深入node之Transform

Transform流特性

在开发中直接接触Transform流的情况不是很多,往往是使用相对成熟的模块或者封装的API来完成流的处理,最为特殊的莫过于through2模块和gulp流操作。那么,Transform流到底有什么特点呢?

从名称上说,Transform意为处理,类似于生产流水线上的每一道工序,每道工序针对到来的产品作相应的处理;从结构上看,Transform是一个双工流,通俗的解释它既可以作为可读流,也可作为可写流。但是,node却对Transform流针对其特性做了更为特殊的定制,使Transform不是单纯的Duplex流。

Transform流由于包含了Readable和Writeable特性,因此Transform在实际使用中有着多种方式:它既可以只作为消费者消费数据,也可同时作为生产者和消费者完成数据中间处理。下面将逐渐深入内部阐述Transform的运行机理及使用技巧。

Transform内部架构

上图表示一个Transform实例的组成部分:Readable部分缓冲(数组)、内部_read函数、Writeable部分缓冲(链表)、内部_write函数、Transform实例必须实现的内部_transform函数以及系统提供的回调函数afterTransform。由于Transform实例同时拥有两部分缓冲,因此2个缓冲的存储、消耗的顺序也就需要了解,这对于后面使用原生Transform编写代码有很大的指导意义。

传统意义的流(即Readable和Writeable)的实现者都需要实现对应的内部函数_read()和_write(),对于Readable实例而言,_read函数用于准备从源文件中获取数据并添加到读缓冲中;对于Writeable实例_write函数则从写缓冲链表中一次刷入到磁盘中。它们分别对应了读写流程的首尾步骤,具体可以关注node中的Stream一文。

而Transform中的_read和_write函数的实现大有不同,由于需要兼顾流的处理,因此着重分析Transform的内部函数执行流程。

以上段示例代码为例,transform作为消费者消费readable。
Transform的实例transform拥有transormState和readableState属性,保存了相关属性,如tranform状态信息、回调函数存储和编码等。transform作为消费者,会在其write函数中消费数据,在node中的Stream文中介绍了write函数的实现细节,通过内部调用_write函数实现数据的写入。而在Transform中_write函数已经重写:

  1. 保存transform收到的chunk数据、编码和函数(执行刷新写缓冲)
  2. 在一定条件下执行_read函数(当状态为非转换下,只要读缓冲大小未超过设定的大小,则执行_read)

如果一切顺利,readable的数据会顺利执行transform的**write->_write->_read**,那么原本负责填充读缓冲的_read在Transform中发生了哪些改变呢?

可见,_read的实现非常简单,根据条件选择执行_transform函数。需要注意的是_read的参数n并未有使用,因为是否插入数据至读缓冲是由开发者在_transform中来决定。相信大家对_transform函数并不陌生,node规定Transform实例必须提供_transform函数,而该函数正是在_read中调用。

_transform有三个参数,第一个为待处理的chunk数据,第二个为编码,第三个为回调函数。前两个参数很好理解,我们可以在_transform中尽情的处理数据,最后调用回调函数完成处理。那么,这个回调函数究竟是什么? 它就是Transform架构图中的afterTransform函数,它有几个功能:

  1. 清空各种状态信息,如transformState对象的一些属性,用于下次处理数据使用
  2. 可选的保存处理结果至读缓冲区
  3. 刷新写缓冲区,执行下一阶段的数据流处理

可见,在afterTransform函数执行后,才基本宣告transform第一阶段的结束。为何是第一阶段呢?因为transform才完成了作为消费者(即Writeable)的作用,如果用户在_transform中传入了数据到写缓冲区,那么此时transform也同时是一个生产者,提供数据让后面的消费者消费数据,这就涉及到了Transform使用上的问题。

Transform的生产消费实例

示例代码很简单,创建了一个可读流,向消费者提供a-z的小写字母;创建了一个转换流,在_transform函数中针对数据并不做处理仅作打点输出,并向回调函数传递数据至读缓冲区。我们的目的是通过transform输出26个小写字母,但是当前程序执行的结果并不让人满意:

tranform仅仅处理到字母b,readable也仅仅提供了a-f的数据便戛然而止,这是为何?

这一切都归结于transform对象。认真读过上文后我们知道,所有的Transform实例同时有两个缓冲区,其中写缓冲区用来接收生产者的数据进行转换操作,读缓冲区则缓存数据给消费者使用。而在当前的实现中,transform._transform函数输出了待处理数据,同时执行next(null, buf);。该函数上文已有分析,即afterTransform函数,第一个参数为Error实例,第二个则为存入读缓冲区的数据。在本例中,执行完_transform后将处理后的数据存入读缓冲区,等待后面的消费者消费读缓冲区的数据。可是,transform后面没有消费者了,因此transform在处理完字母b存入读缓冲区后,读缓冲区已经满了(设定highWaterMark为2,即读写缓冲区的最大值均为2字节)。当字母c、d也执行到tranform._write后,由于不满足执行transform._read的条件无法执行transform._transform函数,更无法执行afterTransform函数,导致无法刷新写缓冲区的数据,造成字母c、d贮存在写缓冲区。而字母e、f则由于transform的写缓冲区满(transform.write()返回false),只有存储在readable的读缓冲区中,等待消费。这就造成了死循环,readable和transform所有的缓冲区都满了,流也就停止了。

解决这个问题的方法很简单,有两种不同方案:

  1. transform的读缓冲区保持为空
  2. 增加消费者消费transform的读缓冲区

其实本质上都是让transform的读缓冲区得到消耗。

第一种方案:

只需向next函数传入null即可,这样transform消费完数据后即宣告数据处理结束,读缓冲区始终为空。

第二种方案:

transform实现不变,只是添加了消费者process.stdout。这样也同时保证了transform的读缓冲区处于可添加状态,也给了afterTransform函数刷新写缓冲区的机会,开启新的数据处理流程。

through2的实现

through2的重头戏在于Transform流,使用through2的API可方便的创建一个Transform实例,完成数据流的处理。

可见,through2模块仅仅是封装了Transform的构造函数,并封装了更为易用的objectMode模式。之所以建议使用through2创建Transform对象,不仅仅是因为其提供了方便的API,更主要的是为了兼容性。Transform对象是属于Stream2.0的特性,早先版本的node并没有实现,而通过through2创建的Transform实例在之前版本的node下仍可正常使用,这是由于through2并未引用node默认提供的stream模块,而是使用社区中较为流行的“readable-stream”模块。

总结

本文旨在深入through2中的使用的Transform流进行探究,并作为上一篇文章node中的stream的回顾和应用。通过文末简单的示例了解Transform在开发中可能出现的问题,学会随意切换Transform的生产者和消费者的身份,更好的指导实际开发。

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