Java BufferedOutputStream类的常用方法讲解

目录

• BufferedOutputStream类的常用方法
• 构造方式
• 常用方法
• 程序示例
• BufferedOutputStream深入分析
• 代码准备
• 原因分析
• 手动刷盘
• buffer源码分析
• 关于buf缓冲数据大小设置

BufferedOutputStream类的常用方法

BufferedOutputStream字节缓冲输出流

构造方式

第一种开发中

public BufferedOutputStream(OutputStream out)

采用的默认的缓冲区大小(足够大了) ,来构造一个字节缓冲输出流对象

public BufferedOutputStream(OutputStream out,int size)

指定size缓冲区大小构造缓冲输出流对象

IllegalArgumentException - 如果 size <= 0

常用方法

public void write(int b)throws IOException

一次写一个字节

• b - 要写入的字节。

public void write(byte[] b,int off,int len) throws IOException

一次写一个字节数组的一部分

• b - 数据。
• off - 数据的起始偏移量。
• len - 要写入的字节数。

public void flush() throws IOException

刷新此缓冲的输出流。这迫使所有缓冲的输出字节被写出到底层输出流中。

public void close() throws IOException

关闭此输出流并释放与此流有关的所有系统资源。

FilterOutputStream 的 close 方法先调用其 flush 方法，然后调用其基础输出流的 close 方法。

程序示例

public static void main(String[] args) throws Exception {
    //符合Java一种设计模式:装饰者设计模式(过滤器:Filter)
    BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("bos.txt")) ;
    //写数据
    bos.write("hello".getBytes());
    //释放资源
    bos.close();
}

BufferedOutputStream深入分析

FileOutputStream和BufferedOutputStream都提供了一系列的将数据写入文件的方式，并且我们都知道BufferedOutputStream要比直接使用FileOutputStream写入速度要快，本文通过案例实际演示一下两者的区别。

代码准备

public class BufferFile {
    public static void main(String[] args) {
        //每次向文件中写入一个8字节的数组
        byte[] bytes = "1234567\n".getBytes();
        //每隔100毫秒通过buffer的方式向文件中写入数据
        new Thread(() -> {
            System.out.println("buffer_while start...");
            File file = new File("/var/file_test_data/out_buffer_while.txt");
            FileOutputStream fileOutputStream;
            try {
                fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
                BufferedOutputStream bufferedOutputStream = new BufferedOutputStream(fileOutputStream);
                while (true) {
                    Thread.sleep(100);
                    bufferedOutputStream.write(bytes);
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
        //通过buffer的方式向文件中写入1千万次
        new Thread(() -> {
            System.out.println("buffer_for start...");
            File file = new File("/var/file_test_data/out_buffer_for.txt");
            FileOutputStream fileOutputStream;
            try {
                fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
                BufferedOutputStream bufferedOutputStream = new BufferedOutputStream(fileOutputStream);
                for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
                    bufferedOutputStream.write(bytes);
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(new Date() + ": buffer_for end...");
        }).start();
        //通过file的方式向文件中写入1千万次
        new Thread(() -> {
            System.out.println("file_for start...");
            File file = new File("/var/file_test_data/out_file_for.txt");
            FileOutputStream fileOutputStream;
            try {
                fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
                for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
                    fileOutputStream.write(bytes);
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(new Date() + ": file_for end...");
        }).start();
    }
}

开始运行

强行停止后的运行结果

1、file和buffe写入速度比较

两者分别写入1千万次，时间上buffer比file快8秒，如果当写入次数指数级增加时，buffer的优势将更加明显。

2、数据写入完整性问题

buffer虽然要比file快，但是从最终数据上可以看出，buffer会丢数据

• 当第一个线程写入时数据还未满8kb时，强制停止java进程，最终out_buffer_while.txt没有数据。
• 第二个线程，虽然最终代码执行完毕，但是比较file方式，out_buffer_for.txt文件看起来也丢了一部分数据。

原因分析

当使用buffer读写文件时，数据并没有直接被写入磁盘，而是被缓存到一个字节数据中，这个字节数组的大小是8kb，默认情况下只有当8kb被填充满了以后，数据才会被一次性写入磁盘，这样一来就大大减少了系统调用的次数（file是每一次write都会产生系统调用），当然也正是因为buffer中的每一次write只是写入到内存中（JVM自身内存中），所以当数据未写入磁盘前，如果JVM进程挂了，那么就会造成数据丢失。

手动刷盘

为了解决数据丢失的问题，buf中提供了flush()方法，用户可以自行决定合适将数据刷写到磁盘中

• 如果你的flush()调用的非常频繁，那就会退化为普通的file模式了。
• 如果你的flush()调用的又不太频繁，那么丢数据的可能性就比较高。
• 无论如何业务逻辑中数据写完时，一定要调用一次flush()，确保缓冲区的数据刷到磁盘上。

将无限循环写入的代码注释掉，在buf写1千万完成后，加上bufferedOutputStream.flush();

public class BufferFile {
    public static void main(String[] args) {
        //每次向文件中写入一个8字节的数组
        byte[] bytes = "1234567\n".getBytes();
        //每隔100毫秒通过buffer的方式向文件中写入数据
        /*new Thread(() -> {
            System.out.println("buffer_while start...");
            File file = new File("/var/file_test_data/out_buffer_while.txt");
            FileOutputStream fileOutputStream;
            try {
                fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
                BufferedOutputStream bufferedOutputStream = new BufferedOutputStream(fileOutputStream);
                while (true) {
                    Thread.sleep(100);
                    bufferedOutputStream.write(bytes);
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();*/
        //通过buffer的方式向文件中写入1千万次
        new Thread(() -> {
            System.out.println("buffer_for start...");
            File file = new File("/var/file_test_data/out_buffer_for.txt");
            FileOutputStream fileOutputStream;
            try {
                fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
                BufferedOutputStream bufferedOutputStream = new BufferedOutputStream(fileOutputStream);
                for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
                    bufferedOutputStream.write(bytes);
                }
                bufferedOutputStream.flush();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(new Date() + ": buffer_for end...");
        }).start();
        //通过file的方式向文件中写入1千万次
        new Thread(() -> {
            System.out.println("file_for start...");
            File file = new File("/var/file_test_data/out_file_for.txt");
            FileOutputStream fileOutputStream;
            try {
                fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
                for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
                    fileOutputStream.write(bytes);
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(new Date() + ": file_for end...");
        }).start();
    }
}

这次再看数据写入完整了

buffer源码分析

类的机构图

首先当创建一个BufferedOutputStream对象时，构造方法就初始化了缓冲的字节数组大小为8kb

	protected byte buf[];
    public BufferedOutputStream(OutputStream out) {
        this(out, 8192);
    }
    public BufferedOutputStream(OutputStream out, int size) {
        super(out);
        if (size <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Buffer size <= 0");
        }
        buf = new byte[size];
    }

当调用buffer.write(b)时，调用的是父类FilterOutputStream的方法

    public void write(byte b[]) throws IOException {
    	//写入的字节数组b，从0开始，一共要写入的长度
        write(b, 0, b.length);
    }

    public void write(byte b[], int off, int len) throws IOException {
        if ((off | len | (b.length - (len + off)) | (off + len)) < 0)
            throw new IndexOutOfBoundsException();
		//遍历数组，一个字节一个字节的把数据写入数组中
        for (int i = 0 ; i < len ; i++) {
            write(b[off + i]);
        }
    }

    public synchronized void write(int b) throws IOException {
    	//判断字节长度是否超过buf.length，buf在初始化已经指定大小为8192，即8kb
    	//如果超过则调用flushBuffer
        if (count >= buf.length) {
            flushBuffer();
        }
        把每一个字节写入缓冲的buf数组中，并且统计值count++
        buf[count++] = (byte)b;
    }
    private void flushBuffer() throws IOException {
        if (count > 0) {
        	//真正的调用OutputStream，写入数据到磁盘中
        	//写入buf缓冲字节数组数据，从0下标开始，一直写到count，即有多少写多少。
            out.write(buf, 0, count);
            count = 0;
        }
    }

关于buf缓冲数据大小设置

buffer提供了可以自定义缓冲大小的构造方法

    public BufferedOutputStream(OutputStream out, int size) {
        super(out);
        if (size <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Buffer size <= 0");
        }
        buf = new byte[size];
    }

如果缓冲大小设置的比较大。

• 好处：进一步减少调用系统内核写数据的方法，提高写入速度，kafka的批写入默认就是16kb写一次。
• 坏处：1、丢失的数据可能会更多，2、要注意堆内存的消耗。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。