怎么重复使用inputStream?

简介: 怎么重复使用inputStream?

引语:

    之前做项目的时候遇到一个问题,就是从网络中读取的图片要上传到oss,而且要对图片进行裁剪和压缩,其中上传和裁剪都要使用到图片的inputStream,
又因为inputstream不能重复读,导致裁剪是成功的,而上传是失败的.我们今天就提供两种方法来解决,inputStream不能重复读的问题.

问题分析:

inputStream的内部有个pos指针,当读取的时候指针会不断的移动,当移动到末尾的时候,就无法再次读取了.
我们写个简单的例子来看下:

    String text = "测试inputStream内容";
    InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(text.getBytes());
    byte[] readArray = new byte[inputStream.available()];
    int readCount1 = inputStream.read(readArray);
    System.out.println("读取了" + readCount1 + "个字节");

    byte[] readArray2 = new byte[inputStream.available()];
    int readCount2 = inputStream.read(readArray2);
    System.out.println("读取了" + readCount2 + "个字节");
    /**
    *  执行结果是
    *  读取了23个字节
    *  读取了-1个字节
    */

从执行结果可以看出确实inputstream的设计是只能读取一次.
注意: 这里稍微提一下inputStream.available()这个方法,本地的文件可以直接知道文件的大小,但是如果是网络中的数据,这个方法最好不要用,因为传输的时候不是连续的,数据的大小会读取不准

问题解决:

那么我们实际项目中应该怎么解决呢?总不能就真的只使用一次inputSteam吧.我们来看解决方法:
方法一:
使用ByteArrayOutputStream来缓存字节,然后每次读取从缓存的ByteArrayOutputStream中拿取.
很自然的想到把inputStream的缓存起来(当然不一定说是要放在ByteArrayOutputStream,其他的方式也可以,都是缓存起来的思路,实现方式有很多种,这种比较方便)

       String text = "测试inputStream内容";
       InputStream rawInputStream = new ByteArrayInputStream(text.getBytes());
       ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
       byte[] buffer = new byte[1024];
       int len;
       while ((len = rawInputStream.read(buffer)) > -1) {
           outputStream.write(buffer, 0, len);
       }
       outputStream.flush();
       InputStream in1 = new ByteArrayInputStream(outputStream.toByteArray());
       InputStream in2 = new ByteArrayInputStream(outputStream.toByteArray());
       int readCount1 = in1.read(buffer);
       int readCount2 = in2.read(buffer);
       System.out.println("读取了" + readCount1 + "个字节");
       System.out.println("读取了" + readCount2 + "个字节");
       /**
       *  执行结果是
       *  读取了23个字节
       *  读取了23个字节
       *

这里是先将inputStream的数据读取到output中,然后要反复使用inputStream中的内容的时候,我们将output中的数据取出(很神奇的设定,output可以反复取,input只能读一次)

方法二:
其实inputStream中有操作指针的方法,mark和reset,听名字就知道是标记和重置.在使用inputSteam前我们标记下inputStream指针的位置,读取完之后,重置,然后就可以反复使用了.我们看代码:

      String text = "测试inputStream内容";
      InputStream rawInputStream = new ByteArrayInputStream(text.getBytes());
      byte[] readArray = new byte[1024];
      rawInputStream.mark(0);
      int readCount1 = rawInputStream.read(readArray);
      rawInputStream.reset();
      int readCount2 = rawInputStream.read(readArray);
      System.out.println("读取了" + readCount1 + "个字节");
      System.out.println("读取了" + readCount2 + "个字节");

总结:

1.inputStream只能读取一次,也就是说只能调用read()或者其他的带参数的read()方法一次,在下次调用读取出来是-1,做项目的时候不要忘记这一点了,可能会导致有些坑出现;
2.可以使用缓存或者mark/reset方法来重复使用inputStream,这里要注意的是如果inputStream如果内容很多,缓存不是一个好办法,因为在使用完之前会占用大量的内存(我遇到过这样的,上传很多图片然后还有缓存,导致内存不够就一直fullGC,然后cpu先爆了);
3.还有一个小点就是别忘了关闭使用完的inputStream/outputSteam.

相关文章
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
仅用3分钟,百炼调用满血版Deepseek-r1 API,享受百万免费Token。阿里云提供零门槛、快速部署的解决方案,支持云控制台和Cloud Shell两种方式,操作简便。Deepseek-r1满血版在推理能力上表现出色,尤其擅长数学、代码和自然语言处理任务,使用过程中无卡顿,体验丝滑。结合Chatbox工具,用户可轻松掌控模型,提升工作效率。阿里云大模型服务平台百炼不仅速度快,还确保数据安全,值得信赖。
140195 24
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
|
5天前
|
人工智能 API 网络安全
用DeepSeek,就在阿里云!四种方式助您快速使用 DeepSeek-R1 满血版!更有内部实战指导!
DeepSeek自发布以来,凭借卓越的技术性能和开源策略迅速吸引了全球关注。DeepSeek-R1作为系列中的佼佼者,在多个基准测试中超越现有顶尖模型,展现了强大的推理能力。然而,由于其爆火及受到黑客攻击,官网使用受限,影响用户体验。为解决这一问题,阿里云提供了多种解决方案。
16456 37
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
|
5天前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
本地部署DeepSeek模型
要在本地部署DeepSeek模型,需准备Linux(推荐Ubuntu 20.04+)或兼容的Windows/macOS环境,配备NVIDIA GPU(建议RTX 3060+)。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖,并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后,编写推理脚本进行测试,可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。
1265 8
|
13天前
|
人工智能 搜索推荐 Docker
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
DeepSeek R1 + LobeChat + Ollama:快速本地部署模型,创建个性化 AI 助手
3397 117
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 API
DeepSeek全尺寸模型上线阿里云百炼!
阿里云百炼平台近日上线了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1及其蒸馏版本等六款全尺寸AI模型,参数量达671B,提供高达100万免费tokens。这些模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色,支持灵活调用和经济高效的解决方案,助力开发者和企业加速创新与数字化转型。示例代码展示了如何通过API使用DeepSeek-R1模型进行推理,用户可轻松获取思考过程和最终答案。
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
如何在通义灵码里用上DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型?
除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
913 14
|
12天前
|
API 开发工具 Python
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
本文介绍如何在阿里云PAI EAS上部署DeepSeek模型,涵盖7B模型的部署、SDK和API调用。7B模型只需一张A10显卡,部署时间约10分钟。文章详细展示了模型信息查看、在线调试及通过OpenAI SDK和Python Requests进行调用的步骤,并附有测试结果和参考文档链接。
1918 9
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
|
9天前
|
人工智能 数据可视化 Linux
【保姆级教程】3步搞定DeepSeek本地部署
DeepSeek在2025年春节期间突然爆火出圈。在目前DeepSeek的网站中,极不稳定,总是服务器繁忙,这时候本地部署就可以有效规避问题。本文以最浅显易懂的方式带读者一起完成DeepSeek-r1大模型的本地部署。
|
12天前
|
缓存 自然语言处理 安全
快速调用 Deepseek API!【超详细教程】
Deepseek 强大的功能,在本教程中,将指导您如何获取 DeepSeek API 密钥,并演示如何使用该密钥调用 DeepSeek API 以进行调试。

热门文章

最新文章