彻底转变流，第1部分 - 编程入门网

彻底转变流，第1部分(2)

蛮力解决方案

在着手寻找解决我问题的工程方案前，我根据标准 Java API 类的精致和有 效性，研究了基于这些类的解决方案。

该问题的蛮力解决方案就是简单地从输入源中读取所有数据，然后通过转换 程序（即，压缩流、编码流或 XML 序列化器）将它们推进内存缓冲区中。然后 ，我可以从该内存缓冲区中打开要读取的流，这样我就解决了问题。

首先，我需要一个通用的 I/O 方法。清单 1 中的方法利用一个小缓冲区将 InputStream 中的所有数据复制到 OutputStream 。当到达输入的结尾（ read () 函数的返回值小于零）时，该方法就返回，但不关闭这两个流。

清单 1. 通用的 I/O 方法

public static void io (InputStream in, OutputStream out) 　　 throws IOException { 　 byte[] buffer = new byte[8192]; 　 int amount; 　 while ((amount = in.read (buffer)) >= 0) 　　 out.write (buffer, 0, amount); }

清单 2 显示蛮力解决方案如何使我读取压缩格式的输入流。我打开写入内存 缓冲区的 GZIPOutputStream （使用 ByteArrayOutputStream ）。接着，将输 入流复制到压缩流中，这样将压缩数据填入内存缓冲区中。然后，我返回 ByteArrayInputStream ，它让我从输入流中读取，如图 2 所示。

图 2. 蛮力解决方案

清单 2. 蛮力解决方案

public static InputStream bruteForceCompress (InputStream in) 　　 throws IOException { 　 ByteArrayOutputStream sink = new ByteArrayOutputStream (): 　 OutputStream out = new GZIPOutputStream (sink); 　 io (in, out); 　 out.close (); 　 byte[] buffer = sink.toByteArray (); 　 return new ByteArrayInputStream (buffer); }

这个解决方案有一个明显的缺点，它将整个压缩文档都存储在内存中。如果 文档很大，那么这种方法将不必要地浪费系统资源。使用流的主要特性之一是它 们允许您操作比所用系统内存要大的数据：您可以在读取数据时处理它们，或在 写入数据时生成数据，而无需始终将所有数据保存在内存中。

彻底转变流，第1部分(3)

从效率上，让我们对在缓冲区之间复制数据进行更深入研究。

通过 io() 方法，将数据从输入源读入至一个缓冲区中。然后，将数据从缓 冲区写入 ByteArrayOutputStream 中的缓冲区（通过我忽略的压缩过程）。然 而， ByteArrayOutputStream 类对扩展的内部缓冲区进行操作；每当缓冲区变 满时，就会分配一个大小是原来两倍的新缓冲区，接着将现有的数据复制到该缓 冲区中。平均下来，这一过程每个字节复制两次。（算术计算很简单：当进入 ByteArrayOutputStream 时，对数据平均复制两次；所有数据至少复制一次；有 一半数据至少复制两次；四分之一的数据至少复制三次，依次类推。）然后，将 数据从该缓冲区复制到 ByteArrayInputStream 的一个新缓冲区中。现在，应用 程序可以读取数据了。总之，这个解决方案将通过四个缓冲区写数据。这对于估 计其它技术的效率是一个有用的基准。

管道式流解决方案

管道式流 PipedOutputStream 和 PipedInputStream 在 Java 虚拟机的线程 之间提供了基于流的连接。一个线程将数据写入 PipedOutputStream 中的同时 ，另一个线程可以从相关联的 PipedInputStream 中读取该数据。

就这样，这些类提供了一个针对我问题的解决方案。清单 3 显示了使用一个 线程通过 GZIPOutputStream 将数据从输入流复制到 PipedOutputStream 的代 码。然后，相关联的 PipedInputStream 将提供对来自另一个线程的压缩数据的 读取权，如图 3 所示：

图 3. 管道式流解决方案

清单 3. 管道式流解决方

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