1.每日一例 | 更优雅地关闭流（Stream）
2.解析Stream foreach源码
3.I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"
4.几个代码伪装成高级黑客
5.node stream源码分析 — Readable
6.FFmpeg源码分析: AVStream码流

每日一例 | 更优雅地关闭流（Stream）

       在日常编程中，高级流（Stream）的源码源码应用极为广泛，如InputStream/OutPutStream、高级FileInputStream/FileOutPutStream等。源码源码你是高级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，源码源码maven 下载jar包源码提供更优雅的高级解决方案。

       通常的源码源码关闭方式

       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，这似乎是高级可以接受的，然而，源码源码从代码质量和规范性上，高级它并不达标。源码源码使用如sonar或sonarLint插件扫描代码时，高级会提示存在“Code smell”，源码源码推荐采用改进方式。高级

       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，趣星球 源码资源在调用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。

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mat copyto源码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。

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函数加速字节的纯html源码复制过程。

       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。

几个代码伪装成高级黑客

       1. Introduction

       作为计算机科学领域中最为著名的CPA源码交友职业之一，黑客在当前的网络时代中有着不可忽视的作用。高级黑客更是其中的佼佼者，他们不仅具备了深厚的计算机技术知识，更能够使用各种技术手段，无中生有、突破困境、扰乱秩序等，令人望尘莫及。本文将会介绍一些简单的代码，让大家了解如何通过伪装成高级黑客，获得与众不同、且备受他人崇拜的感受。

       2. 建立IP连接

       在Python中，我们可以使用socket库来建立一个IP连接，并实现从目标服务器上获取数据的操作，下面是一段伪装成高级黑客的代码：

       ```python

       import socket

       def conn(IP, Port):

        client = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

        client.connect((IP,Port))

        while True:

        data = client.recv()

        print (\'receive:\', data.decode()) #将获取到的数据进行解码

        client.send(\'ACK!\'.encode()) #发送一个确认信息

       if __name__ == \'__main__\':

        conn(\'.0.0.1\', )

       ```

       通过以上代码，我们可以连接到指定的服务器和对应的端口，获取到服务器发送的数据，并且能够对服务器返回一份确认信息，同时也向别人表现出伪装成高级黑客，游刃有余的状态。

       3. 文件域修改

       文件域修改是黑客行业中非常重要的一环，它可以改变一个可编辑文件中特定寻址位置的值。这个方法可以被用来对各种各样的文件（如二进制文件）进行操控。下列的Python代码可以让你的伪装更加漂亮：

       ```python

       import struct

       import os

       def change_value(file_path, offset, value):

        with open(file_path, \"r+b\") as f:

        f.seek(offset)

        f.write(struct.pack(\'i\', value))

       if __name__ == \"__main__\":

        file_path = \"/etc/hosts\"

        offset =

        value =

        change_value(file_path, offset, value)

       ```

       以上代码用到了struct结构体和os模块，使用`r+`文件模式打开指定的文件，通过file.seek()方法改变寻址位置，最后使用`struct.pack()`方法打包整数，并使用write()方法写入文件中。当写入完成后，文件中的值也随之更改。这时，你已成为了一个擅长黑客技术的“高手”。

       4. 网络嗅探

       网络嗅探是指在一个网络中抓取和记录经过网络的信息，并对这些信息进行分析。在现代网络安全领域中，网络嗅探被广泛地应用于网络审计和攻击检测。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于嗅探TCP流量包：

       ```python

       import socket

       def sniffTCP(port):

        try:

        sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_RAW, socket.IPPROTO_TCP)

        sock.setsockopt(socket.IPPROTO_IP, socket.IP_HDRINCL, 1)

        sock.bind((\'.0.0.1\', port))

        while True:

        packet = sock.recvfrom()[0]

        ip_header = packet[0:]

        tcp_header = packet[:]

        print(\"TCP Source Port: %d\" % ord(tcp_header[0]))

        except KeyboardInterrupt:

        print(\'Interrupted.\')

       if __name__ == \"__main__\":

        sniffTCP()

       ```

       上述程序使用Python的socket库来监听指定的端口，收集包含TCP流量的数据报，并在控制台输出源端口号。此时，你已经成为一个懂得TCP嗅探技术的黑客了。

       5. 爬取网页信息

       网络爬虫被广泛用于百度和谷歌搜索引擎中，通过分析网页的源代码，检查网站的链接，实现数据抓取和分析。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于网页爬取，我们可以把以前熟悉的requests库和xpath技术结合运用。

       ```python

       import requests

       from lxml import html

       def get_info(url):

        page = requests.get(url)

        tree = html.fromstring(page.content)

        title = tree.xpath(\'//title\')[0].text_content()

        print(\'Website Title:\', title)

        links = tree.xpath(\'//a/@href\')

        print(\'Links:\')

        for link in links:

        print(link)

       if __name__ == \'__main__\':

        get_info(\'\')

       ```

       这些代码使用了requests和lxml库，获取页面内容并解析HTML，以提取指定节点的数据，如标题和链接。此时，在码量不大的情况下，你已成为一个懂得网页爬取技术的黑客了。

       结论

       以上提供的伪装成高级黑客的五个应用程序演示了Python的实用性和可扩展性。通过这些例子，我们可以使自己更好的了解Python，更好地思考如何在网络和数据安全方面实现自己所需的操作。同时，我们也可以通过这些代码，感受到黑客的精神和技术的魅力，找寻到自己更好的成长和发展机会。

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，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。

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。

       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。

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。