Begin new storage-abstraction layer.
[cumulus.git] / lbs.py
diff --git a/lbs.py b/lbs.py
deleted file mode 100644 (file)
index b8de982..0000000
--- a/lbs.py
+++ /dev/null
@@ -1,765 +0,0 @@
-"""High-level interface for working with LBS archives.
-
-This module provides an easy interface for reading from and manipulating
-various parts of an LBS archive:
-  - listing the snapshots and segments present
-  - reading segment contents
-  - parsing snapshot descriptors and snapshot metadata logs
-  - reading and maintaining the local object database
-"""
-
-from __future__ import division
-import os, re, sha, tarfile, tempfile, thread
-from pysqlite2 import dbapi2 as sqlite3
-
-# The largest supported snapshot format that can be understood.
-FORMAT_VERSION = (0, 8)         # LBS Snapshot v0.8
-
-# Maximum number of nested indirect references allowed in a snapshot.
-MAX_RECURSION_DEPTH = 3
-
-# All segments which have been accessed this session.
-accessed_segments = set()
-
-class Struct:
-    """A class which merely acts as a data container.
-
-    Instances of this class (or its subclasses) are merely used to store data
-    in various attributes.  No methods are provided.
-    """
-
-    def __repr__(self):
-        return "<%s %s>" % (self.__class__, self.__dict__)
-
-CHECKSUM_ALGORITHMS = {
-    'sha1': sha.new
-}
-
-class ChecksumCreator:
-    """Compute an LBS checksum for provided data.
-
-    The algorithm used is selectable, but currently defaults to sha1.
-    """
-
-    def __init__(self, algorithm='sha1'):
-        self.algorithm = algorithm
-        self.hash = CHECKSUM_ALGORITHMS[algorithm]()
-
-    def update(self, data):
-        self.hash.update(data)
-        return self
-
-    def compute(self):
-        return "%s=%s" % (self.algorithm, self.hash.hexdigest())
-
-class ChecksumVerifier:
-    """Verify whether a checksum from a snapshot matches the supplied data."""
-
-    def __init__(self, checksumstr):
-        """Create an object to check the supplied checksum."""
-
-        (algo, checksum) = checksumstr.split("=", 1)
-        self.checksum = checksum
-        self.hash = CHECKSUM_ALGORITHMS[algo]()
-
-    def update(self, data):
-        self.hash.update(data)
-
-    def valid(self):
-        """Return a boolean indicating whether the checksum matches."""
-
-        result = self.hash.hexdigest()
-        return result == self.checksum
-
-class LowlevelDataStore:
-    """Access to the backup store containing segments and snapshot descriptors.
-
-    Instances of this class are used to get direct filesystem-level access to
-    the backup data.  To read a backup, a caller will ordinarily not care about
-    direct access to backup segments, but will instead merely need to access
-    objects from those segments.  The ObjectStore class provides a suitable
-    wrapper around a DataStore to give this high-level access.
-    """
-
-    def __init__(self, path):
-        self.path = path
-
-    # Low-level filesystem access.  These methods could be overwritten to
-    # provide access to remote data stores.
-    def lowlevel_list(self):
-        """Get a listing of files stored."""
-
-        return os.listdir(self.path)
-
-    def lowlevel_open(self, filename):
-        """Return a file-like object for reading data from the given file."""
-
-        return open(os.path.join(self.path, filename), 'rb')
-
-    def lowlevel_stat(self, filename):
-        """Return a dictionary of information about the given file.
-
-        Currently, the only defined field is 'size', giving the size of the
-        file in bytes.
-        """
-
-        stat = os.stat(os.path.join(self.path, filename))
-        return {'size': stat.st_size}
-
-    # Slightly higher-level list methods.
-    def list_snapshots(self):
-        for f in self.lowlevel_list():
-            m = re.match(r"^snapshot-(.*)\.lbs$", f)
-            if m:
-                yield m.group(1)
-
-    def list_segments(self):
-        for f in self.lowlevel_list():
-            m = re.match(r"^([0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12})(\.\S+)?$", f)
-            if m:
-                yield m.group(1)
-
-class ObjectStore:
-    def __init__(self, data_store):
-        self.store = data_store
-        self.cachedir = None
-        self.CACHE_SIZE = 16
-        self.lru_list = []
-
-    def get_cachedir(self):
-        if self.cachedir is None:
-            self.cachedir = tempfile.mkdtemp(".lbs")
-        return self.cachedir
-
-    def cleanup(self):
-        if self.cachedir is not None:
-            # TODO: Avoid use of system, make this safer
-            os.system("rm -rf " + self.cachedir)
-        self.cachedir = None
-
-    @staticmethod
-    def parse_ref(refstr):
-        m = re.match(r"^zero\[(\d+)\]$", refstr)
-        if m:
-            return ("zero", None, None, (0, int(m.group(1))))
-
-        m = re.match(r"^([-0-9a-f]+)\/([0-9a-f]+)(\(\S+\))?(\[(((\d+)\+)?(\d+)|=(\d+))\])?$", refstr)
-        if not m: return
-
-        segment = m.group(1)
-        object = m.group(2)
-        checksum = m.group(3)
-        slice = m.group(4)
-
-        if checksum is not None:
-            checksum = checksum.lstrip("(").rstrip(")")
-
-        if slice is not None:
-            if m.group(9) is not None:
-                # Size-assertion slice
-                slice = (0, int(m.group(9)), True)
-            elif m.group(6) is None:
-                # Abbreviated slice
-                slice = (0, int(m.group(8)), False)
-            else:
-                slice = (int(m.group(7)), int(m.group(8)), False)
-
-        return (segment, object, checksum, slice)
-
-    def get_segment(self, segment):
-        accessed_segments.add(segment)
-        raw = self.store.lowlevel_open(segment + ".tar.gpg")
-
-        (input, output) = os.popen2("lbs-filter-gpg --decrypt")
-        def copy_thread(src, dst):
-            BLOCK_SIZE = 4096
-            while True:
-                block = src.read(BLOCK_SIZE)
-                if len(block) == 0: break
-                dst.write(block)
-            dst.close()
-
-        thread.start_new_thread(copy_thread, (raw, input))
-        return output
-
-    def load_segment(self, segment):
-        seg = tarfile.open(segment, 'r|', self.get_segment(segment))
-        for item in seg:
-            data_obj = seg.extractfile(item)
-            path = item.name.split('/')
-            if len(path) == 2 and path[0] == segment:
-                yield (path[1], data_obj.read())
-
-    def load_snapshot(self, snapshot):
-        file = self.store.lowlevel_open("snapshot-" + snapshot + ".lbs")
-        return file.read().splitlines(True)
-
-    def extract_segment(self, segment):
-        segdir = os.path.join(self.get_cachedir(), segment)
-        os.mkdir(segdir)
-        for (object, data) in self.load_segment(segment):
-            f = open(os.path.join(segdir, object), 'wb')
-            f.write(data)
-            f.close()
-
-    def load_object(self, segment, object):
-        accessed_segments.add(segment)
-        path = os.path.join(self.get_cachedir(), segment, object)
-        if not os.access(path, os.R_OK):
-            self.extract_segment(segment)
-        if segment in self.lru_list: self.lru_list.remove(segment)
-        self.lru_list.append(segment)
-        while len(self.lru_list) > self.CACHE_SIZE:
-            os.system("rm -rf " + os.path.join(self.cachedir, self.lru_list[0]))
-            self.lru_list = self.lru_list[1:]
-        return open(path, 'rb').read()
-
-    def get(self, refstr):
-        """Fetch the given object and return it.
-
-        The input should be an object reference, in string form.
-        """
-
-        (segment, object, checksum, slice) = self.parse_ref(refstr)
-
-        if segment == "zero":
-            return "\0" * slice[1]
-
-        data = self.load_object(segment, object)
-
-        if checksum is not None:
-            verifier = ChecksumVerifier(checksum)
-            verifier.update(data)
-            if not verifier.valid():
-                raise ValueError
-
-        if slice is not None:
-            (start, length, exact) = slice
-            if exact and len(data) != length: raise ValueError
-            data = data[start:start+length]
-            if len(data) != length: raise IndexError
-
-        return data
-
-def parse(lines, terminate=None):
-    """Generic parser for RFC822-style "Key: Value" data streams.
-
-    This parser can be used to read metadata logs and snapshot root descriptor
-    files.
-
-    lines must be an iterable object which yields a sequence of lines of input.
-
-    If terminate is specified, it is used as a predicate to determine when to
-    stop reading input lines.
-    """
-
-    dict = {}
-    last_key = None
-
-    for l in lines:
-        # Strip off a trailing newline, if present
-        if len(l) > 0 and l[-1] == "\n":
-            l = l[:-1]
-
-        if terminate is not None and terminate(l):
-            if len(dict) > 0: yield dict
-            dict = {}
-            last_key = None
-            continue
-
-        m = re.match(r"^([-\w]+):\s*(.*)$", l)
-        if m:
-            dict[m.group(1)] = m.group(2)
-            last_key = m.group(1)
-        elif len(l) > 0 and l[0].isspace() and last_key is not None:
-            dict[last_key] += l
-        else:
-            last_key = None
-
-    if len(dict) > 0: yield dict
-
-def parse_full(lines):
-    try:
-        return parse(lines).next()
-    except StopIteration:
-        return {}
-
-def parse_metadata_version(s):
-    """Convert a string with the snapshot version format to a tuple."""
-
-    m = re.match(r"^LBS Snapshot v(\d+(\.\d+)*)$", s)
-    if m is None:
-        return ()
-    else:
-        return tuple([int(d) for d in m.group(1).split(".")])
-
-def read_metadata(object_store, root):
-    """Iterate through all lines in the metadata log, following references."""
-
-    # Stack for keeping track of recursion when following references to
-    # portions of the log.  The last entry in the stack corresponds to the
-    # object currently being parsed.  Each entry is a list of lines which have
-    # been reversed, so that popping successive lines from the end of each list
-    # will return lines of the metadata log in order.
-    stack = []
-
-    def follow_ref(refstr):
-        if len(stack) >= MAX_RECURSION_DEPTH: raise OverflowError
-        lines = object_store.get(refstr).splitlines(True)
-        lines.reverse()
-        stack.append(lines)
-
-    follow_ref(root)
-
-    while len(stack) > 0:
-        top = stack[-1]
-        if len(top) == 0:
-            stack.pop()
-            continue
-        line = top.pop()
-
-        # An indirect reference which we must follow?
-        if len(line) > 0 and line[0] == '@':
-            ref = line[1:]
-            ref.strip()
-            follow_ref(ref)
-        else:
-            yield line
-
-class MetadataItem:
-    """Metadata for a single file (or directory or...) from a snapshot."""
-
-    # Functions for parsing various datatypes that can appear in a metadata log
-    # item.
-    @staticmethod
-    def decode_int(s):
-        """Decode an integer, expressed in decimal, octal, or hexadecimal."""
-        if s.startswith("0x"):
-            return int(s, 16)
-        elif s.startswith("0"):
-            return int(s, 8)
-        else:
-            return int(s, 10)
-
-    @staticmethod
-    def decode_str(s):
-        """Decode a URI-encoded (%xx escapes) string."""
-        def hex_decode(m): return chr(int(m.group(1), 16))
-        return re.sub(r"%([0-9a-f]{2})", hex_decode, s)
-
-    @staticmethod
-    def raw_str(s):
-        """An unecoded string."""
-        return s
-
-    @staticmethod
-    def decode_user(s):
-        """Decode a user/group to a tuple of uid/gid followed by name."""
-        items = s.split()
-        uid = MetadataItem.decode_int(items[0])
-        name = None
-        if len(items) > 1:
-            if items[1].startswith("(") and items[1].endswith(")"):
-                name = MetadataItem.decode_str(items[1][1:-1])
-        return (uid, name)
-
-    @staticmethod
-    def decode_device(s):
-        """Decode a device major/minor number."""
-        (major, minor) = map(MetadataItem.decode_int, s.split("/"))
-        return (major, minor)
-
-    class Items: pass
-
-    def __init__(self, fields, object_store):
-        """Initialize from a dictionary of key/value pairs from metadata log."""
-
-        self.fields = fields
-        self.object_store = object_store
-        self.keys = []
-        self.items = self.Items()
-        for (k, v) in fields.items():
-            if k in self.field_types:
-                decoder = self.field_types[k]
-                setattr(self.items, k, decoder(v))
-                self.keys.append(k)
-
-    def data(self):
-        """Return an iterator for the data blocks that make up a file."""
-
-        # This traverses the list of blocks that make up a file, following
-        # indirect references.  It is implemented in much the same way as
-        # read_metadata, so see that function for details of the technique.
-
-        objects = self.fields['data'].split()
-        objects.reverse()
-        stack = [objects]
-
-        def follow_ref(refstr):
-            if len(stack) >= MAX_RECURSION_DEPTH: raise OverflowError
-            objects = self.object_store.get(refstr).split()
-            objects.reverse()
-            stack.append(objects)
-
-        while len(stack) > 0:
-            top = stack[-1]
-            if len(top) == 0:
-                stack.pop()
-                continue
-            ref = top.pop()
-
-            # An indirect reference which we must follow?
-            if len(ref) > 0 and ref[0] == '@':
-                follow_ref(ref[1:])
-            else:
-                yield ref
-
-# Description of fields that might appear, and how they should be parsed.
-MetadataItem.field_types = {
-    'name': MetadataItem.decode_str,
-    'type': MetadataItem.raw_str,
-    'mode': MetadataItem.decode_int,
-    'device': MetadataItem.decode_device,
-    'user': MetadataItem.decode_user,
-    'group': MetadataItem.decode_user,
-    'ctime': MetadataItem.decode_int,
-    'mtime': MetadataItem.decode_int,
-    'links': MetadataItem.decode_int,
-    'inode': MetadataItem.raw_str,
-    'checksum': MetadataItem.decode_str,
-    'size': MetadataItem.decode_int,
-    'contents': MetadataItem.decode_str,
-    'target': MetadataItem.decode_str,
-}
-
-def iterate_metadata(object_store, root):
-    for d in parse(read_metadata(object_store, root), lambda l: len(l) == 0):
-        yield MetadataItem(d, object_store)
-
-class LocalDatabase:
-    """Access to the local database of snapshot contents and object checksums.
-
-    The local database is consulted when creating a snapshot to determine what
-    data can be re-used from old snapshots.  Segment cleaning is performed by
-    manipulating the data in the local database; the local database also
-    includes enough data to guide the segment cleaning process.
-    """
-
-    def __init__(self, path, dbname="localdb.sqlite"):
-        self.db_connection = sqlite3.connect(path + "/" + dbname)
-
-    # Low-level database access.  Use these methods when there isn't a
-    # higher-level interface available.  Exception: do, however, remember to
-    # use the commit() method after making changes to make sure they are
-    # actually saved, even when going through higher-level interfaces.
-    def commit(self):
-        "Commit any pending changes to the local database."
-        self.db_connection.commit()
-
-    def rollback(self):
-        "Roll back any pending changes to the local database."
-        self.db_connection.rollback()
-
-    def cursor(self):
-        "Return a DB-API cursor for directly accessing the local database."
-        return self.db_connection.cursor()
-
-    def list_schemes(self):
-        """Return the list of snapshots found in the local database.
-
-        The returned value is a list of tuples (id, scheme, name, time, intent).
-        """
-
-        cur = self.cursor()
-        cur.execute("select distinct scheme from snapshots")
-        schemes = [row[0] for row in cur.fetchall()]
-        schemes.sort()
-        return schemes
-
-    def garbage_collect(self, scheme, intent=1.0):
-        """Delete entries from old snapshots from the database.
-
-        Only snapshots with the specified scheme name will be deleted.  If
-        intent is given, it gives the intended next snapshot type, to determine
-        how aggressively to clean (for example, intent=7 could be used if the
-        next snapshot will be a weekly snapshot).
-        """
-
-        cur = self.cursor()
-
-        # Find the id of the last snapshot to be created.  This is used for
-        # measuring time in a way: we record this value in each segment we
-        # expire on this run, and then on a future run can tell if there have
-        # been intervening backups made.
-        cur.execute("select max(snapshotid) from snapshots")
-        last_snapshotid = cur.fetchone()[0]
-
-        # Get the list of old snapshots for this scheme.  Delete all the old
-        # ones.  Rules for what to keep:
-        #   - Always keep the most recent snapshot.
-        #   - If snapshot X is younger than Y, and X has higher intent, then Y
-        #     can be deleted.
-        cur.execute("""select snapshotid, name, intent,
-                              julianday('now') - timestamp as age
-                       from snapshots where scheme = ?
-                       order by age""", (scheme,))
-
-        first = True
-        max_intent = intent
-        for (id, name, snap_intent, snap_age) in cur.fetchall():
-            can_delete = False
-            if snap_intent < max_intent:
-                # Delete small-intent snapshots if there is a more recent
-                # large-intent snapshot.
-                can_delete = True
-            elif snap_intent == intent:
-                # Delete previous snapshots with the specified intent level.
-                can_delete = True
-
-            if can_delete and not first:
-                print "Delete snapshot %d (%s)" % (id, name)
-                cur.execute("delete from snapshots where snapshotid = ?",
-                            (id,))
-            first = False
-            max_intent = max(max_intent, snap_intent)
-
-        # Delete entries in the segments_used table which are for non-existent
-        # snapshots.
-        cur.execute("""delete from segments_used
-                       where snapshotid not in
-                           (select snapshotid from snapshots)""")
-
-        # Find segments which contain no objects used by any current snapshots,
-        # and delete them from the segment table.
-        cur.execute("""delete from segments where segmentid not in
-                           (select segmentid from segments_used)""")
-
-        # Delete unused objects in the block_index table.  By "unused", we mean
-        # any object which was stored in a segment which has been deleted, and
-        # any object in a segment which was marked for cleaning and has had
-        # cleaning performed already (the expired time is less than the current
-        # largest snapshot id).
-        cur.execute("""delete from block_index
-                       where segmentid not in (select segmentid from segments)
-                          or segmentid in (select segmentid from segments
-                                           where expire_time < ?)""",
-                    (last_snapshotid,))
-
-        # Remove sub-block signatures for deleted objects.
-        cur.execute("""delete from subblock_signatures
-                       where blockid not in
-                           (select blockid from block_index)""")
-
-    # Segment cleaning.
-    class SegmentInfo(Struct): pass
-
-    def get_segment_cleaning_list(self, age_boost=0.0):
-        """Return a list of all current segments with information for cleaning.
-
-        Return all segments which are currently known in the local database
-        (there might be other, older segments in the archive itself), and
-        return usage statistics for each to help decide which segments to
-        clean.
-
-        The returned list will be sorted by estimated cleaning benefit, with
-        segments that are best to clean at the start of the list.
-
-        If specified, the age_boost parameter (measured in days) will added to
-        the age of each segment, as a way of adjusting the benefit computation
-        before a long-lived snapshot is taken (for example, age_boost might be
-        set to 7 when cleaning prior to taking a weekly snapshot).
-        """
-
-        cur = self.cursor()
-        segments = []
-        cur.execute("""select segmentid, used, size, mtime,
-                       julianday('now') - mtime as age from segment_info
-                       where expire_time is null""")
-        for row in cur:
-            info = self.SegmentInfo()
-            info.id = row[0]
-            info.used_bytes = row[1]
-            info.size_bytes = row[2]
-            info.mtime = row[3]
-            info.age_days = row[4]
-
-            # If data is not available for whatever reason, treat it as 0.0.
-            if info.age_days is None:
-                info.age_days = 0.0
-            if info.used_bytes is None:
-                info.used_bytes = 0.0
-
-            # Benefit calculation: u is the estimated fraction of each segment
-            # which is utilized (bytes belonging to objects still in use
-            # divided by total size; this doesn't take compression or storage
-            # overhead into account, but should give a reasonable estimate).
-            #
-            # The total benefit is a heuristic that combines several factors:
-            # the amount of space that can be reclaimed (1 - u), an ageing
-            # factor (info.age_days) that favors cleaning old segments to young
-            # ones and also is more likely to clean segments that will be
-            # rewritten for long-lived snapshots (age_boost), and finally a
-            # penalty factor for the cost of re-uploading data (u + 0.1).
-            u = info.used_bytes / info.size_bytes
-            info.cleaning_benefit \
-                = (1 - u) * (info.age_days + age_boost) / (u + 0.1)
-
-            segments.append(info)
-
-        segments.sort(cmp, key=lambda s: s.cleaning_benefit, reverse=True)
-        return segments
-
-    def mark_segment_expired(self, segment):
-        """Mark a segment for cleaning in the local database.
-
-        The segment parameter should be either a SegmentInfo object or an
-        integer segment id.  Objects in the given segment will be marked as
-        expired, which means that any future snapshots that would re-use those
-        objects will instead write out a new copy of the object, and thus no
-        future snapshots will depend upon the given segment.
-        """
-
-        if isinstance(segment, int):
-            id = segment
-        elif isinstance(segment, self.SegmentInfo):
-            id = segment.id
-        else:
-            raise TypeError("Invalid segment: %s, must be of type int or SegmentInfo, not %s" % (segment, type(segment)))
-
-        cur = self.cursor()
-        cur.execute("select max(snapshotid) from snapshots")
-        last_snapshotid = cur.fetchone()[0]
-        cur.execute("update segments set expire_time = ? where segmentid = ?",
-                    (last_snapshotid, id))
-        cur.execute("update block_index set expired = 0 where segmentid = ?",
-                    (id,))
-
-    def balance_expired_objects(self):
-        """Analyze expired objects in segments to be cleaned and group by age.
-
-        Update the block_index table of the local database to group expired
-        objects by age.  The exact number of buckets and the cutoffs for each
-        are dynamically determined.  Calling this function after marking
-        segments expired will help in the segment cleaning process, by ensuring
-        that when active objects from clean segments are rewritten, they will
-        be placed into new segments roughly grouped by age.
-        """
-
-        # The expired column of the block_index table is used when generating a
-        # new LBS snapshot.  A null value indicates that an object may be
-        # re-used.  Otherwise, an object must be written into a new segment if
-        # needed.  Objects with distinct expired values will be written into
-        # distinct segments, to allow for some grouping by age.  The value 0 is
-        # somewhat special in that it indicates any rewritten objects can be
-        # placed in the same segment as completely new objects; this can be
-        # used for very young objects which have been expired, or objects not
-        # expected to be encountered.
-        #
-        # In the balancing process, all objects which are not used in any
-        # current snapshots will have expired set to 0.  Objects which have
-        # been seen will be sorted by age and will have expired values set to
-        # 0, 1, 2, and so on based on age (with younger objects being assigned
-        # lower values).  The number of buckets and the age cutoffs is
-        # determined by looking at the distribution of block ages.
-
-        cur = self.cursor()
-
-        # Mark all expired objects with expired = 0; these objects will later
-        # have values set to indicate groupings of objects when repacking.
-        cur.execute("""update block_index set expired = 0
-                       where expired is not null""")
-
-        # We will want to aim for at least one full segment for each bucket
-        # that we eventually create, but don't know how many bytes that should
-        # be due to compression.  So compute the average number of bytes in
-        # each expired segment as a rough estimate for the minimum size of each
-        # bucket.  (This estimate could be thrown off by many not-fully-packed
-        # segments, but for now don't worry too much about that.)  If we can't
-        # compute an average, it's probably because there are no expired
-        # segments, so we have no more work to do.
-        cur.execute("""select avg(size) from segments
-                       where segmentid in
-                           (select distinct segmentid from block_index
-                            where expired is not null)""")
-        segment_size_estimate = cur.fetchone()[0]
-        if not segment_size_estimate:
-            return
-
-        # Next, extract distribution of expired objects (number and size) by
-        # age.  Save the timestamp for "now" so that the classification of
-        # blocks into age buckets will not change later in the function, after
-        # time has passed.  Set any timestamps in the future to now, so we are
-        # guaranteed that for the rest of this function, age is always
-        # non-negative.
-        cur.execute("select julianday('now')")
-        now = cur.fetchone()[0]
-
-        cur.execute("""update block_index set timestamp = ?
-                       where timestamp > ? and expired is not null""",
-                    (now, now))
-
-        cur.execute("""select round(? - timestamp) as age, count(*), sum(size)
-                       from block_index where expired = 0
-                       group by age order by age""", (now,))
-        distribution = cur.fetchall()
-
-        # Start to determine the buckets for expired objects.  Heuristics used:
-        #   - An upper bound on the number of buckets is given by the number of
-        #     segments we estimate it will take to store all data.  In fact,
-        #     aim for a couple of segments per bucket.
-        #   - Place very young objects in bucket 0 (place with new objects)
-        #     unless there are enough of them to warrant a separate bucket.
-        #   - Try not to create unnecessarily many buckets, since fewer buckets
-        #     will allow repacked data to be grouped based on spatial locality
-        #     (while more buckets will group by temporal locality).  We want a
-        #     balance.
-        MIN_AGE = 4
-        total_bytes = sum([i[2] for i in distribution])
-        target_buckets = 2 * (total_bytes / segment_size_estimate) ** 0.4
-        min_size = 1.5 * segment_size_estimate
-        target_size = max(2 * segment_size_estimate,
-                          total_bytes / target_buckets)
-
-        print "segment_size:", segment_size_estimate
-        print "distribution:", distribution
-        print "total_bytes:", total_bytes
-        print "target_buckets:", target_buckets
-        print "min, target size:", min_size, target_size
-
-        # Chosen cutoffs.  Each bucket consists of objects with age greater
-        # than one cutoff value, but not greater than the next largest cutoff.
-        cutoffs = []
-
-        # Starting with the oldest objects, begin grouping together into
-        # buckets of size at least target_size bytes.
-        distribution.reverse()
-        bucket_size = 0
-        min_age_bucket = False
-        for (age, items, size) in distribution:
-            if bucket_size >= target_size \
-                or (age < MIN_AGE and not min_age_bucket):
-                if bucket_size < target_size and len(cutoffs) > 0:
-                    cutoffs.pop()
-                cutoffs.append(age)
-                bucket_size = 0
-
-            bucket_size += size
-            if age < MIN_AGE:
-                min_age_bucket = True
-
-        # The last (youngest) bucket will be group 0, unless it has enough data
-        # to be of size min_size by itself, or there happen to be no objects
-        # less than MIN_AGE at all.
-        if bucket_size >= min_size or not min_age_bucket:
-            cutoffs.append(-1)
-        cutoffs.append(-1)
-
-        print "cutoffs:", cutoffs
-
-        # Update the database to assign each object to the appropriate bucket.
-        cutoffs.reverse()
-        for i in range(len(cutoffs)):
-            cur.execute("""update block_index set expired = ?
-                           where round(? - timestamp) > ?
-                             and expired is not null""",
-                        (i, now, cutoffs[i]))