1.FFmpeg源码分析: AVStream码流
2.HTTP/2协议之Stream【原理笔记】
3.于——InputStream类源码详解
4.解析Stream foreach源码
5.parallelStream 基本原理
6.node stream源码分析 — Readable

FFmpeg源码分析: AVStream码流

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

       让我们通过ffprobe查看mp4文件的源码原理码流信息。该文件包含5个码流，源码原理是源码原理双音轨双字幕文件。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、灵域ol源码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。

HTTP/2协议之Stream【原理笔记】

        前面三篇介绍了HPPT/2的“连接前言”、“二进制桢”、“头部压缩”。本文从“流及多路复用”、“流状态”、“流量控制”、“流优先级”、“HTTP/2扩展”介绍HTTP/2协议流相关知识。

        流

        前面介绍桢格式时，每个桢都有一个流标示，标记自己属于哪个流。通过将相同流标识的桢组装，桢之间时有严格顺序的，即形成了“流”。

        多路复用

        一个HTTP/2连接可以并非很多个流，流ID顺序递增且互相独立，形成多路复用。由客户端发起的流ID为奇数，服务端发起的为偶数。

        idle

        流空闲状态，可以发送接收HEADERS帧

        open

        流开启状态，idle发送或者接受HEADERS帧后，状态变更为开启

        half closed

        发送包含END_STREAM桢的一端流转为本地半关闭half closed(local)，表示客户端发送请求数据完毕，等待服务端响应数据，接受到服务端发送的END_STREAM进入close关闭状态。接受END_STREAM桢的另一端称为远程半关闭状态half closed(remote)，表示服务端知道客户端请求已经发送完毕，处理结束后可以发送响应数据，并发送END_STREAM到客户端，进入close关闭状态。

        close

        流的关闭状态。除了half closed数据发送结束关闭外，发送RST_STREAM(发生错误或取消)也可关闭流。

        流状态交互示意图

        流量控制是保护接收方的机制，通过配额机制实现。发送端每发送数据后window窗口大小相应的减少。当发送端收到接收端WINDOW_UPDATE桢后window窗口增加。window等于0则不可以进行发送，窗口初始值为字节。

        通过发送端向接收端发送优先级权重期待接收端给予资源分配支持，接受端不保证一定遵守，默认权重为。优先级表达可以通过HEADERS或者单独发送PRIORITY帧实现。

        流优先级示图

        客户端通过PRIORITY帧可以告诉服务端当前流所依赖的流，形成流依赖树。同一父级的各个字节点通过权重分配资源；父级先分配资源传输结束后，再分配子级资源。

        通HTTP/2的四篇文章，对HTTP2工作原理有了全局的认识，相信再阅读HTTP/2相关文献不再困难。

        作者老梁，哈啰出行高级技术专家，参与了《RocketMQ技术内幕》审稿工作。专注后端中间件方向，已陆续发表RocketMQ系列、Kafka系列、gRPC系列、Sentinel系列、Java NIO系列。其中RocketMQ系列已发表余篇。源码、实战、原理、调优期待与你一起学习。

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、防泄漏系统源码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。

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。b站源码限流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。

parallelStream 基本原理

       stream流是java在jdk1.8中引入的工具，旨在简化任务处理，让我们专注于实现细节，而无需关注任务调度，由stream自动实现调度。例如，如果我们需要对列表进行求和，只需通过列表生成流，使用reduce方法传递表达式即可，省去了for循环和if判断等繁琐操作。默认情况下，stream是单线程执行的。

       对于需要并行执行的使用他人源码场景，例如同时计算多个任务结果，java提供了parallelStream。通过parallelStream，可将上述例子中先计算1+2，再计算3+3的方式，优化为同时计算1+2和3+3，利用处理器的多核性能提升效率。parallelStream内部通过ForkJoinPool的commonPool线程执行任务，大大简化了并行编程的复杂性。

       探究parallelStream如何利用ForkJoinPool，首先，integers.parallelStream()返回Stream对象，parallel属性为true，表明这是并行流。接下来，调用stream.reduce方法处理流。在reduce（）源码中，它主要通过调用evaluate（）方法处理流。evaluate（）首先检查linkedOrConsumed属性，确保流未被消费。对于并行流，evaluate（）创建ReduceTask，并通过其invoke方法执行计算。

       ReduceTask是ForkJoinTask的子类，它不重写invoke方法，因此调用ReduceTask.invoke()等同于调用ForkJoinTask.invoke()。这样，parallelStream通过ForkJoinTask实现了并行流处理，具体通过递归任务分解和并行执行实现。

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。

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。

Java Stream流与Optional流浅析

       Stream流

       1. 操作类型

       Stream API中的操作类型主要分为两大类：中间操作和终止操作。中间操作仅作为标记，实际计算会在触发终止操作时进行。

       2. Stream的操作过程

       首先，我们准备了一些示例代码。在TestStream类中，我们定义了一些测试lambda函数的方法。在main方法中，我们执行了一个相关的流操作，在控制台中并没有看到任何输出。这说明Stream并没有真正执行到对应的方法中，因为我们没有写入终止操作。由此可见，在终止操作之前，Stream并没有真正去执行每个中间操作，而是将中间操作记录了下来。在执行终止操作这一行代码时，再去执行中间操作。

       2.1 记录过程

       进入源码后，可以看到Collection的Stream方法调用了StreamSupport.stream()方法。在该方法中，返回了一个ReferencePipeline.Head对象，这是记录管道操作的头节点对象。这个Head对象继承了ReferencePipeline对象，所以后续的map、filter等方法实际上是ReferencePipeline对象的方法。在构造方法中，也调用了父类AbstractPipeline类的构造方法。

       在Stream中，每一步操作都被定义为一个Stage。在构造方法中，定义了previousStage和sourceStage，即上一个节点和头节点。在类中还有一个nextStage对象。

       Stream实际上构建了一个双向链表来记录每一步操作。接下来，我们看一下list.map()方法。

       在该方法中，创建了一个StatelessOp对象，它代表无状态的中间操作。这个对象同样继承了ReferencePipeline。在该对象的构造方法中，将调用该初始化方法的节点定义为上一个节点，并且对应的深度depth也进行了+1操作。

       我们总结一下，stream()方法得到的是HeadStage，之后每一个操作（Operation）都会创建一个新的Stage，并以双向链表的形式结合在一起。每个Stage都记录了本身的操作。Stream就以此方式实现了对操作的记录。注意，结束操作不算depth的深度，它也不属于stage。但是我们的示例语句中没有写结束操作的代码，所以在这里提一下Stream的Lazy机制。它的特点是：Stream直到调用终止操作时才会开始计算，没有终止操作的Stream将是一个静默的无操作指令。

       Stage相关类如下

       2.2 执行过程

       在了解执行过程之前，我们应该先了解另一个接口Sink，它继承了Consumer接口。在调用map、filter等无状态操作中返回的StatelessOp对象中，覆盖了opWrapSink方法，返回了一个Sink对象，并且将参数中的Sink对象作为构造方法中的参数传入进去。

       走进构造方法后，可以看到在该对象中定义了一个downstream，该对象也是一个Sink类型的对象，并且在定义Sink对象时，覆盖了Consumer接口中的accept方法。

       不难看出，在执行accept方法时，就是将当前节点的操作结果传入给downstream继续执行，而这个downstream则是通过onWrapSink方法中传入过来的。

       了解了以上这些概念，我们可以走进结束操作.collect(Collectors.toList());方法。在该方法中，通过Collectors定义了一个另一个ArrayList收集器，并且传入了collect方法中。

       我们暂时只看非并行的部分。在这一行通过ReduceOps定义了一个ReduceOp对象。

       在makeRef方法中，返回了一个ReduceOp对象，该对象覆盖了makeSink()方法，返回了一个ReducingSink对象。我们继续往下走，走进evaluate方法中。

       可以看出，wrapsink方法中，是查找链表的头节点，并且调用每个节点的onWrapSink方法，在该方法中传入当前节点的sink对象，并且将传入的对象定义成自己的下游，形成一个从头节点到尾部节点的Sink单向链表。

       在wrapSink中，通过一层层的前置包装，返回头节点的Sink类传入copyInto方法中。

       在该方法中，先调用了wrappedSink.begin()方法，该方法默认实现为调用downstream的begin方法。相当于触发全部Sink的begin方法，做好运行前的准备。

       具体循环的执行则是在spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);方法中，操作如下

       在forEachRemaining方法中，调用了accept方法，也就是在定义onWrapSink方法中初始化Sink对象后定义的accept方法，将自己的执行结果传入downstream继续执行，也就是说，在调用结束操作后才实际执行每个方法。在实际执行过后，在执行end方法进行结束操作。Stream整体的流操作大概就是如此。了解了大概过程后可以找一些常用的case来分析一下。

       2.3 具体分析

       一般情况下都会选择list作为排序容器，大部分情况下都是不知道容器大小的，于是采用RefSortingSink类作为当前节点处理类，该类代码如下。

       可以看到该Sink中的accept方法中，并没有执行下游的accept方法，而是将所有的数据装入了一个ArrayList，在end方法利用arrayList进行排序，并且继续开启后续的循环操作。

       3. 代码建议