背景
在构建较复杂的系统时,通常将其拆解为功能独立的若干部分。这些部分的接口遵循一定的规范,通过某种方式相连,以共同完成较复杂的任务。譬如,shell通过管道|连接各部分,其输入输出的规范是文本流。
在Node.js中,内置的Stream模块也实现了类似功能,各部分通过.pipe()连接。
鉴于目前国内系统性介绍Stream的文章较少,而越来越多的开源工具都使用了Stream,本系列文章将从以下几方面来介绍相关内容:
- 流的基本类型,以及Stream模块的基本使用方法
- 流式处理与back pressure的工作原理
- 如何开发流式程序,包括对Gulp与Browserify的剖析,以及一个实战示例。
本文为系列文章的第一篇。
流的四种类型
Stream提供了以下四种类型的流:
var Stream = require('stream') var Readable = Stream.Readable var Writable = Stream.Writable var Duplex = Stream.Duplex var Transform = Stream.Transform
使用Stream可实现数据的流式处理,如:
var fs = require('fs') // `fs.createReadStream`创建一个`Readable`对象以读取`bigFile`的内容,并输出到标准输出 // 如果使用`fs.readFile`则可能由于文件过大而失败 fs.createReadStream(bigFile).pipe(process.stdout)
Readable
创建可读流。
实例:流式消耗迭代器中的数据。
'use strict' const Readable = require('stream').Readable class ToReadable extends Readable { constructor(iterator) { super() this.iterator = iterator } // 子类需要实现该方法 // 这是生产数据的逻辑 _read() { const res = this.iterator.next() if (res.done) { // 数据源已枯竭,调用`push(null)`通知流 return this.push(null) } setTimeout(() => { // 通过`push`方法将数据添加到流中 this.push(res.value + '\n') }, 0) } } module.exports = ToReadable
实际使用时,new ToReadable(iterator)会返回一个可读流,下游可以流式的消耗迭代器中的数据。
const iterator = function (limit) { return { next: function () { if (limit--) { return { done: false, value: limit + Math.random() } } return { done: true } } } }(1e10) const readable = new ToReadable(iterator) // 监听`data`事件,一次获取一个数据 readable.on('data', data => process.stdout.write(data)) // 所有数据均已读完 readable.on('end', () => process.stdout.write('DONE'))执行上述代码,将会有100亿个随机数源源不断地写进标准输出流。
创建可读流时,需要继承Readable,并实现_read方法。
- _read方法是从底层系统读取具体数据的逻辑,即生产数据的逻辑。
- 在_read方法中,通过调用push(data)将数据放入可读流中供下游消耗。
- 在_read方法中,可以同步调用push(data),也可以异步调用。
- 当全部数据都生产出来后,必须调用push(null)来结束可读流。
- 流一旦结束,便不能再调用push(data)添加数据。
可以通过监听data事件的方式消耗可读流。
- 在首次监听其data事件后,readable便会持续不断地调用_read(),通过触发data事件将数据输出。
- 第一次data事件会在下一个tick中触发,所以,可以安全地将数据输出前的逻辑放在事件监听后(同一个tick中)。
- 当数据全部被消耗时,会触发end事件。
上面的例子中,process.stdout代表标准输出流,实际是一个可写流。下小节中介绍可写流的用法。
Writable
创建可写流。
前面通过继承的方式去创建一类可读流,这种方法也适用于创建一类可写流,只是需要实现的是_write(data, enc, next)方法,而不是_read()方法。
有些简单的情况下不需要创建一类流,而只是一个流对象,可以用如下方式去做:
const Writable = require('stream').Writable const writable = Writable() // 实现`_write`方法 // 这是将数据写入底层的逻辑 writable._write = function (data, enc, next) { // 将流中的数据写入底层 process.stdout.write(data.toString().toUpperCase()) // 写入完成时,调用`next()`方法通知流传入下一个数据 process.nextTick(next) } // 所有数据均已写入底层 writable.on('finish', () => process.stdout.write('DONE')) // 将一个数据写入流中 writable.write('a' + '\n') writable.write('b' + '\n') writable.write('c' + '\n') // 再无数据写入流时,需要调用`end`方法 writable.end()
- 上游通过调用writable.write(data)将数据写入可写流中。write()方法会调用_write()将data写入底层。
- 在_write中,当数据成功写入底层后,必须调用next(err)告诉流开始处理下一个数据。
- next的调用既可以是同步的,也可以是异步的。
- 上游必须调用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。
- 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。
Duplex
创建可读可写流。
Duplex实际上就是继承了Readable和Writable的一类流。
所以,一个Duplex对象既可当成可读流来使用(需要实现_read方法),也可当成可写流来使用(需要实现_write方法)。
var Duplex = require('stream').Duplex var duplex = Duplex() // 可读端底层读取逻辑 duplex._read = function () { this._readNum = this._readNum || 0 if (this._readNum > 1) { this.push(null) } else { this.push('' + (this._readNum++)) } } // 可写端底层写逻辑 duplex._write = function (buf, enc, next) { // a, b process.stdout.write('_write ' + buf.toString() + '\n') next() } // 0, 1 duplex.on('data', data => console.log('ondata', data.toString())) duplex.write('a') duplex.write('b') duplex.end()
上面的代码中实现了_read方法,所以可以监听data事件来消耗Duplex产生的数据。
同时,又实现了_write方法,可作为下游去消耗数据。
因为它既可读又可写,所以称它有两端:可写端和可读端。
可写端的接口与Writable一致,作为下游来使用;可读端的接口与Readable一致,作为上游来使用。
Transform
在上面的例子中,可读流中的数据(0, 1)与可写流中的数据('a', 'b')是隔离开的,但在Transform中可写端写入的数据经变换后会自动添加到可读端。
Tranform继承自Duplex,并已经实现了_read和_write方法,同时要求用户实现一个_transform方法。
'use strict' const Transform = require('stream').Transform class Rotate extends Transform { constructor(n) { super() // 将字母旋转`n`个位置 this.offset = (n || 13) % 26 } // 将可写端写入的数据变换后添加到可读端 _transform(buf, enc, next) { var res = buf.toString().split('').map(c => { var code = c.charCodeAt(0) if (c >= 'a' && c <= 'z') { code += this.offset if (code > 'z'.charCodeAt(0)) { code -= 26 } } else if (c >= 'A' && c <= 'Z') { code += this.offset if (code > 'Z'.charCodeAt(0)) { code -= 26 } } return String.fromCharCode(code) }).join('') // 调用push方法将变换后的数据添加到可读端 this.push(res) // 调用next方法准备处理下一个 next() } } var transform = new Rotate(3) transform.on('data', data => process.stdout.write(data)) transform.write('hello, ') transform.write('world!') transform.end() // khoor, zruog!
objectMode
前面几节的例子中,经常看到调用data.toString()。这个toString()的调用是必需的吗?
本节介绍完如何控制流中的数据类型后,自然就有了答案。
在shell中,用管道(|)连接上下游。上游输出的是文本流(标准输出流),下游输入的也是文本流(标准输入流)。在本文介绍的流中,默认也是如此。
对于可读流来说,push(data)时,data只能是String或Buffer类型,而消耗时data事件输出的数据都是Buffer类型。对于可写流来说,write(data)时,data只能是String或Buffer类型,_write(data)调用时传进来的data都是Buffer类型。
也就是说,流中的数据默认情况下都是Buffer类型。产生的数据一放入流中,便转成Buffer被消耗;写入的数据在传给底层写逻辑时,也被转成Buffer类型。
但每个构造函数都接收一个配置对象,有一个objectMode的选项,一旦设置为true,就能出现“种瓜得瓜,种豆得豆”的效果。
Readable未设置objectMode时:
const Readable = require('stream').Readable const readable = Readable() readable.push('a') readable.push('b') readable.push(null) readable.on('data', data => console.log(data))
输出:
<Buffer 61> <Buffer 62>
Readable设置objectMode后:
const Readable = require('stream').Readable const readable = Readable({ objectMode: true }) readable.push('a') readable.push('b') readable.push({}) readable.push(null) readable.on('data', data => console.log(data))
输出:
a b {}
可见,设置objectMode后,push(data)的数据被原样地输出了。此时,可以生产任意类型的数据。
预告
Stream系列共三篇文章:
- 第一部分:基础篇,介绍Stream接口的基本使用。
- 第二部分:进阶篇,重点剖析Stream底层如何支持流式数据处理,及其back pressure机制。
- 第三部分:实战篇。介绍如何使用Stream进行程序设计。从Browserify和Gulp总结出两种设计模式,并基于Stream构建一个为Git仓库自动生成changelog的应用作为示例。
参考文献
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