彻底转变流，第1部分 - 编程入门网

private static InputStream pipedCompress (final InputStream in) 　　 throws IOException { 　 PipedInputStream source = new PipedInputStream (); 　 final OutputStream out = 　　 new GZIPOutputStream (new PipedOutputStream (source)); 　 new Thread () { 　　 public void run () { 　　　 try { 　　　　 Streams.io (in, out); 　　　　 out.close (); 　　　 } catch (IOException ex) { 　　　　 ex.printStackTrace (); 　　　 } 　　 } 　 }.start (); 　 return source; }

理论上，这可能是个好技术：通过使用线程（一个执行压缩，另一个处理产 生的数据），应用程序可以从硬件 SMP（对称多处理）或 SMT（对称多线程）中 受益。另外，这一解决方案仅涉及两个缓冲区写操作：I/O 循环将数据从输入流 读入缓冲区，然后通过压缩流写入 PipedOutputStream 。接着，输出流将数据 存储在内部缓冲区中，与 PipedInputStream 共享缓冲区以供应用程序读取。而 且，因为数据通过固定缓冲区流动，所以从不需要将它们完全读入内存中。事实 上，在任何给定时刻，缓冲区都只存储小部分的工作集。

不过，实际上，它的性能很糟糕。管道式流需要利用同步，从而引起两个线 程之间激烈争夺同步。它们的内部缓冲区太小，无法有效地处理大量数据或隐藏 锁争用。其次，持久共享缓冲区会阻碍许多简单的高速缓存策略共享 SMP 机器 上的工作负载。最后，线程的使用使得异常处理极其困难：没有办法将可能出现 的任何 IOException 下推到管道中以便阅读器处理。总之，这一解决方案太难 处理，根本不实际。

彻底转变流，第1部分(4)

工程解决方案

现在，我们将研究另一种解决该问题的工程方案。这种解决方案提供了一个 特地为解决这类问题而设计的框架，该框架提供了对数据的 InputStream 访问 ，这些数据是从递增地向 OutputStream 写入数据的源中产生的。递增地写入数 据这一事实很重要。如果源在单个原子操作中将所有数据都写入 OutputStream ，而且如果不使用线程，则我们基本上又回到了蛮力技术的老路上。不过，如果 可以访问源以递增地写入其数据，则我们就实现了在蛮力和管道式流解决方案之 间的良好平衡。该解决方案不仅提供了在任何时候只在内存中保存少量数据的管 道式优点，同时也提供了避免线程的蛮力技术的优点。

图 4 演示了完整的解决方案。我们将在本文的剩余部分研究 该解决方案的 源代码。

图 4. 工程解决方案

输出引擎

清单 4 提供了一个描述数据源的接口 OutputEngine 。正如我所说的，这些 源递增地将数据写入输出流：

清单 4. 输出引擎

package org.merlin.io; import java.io.*; /** * An incremental data source that writes data to an OutputStream. * * @author Copyright (c) 2002 Merlin Hughes <merlin@merlin.org> * * This program is free software; you can redistribute * it and/or modify it under the terms of the GNU * General Public License as published by the Free * Software Foundation; either version 2 * of the License, or (at your option) any later version. */ public interface OutputEngine { 　 public void initialize (OutputStream out) throws IOException; 　 public void execute () throws IOException; 　 public void finish () throws IOException; }

initialize() 方法向该引擎提供一个流，应该向这个流写入数据。然后，重 复调用 execute() 方法将数据写入该流中。当数据写完时，引擎会关闭该流。 最后，当引擎应该关闭时，将调用 finish() 。这会发生在引擎关闭其输出流的 前后。

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