1.使用JDK8 Stream空指针问题分析
2.于——InputStream类源码详解
3.I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"
4.node stream源码分析 — Readable
5.FFmpeg源码分析: AVStream码流
6.解析Stream foreach源码

使用JDK8 Stream空指针问题分析

       在使用JDK8 Stream API进行集合操作转换时，源码虽然它极大地方便了代码编写，分析但也容易引发一些问题。源码本文将总结一些我们在开发中遇到的分析常见问题以及解决策略。

       首先，源码让我们来关注Collectors.toList 存在null值的分析etcpack源码问题。在处理Stream流时，源码可能不经意间将null值添加至List对象中。分析尽管List允许null值存在，源码但在进行循环遍历时，分析null值可能导致空指针异常。源码为了避免这种情况，分析建议在使用Collectors.toList前，源码先通过filter方法剔除null值。分析

       紧接着，源码我们来看看Collectors.toMap出现NullPointerException的情况。通常，HashMap允许key和value为null，但在Stream API处理时，如果value为null，则会触发空指针异常。分析源码，发现在合并操作中，如果value为null，会抛出空指针异常。为避免此问题，可以在调用toMap之前，使用filter方法去除可能存在的null值。

       另外，使用Collectors.toMap时，还需注意可能出现的Duplicate key问题。虽然源码中的处理逻辑在检测到重复key时会抛出异常，但我们可以自定义mergeFunction参数，以便在处理重复key时实现特定逻辑，如取第一个value或最后一个value，以此覆盖或保留前一个值。

       在使用parallelStream时，重要的一点是它不保证集合顺序。这意味着，当使用parallelStream进行并行执行时，结果的关于源码和补码顺序可能与预期不同。若需要保持顺序，可以调用parallelStream().forEachOrdered()方法。

       此外，parallelStream还可能引发线程安全问题。在并行执行时，多线程并发操作可能导致数据不一致。处理这一问题，一种方法是确保parallelStream().forEach()逻辑内的线程安全，另一种方法是将集合转换为并发集合，如使用ConcurrentHashMap或使用Guava库中的并发集合。

       通过上述分析，我们可以更好地理解和管理使用JDK8 Stream API时可能出现的问题，确保代码的稳定性和可靠性。

于——InputStream类源码详解

       InputStream类是字节输入流的基础，它作为所有字节输入流类的超类，提供了读取字节的基本功能。

       从InputStream读取下一个数据字节时，返回的值位于0到的整数范围内，代表字节值。若流已到达末尾而无更多字节，会返回值-1。在获取数据、遇到流终点或抛出异常之前，此方法始终处于阻塞状态。

       实现InputStream接口的子类通常会根据具体的应用场景，扩展或修改InputStream的基础行为。例如，FileInputStream用于从文件读取字节，而ByteArrayInputStream用于从字节数组读取。

       InputStream类提供了基础的读取操作，包括read()方法用于读取单个字节，read(byte[] b)方法用于读取多个字节到字节数组中，以及read(byte[] b, int off, int len)方法用于指定读取字节的位置和数量。这些方法共同构成InputStream类的核心功能。

       通过使用InputStream类及其子类，开发者可以实现从文件、网络连接、设备输入或其他数据源的字节读取，为数据处理、文件操作和网络通信等提供了基础支持。dubbo源码分析七

       在实际应用中，开发者需谨慎处理异常情况，比如文件未找到、网络连接断开或读取操作超时等，并合理使用非阻塞读取机制，以提高程序的性能和响应速度。

       总之，InputStream类作为字节输入流的基础，为各种应用场景提供了灵活和高效的数据读取能力。深入理解其内部机制和用法，对于开发高效、可靠的软件系统至关重要。

I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"

       本文基于JDK1.8，深入剖析了BufferedOutputStream的源码，帮助理解缓冲输出流的工作机制。

       BufferedOutputStream，作为与缓冲输入流相对应的面向字节的IO类，其主要功能是通过write方法进行字节写出操作，并在调用flush方法时清除缓存区中的剩余字节。

       其继承体系主要包括了基本的输出流类，如OutputStream。

       相较于缓冲输入流，BufferedOutputStream的方法相对较少，但功能同样强大。

       BufferedOutputStream内部包含两个核心成员变量：buf代表缓冲区，count记录缓冲区中可写出的字节数。

       构造函数默认初始化缓冲区大小为8M，若指定大小则按指定大小初始化。

       BufferedOutputStream提供了两种主要的写方法：write(int b)用于写出单个字节，以及write(byte[] b, int off, int len)用于从数组中写出指定长度的字节。在内部实现中，使用System.arraycopy函数加速字节的复制过程。

       对于上述方法在调用之后，均会进行缓冲区的清空操作，即调用内部的flushBuffer()方法。然而，用户直接调用的公有flush()方法有何意义呢？

       在实际应用中，当使用BufferedOutputStream进行高效输出时，用户可能需要在程序结束前调用flush()方法，以确保所有未输出的IDC供求平台源码字节都能被正确处理。避免了在程序未结束时输出流的缓存区中出现未输出的字节。

       flush()方法内部逻辑简单，主要通过调用继承自FilterOutputStream的out变量的flush()方法实现缓存区的清空，并将缓冲区的字节全部输出。同时，由于Java的IO流采用装饰器模式，该过程也包括了调用其他实现缓冲功能类的flush方法。

       为验证flush()方法的功能，本文进行了简单的测试，通过初始化缓冲区大小为5个字节，分别测试了不调用flush()、调用close()与不调用flush()、不调用close()的情况。

       测试结果显示，不调用flush()而调用close()时，输出为一个特殊符号，表明字节被正确输出。而在不调用flush()且不调用close()的情况下，输出为空，说明有字节丢失。

       值得注意的是，如果在测试时定义的字节数组长度超过缓冲区大小，BufferedOutputStream可能直接使用加速机制全部写出，无需调用flush()。

       综上所述，使用BufferedOutputStream时，养成在程序结束前调用flush()的习惯，能有效避免因缓存区未清空导致的数据丢失问题，确保程序的稳定性和可靠性。

node stream源码分析 — Readable

       Stream在Node.js中是一种数据传输的抽象机制，它分为四种类型：流、可读流（Readable）、可写流（Writable）和可缓冲流（Transform）。其中，可读流（Readable）用于从外部数据源读取数据。

       可读流有两种模式：流动模式和非流动模式。非流动模式在监听到'data'事件时，直接读取数据而不暂停，并不将数据存储到缓存区。流动模式则在监听到'readable'事件时，最新钓鱼软件源码将数据放入缓存区，并等待'writable'调用来判断是否有空位，以此来决定是否暂停。

       以下是对可读流（Readable）的源码分析。首先，让我们查看Readable的源码。源码文件位于'_stream_readable.js'中。

       在'fs.js'文件中，我们可以看到创建读取流的源码，而'Readable'则位于'_stream_readable.js'文件中。

       在'fs.js'文件中，我们可以通过调用`fs.createReadStream`来创建读取流。在'Readable'源码文件中，我们可以看到Node.js实现的可读流类，它提供了读取数据的功能，并且支持缓冲和流式读取。

FFmpeg源码分析: AVStream码流

       在AVCodecContext结构体中，AVStream数组存储着所有视频、音频和字幕流的信息。每个码流包含时间基、时长、索引数组、编解码器参数、dts和元数据。索引数组用于保存帧数据包的offset、size、timestamp和flag，方便进行seek定位。

       让我们通过ffprobe查看mp4文件的码流信息。该文件包含5个码流，是双音轨双字幕文件。第一个是video，编码为h，帧率为.fps，分辨率为x，像素格式为yuvp。第二个和第三个都是audio，编码为aac，采样率为，立体声，语言分别为印地语和英语。第四个和第五个都是subtitle，语言为英语，编码器为mov_text和mov_text。

       调试实时数据显示，stream数组包含以下信息：codec_type（媒体类型）、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate、channels等编解码器参数。

       我们关注AVCodecContext的编解码器参数，例如codec_type、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate和channels。具体参数如下：codec_type - 视频/音频/字幕；codec_id - 编码器ID；bit_rate - 位率；profile - 编码器配置文件；level - 编码器级别；width - 宽度；height - 高度；sample_rate - 采样率；channels - 音道数。

       AVStream内部的nb_index_entries（索引数组长度）和index_entries（索引数组）记录着offset、size、timestamp、flags和min_distance信息。在seek操作中，通过二分查找timestamp数组来定位指定时间戳对应的帧。seek模式有previous、next、nearest，通常使用previous模式向前查找。

       时间基time_base在ffmpeg中用于计算时间戳。在rational.h中，AVRational结构体定义为一个有理数，用于时间计算。要将时间戳转换为真实时间，只需将num分子除以den分母。

解析Stream foreach源码

       本文深入解析Stream的foreach操作源码，主要关注串行流和并行流的区别，特别是并行流背后的ForkJoin框架。

       在Stream中，操作可分为中间操作和结束操作，其中foreach属于结束操作。串行流与并行流的主要区别在于实现方式，串行流是线性执行，而并行流则利用了ForkJoin框架的分治策略。

       对于串行流（如`stream`），其执行过程如下：

       获取ReferencePipeline.Head的Stream实现，内部包含ArrayListSpliterator对象。

       通过ArrayListSpliterator的forEachRemaining方法逐一执行元素操作。

       而并行流（如`parallelStream`）则更为复杂：

       同样获取ReferencePipeline.Head的Stream实现，内部有ArrayListSpliterator。

       调用父类的forEach方法，构建一个ForEachTask。

       在ForEachTask的invoke方法中，调用compute方法，利用ForkJoin框架的分治策略将任务拆分到commonPool中的线程池执行。

       子任务通过拆分器的forEachRemaining方法，最终执行用户定义的action.accept(e)回调。

       ForkJoin框架是JDK7新增的，它通过线程池执行任务，尤其适用于并行处理。在并行流中，任务会分配到Java 8中预定义的commonPool，该线程池基于计算机处理器数量进行配置，以实现高效的并行计算。

从原理剖析带你理解Stream

       Stream是Java 8提供的新特性，它允许我们以声明式的方式处理数据集合，简化了集合操作的代码结构。在项目中，集合是最常用的数据存储结构，当我们需要对集合内的元素进行过滤或其他操作时，传统的做法是使用for循环。Stream操作分为中间操作与结束操作两大类。中间操作仅进行记录，直到结束操作才会触发实际计算，这种特性称为懒加载，使得Stream在处理大规模对象迭代计算时非常高效。中间操作又分为有状态与无状态操作，有状态操作需要在处理所有元素后才能进行，无状态操作则不受之前元素的影响。

       Stream结构分析揭示了其内部实现机制。每一次中间操作都会生成新的Stream对象，无状态操作的实现类为StatelessOp，有状态操作的实现类为StatefulOp。通过继承关系，我们可以观察到Stream结构的层次性。核心Sink概念在Stream API内部实现中扮演关键角色，Stream API通过重载Sink的接口方法实现了其功能。以filter或map方法为例，源码返回的StatelessOp或StatefulOp对象构成了一个复杂的结构，最终与Sink相关联。Sink对象在Stream执行流程中扮演关键角色，其作用在collect方法中得以体现，通过匿名内部类ReducingSink对象实现元素的收集与处理。动画理解Stream执行流程可以帮助我们更直观地了解其运行机制，从而深入掌握其高效处理数据集合的方法。

分析流媒体服务器源码：Rtmp发布流程的SRS解析

       Rtmp发布流程在SRS服务器中主要通过单线程多协程模型来实现，以简化线程管理和数据同步。以下是关键步骤的解析：

       SRS基于state-threads协程库工作，每个协程在单线程内独立执行，无需考虑线程安全问题。程序启动后，通过SrsStreamListener监听并处理TCP连接，创建SrsTcpListener和SrsReusableThread进行并发处理。

       当接收到客户端连接时，会根据连接类型创建不同的SrsConnection，如RtmpConn。SrsRtmpConnFMLEPublish负责处理推流至服务器，会进入publishing函数，其中创建SrsPublishRecvThread协程，接收和处理客户端的消息。

       消息处理中，视频数据会经过缓存H序列头、HLS分发和消费者分发等步骤。每个消费者有自己的SrsMessageQueue，队列大小由配置文件中的"queue_length"设置，队列满时旧消息会被丢弃，但关键的序列头不会被删除，避免影响客户端解码。

       总结来说，SRS的Rtmp发布流程通过高效的单线程协程设计，保证了数据的缓存和分发，同时通过策略性丢包避免了可能导致花屏的问题。

每日一例 | 更优雅地关闭流（Stream）

       在日常编程中，流（Stream）的应用极为广泛，如InputStream/OutPutStream、FileInputStream/FileOutPutStream等。你是否习惯于像下面这样关闭流，或者干脆不进行关闭操作？本文将深入探讨流关闭问题，提供更优雅的解决方案。

       通常的关闭方式

       让我们先看一段代码示例：

       不符合代码质量规范

       从逻辑角度看，这似乎是可以接受的，然而，从代码质量和规范性上，它并不达标。使用如sonar或sonarLint插件扫描代码时，会提示存在“Code smell”，推荐采用改进方式。

       try-with-resources方式

       优化后的代码如下所示：

       区别

       优化后的代码相较于原始版本更为简洁，主要变化在于将需要在try代码块中使用的资源放于try()中。这种做法实质上是一种语法优化，简化了资源关闭过程，编译器会在编译时自动处理关闭操作，避免了手动关闭资源的繁琐。下面通过反编译代码进一步解析这一变化。

       发现新大陆

       尽管优化已到位，但为了探究本质差异，我们在close()方法上设置了断点，以观察在不手动关闭资源的情况下，资源是否仍能被自动关闭。

       实验结果

       首先采用try-with-resources方式，发现close方法确实被调用，符合预期。接着，尝试传统写法，同样观察到close方法被调用。然而，更令人好奇的是，在不手动关闭资源的情况下，close方法也成功被调用两次。进一步观察发现，传统写法中，资源在调用close方法后，接着执行了finally块中的关闭操作。

       深入分析

       在查看FileInputStream的源码时，我们发现创建流时，会将其加入到FileDescriptor中。FileDescriptor中的closeAll方法会循环关闭加入其中的流。然而，这一方法在FileInputStream的close方法中被调用，解释了资源的自动关闭机制。

       疑惑与解答

       有人疑惑资源是否在非正常情况下不会自动关闭，但实验显示，即使在异常情况下，资源仍会被正确关闭。至于是否是软件自动完成了关闭操作，答案是否定的，进一步调查证实，这与所使用的JDK版本无关。最终，我们认识到，资源的自动关闭与JDK的try-with-resources语句优化密切相关。

       总结

       本文详细解析了流关闭问题，介绍了优化资源管理的try-with-resources方法，并揭示了资源自动关闭背后的机制。通过深入分析与实验，我们对资源关闭有了更深入的理解，为日常编程提供了更优雅、高效的方法。