2. Harbor 核心组件及其在存储链路中的角色

在深入探讨镜像存储成本优化之前，必须清晰理解 Harbor 的架构骨架。Harbor 采用微服务架构，核心组件包括 Proxy、Core、Registry 和 JobService。每个组件在制品的推送、拉取、复制和清理链路中承担特定职责，直接影响存储 I/O 路径与成本构成。

2.1 核心组件总览与职责矩阵

下表梳理了四个核心组件在存储链路中的主要角色、数据流向及成本影响点：

2.2 组件交互与存储链路流程

下图展示了 Harbor 核心组件在典型镜像推送流程中的交互关系，以及数据在存储链路中的实际流向：

2.3 各组件在存储链路中的详细角色

2.3.1 Proxy (Nginx) — 流量入口与缓存层

• 角色：所有外部请求的第一站，负责 TLS 卸载、速率限制、访问日志记录。
• 存储链路影响：可配置 proxy_cache 缓存 Blob 元数据或清单文件，减少对 Registry 的重复请求，降低后端存储 I/O。
• 成本关联：日志存储量（建议轮转压缩）；缓存命中率直接影响 Registry 负载。

2.3.2 Core Service — 元数据管理者

• 角色：提供 RESTful API，管理项目、用户、标签、机器人账户、复制规则等。
• 存储链路影响：不直接读写镜像层数据，但所有元数据（镜像清单、标签引用、层关系）存储在 PostgreSQL 中。
• 成本关联：数据库存储与备份成本；审计日志增长（建议定期归档）。

2.3.3 Registry — 镜像层存储核心

• 角色：基于 Docker Distribution 实现，负责 Blob 的存储、去重、分发。
• 存储链路影响：直接与后端存储（S3、GCS、Azure Blob、NFS 等）交互。每个镜像层存储为一个独立 Blob，通过 digest 进行内容寻址去重。
• 成本关联：最大成本来源。存储空间（冗余层、未清理的旧层）、跨区域复制流量、请求次数（GET/PUT 计费）。

2.3.4 JobService — 异步任务调度器

• 角色：执行复制、垃圾回收（GC）、镜像扫描、标签清理、Webhook 等异步任务。
• 存储链路影响：复制任务触发跨实例的 Blob 传输（产生网络与存储成本）；GC 任务扫描并删除未被任何清单引用的 Blob，释放存储空间。
• 成本关联：复制流量成本；GC 执行频率与效率直接影响存储账单。

2.4 存储链路中的成本敏感路径

基于组件角色，以下路径是成本优化的重点区域：

1. 推送路径：Client → Proxy → Registry → 存储后端。优化点：压缩传输、避免重复推送相同层。
2. 拉取路径：存储后端 → Registry → Proxy → Client。优化点：Proxy 缓存、CDN 回源策略。
3. 复制路径：源 Registry → JobService → 目标 Registry → 目标存储。优化点：增量复制、跳过已存在层。
4. 清理路径：JobService → Registry → 存储后端（删除 Blob）。优化点：定期 GC、标签保留策略。

2.5 组件配置对存储成本的影响总结