189 8069 5689
本篇内容主要讲解“Node中的Stream是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Node中的Stream是什么”吧!
成都创新互联公司专注于兴宁网站建设服务及定制，我们拥有丰富的企业做网站经验。 热诚为您提供兴宁营销型网站建设，兴宁网站制作、兴宁网页设计、兴宁网站官网定制、成都小程序开发服务，打造兴宁网络公司原创品牌,更为您提供兴宁网站排名全网营销落地服务。
stream 是一个抽象的数据接口，它继承了 EventEmitter，它能够发送/接受数据，本质就是让数据流动起来，如下图：
流不是 Node 中独有的概念，是操作系统最基本的操作方式，在 Linux 中 | 就是 Stream，只是 Node 层面对其做了封装，提供了对应的 API
首先使用下面的代码创建一个文件，大概在 400MB 左右
当我们使用 readFile 去读取的时候，如下代码
正常启动服务时，占用 10MB 左右的内存
使用curl http://127.0.0.1:8000发起请求时，内存变为了 420MB 左右，和我们创建的文件大小差不多
改为使用使用 stream 的写法，代码如下
再次发起请求时，发现内存只占用了 35MB 左右，相比 readFile 大幅减少
如果我们不采用流的模式，等待大文件加载完成在操作，会有如下的问题：
内存暂用过多，导致系统崩溃
CPU 运算速度有限制，且服务于多个程序，大文件加载过大且时间久
总结来说就是，一次性读取大文件，内存和网络都吃不消
我们读取文件的时候，可以采用读取完成之后在输出数据
.jpg)
上述说到 stream 继承了 EventEmitter 可以是实现监听数据。首先将读取数据改为流式读取，使用 on("data", ()⇒{}) 接收数据，最后通过 on("end", ()⇒{}) 最后的结果
有数据传递过来的时候就会触发 data 事件，接收这段数据做处理，最后等待所有的数据全部传递完成之后触发 end 事件。
数据是从一个地方流向另一个地方，先看看数据的来源。
http 请求，请求接口来的数据
console 控制台，标准输入 stdin
file 文件，读取文件内容，例如上面的例子
在 source 和 dest 中有一个连接的管道 pipe，基本语法为 source.pipe(dest) ，source 和 dest 通过 pipe 连接，让数据从 source 流向 dest
我们不需要向上面的代码那样手动监听 data/end 事件.
pipe 使用时有严格的要求，source 必须是一个可读流，dest 必须是一个可写流
??? 流动的数据到底是一个什么东西？代码中的 chunk 是什么？
stream 常见的三种输出方式
console 控制台，标准输出 stdout
http 请求，接口请求中的 response
file 文件，写入文件
可读流是对提供数据的源头(source)的抽象
所有的 Readable 都实现了 stream.Readable 类定义的接口
? 读取文件流创建
fs.createReadStream 创建一个 Readable 对象
可读流有两种模式，流动模式(flowing mode)和暂停模式(pause mode)，这个决定了 chunk 数据的流动方式：自动流动和手工流动
在 ReadableStream 中有一个 _readableState 属性，在其中有一个 flowing 的一个属性来判断流的模式，他有三种状态值：
ture：表示为流动模式
false：表示为暂停模式
null：初始状态
可以使用热水器模型来模拟数据的流动。热水器水箱(buffer 缓存区)存储着热水(需要的数据)，当我们打开水龙头的时候，热水就会从水箱中不断流出来，并且自来水也会不断的流入水箱，这就是流动模式。当我们关闭水龙头时，水箱会暂停进水，水龙头则会暂停出水，这就是暂停模式。
数据自动地从底层读取，形成流动现象，并通过事件提供给应用程序。
监听 data 事件即可进入该模式
当 data 事件被添加后，可写流中有数据后会将数据推到该事件回调函数中，需要自己去消费数据块，如果不处理则该数据会丢失
调用 stream.pipe 方法将数据发送到 Writeable
调用 stream.resume 方法
数据会堆积在内部缓冲器中，必须显式调用 stream.read() 读取数据块
监听 readable 事件 可写流在数据准备好后会触发该事件回调，此时需要在回调函数中使用 stream.read() 来主动消费数据。readable 事件表明流有新的动态：要么有新的数据，要么流已经读取所有数据
可读流在创建完成之后处于初始状态 //TODO：和网上的分享不一致
暂停模式切换到流动模式
- 监听 data 事件
- 调用 stream.resume 方法
- 调用 stream.pipe 方法将数据发送到 Writable
流动模式切换到暂停模式
- 移除 data 事件
- 调用 stream.pause 方法
- 调用 stream.unpipe 移除管道目标
创建可读流的时候，需要继承 Readable 对象，并且实现 _read 方法
创建一个自定义可读流
当我们调用 read 方法时，整体的流程如下：
doRead
流中维护了一个缓存，当调用 read 方法的时候来判断是否需要向底层请求数据
当缓存区长度为0或者小于 highWaterMark 这个值得时候就会调用 _read 去底层获取数据 源码链接
可写流 是对数据写入目的地的一种抽象，是用来消费上游流过来的数据，通过可写流把数据写入设备，常见的写入流就是本地磁盘的写入
通过 write 写入数据
通过 end 写数据并且关闭流，end = write + close
当写入数据达到 highWaterMark 的大小时，会触发 drain 事件
调用 ws.write(chunk) 返回 false，表示当前缓冲区数据大于或等于 highWaterMark 的值，就会触发 drain 事件。其实是起到一个警示作用，我们依旧可以写入数据，只是未处理的数据会一直积压在可写流的内部缓冲区中，直到积压沾满 Node.js 缓冲区后，才会被强行中断
所有的 Writeable 都实现了 stream.Writeable 类定义的接口
只需要实现 _write 方法就能够将数据写入底层
通过调用调用 writable.write 方法将数据写入流中，会调用 _write 方法将数据写入底层
当 _write 数据成功后，需要调用 next 方法去处理下一个数据
必须调用 writable.end(data) 来结束可写流，data 是可选的。此后，不能再调用 write 新增数据，否则会报错
在 end 方法调用后，当所有底层的写操作均完成时，会触发 finish 事件
双工流，既可读，也可写。实际上继承了 Readable 和 Writable 的一种流，那它既可以当做可读流来用又可以当做可写流来用
自定义的双工流需要实现 Readable 的 _read 方法和 Writable 的 _write 方法
net 模块可以用来创建 socket，socket 在 NodeJS 中是一个典型的 Duplex，看一个 TCP 客户端的例子
client 就是一个 Duplex，可写流用于向服务器发送消息，可读流用于接受服务器消息，两个流内的数据并没有直接的关系
上述的例子中，可读流中的数据(0/1)和可写流中的数据(’F’,’B’,’B’)是隔离的，两者并没有产生关系，但对于 Transform 来说在可写端写入的数据经过变换后会自动添加到可读端。
Transform 继承于 Duplex，并且已经实现了 _write 和 _read 方法，只需要实现 _tranform 方法即可
gulp 基于 Stream 的自动化构建工具，看一段官网的示例代码
less → less 转为 css → 执行 css 压缩 → 压缩后的 css
其实 less() 和 minifyCss() 都是对输入的数据做了一些处理，然后交给了输出数据
Duplex 和 Transform 的选择
和上面的示例对比起来，我们发现一个流同时面向生产者和消费者服务的时候我们会选择 Duplex，当只是对数据做一些转换工作的时候我们便会选择使用 Tranform
背压问题来源于生产者消费者模式中，消费者处理速度过慢
比如说，我们下载过程，处理速度为3Mb/s，而压缩过程，处理速度为1Mb/s，这样的话，很快缓冲区队列就会形成堆积
要么导致整个过程内存消耗增加，要么导致整个缓冲区慢，部分数据丢失
背压处理可以理解为一个向上”喊话”的过程
当压缩处理发现自己的缓冲区数据挤压超过阈值的时候，就对下载处理“喊话”，我忙不过来了，不要再发了
下载处理收到消息就暂停向下发送数据
我们有不同的函数将数据从一个进程传入另外一个进程。在 Node.js 中，有一个内置函数称为 .pipe()，同样地最终，在这个进程的基本层面上我们有二个互不相关的组件：数据的_源头_，和_消费者_
当 .pipe() 被源调用之后，它通知消费者有数据需要传输。管道函数为事件触发建立了合适的积压封装
在数据缓存超出了 highWaterMark 或者写入的列队处于繁忙状态，.write() 会返回 false
当 false 返回之后，积压系统介入了。它将暂停从任何发送数据的数据流中进入的 Readable。一旦数据流清空了，drain 事件将被触发，消耗进来的数据流
一旦队列全部处理完毕，积压机制将允许数据再次发送。在使用中的内存空间将自我释放，同时准备接收下一次的批量数据
我们可以看到 pipe 的背压处理：
将数据按照chunk进行划分，写入
当chunk过大，或者队列忙碌时，暂停读取
当队列为空时，继续读取数据
到此，相信大家对“Node中的Stream是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！