Встраивание кэширующего TMS-сервиса в собственное приложение

Эта страница является черновиком статьи.

Рассмотрена процедура встраивания TileCache в собственное приложение, а также приведен пример создания кэша на базе PostgreSQL.

Введение

Предположим, что вы разрабатываете клиент-серверную Веб-ГИС. Вам требуется отображать на клиенте некоторую растровую подложку, которая создается на базе данных хранилища (БД), к которому имеет доступ серверная компонента. Стандартным решением подобной задачи является создание на сервере Tile Map Service (TMS, спецификация) и подключение его на клиенте.

Виды TMS-сервисов

TMS-сервис может функционировать в одном из двух режимов: статическом и динамическом. Статический TMS - это предварительно созданный набор тайлов, он удобен если данные, на основе которых будет создаваться TMS-слой, одинаковы для всех установок приложения (например, данные о государственных границах) и распространяются вместе с приложением. Разумеется, это может привести к недопустимому росту размера приложения и поэтому статический TMS может также предоставлять пользователю возможность генерирования тайлов "на месте", чтобы не распространять их с приложением.

Недостаток этого варианта заключается в том, что пользователю, для того чтобы начать работать с приложением, потребуется время на создание кэша (может занимать от нескольких часов до нескольких дней). Динамической TMS решает эту проблему и генерирует тайлы по запросу.

Почему могут не подойти готовые решения

Существующее ПО для создания динамических TMS-сервисов (TileCache, MapProxy) является самостоятельным программным обеспечением и изначально не предназначено для использования в качестве встраиваемых решений. Использовать MapProxy или TileCache по их прямому назначению может быть невозможно, если:

1. Пользователь по той или иной причине не может отдельно установить и настроить тайловый сервер;
2. Доступ к тайлам должен предоставляться не всем пользователям, а только тем, которые имеют на это права согласно подсистеме разделения прав, используемой в приложении (если таковая имеется).

Решение

Поэтому решение данной задачи сводится к написанию собственного TMS-сервиса и интеграции его в приложение. Пример решения подобной задачи был рассмотрен в статье Основы работы динамических TMS-сервисов, но основным недостатком получившегося там сервиса является то, что он не поддерживает процедуру кэширования, что очень важно при разработке реального приложения.

В рамках данной статьи рассмотрим создание кэширующего TMS-сервиса на базе классов, предоставляемых TileCache. TileCache был выбран в качестве базовой системы в виду того, что он имеет довольно простую и понятную архитектуру в отличие от того же MapProxy, хотя по функционалу в целом значительно уступает последнему. В качестве рендерера будем использовать Mapnik.

В качестве языка программирования будем использовать Python, операционная система - Debian GNU/Linux 7.0.

Создание каркаса приложения

Во избежание написания большого количества служебного кода в качестве каркаса нашего приложения будем использовать Веб-фреймворк Pyramid.

Создание каталога будущего проекта

mkdir ~/cache
cd ~/cache

Создание виртуального окружения

virtualenv --no-site-packages env

Установка Pyramid

source env/bin/activate
pip install pyramid

Генерирование структуры проекта

pcreate -s alchemy cache

В файл ~/cache/cache/setup.py в массив requires к имеющимся пакетам добавляем имена пакетов, которые будут использоваться в нашем проекте: psycopg2 и TileCache.

Установка проекта в режиме разработки

cd cache
python setup.py develop

Установка Mapnik

Идейно верное решение - это указать Mapnik как зависимость в файле setup.py для его автоматической установки, но на практике установка Mapnik в виртуальное окружение представляет собой довольно сложную задачу, поэтому для перехода к следующему шагу установите Mapnik в систему, после чего сделайте симлинк на директорию с Python-пакетами виртуального окружения. Для того, чтобы узнать, куда был установлен Mapnik, запустите системный Python и выполните следующие команды:

import mapnik
mapnik.__file__
'/usr/lib/python2.7/dist-packages/mapnik/__init__.py'

Как можно видеть, в нашем случае Mapnik был установлен в каталог /usr/lib/python2.7/dist-packages/mapnik. Находясь в активном виртуальном окружении, создаем симлинк:

ln -s /usr/lib/python2.7/dist-packages/mapnik $VIRTUAL_ENV/lib/python2.7/site-packages/mapnik

Теперь, если запустить Python в виртуальном окружении и дать команду:

import mapnik

то не должно появляться никаких сообщений об ошибках, что свидетельствует о том, что системный Mapnik виден из виртуального окружения.

Хранение кэшированных данных в PostgreSQL

Среди списка поддерживаемых кэшей в Tilecache отсутствуют те или иные СУБД. Конечно, в качестве учебного примера мы могли бы остановиться на использовании какого-нибудь стандартного кэша, например, файлового, но мы немного усложним задачу, реализовав собственный класс, отвечающий за хранение кэшированных данных в СУБД PostgreSQL. Будем считать, что PostgreSQL установлен на той же машине, что и разрабатываемое приложение.

Создание базы данных

Создадим на уровне БД отдельного пользователя, назовём его cacheuser (пароль secret):

sudo su postgres -c "createuser -P -e cacheuser"
Введите пароль для новой роли:
Повторите его:
Должна ли новая роль иметь полномочия суперпользователя? (y - да/n - нет) n
Новая роль должна иметь право создавать базы данных? (y - да/n - нет) n
Новая роль должна иметь право создавать другие роли? (y - да/n - нет) n
CREATE ROLE cacheuser PASSWORD 'md57ea40027c2db9dc1b1b85ad7bf0f5314' NOSUPERUSER NOCREATEDB NOCREATEROLE INHERIT LOGIN;

Мы создали пользователя, который не обладает правами суперпользователя, не может создавать базы данных и другие роли. От имени пользователя postgres создадим базу данных tilecache и сделаем пользователя cacheuser её владельцем:

sudo su postgres -c "createdb -O cacheuser --encoding=UTF8 tilecache"

Подключение базы данных в приложение

Подключаем созданную БД в наше приложение, для этого в файле ~/cache/cache/development.ini редактируем строку sqlalchemy.url:

sqlalchemy.url = postgresql+psycopg2://cacheuser:secret@localhost/tilecache

Описание модели кэша

Для взаимодействия нашего приложения с базой данных будем использовать ORM SQLAlchemy. Для описания структуры таблицы базы данных, в которой будут храниться кэшированные данные, воспользуемся декларативным синтаксисом SQLAlchemy. Для этого открываем файл ~/cache/cache/cache/models.py и помещаем в него следующее содержимое:

# -*- coding: utf-8 -*-
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy import Integer, Unicode, LargeBinary

from sqlalchemy.orm import scoped_session
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from zope.sqlalchemy import ZopeTransactionExtension

DBSession = scoped_session(sessionmaker(extension=ZopeTransactionExtension()))
Base = declarative_base()

# Хранилище тайлов TMS-слоя
class TileCache(Base):
    __tablename__ = 'tilecache'
    layer = Column(Unicode(50), primary_key=True)
    z = Column(Integer, primary_key=True)
    x = Column(Integer, primary_key=True)
    y = Column(Integer, primary_key=True)
    data = Column(LargeBinary)

Из представленного кода видно, что кэшированные данные будут храниться в таблице tilecache, содержащей 5 полей: layer - поле, содержащее имя слой, тайл которого представлен в записи, x, y, z - координаты тайла, data - собственно сам тайл. Если в вашей базе данных установлен PostGIS, то имеет смысл добавить в эту таблицу дополнительное поле геометрии, которое будет содержать в себе значение охвата тайла. Это поле в дальнейшем очень удобно использовать, например, для очистки фрагмента кэша по какому-либо пространственному условию.

Инициализация базы данных

По описанному классу создадим таблицу в базе данных. Для этого откройте файл ~/cache/cache/cache/scripts/initializedb.py и приведите его в соответствие со следующим фрагментом:

import os
import sys
import transaction

from sqlalchemy import engine_from_config

from pyramid.paster import (
    get_appsettings,
    setup_logging,
    )

from ..models import (
    DBSession,
    Base
    )


def usage(argv):
    cmd = os.path.basename(argv[0])
    print('usage: %s <config_uri>\n'
          '(example: "%s development.ini")' % (cmd, cmd))
    sys.exit(1)

def main(argv=sys.argv):
    if len(argv) != 2:
        usage(argv)
    config_uri = argv[1]
    setup_logging(config_uri)
    settings = get_appsettings(config_uri)
    engine = engine_from_config(settings, 'sqlalchemy.')
    DBSession.configure(bind=engine)
    Base.metadata.create_all(engine)

После этого выполните команду:

initialize_cache_db ~/cache/cache/development.ini

Должно появиться следующее сообщение, свидетельствующее о том, что таблица успешно создана:

2013-07-17 12:05:08,945 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] select version()
2013-07-17 12:05:08,945 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] {}
2013-07-17 12:05:08,961 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] select current_schema()
2013-07-17 12:05:08,962 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] {}
2013-07-17 12:05:08,980 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] select relname from pg_class c join pg_namespace n on n.oid=c.relnamespace where n.nspname=current_schema() and relname=%(name)s
2013-07-17 12:05:08,980 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] {'name': u'tilecache'}
2013-07-17 12:05:08,993 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread]
CREATE TABLE tilecache (
        layer VARCHAR(50) NOT NULL,
        z SERIAL NOT NULL,
        x INTEGER NOT NULL,
        y INTEGER NOT NULL,
        data BYTEA,
        PRIMARY KEY (layer, z, x, y)
)


2013-07-17 12:05:08,998 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] {}
2013-07-17 12:05:09,286 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine][MainThread] COMMIT

Создание кэширующего TMS-сервиса

Итак, все подготовительные работы закончены, переходим непосредственно к созданию сервиса. Откройте файл ~/cache/cache/cache/__init__.py и приведите его в соответствие со следующим фрагментом:

from pyramid.config import Configurator
from sqlalchemy import engine_from_config

from cache.models import DBSession
from cache.models import Base


def main(global_config, **settings):
    """ This function returns a Pyramid WSGI application.
    """
    engine = engine_from_config(settings, 'sqlalchemy.')
    DBSession.configure(bind=engine)
    Base.metadata.bind = engine
    config = Configurator(settings=settings)

    config.add_route('tilecache', '/tilecache/{path:.*}')
    config.add_view('cache.tilecache.view_tilecache', route_name='tilecache')

    return config.make_wsgi_app()

Данная функция обеспечивает следующую функциональность: любой запрос, имеющий URL вида /tilecache/* (где * - произвольная последовательность символов), будет обработан функцией cache.tilecache.view_tilecache.

Переходим к написанию этой функции. Создайте файл ~/cache/cache/cache/tilecache.py:

# -*- coding: utf-8 -*-
import datetime
import os

from TileCache.Cache import Cache
from TileCache.Service import Service
from TileCache.Layers.Mapnik import Mapnik

from pyramid.response import Response

from cache.models import DBSession
from cache.models import TileCache as TileCacheModel

_tilecache_service = None

# Весь дальнейший код будет помещен сюда

Описание класса кэша PostgreSQL

В TileCache в роли кэша может выступать любой объект класса, имеющий 2 обязательных метода: get и set. Первый отвечает за извлечение данных из кэша, второй - за помещение их туда (в случае если запрошенный клиентом тайл отстутствует в кэше). Здесь же, в файле tilecache.py, описываем соответствующий класс, унаследовавшись от базового класса TileCache.Cache.Cache:

class PostgresCache(Cache):
    def __init__(self, **kwargs):
        Cache.__init__(self, **kwargs)

    def get(self, tile):

        dbsession = DBSession()
        obj = dbsession.query(TileCacheModel).\
            filter_by(
                layer=tile.layer.name,
                z=tile.z,
                x=tile.x,
                y=tile.y
            ).first()
        if obj:
            return obj.data
        else:
            return None

    def set(self, tile, data):

        dbsession = DBSession()

        obj = TileCacheModel(
            layer=tile.layer.name,
            z=tile.z,
            x=tile.x,
            y=tile.y,
            data=data
        )
        dbsession.add(obj)
        dbsession.flush()

        return data

Подготовка конфигурационного XML-файла Mapnik

При запросе клиентом тайла в случае если его нет в кэше, его нужно создать (отрендерить). Как уже было сказано выше для этой цели мы будем использовать Mapnik.

В качестве источника данных воспользуемся результатами проекта, в рамках которого был создан открытый точечный слой геоданных по детским учреждениям (детским домам). Этот слой также доступен в БД PostGIS.

Создадим файл ~/cache/cache/cache/static/mapnik.xml следующего содержания:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Map srs="+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0.0 +k=1.0 +units=m +nadgrids=@null +wktext +no_defs +over" background-color="#00000000" buffer-size="128">

<Style name="geodetdom" filter-mode="first" >
  <Rule>
    <PointSymbolizer file="icon.png" allow-overlap="true"/>
  </Rule>
</Style>

<Layer name="geodetdom" srs="+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs">
    <StyleName>geodetdom</StyleName>
    <Datasource>
       <Parameter name="type">postgis</Parameter>
       <Parameter name="host">gis-lab.info</Parameter>
       <Parameter name="dbname">geodetdom</Parameter>
       <Parameter name="table">data</Parameter>
       <Parameter name="geometry_field">geometry</Parameter>
       <Parameter name="user">guest</Parameter>
       <Parameter name="password">guest</Parameter>
    </Datasource>
  </Layer>

</Map>

В эту же директорию поместим файл icon.png, которым будут отрисовываться наши данные (любая растровая иконка):

Функция обработки входящих запросов

Представим код функции и в комментариях опишем, что в ней происходит:

def view_tilecache(request):

    global _tilecache_service

    # Настройки слоя Tilecache
    layer_args = dict(
        srs='EPSG:3857',
        spherical_mercator='yes',
        tms_type='google',
        debug='no'
    )

    # Создаем сервис (объект класса TileCache.Service.Service),
    # указывая объект кэша, конфигурационный файл Mapnik-а и словарь
    # слоев, в котором в качестве ключа используется имя слоя, которое
    # будет передаваться в URL (согласно спецификации TMS)
    if not _tilecache_service:

        # Определяем путь до конфигурационного файла Mapnik
        mapfile = os.path.join(os.path.split(__file__)[0], 'static', 'mapnik.xml')

        # Здесь мы могли создать объект какого-нибудь стандартного
        # кэша TileCache, например TileCache.Caches.Disk
        cache = PostgresCache()

         # Сохраняем объект сервиса в глобальной переменной
        _tilecache_service = Service(
            cache,
            # Словарь доступных слоев
            dict(
                geodetdom=Mapnik('domiki', mapfile, cache=cache, **layer_args)
            )
        )

    # Так как шаблон используемого URL имеет вид '/tilecache/{path:.*}',
    # то в переменную path извлекается та часть URL, которая следует
    # за '/tilecache/'.
    path = request.matchdict['path']

    # Вызываем метод dispatchRequest сервиса _tilecache_service,
    # который в по виду URL определяет какой запрос пришел
    # от пользователя (TileCache поддерживает не только TMS, но и
    # WMS-C и WorldWind, а также может возвращать документы с метаданными) и
    # формирует ответ соответствующего типа
    format, body = _tilecache_service.dispatchRequest(
        request.params,
        path,
        request.method
    )

    # Выставляем значение заголовка Expires для того, чтобы
    # браузер смог кэшировать тайлы на стороне клиента
    expires = datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(seconds=3600)

    # Возвращаем результат клиенту
    return Response(body, content_type=format, expires=expires)

Запуск сервиса

Запускаем наш сервис:

pserve ~/cache/cache/development.ini

По умолчанию сервис будет запущен на порту с номером 6543.

Результаты

Открываем браузер и в адресной строке вводим URL следующего вида ( подразумевается, что клиент и сервер физически находятся на одной машине, если у вас не так, то вместо localhost введите имя хоста, на котором запущен сервис):

http://localhost:6543/tilecache/1.0.0/geodetdom/0/0/0.png

В ответ вы должны получить следующее изображение:

Пример запрошенного тайла

Кроме того, созданный тайл будет помещен в базу данных:

Пример закэшированного тайла

Подключим созданный нами TMS-слой в OpenLayers:

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> 
<head> 
<title>Geodetdom</title> 
<script src="http://openlayers.org/dev/OpenLayers.js"></script>

<script type="text/javascript">
function init(){

    options = {
        div: "map",
        zoom: 1,
        center: [0,0],
        layers: [
            new OpenLayers.Layer.OSM()
        ]
    };
    map = new OpenLayers.Map(options);

    var domiki = new OpenLayers.Layer.XYZ('domiki',
        ['http://localhost:6543/tilecache/1.0.0/geodetdom/${z}/${x}/${y}.png'],
        {
            sphericalMercator: true,
            isBaseLayer: false
        });
    map.addLayer(domiki);
}
</script> 
</head> 
<body onload="init()"> 
    <div id="map" style="width:640px; height:480px;"></div> 
</body> 
</html>

Выглядеть это будет следующим образом:

Подключение созданного TMS-слоя в OpenLayers

И кэш в СУБД значительно пополнится:

Заполненный кэш

Заключение

Представленный вариант интеграции возможностей TileCache был использован компанией NextGIS при разработке картографической подсистемы портала системы государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства (СГИО СХ).