Cube 开发踩坑实录（一）：为啥我的图片是歪的

前言

精弘存储立方（简称 Cube）是我们内部自研的对象存储中间件，支持对传统文件系统和 AWS S3 进行连接和操作，为我们其他项目提供了高效统一的对象存储服务。在此之外，我们也根据实际业务需求提供了许多针对图片的特殊功能，例如 Webp 转码存储和缩略图功能等。

然而在开发这些图片功能的过程中，踩过的坑真是数不胜数，正好写两篇博客分享一下这些有趣的问题和最终的解决方法。

发现问题

在论坛上线测试服之后，一位用户在发布广东美食相关的帖子时，所拍摄的图片方向完全错掉了，用户需要旋转自己的脖子才能看到正确的图像。

在经过一轮测试后，我们发现这个问题只会出现在苹果设备拍摄的照片上，而在其他设备上则没有问题。

一开始我只以为是苹果拍摄时的方向策略有问题，所以并没有太放在心上，毕竟图片上传的逻辑就是原样传上去然后送到 Cube 进行转码存储，不应该会在这上面出问题。

直到技术面试那天我和毛衣闲聊时，偶然提到图片元数据这个点，才想起问题出在哪：

苹果系统拍照后会把图像朝向信息存储在 EXIF 元数据中，而 Golang 官方的 image 库进行解码时只会读取像素数据，并不会根据元数据进行相应的转换处理。

尝试保留元数据

发现问题后，我脑袋中立刻想到的第一个解决方法就是在编码图片时保留 EXIF 元数据。

然而经过一番尝试后，我发现这条路行不通。

首先，Cube 中使用 github.com/chai2010/webp 库进行 Webp 编码，而这个库只对 libwebp 的基础编码接口进行了 Golang 封装，并没有暴露 EXIF 的写入接口，这意味着我们只能自己提取元数据，然后手动封装成 EXIF chunk 并插入到 RIFF 容器中。

其次，保留元数据也不利于后续的图像处理，例如在对图片进行缩略图生成时，又要重新进行一遍上述操作，来把元数据封装到 JPEG 缩略图中。

所以最终我还是选择了另一个简单粗暴的方案：直接在上传图片时就对图片进行方向修正，然后再进行编码。

方向修正

方向修正的实现也比较简单，先读取 EXIF 元数据，然后根据 Orientation 标签的值对图像进行旋转处理即可。

读取元数据可以用 github.com/rwcarlsen/goexif/exif 这个库，将文件读取为 io.Reader 后传入解码器即可。

x, err := exif.Decode(exifData)
if err != nil {
	return nil, err
}

// 读取 Orientation 标签的值
tag, err := x.Get(exif.Orientation)
if err != nil {
	return nil, err
}

// 转换为整数
orientation, err := tag.Int(0)
if err != nil {
	return nil, err
}

旋转图片的操作可以用 Golang 官方的 image 库进行，不过需要手动映射像素，比较麻烦。

我们可以使用 github.com/disintegration/imaging 这个库，它封装了 FlipH、FlipV、Rotate180 等常用的旋转操作。

以下是根据不同 Orientation 值进行旋转的代码：

// applyOrientation 根据 EXIF Orientation 调整图像方向
func applyOrientation(img image.Image, orientation int) image.Image {
	switch orientation {
	case 1: // 正常
		return img
	case 2: // 水平翻转
		return imaging.FlipH(img)
	case 3: // 旋转 180°
		return imaging.Rotate180(img)
	case 4: // 垂直翻转
		return imaging.FlipV(img)
	case 5: // 顺时针 90° + 水平翻转
		return imaging.FlipH(imaging.Rotate270(img))
	case 6: // 顺时针 90°
		return imaging.Rotate270(img)
	case 7: // 顺时针 90° + 垂直翻转
		return imaging.FlipV(imaging.Rotate270(img))
	case 8: // 逆时针 90°
		return imaging.Rotate90(img)
	default:
		return img
	}
}

最后在执行 webp.Encode 函数前调用 applyOrientation 函数即可。

坐现成的轮椅

既然已经引入了 imaging 这个库，那它还能帮我们简化更多操作吗？

当然可以，其实 imaging 库内置的解码函数已经提供了自动处理方向的选项，可以直接替换掉 image 库的解码函数。

// Before
img, _, err := image.Decode(reader)
if err != nil {
	return nil, err
}
// 此处省略读取 orientation 的代码
img = applyOrientation(img, orientation)

// After
img, err := imaging.Decode(reader, imaging.AutoOrientation(true))
if err != nil {
	return nil, err
}

此外，缩略图的自动缩放逻辑也能直接用现成的 imaging.Fit 替代。

// Before
func resizeIfNeeded(img image.Image, targetLongSide int) image.Image {
	b := img.Bounds()
	w, h := b.Dx(), b.Dy()
	longSide, shortSide := max(w, h), min(w, h)

	if longSide <= targetLongSide {
		return img
	}
	scale := float64(targetLongSide) / float64(longSide)
	targetShort := int(float64(shortSide) * scale)

	var tw, th int
	if w > h {
		tw, th = targetLongSide, targetShort
	} else {
		tw, th = targetShort, targetLongSide
	}

	dst := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, tw, th))
	draw.Lanczos.Scale(dst, dst.Rect, img, b, draw.Over, nil)
	return dst
}

// After
func resizeIfNeeded(img image.Image, targetLongSide int) image.Image {
	return imaging.Fit(img, targetLongSide, targetLongSide, imaging.Lanczos)
}

由此可见，image 库自带的处理函数功能精简，只提供了最基础的操作和绘图函数，而 imaging 库则提供了完善的封装和更多高级功能，简直是超级轮椅般的存在。

问题解决

将修复后的版本同步到测试服后，iPhone 用户拍的照片终于方向正常了。