Java中3种OutputStream转InputStream的方法

如果你在Java程序中处理IO流的话,很快就会碰到如下的场景,你向一个类中的OutputStream写数据,同时需要从另一个类的InputStream中读取这些数据,在一些流式的场景更多,例如我们在一个HTTP的请求中,客户端请求的资源需要较长时间的处理,为了避免端测的长时间等待,我们可以处理好一部分数据就先返回一部分数据,减少不必要的等待,这个时候我们就需要考虑到这两种流的互转。这边主要介绍3中转换的方法

方法一:使用byte array缓存转换

代码示例如下

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
ByteArrayInputStream swapStream = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());

这种方式最为简单,但是要求执行baos.toByteArray()这个方法之前,需要的数据已经完全写入,即无法做到边写边读,另外其需要足够的内存来一次性的容纳这些数据。

方法二:使用Pipes

代码示例如下

PipedInputStream in = new PipedInputStream();
PipedOutputStream out = new PipedOutputStream(in);
new Thread(
  new Runnable(){
    public void run(){
      class1.putDataOnOutputStream(out);
    }
  }
).start();
class2.processDataFromInputStream(in);

顾名思义,pipe即为管道,这种方法支持流式的方式,一端写一端读,向PipedOutputStream写入的数据可以从PipedInputStream读出,很好的解决了方法一中的短处,是个人较为推荐的一种方式。

注意

  • PipedInputStream中存储数据的数组大小默认为1024,且使用过程中不可扩充,当一次性写入的数据超过这个数,则会有个AssertionError抛出。当然,我们可以在初始化PipedInputStream的时候进行设置。
  • 上述代码仅为pipe的一种使用的方式,其也可以初始化如下
PipedOutputStream out = new PipedOutputStream();
PipedInputStream in = new PipedInputStream(out);

两种方式等价。

方法三:使用Circular Buffers

作为PipedInputStreamPipedOutputStream的一种替代方式,CircularBuffer有着更为简单的数据结构和使用方法,但是其并不是JDK自带的类需要额外引入

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.ostermiller/utils -->
<dependency>
    <groupId>org.ostermiller</groupId>
    <artifactId>utils</artifactId>
    <version>1.07.00</version>
</dependency>

其使用代码示例如下

CircularByteBuffer cbb = new CircularByteBuffer();
new Thread(
  new Runnable(){
    public void run(){
      class1.putDataOnOutputStream(cbb.getOutputStream());
    }
  }
).start();
class2.processDataFromInputStream(cbb.getInputStream());

如上,CircularByteBufferInputStreamOutputStream作为其属性,相对于方法二使用更为简化,且更易理解。

注意

  • 方法二方法三使用类似,但是其不建议再同一个线程中处理OutputStramInputStream,以为容易造成死锁的问题
  • 方法二方法三中,当数组满的时候,需要等待消费,造成block,所以建议使用者初始化的时候根据使用情况来定义初始容量。

借鉴

感谢阅读!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,242评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,769评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,484评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,133评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,007评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,080评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,496评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,190评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,464评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,549评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,330评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,205评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,567评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,889评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,160评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,475评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,650评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容