lbs.py

   1 """High-level interface for working with LBS archives.
   2
   3 This module provides an easy interface for reading from and manipulating
   4 various parts of an LBS archive:
   5   - listing the snapshots and segments present
   6   - reading segment contents
   7   - parsing snapshot descriptors and snapshot metadata logs
   8   - reading and maintaining the local object database
   9 """
  10
  11 from __future__ import division
  12 import os, re, sha, tarfile, tempfile, thread
  13 from pysqlite2 import dbapi2 as sqlite3
  14
  15 # The largest supported snapshot format that can be understood.
  16 FORMAT_VERSION = (0, 6)         # LBS Snapshot v0.6
  17
  18 # Maximum number of nested indirect references allowed in a snapshot.
  19 MAX_RECURSION_DEPTH = 3
  20
  21 # All segments which have been accessed this session.
  22 accessed_segments = set()
  23
  24 class Struct:
  25     """A class which merely acts as a data container.
  26
  27     Instances of this class (or its subclasses) are merely used to store data
  28     in various attributes.  No methods are provided.
  29     """
  30
  31     def __repr__(self):
  32         return "<%s %s>" % (self.__class__, self.__dict__)
  33
  34 CHECKSUM_ALGORITHMS = {
  35     'sha1': sha.new
  36 }
  37
  38 class ChecksumCreator:
  39     """Compute an LBS checksum for provided data.
  40
  41     The algorithm used is selectable, but currently defaults to sha1.
  42     """
  43
  44     def __init__(self, algorithm='sha1'):
  45         self.algorithm = algorithm
  46         self.hash = CHECKSUM_ALGORITHMS[algorithm]()
  47
  48     def update(self, data):
  49         self.hash.update(data)
  50         return self
  51
  52     def compute(self):
  53         return "%s=%s" % (self.algorithm, self.hash.hexdigest())
  54
  55 class ChecksumVerifier:
  56     """Verify whether a checksum from a snapshot matches the supplied data."""
  57
  58     def __init__(self, checksumstr):
  59         """Create an object to check the supplied checksum."""
  60
  61         (algo, checksum) = checksumstr.split("=", 1)
  62         self.checksum = checksum
  63         self.hash = CHECKSUM_ALGORITHMS[algo]()
  64
  65     def update(self, data):
  66         self.hash.update(data)
  67
  68     def valid(self):
  69         """Return a boolean indicating whether the checksum matches."""
  70
  71         result = self.hash.hexdigest()
  72         return result == self.checksum
  73
  74 class LowlevelDataStore:
  75     """Access to the backup store containing segments and snapshot descriptors.
  76
  77     Instances of this class are used to get direct filesystem-level access to
  78     the backup data.  To read a backup, a caller will ordinarily not care about
  79     direct access to backup segments, but will instead merely need to access
  80     objects from those segments.  The ObjectStore class provides a suitable
  81     wrapper around a DataStore to give this high-level access.
  82     """
  83
  84     def __init__(self, path):
  85         self.path = path
  86
  87     # Low-level filesystem access.  These methods could be overwritten to
  88     # provide access to remote data stores.
  89     def lowlevel_list(self):
  90         """Get a listing of files stored."""
  91
  92         return os.listdir(self.path)
  93
  94     def lowlevel_open(self, filename):
  95         """Return a file-like object for reading data from the given file."""
  96
  97         return open(os.path.join(self.path, filename), 'rb')
  98
  99     def lowlevel_stat(self, filename):
 100         """Return a dictionary of information about the given file.
 101
 102         Currently, the only defined field is 'size', giving the size of the
 103         file in bytes.
 104         """
 105
 106         stat = os.stat(os.path.join(self.path, filename))
 107         return {'size': stat.st_size}
 108
 109     # Slightly higher-level list methods.
 110     def list_snapshots(self):
 111         for f in self.lowlevel_list():
 112             m = re.match(r"^snapshot-(.*)\.lbs$", f)
 113             if m:
 114                 yield m.group(1)
 115
 116     def list_segments(self):
 117         for f in self.lowlevel_list():
 118             m = re.match(r"^([0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12})(\.\S+)?$", f)
 119             if m:
 120                 yield m.group(1)
 121
 122 class ObjectStore:
 123     def __init__(self, data_store):
 124         self.store = data_store
 125         self.cachedir = None
 126         self.CACHE_SIZE = 16
 127         self.lru_list = []
 128
 129     def get_cachedir(self):
 130         if self.cachedir is None:
 131             self.cachedir = tempfile.mkdtemp(".lbs")
 132         return self.cachedir
 133
 134     def cleanup(self):
 135         if self.cachedir is not None:
 136             # TODO: Avoid use of system, make this safer
 137             os.system("rm -rf " + self.cachedir)
 138         self.cachedir = None
 139
 140     @staticmethod
 141     def parse_ref(refstr):
 142         m = re.match(r"^zero\[(\d+)\]$", refstr)
 143         if m:
 144             return ("zero", None, None, (0, int(m.group(1))))
 145
 146         m = re.match(r"^([-0-9a-f]+)\/([0-9a-f]+)(\(\S+\))?(\[((\d+)\+)?(\d+)\])?$", refstr)
 147         if not m: return
 148
 149         segment = m.group(1)
 150         object = m.group(2)
 151         checksum = m.group(3)
 152         slice = m.group(4)
 153
 154         if checksum is not None:
 155             checksum = checksum.lstrip("(").rstrip(")")
 156
 157         if slice is not None:
 158             if m.group(5) is None:
 159                 # Abbreviated slice
 160                 slice = (0, int(m.group(7)))
 161             else:
 162                 slice = (int(m.group(6)), int(m.group(7)))
 163
 164         return (segment, object, checksum, slice)
 165
 166     def get_segment(self, segment):
 167         accessed_segments.add(segment)
 168         raw = self.store.lowlevel_open(segment + ".tar.gpg")
 169
 170         (input, output) = os.popen2("lbs-filter-gpg --decrypt")
 171         def copy_thread(src, dst):
 172             BLOCK_SIZE = 4096
 173             while True:
 174                 block = src.read(BLOCK_SIZE)
 175                 if len(block) == 0: break
 176                 dst.write(block)
 177             dst.close()
 178
 179         thread.start_new_thread(copy_thread, (raw, input))
 180         return output
 181
 182     def load_segment(self, segment):
 183         seg = tarfile.open(segment, 'r|', self.get_segment(segment))
 184         for item in seg:
 185             data_obj = seg.extractfile(item)
 186             path = item.name.split('/')
 187             if len(path) == 2 and path[0] == segment:
 188                 yield (path[1], data_obj.read())
 189
 190     def load_snapshot(self, snapshot):
 191         file = self.store.lowlevel_open("snapshot-" + snapshot + ".lbs")
 192         return file.read().splitlines(True)
 193
 194     def extract_segment(self, segment):
 195         segdir = os.path.join(self.get_cachedir(), segment)
 196         os.mkdir(segdir)
 197         for (object, data) in self.load_segment(segment):
 198             f = open(os.path.join(segdir, object), 'wb')
 199             f.write(data)
 200             f.close()
 201
 202     def load_object(self, segment, object):
 203         accessed_segments.add(segment)
 204         path = os.path.join(self.get_cachedir(), segment, object)
 205         if not os.access(path, os.R_OK):
 206             self.extract_segment(segment)
 207         if segment in self.lru_list: self.lru_list.remove(segment)
 208         self.lru_list.append(segment)
 209         while len(self.lru_list) > self.CACHE_SIZE:
 210             os.system("rm -rf " + os.path.join(self.cachedir, self.lru_list[0]))
 211             self.lru_list = self.lru_list[1:]
 212         return open(path, 'rb').read()
 213
 214     def get(self, refstr):
 215         """Fetch the given object and return it.
 216
 217         The input should be an object reference, in string form.
 218         """
 219
 220         (segment, object, checksum, slice) = self.parse_ref(refstr)
 221
 222         if segment == "zero":
 223             return "\0" * slice[1]
 224
 225         data = self.load_object(segment, object)
 226
 227         if checksum is not None:
 228             verifier = ChecksumVerifier(checksum)
 229             verifier.update(data)
 230             if not verifier.valid():
 231                 raise ValueError
 232
 233         if slice is not None:
 234             (start, length) = slice
 235             data = data[start:start+length]
 236             if len(data) != length: raise IndexError
 237
 238         return data
 239
 240 def parse(lines, terminate=None):
 241     """Generic parser for RFC822-style "Key: Value" data streams.
 242
 243     This parser can be used to read metadata logs and snapshot root descriptor
 244     files.
 245
 246     lines must be an iterable object which yields a sequence of lines of input.
 247
 248     If terminate is specified, it is used as a predicate to determine when to
 249     stop reading input lines.
 250     """
 251
 252     dict = {}
 253     last_key = None
 254
 255     for l in lines:
 256         # Strip off a trailing newline, if present
 257         if len(l) > 0 and l[-1] == "\n":
 258             l = l[:-1]
 259
 260         if terminate is not None and terminate(l):
 261             if len(dict) > 0: yield dict
 262             dict = {}
 263             last_key = None
 264             continue
 265
 266         m = re.match(r"^(\w+):\s*(.*)$", l)
 267         if m:
 268             dict[m.group(1)] = m.group(2)
 269             last_key = m.group(1)
 270         elif len(l) > 0 and l[0].isspace() and last_key is not None:
 271             dict[last_key] += l
 272         else:
 273             last_key = None
 274
 275     if len(dict) > 0: yield dict
 276
 277 def parse_full(lines):
 278     try:
 279         return parse(lines).next()
 280     except StopIteration:
 281         return {}
 282
 283 def parse_metadata_version(s):
 284     """Convert a string with the snapshot version format to a tuple."""
 285
 286     m = re.match(r"^LBS Snapshot v(\d+(\.\d+)*)$", s)
 287     if m is None:
 288         return ()
 289     else:
 290         return tuple([int(d) for d in m.group(1).split(".")])
 291
 292 def read_metadata(object_store, root):
 293     """Iterate through all lines in the metadata log, following references."""
 294
 295     # Stack for keeping track of recursion when following references to
 296     # portions of the log.  The last entry in the stack corresponds to the
 297     # object currently being parsed.  Each entry is a list of lines which have
 298     # been reversed, so that popping successive lines from the end of each list
 299     # will return lines of the metadata log in order.
 300     stack = []
 301
 302     def follow_ref(refstr):
 303         if len(stack) >= MAX_RECURSION_DEPTH: raise OverflowError
 304         lines = object_store.get(refstr).splitlines(True)
 305         lines.reverse()
 306         stack.append(lines)
 307
 308     follow_ref(root)
 309
 310     while len(stack) > 0:
 311         top = stack[-1]
 312         if len(top) == 0:
 313             stack.pop()
 314             continue
 315         line = top.pop()
 316
 317         # An indirect reference which we must follow?
 318         if len(line) > 0 and line[0] == '@':
 319             ref = line[1:]
 320             ref.strip()
 321             follow_ref(ref)
 322         else:
 323             yield line
 324
 325 class MetadataItem:
 326     """Metadata for a single file (or directory or...) from a snapshot."""
 327
 328     # Functions for parsing various datatypes that can appear in a metadata log
 329     # item.
 330     @staticmethod
 331     def decode_int(s):
 332         """Decode an integer, expressed in decimal, octal, or hexadecimal."""
 333         if s.startswith("0x"):
 334             return int(s, 16)
 335         elif s.startswith("0"):
 336             return int(s, 8)
 337         else:
 338             return int(s, 10)
 339
 340     @staticmethod
 341     def decode_str(s):
 342         """Decode a URI-encoded (%xx escapes) string."""
 343         def hex_decode(m): return chr(int(m.group(1), 16))
 344         return re.sub(r"%([0-9a-f]{2})", hex_decode, s)
 345
 346     @staticmethod
 347     def raw_str(s):
 348         """An unecoded string."""
 349         return s
 350
 351     @staticmethod
 352     def decode_user(s):
 353         """Decode a user/group to a tuple of uid/gid followed by name."""
 354         items = s.split()
 355         uid = MetadataItem.decode_int(items[0])
 356         name = None
 357         if len(items) > 1:
 358             if items[1].startswith("(") and items[1].endswith(")"):
 359                 name = MetadataItem.decode_str(items[1][1:-1])
 360         return (uid, name)
 361
 362     @staticmethod
 363     def decode_device(s):
 364         """Decode a device major/minor number."""
 365         (major, minor) = map(MetadataItem.decode_int, s.split("/"))
 366         return (major, minor)
 367
 368     class Items: pass
 369
 370     def __init__(self, fields, object_store):
 371         """Initialize from a dictionary of key/value pairs from metadata log."""
 372
 373         self.fields = fields
 374         self.object_store = object_store
 375         self.keys = []
 376         self.items = self.Items()
 377         for (k, v) in fields.items():
 378             if k in self.field_types:
 379                 decoder = self.field_types[k]
 380                 setattr(self.items, k, decoder(v))
 381                 self.keys.append(k)
 382
 383     def data(self):
 384         """Return an iterator for the data blocks that make up a file."""
 385
 386         # This traverses the list of blocks that make up a file, following
 387         # indirect references.  It is implemented in much the same way as
 388         # read_metadata, so see that function for details of the technique.
 389
 390         objects = self.fields['data'].split()
 391         objects.reverse()
 392         stack = [objects]
 393
 394         def follow_ref(refstr):
 395             if len(stack) >= MAX_RECURSION_DEPTH: raise OverflowError
 396             objects = self.object_store.get(refstr).split()
 397             objects.reverse()
 398             stack.append(objects)
 399
 400         while len(stack) > 0:
 401             top = stack[-1]
 402             if len(top) == 0:
 403                 stack.pop()
 404                 continue
 405             ref = top.pop()
 406
 407             # An indirect reference which we must follow?
 408             if len(ref) > 0 and ref[0] == '@':
 409                 follow_ref(ref[1:])
 410             else:
 411                 yield ref
 412
 413 # Description of fields that might appear, and how they should be parsed.
 414 MetadataItem.field_types = {
 415     'name': MetadataItem.decode_str,
 416     'type': MetadataItem.raw_str,
 417     'mode': MetadataItem.decode_int,
 418     'device': MetadataItem.decode_device,
 419     'user': MetadataItem.decode_user,
 420     'group': MetadataItem.decode_user,
 421     'ctime': MetadataItem.decode_int,
 422     'mtime': MetadataItem.decode_int,
 423     'links': MetadataItem.decode_int,
 424     'inode': MetadataItem.raw_str,
 425     'checksum': MetadataItem.decode_str,
 426     'size': MetadataItem.decode_int,
 427     'contents': MetadataItem.decode_str,
 428     'target': MetadataItem.decode_str,
 429 }
 430
 431 def iterate_metadata(object_store, root):
 432     for d in parse(read_metadata(object_store, root), lambda l: len(l) == 0):
 433         yield MetadataItem(d, object_store)
 434
 435 class LocalDatabase:
 436     """Access to the local database of snapshot contents and object checksums.
 437
 438     The local database is consulted when creating a snapshot to determine what
 439     data can be re-used from old snapshots.  Segment cleaning is performed by
 440     manipulating the data in the local database; the local database also
 441     includes enough data to guide the segment cleaning process.
 442     """
 443
 444     def __init__(self, path, dbname="localdb.sqlite"):
 445         self.db_connection = sqlite3.connect(path + "/" + dbname)
 446
 447     # Low-level database access.  Use these methods when there isn't a
 448     # higher-level interface available.  Exception: do, however, remember to
 449     # use the commit() method after making changes to make sure they are
 450     # actually saved, even when going through higher-level interfaces.
 451     def commit(self):
 452         "Commit any pending changes to the local database."
 453         self.db_connection.commit()
 454
 455     def rollback(self):
 456         "Roll back any pending changes to the local database."
 457         self.db_connection.rollback()
 458
 459     def cursor(self):
 460         "Return a DB-API cursor for directly accessing the local database."
 461         return self.db_connection.cursor()
 462
 463     def garbage_collect(self):
 464         """Delete entries from old snapshots from the database."""
 465
 466         cur = self.cursor()
 467
 468         # Delete old snapshots.
 469         cur.execute("""delete from snapshots
 470                        where snapshotid < (select max(snapshotid)
 471                                            from snapshots)""")
 472
 473         # Delete entries in the segments_used table which are for non-existent
 474         # snapshots.
 475         cur.execute("""delete from segments_used
 476                        where snapshotid not in
 477                            (select snapshotid from snapshots)""")
 478
 479         # Find segments which contain no objects used by any current snapshots,
 480         # and delete them from the segment table.
 481         cur.execute("""delete from segments where segmentid not in
 482                            (select segmentid from segments_used)""")
 483
 484         # Finally, delete objects contained in non-existent segments.  We can't
 485         # simply delete unused objects, since we use the set of unused objects
 486         # to determine the used/free ratio of segments.
 487         cur.execute("""delete from block_index
 488                        where segmentid not in
 489                            (select segmentid from segments)""")
 490
 491     # Segment cleaning.
 492     class SegmentInfo(Struct): pass
 493
 494     def get_segment_cleaning_list(self, age_boost=0.0):
 495         """Return a list of all current segments with information for cleaning.
 496
 497         Return all segments which are currently known in the local database
 498         (there might be other, older segments in the archive itself), and
 499         return usage statistics for each to help decide which segments to
 500         clean.
 501
 502         The returned list will be sorted by estimated cleaning benefit, with
 503         segments that are best to clean at the start of the list.
 504
 505         If specified, the age_boost parameter (measured in days) will added to
 506         the age of each segment, as a way of adjusting the benefit computation
 507         before a long-lived snapshot is taken (for example, age_boost might be
 508         set to 7 when cleaning prior to taking a weekly snapshot).
 509         """
 510
 511         cur = self.cursor()
 512         segments = []
 513         cur.execute("""select segmentid, used, size, mtime,
 514                        julianday('now') - mtime as age from segment_info""")
 515         for row in cur:
 516             info = self.SegmentInfo()
 517             info.id = row[0]
 518             info.used_bytes = row[1]
 519             info.size_bytes = row[2]
 520             info.mtime = row[3]
 521             info.age_days = row[4]
 522
 523             # Benefit calculation: u is the estimated fraction of each segment
 524             # which is utilized (bytes belonging to objects still in use
 525             # divided by total size; this doesn't take compression or storage
 526             # overhead into account, but should give a reasonable estimate).
 527             #
 528             # The total benefit is a heuristic that combines several factors:
 529             # the amount of space that can be reclaimed (1 - u), an ageing
 530             # factor (info.age_days) that favors cleaning old segments to young
 531             # ones and also is more likely to clean segments that will be
 532             # rewritten for long-lived snapshots (age_boost), and finally a
 533             # penalty factor for the cost of re-uploading data (u + 0.1).
 534             u = info.used_bytes / info.size_bytes
 535             info.cleaning_benefit \
 536                 = (1 - u) * (info.age_days + age_boost) / (u + 0.1)
 537
 538             segments.append(info)
 539
 540         segments.sort(cmp, key=lambda s: s.cleaning_benefit, reverse=True)
 541         return segments
 542
 543     def mark_segment_expired(self, segment):
 544         """Mark a segment for cleaning in the local database.
 545
 546         The segment parameter should be either a SegmentInfo object or an
 547         integer segment id.  Objects in the given segment will be marked as
 548         expired, which means that any future snapshots that would re-use those
 549         objects will instead write out a new copy of the object, and thus no
 550         future snapshots will depend upon the given segment.
 551         """
 552
 553         if isinstance(segment, int):
 554             id = segment
 555         elif isinstance(segment, self.SegmentInfo):
 556             id = segment.id
 557         else:
 558             raise TypeError("Invalid segment: %s, must be of type int or SegmentInfo, not %s" % (segment, type(segment)))
 559
 560         cur = self.cursor()
 561         cur.execute("update block_index set expired = 1 where segmentid = ?",
 562                     (id,))
 563
 564     def balance_expired_objects(self):
 565         """Analyze expired objects in segments to be cleaned and group by age.
 566
 567         Update the block_index table of the local database to group expired
 568         objects by age.  The exact number of buckets and the cutoffs for each
 569         are dynamically determined.  Calling this function after marking
 570         segments expired will help in the segment cleaning process, by ensuring
 571         that when active objects from clean segments are rewritten, they will
 572         be placed into new segments roughly grouped by age.
 573         """
 574
 575         # The expired column of the block_index table is used when generating a
 576         # new LBS snapshot.  A null value indicates that an object may be
 577         # re-used.  Otherwise, an object must be written into a new segment if
 578         # needed.  Objects with distinct expired values will be written into
 579         # distinct segments, to allow for some grouping by age.  The value 0 is
 580         # somewhat special in that it indicates any rewritten objects can be
 581         # placed in the same segment as completely new objects; this can be
 582         # used for very young objects which have been expired, or objects not
 583         # expected to be encountered.
 584         #
 585         # In the balancing process, all objects which are not used in any
 586         # current snapshots will have expired set to 0.  Objects which have
 587         # been seen will be sorted by age and will have expired values set to
 588         # 0, 1, 2, and so on based on age (with younger objects being assigned
 589         # lower values).  The number of buckets and the age cutoffs is
 590         # determined by looking at the distribution of block ages.
 591
 592         cur = self.cursor()
 593
 594         # Mark all expired objects with expired = 0; these objects will later
 595         # have values set to indicate groupings of objects when repacking.
 596         cur.execute("""update block_index set expired = 0
 597                        where expired is not null""")
 598
 599         # We will want to aim for at least one full segment for each bucket
 600         # that we eventually create, but don't know how many bytes that should
 601         # be due to compression.  So compute the average number of bytes in
 602         # each expired segment as a rough estimate for the minimum size of each
 603         # bucket.  (This estimate could be thrown off by many not-fully-packed
 604         # segments, but for now don't worry too much about that.)  If we can't
 605         # compute an average, it's probably because there are no expired
 606         # segments, so we have no more work to do.
 607         cur.execute("""select avg(size) from segments
 608                        where segmentid in
 609                            (select distinct segmentid from block_index
 610                             where expired is not null)""")
 611         segment_size_estimate = cur.fetchone()[0]
 612         if not segment_size_estimate:
 613             return
 614
 615         # Next, extract distribution of expired objects (number and size) by
 616         # age.  Save the timestamp for "now" so that the classification of
 617         # blocks into age buckets will not change later in the function, after
 618         # time has passed.  Set any timestamps in the future to now, so we are
 619         # guaranteed that for the rest of this function, age is always
 620         # non-negative.
 621         cur.execute("select julianday('now')")
 622         now = cur.fetchone()[0]
 623
 624         cur.execute("""update block_index set timestamp = ?
 625                        where timestamp > ? and expired is not null""",
 626                     (now, now))
 627
 628         cur.execute("""select round(? - timestamp) as age, count(*), sum(size)
 629                        from block_index where expired = 0
 630                        group by age order by age""", (now,))
 631         distribution = cur.fetchall()
 632
 633         # Start to determine the buckets for expired objects.  Heuristics used:
 634         #   - An upper bound on the number of buckets is given by the number of
 635         #     segments we estimate it will take to store all data.  In fact,
 636         #     aim for a couple of segments per bucket.
 637         #   - Place very young objects in bucket 0 (place with new objects)
 638         #     unless there are enough of them to warrant a separate bucket.
 639         #   - Try not to create unnecessarily many buckets, since fewer buckets
 640         #     will allow repacked data to be grouped based on spatial locality
 641         #     (while more buckets will group by temporal locality).  We want a
 642         #     balance.
 643         MIN_AGE = 4
 644         total_bytes = sum([i[2] for i in distribution])
 645         target_buckets = 2 * (total_bytes / segment_size_estimate) ** 0.4
 646         min_size = 1.5 * segment_size_estimate
 647         target_size = max(2 * segment_size_estimate,
 648                           total_bytes / target_buckets)
 649
 650         print "segment_size:", segment_size_estimate
 651         print "distribution:", distribution
 652         print "total_bytes:", total_bytes
 653         print "target_buckets:", target_buckets
 654         print "min, target size:", min_size, target_size
 655
 656         # Chosen cutoffs.  Each bucket consists of objects with age greater
 657         # than one cutoff value, but not greater than the next largest cutoff.
 658         cutoffs = []
 659
 660         # Starting with the oldest objects, begin grouping together into
 661         # buckets of size at least target_size bytes.
 662         distribution.reverse()
 663         bucket_size = 0
 664         min_age_bucket = False
 665         for (age, items, size) in distribution:
 666             if bucket_size >= target_size \
 667                 or (age < MIN_AGE and not min_age_bucket):
 668                 if bucket_size < target_size and len(cutoffs) > 0:
 669                     cutoffs.pop()
 670                 cutoffs.append(age)
 671                 bucket_size = 0
 672
 673             bucket_size += size
 674             if age < MIN_AGE:
 675                 min_age_bucket = True
 676
 677         # The last (youngest) bucket will be group 0, unless it has enough data
 678         # to be of size min_size by itself, or there happen to be no objects
 679         # less than MIN_AGE at all.
 680         if bucket_size >= min_size or not min_age_bucket:
 681             cutoffs.append(-1)
 682         cutoffs.append(-1)
 683
 684         print "cutoffs:", cutoffs
 685
 686         # Update the database to assign each object to the appropriate bucket.
 687         cutoffs.reverse()
 688         for i in range(len(cutoffs)):
 689             cur.execute("""update block_index set expired = ?
 690                            where round(? - timestamp) > ?""",
 691                         (i, now, cutoffs[i]))