1.分析流媒体服务器源码:Rtmp发布流程的源码SRS解析
2.使用JDK8 Stream空指针问题分析
3.从原理剖析带你理解Stream
4.I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"
5.于——InputStream类源码详解
6.FFmpeg源码分析: AVStream码流
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。分析以下是源码关键步骤的解析:
SRS基于state-threads协程库工作,每个协程在单线程内独立执行,分析无需考虑线程安全问题。源码程序启动后,分析买源码app赚钱通过SrsStreamListener监听并处理TCP连接,源码创建SrsTcpListener和SrsReusableThread进行并发处理。分析
当接收到客户端连接时,源码会根据连接类型创建不同的分析SrsConnection,如RtmpConn。源码SrsRtmpConnFMLEPublish负责处理推流至服务器,分析会进入publishing函数,源码其中创建SrsPublishRecvThread协程,分析接收和处理客户端的源码消息。
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。
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,虽然它极大地方便了代码编写,但也容易引发一些问题。本文将总结一些我们在开发中遇到的免费 php源码常见问题以及解决策略。
首先,让我们来关注Collectors.toList 存在null值的问题。在处理Stream流时,可能不经意间将null值添加至List对象中。尽管List允许null值存在,但在进行循环遍历时,null值可能导致空指针异常。为了避免这种情况,建议在使用Collectors.toList前,先通过filter方法剔除null值。
紧接着,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,小源码制作如取第一个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。
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,源码解析书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。
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。sd系统源码
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。
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。
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。
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。
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