14 文件IO：实现高效正确的文件读写并非易事
你好，我是朱晔。今天，我们来聊聊如何实现高效、正确的文件操作。
随着数据库系统的成熟和普及，需要直接做文件IO操作的需求越来越少，这就导致我们对相关API不够熟悉，以至于遇到类似文件导出、三方文件对账等需求时，只能临时抱佛脚，随意搜索一些代码完成需求，出现性能问题或者Bug后不知从何处入手。
今天这篇文章，我就会从字符编码、缓冲区和文件句柄释放这3个常见问题出发，和你分享如何解决与文件操作相关的性能问题或者Bug。如果你对文件操作相关的API不够熟悉，可以查看Oracle官网的介绍。
文件读写需要确保字符编码一致
有一个项目需要读取三方的对账文件定时对账，原先一直是单机处理的，没什么问题。后来为了提升性能，使用双节点同时处理对账，每一个节点处理部分对账数据，但新增的节点在处理文件中中文的时候总是读取到乱码。
程序代码都是一致的，为什么老节点就不会有问题呢？我们知道，这很可能是写代码时没有注意编码问题导致的。接下来，我们就分析下这个问题吧。
为模拟这个场景，我们使用GBK编码把“你好hi”写入一个名为hello.txt的文本文件，然后直接以字节数组形式读取文件内容，转换为十六进制字符串输出到日志中：
Files.deleteIfExists(Paths.get("hello.txt"));
Files.write(Paths.get("hello.txt"), "你好hi".getBytes(Charset.forName("GBK")));
log.info("bytes:{}", Hex.encodeHexString(Files.readAllBytes(Paths.get("hello.txt"))).toUpperCase());
输出如下：
13:06:28.955 [main] INFO org.geekbang.time.commonmistakes.io.demo3.FileBadEncodingIssueApplication - bytes:C4E3BAC36869
虽然我们打开文本文件时看到的是“你好hi”，但不管是什么文字，计算机中都是按照一定的规则将其以二进制保存的。这个规则就是字符集，字符集枚举了所有支持的字符映射成二进制的映射表。在处理文件读写的时候，如果是在字节层面进行操作，那么不会涉及字符编码问题；而如果需要在字符层面进行读写的话，就需要明确字符的编码方式也就是字符集了。
当时出现问题的文件读取代码是这样的：
char[] chars = new char[10];
String content = "";
try (FileReader fileReader = new FileReader("hello.txt")) {
int count;
while ((count = fileReader.read(chars)) != -1) {
content += new String(chars, 0, count);
}
}
log.info("result:{}", content);
可以看到，是使用了FileReader类以字符方式进行文件读取，日志中读取出来的“你好”变为了乱码：
13:06:28.961 [main] INFO org.geekbang.time.commonmistakes.io.demo3.FileBadEncodingIssueApplication - result:���hi
显然，这里并没有指定以什么字符集来读取文件中的字符。查看JDK文档可以发现，FileReader是以当前机器的默认字符集来读取文件的，如果希望指定字符集的话，需要直接使用InputStreamReader和FileInputStream。
到这里我们就明白了，FileReader虽然方便但因为使用了默认字符集对环境产生了依赖，这就是为什么老的机器上程序可以正常运作，在新节点上读取中文时却产生了乱码。
那，怎么确定当前机器的默认字符集呢？写一段代码输出当前机器的默认字符集，以及UTF-8方式编码的“你好hi”的十六进制字符串：
log.info("charset: {}", Charset.defaultCharset());
Files.write(Paths.get("hello2.txt"), "你好hi".getBytes(Charsets.UTF_8));
log.info("bytes:{}", Hex.encodeHexString(Files.readAllBytes(Paths.get("hello2.txt"))).toUpperCase());
输出结果如下：
13:06:28.961 [main] INFO org.geekbang.time.commonmistakes.io.demo3.FileBadEncodingIssueApplication - charset: UTF-8
13:06:28.962 [main] INFO org.geekbang.time.commonmistakes.io.demo3.FileBadEncodingIssueApplication - bytes:E4BDA0E5A5BD6869
可以看到，当前机器默认字符集是UTF-8，当然无法读取GBK编码的汉字。UTF-8编码的“你好”的十六进制是E4BDA0E5A5BD，每一个汉字需要三个字节；而GBK编码的汉字，每一个汉字两个字节。字节长度都不一样，以GBK编码后保存的汉字，以UTF8进行解码读取，必然不会成功。
定位到问题后，修复就很简单了。按照文档所说，直接使用FileInputStream拿文件流，然后使用InputStreamReader读取字符流，并指定字符集为GBK：
private static void right1() throws IOException {
char[] chars = new char[10];
String content = "";
try (FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("hello.txt");
InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(fileInputStream, Charset.forName("GBK"))) {
int count;
while ((count = inputStreamReader.read(chars)) != -1) {
content += new String(chars, 0, count);
}
}
log.info("result: {}", content);
}
从日志中看到，修复后的代码正确读取到了“你好Hi”。
13:06:28.963 [main] INFO org.geekbang.time.commonmistakes.io.demo3.FileBadEncodingIssueApplication - result: 你好hi
如果你觉得这种方式比较麻烦的话，使用JDK1.7推出的Files类的readAllLines方法，可以很方便地用一行代码完成文件内容读取：
log.info("result: {}", Files.readAllLines(Paths.get("hello.txt"), Charset.forName("GBK")).stream().findFirst().orElse(""));
但这种方式有个问题是，读取超出内存大小的大文件时会出现OOM。为什么呢？
打开readAllLines方法的源码可以看到，readAllLines读取文件所有内容后，放到一个List<String>中返回，如果内存无法容纳这个List，就会OOM：
public static List<String> readAllLines(Path path, Charset cs) throws IOException {
try (BufferedReader reader = newBufferedReader(path, cs)) {
List<String> result = new ArrayList<>();
for (;;) {
String line = reader.readLine();
if (line == null)
break;
result.add(line);
}
return result;
}
}
那么，有没有办法实现按需的流式读取呢？比如，需要消费某行数据时再读取，而不是把整个文件一次性读取到内存？
当然有，解决方案就是File类的lines方法。接下来，我就与你说说使用lines方法时需要注意的一些问题。
使用Files类静态方法进行文件操作注意释放文件句柄
与readAllLines方法返回List<String>不同，lines方法返回的是Stream<String>。这，使得我们在需要时可以不断读取、使用文件中的内容，而不是一次性地把所有内容都读取到内存中，因此避免了OOM。
接下来，我通过一段代码测试一下。我们尝试读取一个1亿1万行的文件，文件占用磁盘空间超过4GB。如果使用-Xmx512m -Xms512m启动JVM控制最大堆内存为512M的话，肯定无法一次性读取这样的大文件，但通过Files.lines方法就没问题。
在下面的代码中，首先输出这个文件的大小，然后计算读取20万行数据和200万行数据的耗时差异，最后逐行读取文件，统计文件的总行数：
//输出文件大小
log.info("file size:{}", Files.size(Paths.get("test.txt")));
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("read 200000 lines");
//使用Files.lines方法读取20万行数据
log.info("lines {}", Files.lines(Paths.get("test.txt")).limit(200000).collect(Collectors.toList()).size());
stopWatch.stop();
stopWatch.start("read 2000000 lines");
//使用Files.lines方法读取200万行数据
log.info("lines {}", Files.lines(Paths.get("test.txt")).limit(2000000).collect(Collectors.toList()).size());
stopWatch.stop();
log.info(stopWatch.prettyPrint());
AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
//使用Files.lines方法统计文件总行数
Files.lines(Paths.get("test.txt")).forEach(line->atomicLong.incrementAndGet());
log.info("total lines {}", atomicLong.get());
输出结果如下：
可以看到，实现了全文件的读取、统计了整个文件的行数，并没有出现OOM；读取200万行数据耗时760ms，读取20万行数据仅需267ms。这些都可以说明，File.lines方法并不是一次性读取整个文件的，而是按需读取。
到这里，你觉得这段代码有什么问题吗？
问题在于读取完文件后没有关闭。我们通常会认为静态方法的调用不涉及资源释放，因为方法调用结束自然代表资源使用完成，由API释放资源，但对于Files类的一些返回Stream的方法并不是这样。这，是一个很容易被忽略的严重问题。
我就曾遇到过一个案例：程序在生产上运行一段时间后就会出现too many files的错误，我们想当然地认为是OS设置的最大文件句柄太小了，就让运维放开这个限制，但放开后还是会出现这样的问题。经排查发现，其实是文件句柄没有释放导致的，问题就出在Files.lines方法上。
我们来重现一下这个问题，随便写入10行数据到一个demo.txt文件中：
Files.write(Paths.get("demo.txt"),
IntStream.rangeClosed(1, 10).mapToObj(i -> UUID.randomUUID().toString()).collect(Collectors.toList())
, UTF_8, CREATE, TRUNCATE_EXISTING);
然后使用Files.lines方法读取这个文件100万次，每读取一行计数器+1：
LongAdder longAdder = new LongAdder();
IntStream.rangeClosed(1, 1000000).forEach(i -> {
try {
Files.lines(Paths.get("demo.txt")).forEach(line -> longAdder.increment());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
});
log.info("total : {}", longAdder.longValue());
运行后马上可以在日志中看到如下错误：
java.nio.file.FileSystemException: demo.txt: Too many open files
at sun.nio.fs.UnixException.translateToIOException(UnixException.java:91)
at sun.nio.fs.UnixException.rethrowAsIOException(UnixException.java:102)
at sun.nio.fs.UnixException.rethrowAsIOException(UnixException.java:107)
使用lsof命令查看进程打开的文件，可以看到打开了1万多个demo.txt：
lsof -p 63937
...
java 63902 zhuye *238r REG 1,4 370 12934160647 /Users/zhuye/Documents/common-mistakes/demo.txt
java 63902 zhuye *239r REG 1,4 370 12934160647 /Users/zhuye/Documents/common-mistakes/demo.txt
...
lsof -p 63937 | grep demo.txt | wc -l
10007
其实，在JDK文档中有提到，注意使用try-with-resources方式来配合，确保流的close方法可以调用释放资源。
这也很容易理解，使用流式处理，如果不显式地告诉程序什么时候用完了流，程序又如何知道呢，它也不能帮我们做主何时关闭文件。
修复方式很简单，使用try来包裹Stream即可：
LongAdder longAdder = new LongAdder();
IntStream.rangeClosed(1, 1000000).forEach(i -> {
try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("demo.txt"))) {
lines.forEach(line -> longAdder.increment());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
});
log.info("total : {}", longAdder.longValue());
修改后的代码不再出现错误日志，因为读取了100万次包含10行数据的文件，所以最终正确输出了1000万：
14:19:29.410 [main] INFO org.geekbang.time.commonmistakes.io.demo2.FilesStreamOperationNeedCloseApplication - total : 10000000
查看lines方法源码可以发现，Stream的close注册了一个回调，来关闭BufferedReader进行资源释放：
public static Stream<String> lines(Path path, Charset cs) throws IOException {
BufferedReader br = Files.newBufferedReader(path, cs);
try {
return br.lines().onClose(asUncheckedRunnable(br));
} catch (Error|RuntimeException e) {
try {
br.close();
} catch (IOException ex) {
try {
e.addSuppressed(ex);
} catch (Throwable ignore) {}
}
throw e;
}
}
private static Runnable asUncheckedRunnable(Closeable c) {
return () -> {
try {
c.close();
} catch (IOException e) {
throw new UncheckedIOException(e);
}
};
}
从命名上可以看出，使用BufferedReader进行字符流读取时，用到了缓冲。这里缓冲Buffer的意思是，使用一块内存区域作为直接操作的中转。
比如，读取文件操作就是一次性读取一大块数据（比如8KB）到缓冲区，后续的读取可以直接从缓冲区返回数据，而不是每次都直接对应文件IO。写操作也是类似。如果每次写几十字节到文件都对应一次IO操作，那么写一个几百兆的大文件可能就需要千万次的IO操作，耗时会非常久。
接下来，我就通过几个实验，和你说明使用缓冲Buffer的重要性，并对比下不同使用方式的文件读写性能，来帮助你用对、用好Buffer。
注意读写文件要考虑设置缓冲区
我曾遇到过这么一个案例，一段先进行文件读入再简单处理后写入另一个文件的业务代码，由于开发人员使用了单字节的读取写入方式，导致执行得巨慢，业务量上来后需要数小时才能完成。
我们来模拟一下相关实现。创建一个文件随机写入100万行数据，文件大小在35MB左右：
Files.write(Paths.get("src.txt"),
IntStream.rangeClosed(1, 1000000).mapToObj(i -> UUID.randomUUID().toString()).collect(Collectors.toList())
, UTF_8, CREATE, TRUNCATE_EXISTING);
当时开发人员写的文件处理代码大概是这样的：使用FileInputStream获得一个文件输入流，然后调用其read方法每次读取一个字节，最后通过一个FileOutputStream文件输出流把处理后的结果写入另一个文件。
为了简化逻辑便于理解，这里我们不对数据进行处理，直接把原文件数据写入目标文件，相当于文件复制：
private static void perByteOperation() throws IOException {
try (FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("src.txt");
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream("dest.txt")) {
int i;
while ((i = fileInputStream.read()) != -1) {
fileOutputStream.write(i);
}
}
}
这样的实现，复制一个35MB的文件居然耗时190秒。
显然，每读取一个字节、每写入一个字节都进行一次IO操作，代价太大了。解决方案就是，考虑使用缓冲区作为过渡，一次性从原文件读取一定数量的数据到缓冲区，一次性写入一定数量的数据到目标文件。
改良后，使用100字节作为缓冲区，使用FileInputStream的byte[]的重载来一次性读取一定字节的数据，同时使用FileOutputStream的byte[]的重载实现一次性从缓冲区写入一定字节的数据到文件：
private static void bufferOperationWith100Buffer() throws IOException {
try (FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("src.txt");
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream("dest.txt")) {
byte[] buffer = new byte[100];
int len = 0;
while ((len = fileInputStream.read(buffer)) != -1) {
fileOutputStream.write(buffer, 0, len);
}
}
}
仅仅使用了100个字节的缓冲区作为过渡，完成35M文件的复制耗时缩短到了26秒，是无缓冲时性能的7倍；如果把缓冲区放大到1000字节，耗时可以进一步缩短到342毫秒。可以看到，在进行文件IO处理的时候，使用合适的缓冲区可以明显提高性能。
你可能会说，实现文件读写还要自己new一个缓冲区出来，太麻烦了，不是有一个BufferedInputStream和BufferedOutputStream可以实现输入输出流的缓冲处理吗？
是的，它们在内部实现了一个默认8KB大小的缓冲区。但是，在使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream时，我还是建议你再使用一个缓冲进行读写，不要因为它们实现了内部缓冲就进行逐字节的操作。
接下来，我写一段代码比较下使用下面三种方式读写一个字节的性能：
- 直接使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream；
- 额外使用一个8KB缓冲，使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream；
- 直接使用FileInputStream和FileOutputStream，再使用一个8KB的缓冲。
//使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream
private static void bufferedStreamByteOperation() throws IOException {
try (BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(new FileInputStream("src.txt"));
BufferedOutputStream bufferedOutputStream = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("dest.txt"))) {
int i;
while ((i = bufferedInputStream.read()) != -1) {
bufferedOutputStream.write(i);
}
}
}
//额外使用一个8KB缓冲，再使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream
private static void bufferedStreamBufferOperation() throws IOException {
try (BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(new FileInputStream("src.txt"));
BufferedOutputStream bufferedOutputStream = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("dest.txt"))) {
byte[] buffer = new byte[8192];
int len = 0;
while ((len = bufferedInputStream.read(buffer)) != -1) {
bufferedOutputStream.write(buffer, 0, len);
}
}
}
//直接使用FileInputStream和FileOutputStream，再使用一个8KB的缓冲
private static void largerBufferOperation() throws IOException {
try (FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("src.txt");
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream("dest.txt")) {
byte[] buffer = new byte[8192];
int len = 0;
while ((len = fileInputStream.read(buffer)) != -1) {
fileOutputStream.write(buffer, 0, len);
}
}
}
结果如下：
---------------------------------------------
ns % Task name
---------------------------------------------
1424649223 086% bufferedStreamByteOperation
117807808 007% bufferedStreamBufferOperation
112153174 007% largerBufferOperation
可以看到，第一种方式虽然使用了缓冲流，但逐字节的操作因为方法调用次数实在太多还是慢，耗时1.4秒；后面两种方式的性能差不多，耗时110毫秒左右。虽然第三种方式没有使用缓冲流，但使用了8KB大小的缓冲区，和缓冲流默认的缓冲区大小相同。
看到这里，你可能会疑惑了，既然这样使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream有什么意义呢？
其实，这里我是为了演示所以示例三使用了固定大小的缓冲区，但在实际代码中每次需要读取的字节数很可能不是固定的，有的时候读取几个字节，有的时候读取几百字节，这个时候有一个固定大小较大的缓冲，也就是使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream做为后备的稳定的二次缓冲，就非常有意义了。
最后我要补充说明的是，对于类似的文件复制操作，如果希望有更高性能，可以使用FileChannel的transfreTo方法进行流的复制。在一些操作系统（比如高版本的Linux和UNIX）上可以实现DMA（直接内存访问），也就是数据从磁盘经过总线直接发送到目标文件，无需经过内存和CPU进行数据中转：
private static void fileChannelOperation() throws IOException {
FileChannel in = FileChannel.open(Paths.get("src.txt"), StandardOpenOption.READ);
FileChannel out = FileChannel.open(Paths.get("dest.txt"), CREATE, WRITE);
in.transferTo(0, in.size(), out);
}
你可以通过这篇文章，了解transferTo方法的更多细节。
在测试FileChannel性能的同时，我再运行一下这一小节中的所有实现，比较一下读写35MB文件的耗时。
---------------------------------------------
ns % Task name
---------------------------------------------
183673362265 098% perByteOperation
2034504694 001% bufferOperationWith100Buffer
749967898 000% bufferedStreamByteOperation
110602155 000% bufferedStreamBufferOperation
114542834 000% largerBufferOperation
050068602 000% fileChannelOperation
可以看到，最慢的是单字节读写文件流的方式，耗时183秒，最快的是FileChannel.transferTo方式进行流转发的方式，耗时50毫秒。两者耗时相差达到3600倍！
重点回顾
今天，我通过三个案例和你分享了文件读写操作中最重要的几个方面。
第一，如果需要读写字符流，那么需要确保文件中字符的字符集和字符流的字符集是一致的，否则可能产生乱码。
第二，使用Files类的一些流式处理操作，注意使用try-with-resources包装Stream，确保底层文件资源可以释放，避免产生too many open files的问题。
第三，进行文件字节流操作的时候，一般情况下不考虑进行逐字节操作，使用缓冲区进行批量读写减少IO次数，性能会好很多。一般可以考虑直接使用缓冲输入输出流BufferedXXXStream，追求极限性能的话可以考虑使用FileChannel进行流转发。
最后我要强调的是，文件操作因为涉及操作系统和文件系统的实现，JDK并不能确保所有IO API在所有平台的逻辑一致性，代码迁移到新的操作系统或文件系统时，要重新进行功能测试和性能测试。
今天用到的代码，我都放在了GitHub上，你可以点击这个链接查看。
思考与讨论
- Files.lines方法进行流式处理，需要使用try-with-resources进行资源释放。那么，使用Files类中其他返回Stream包装对象的方法进行流式处理，比如newDirectoryStream方法返回DirectoryStream<Path>，list、walk和find方法返回Stream<Path>，也同样有资源释放问题吗？
- Java的File类和Files类提供的文件复制、重命名、删除等操作，是原子性的吗？
对于文件操作，你还遇到过什么坑吗？我是朱晔，欢迎在评论区与我留言分享你的想法，也欢迎你把这篇文章分享给你的朋友或同事，一起交流。
- Darren 👍（84） 💬（10）
今天算是打开了一片新的天地，因为日常的开发设计文件的不太多，竟然不知道有Files这样的牛逼操作，之前对于JDK相关的NIO关注的也不多，真的是打开了一闪窗。 先说下FileChannel 的 transfreTo 方法，这个方法出现在眼前很多次，因为之前看Kafka为什么吞吐量达的原因的时候，提到了2点：批处理思想和零拷贝； 批处理思想：就是对于Kafka内部很多地方来说，不是消息来了就发送，而是有攒一波发送一次，这样对于吞吐量有极大的提升，对于需要实时处理的情况，Kafka就不是很适合的原因； 零拷贝：Kafka快的另外一个原因是零拷贝，避免了内存态到内核态以及网络的拷贝，直接读取文件，发送到网络出去，零拷贝的含义不是没有拷贝，而是没有用户态到核心态的拷贝。 而在提到零拷贝的实现时，Java中说的就是FileChannel 的 transfreTo 方法。 然后回答下问题： 第一个问题： Files的相关方法文档描述： When not using the try-with-resources construct, then directory stream's close method should be invoked after iteration is completed so as to free any resources held for the open directory. 所以是需要手动关闭的。 第二个问题： 没有原子操作，因此是线程不安全的。个人理解，其实即使加上了原子操作，也是鸡肋，不实用的很，原因是：File 类和 Files的相关操作，其实都是调用操作系统的文件系统操作，这个文件除了JVM操作外，可能别的也在操作，因此还不如不保证，完全基于操作系统的文件系统去保证相关操作的正确性。
2020-04-13 - 👽 👍（19） 💬（1）
这篇专栏内容不算多，但是感觉可扩展的地方很多。 我认为：读写字符流乱码，其实本质上在于环境不一致的问题。其实跟日志路径之类的问题思路一致。服务器保存日志，如果配置绝对路径，C盘下的log文件夹。等部署到服务器上就会出错。除了针对不同的环境使用不同的配置，还可以尝试使用相对路径，亦或者将路径以存数据库的方式持久化。其实本质上，跟编码格式的处理方式一样，尽量屏蔽不同环境之间的差异。 保证文件流释放，同样也可以延伸。不仅仅是文件流，任何涉及资源占用问题的时候，都需要考虑资源是否可以保证被释放。try-whit-resources来解决IO流，其实同样也应用于各种需要释放资源的场景。 关于缓冲区，个人理解，一个典型的应用就是数据库的分页查询。如果将所有数据一次查出，不但消耗资源，甚至有可能内存不够。如果一次只查一个，如果需要查询的是几十条数据，频繁进行数据库访问，性能也较差。所以，采取了折中的方案，分页查询，一次仅查出一部分数据。既不会内存溢出，也保证了响应速度。
2020-04-13 - 梦倚栏杆 👍（13） 💬（1）
第一个问题：都间接实现了autoCloseable接口，所以都可以使用try-with-resources进行释放。 第二个非原子性，没有锁，也没有异常后的回滚。需要调用方进行事务控制
2020-04-12 - Geek_3b1096 👍（5） 💬（1）
谢谢老师详细解说文件操作
2020-04-15 - 汝林外史 👍（5） 💬（9）
BufferedInputStream的二级缓冲什么时候能用到呢？既然需要自己定义一个缓冲，比如2K，那么肯定也是控制一次读取2K，应该不会有读取超过2K的时候吧？
2020-04-13 - Michael 👍（3） 💬（1）
特别喜欢老师的这种工匠精神，对读者的每一个问题都精心回复
2020-04-19 - Monday 👍（3） 💬（3）
gbk与utf8区别（本文总结所得）： 1、gbk只适合中文编码方式，utf8全世界的编码方式 2、对于中文汉字，gbk使用2个字节，utf8使用3个字节；对于英文字母都是1个字节。这种变长编码方式，怎么区分汉字和英文呢？
2020-04-19 - pedro 👍（3） 💬（1）
第二个问题，不是原子的，所以需要注意，如果 io 异常，可能会出现复制后的文件不完整，文件未删除成功等问题
2020-04-11 - 珅珅君 👍（2） 💬（1）
你好，关于BufferedInputStream有一点疑问，如果我构造BufferedInputStream的时候设置缓冲流的大小是1kb，这里缓冲区叫A，但是调用read(byte[])的时候额外用的是8kb缓冲，这里缓冲区叫B，那么读取文件的时候，这两种缓冲的大小的工作流程是什么样的。先B后A还是？
2020-07-27 - Demon.Lee 👍（1） 💬（1）
LongAdder longAdder = new LongAdder(); IntStream.rangeClosed(1, 1000000).forEach(i -> { try { try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("demo.txt"))) { lines.forEach(line -> longAdder.increment()); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }); log.info("total : {}", longAdder.longValue()); ------------------------------------------------------ 我一开始还奇怪为啥要两个try，catch放里面不就行了么，想了一下才明白，是为了捕获里面释放资源的异常，相当于捕获finally中的异常。 两道题都去翻了源码，第一题我觉得也是需要主动释放，Path也算一种fd吧，不太确定；第二题没有看到锁什么的，不是原子性的，不过创建或删除文件，重复处理，操作系统层会报错，但写内容到文件中就需要注意了。
2020-04-11 - kyl 👍（1） 💬（8）
又学到了，很棒，朱老师能不能讲讲文件解析的坑呢
2020-04-11 - 晨曦 👍（0） 💬（1）
没有释放连接句炳的对象，不是应该会被垃圾回收吗？
2021-05-30 - will 👍（0） 💬（2）
老师，咨询下，一般读取远程文件，需要注意什么～？
2020-04-29 - eazonshaw 👍（3） 💬（0）
问题一： newDirectoryStream 方法返回 DirectoryStream方法，查看源码中的描述，该方法返回了文件夹中所有内容的迭代，当在没有使用try-with-resources构造体时，需要要在使用完文件流迭代后进行释放。 而list、walk 和 find 方法中，都有对资源进行关闭的操作。
2020-04-12 - LiuHu 👍（2） 💬（0）
try-with-resources 实际上是 Java 的语法糖，在编译的时候只要返回对象实现了 AutoCloseable 接口，字节码会自动加上调用 close 方法实现资源自动关闭。 DirectoryStream<Path> 继承了 Closeable 接口，所以其子类需要实现 close 方法，看了下 UnixDirectoryStream.close 的实现确实关闭了资源， 所以没有资源释放问题。 list、walk 和 find 方法返回的 Stream<Path> 都会通过调用父类的 onClose 方法，注册 close 实现到 BaseStream中实现资源关闭，所以也没有资源释放问题。
2020-08-10