决这个问题通常有两个方法:
第一个是方法是对仓库从新规划,把大的文件提取出来使用Git LFS保存 。
文章插图
【大型Git仓库的部分克隆】还有一个方法是Git shallow clone 浅克隆(--depth):这是git内置的唯一减少Git克隆传输数据量的方法 。但是,Git浅克隆个缺点就是不允许对子项目进行过滤(这对于包含许多项目的整体仓库很重要),也不允许按对象大小进行过滤,以防止不必要的大对象被下载 。
Partial Clone部分克隆
文章插图
为了解决上述的浅克隆的限制,Git引入了部分克隆的功能 。它是对现有Git克隆的性能优化,允许Git在没有仓库的完整副本的情况可以工作 。它的目标是让Git更好地处理超大型仓库 。部分克隆的功能在最近发布的版本中已经Gitlab 12.4.0以beta版本形式发布,具体可以参考虫虫关于Gitlab 12.4.0版本发布介绍 。
Git在克隆和获取时候默认是全克隆,即会下载完整的git对象库和仓库库的历史记录(包括所有副本) 。这包括所有commits对象,tree对象和blob对象 。对于超大存储库,克隆可能需要数小时(或数天)的时间,需要100 + GiB的磁盘空间 。在这些仓库中,有很多blob(文件)和three(目录)对象不是必须的,是考虑以下场景:
1.在tree对象的文件包含了很多非用户工作区域文件 。例如,一个仓库在每次commits中都会包含500K的目录和3.5M的文件 。如果用户只需要一个对象,我们不需要下载很多的tree对象的 。
2.对的二进制文件 。例如,在大型仓库的构建中生成了一个巨大的二进制文件,我们需要忽略下载二进制大文件的的迭代历史版本,只下载实际引用的版本 。
部分克隆使我们在克隆和获取操作时候避免下载不需要的对象,从而减少下载时间和磁盘使用率 。忽略掉的对象以后可以在需要时"按需获取" 。
我们把可以稍后提供缺少对象的远程服务器叫Promisor Remote,它承诺在以下情况下发送对象要求 。最初的Git仅支持一个Promisor Remote,即用户克隆并在"extensions.partialClone"配置选项 。
简而言之,部分克隆的工作方式如下:
使用新的--filter标志在clone或pull仓库时将对象从传输中排除;
按需下载丢失的对象;
部分克隆配置在GitLab 12.4中,如果依赖的Git版本为2.21.0,当使用功能标记来启用uploadpack.allowFilter和
uploadpack.allowAnySHA1InWant 。
按大小排除对象
文章插图
部分克隆允许将大型对象直接存储在Git仓库中,并根据用户的需要将其从克隆中排除 。这减少了判断需要哪些对象应该存储在LFS中或那些不需要存储在LFS的过程 。使用部分克隆,对所有文件一视同仁,都可以直接存在仓库中 。
当Git服务器启用uploadpack.allowFilter
和
uploadpack.allowAnySHA1InWant两个选项时候我们就可以按一下操作:
克隆仓库,但是Blob对象大小不得大于1M(排除大小大于1M的blob对象):
git clone --filter=blob:limit=1m <url>在克隆的checkout和之后的所有操作中,所需的任何blob将需要按需下载,比如:
git checkout feature-branch按路径排除对象
文章插图
部分克隆允许使用与仓库文件忽略配置.gitignore类似的格式按路径过滤克隆 。
服务器启用uploadpack.allowFilter和
uploadpack.allowAnySHA1InWant后:
1.创建一个过滤器配置 。例如,考虑一个包含许多应用程序的整体仓库,每个应用程序都位于根目录的不同子目录中 。使用GitLab Web界面创建文件
cc-App/.filterspec:# Appcc-app/#Dependencieschongchong-app/shared-component-a/2、创建一个新的Git仓库并用git fetch获取 。由于clone命令对"--filter=sparse:oid"的支持不完整,因此需要使用git init和git fetch来模拟clone命令:
为Git仓库创建一个新目录:
mkdir CCrebo && cd CCrepo初始化一个新的Git仓库:
git init添加远程仓地址
git remote add origin <url>启用对远程服务器的部分克隆支持
推荐阅读
- Apache四个大型开源数据和数据湖系统
- 大型ESB服务总线平台服务运行分析和监控预警实践
- 云原生技术:Git到底该建多少个分支?
- 了解一下 Fossil,一个 Git 的替代品
- 测试人员如何使用Git部署测试环境?
- 一分钟解决Github连接慢或者无法连接,亲测有效
- 数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台这些概念,终于整明白了
- 银行数据仓库的系统架构是什么?看这篇足矣
- 为什么不让养大型犬?养一只大型犬是什么体验
- CentOS直接安装gitLab教程