我的ImageIO.write ByteArrayOutputStream为什么这么慢？ – 前端开发，JQUERY特效，全栈开发，vue开发 |
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我的ImageIO.write ByteArrayOutputStream为什么这么慢？ – 前端开发，JQUERY特效，全栈开发，vue开发
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问题来源：
1.系统生成二维码，需要不同的图片格式来适应客户端要求 2.图片通过接口模式给客户端，最终使用base64来传递 平常思考模式： 1.BufferedImage首先通过工具把数据生成出来。 2.我绝对不会把这个BufferedImage写磁盘，直接放内存ByteArrayOutputstream后转base64岂不是更快？ 3.ImageIO.write正好有个write(BufferedImage img,String format,OutputStream output) 4.真的舒服，我就用它了！ 实际情况： 1.Linux环境centos6.8 虚拟化环境 2.JRE1.8 3.接口工作流程：(1) 生成BufferedImage (2) BufferedImage通过ImageIO.write(BufferedImage,”png”,ByteArrayOutputStream out) (3)将ByteArrayOutputStream转化为base64 (4) 接口返回 4.一个普通的链接，生成二维码并返回base64，接口耗时1.7S 5.png图片大小16K 分析问题&尝试更换接口： 1.一个图片生成16K，不大 2.一次请求1.7s，又是手机端应用，太慢了！不能接受 3.根据代码跟踪分析得出速度慢在 ImageIO.write这里 4.网上搜索信息也有相关的反馈说ImageIO.write png的时候奇慢无比，但是没有找到实际解决方法 5.尝试更换write的ByteArrayOutputStream为File,因为 ImageIO.write正好支持写文件ImageIO.write(BufferedImage,”png”,File out) 6.测试结果：write到file后，接口响应时间在400ms！！！ 查看源代码： 1.对比write到Byte和File的源代码发现，使用ByteArrayOutputStream的底层写数据的时候使用了FileCacheImageOutputStream，而使用File的底层写数据的时候使用了FileImageOutputStream。 2.查看FileCacheImageOutputStream的初始化方式、和写数据相关代码 //初始化代码 public FileCacheImageOutputStream(OutputStream stream, File cacheDir) throws IOException { if (stream == null) { throw new IllegalArgumentException("stream == null!"); } if ((cacheDir != null) && !(cacheDir.isDirectory())) { throw new IllegalArgumentException("Not a directory!"); } this.stream = stream; //这里竟然创建了临时文件 if (cacheDir == null) this.cacheFile = Files.createTempFile("imageio", ".tmp").toFile(); else this.cacheFile = Files.createTempFile(cacheDir.toPath(), "imageio", ".tmp") .toFile(); this.cache = new RandomAccessFile(cacheFile, "rw"); this.closeAction = StreamCloser.createCloseAction(this); StreamCloser.addToQueue(closeAction); } // 写数据，没什么特殊 public void write(int b) throws IOException { flushBits(); // this will call checkClosed() for us cache.write(b); ++streamPos; maxStreamPos = Math.max(maxStreamPos, streamPos); } //关闭 public void close() throws IOException { maxStreamPos = cache.length(); seek(maxStreamPos); //注意这里！！！！！ flushBefore(maxStreamPos); super.close(); cache.close(); cache = null; cacheFile.delete(); cacheFile = null; stream.flush(); stream = null; StreamCloser.removeFromQueue(closeAction); } //把数据写入ByteArrayOutputStream public void flushBefore(long pos) throws IOException { long oFlushedPos = flushedPos; super.flushBefore(pos); // this will call checkClosed() for us long flushBytes = flushedPos - oFlushedPos; if (flushBytes > 0) { // 这里使用了一个逻辑每次只读512个字节到stream里面！！然后循环 int bufLen = 512; byte[] buf = new byte[bufLen]; cache.seek(oFlushedPos); while (flushBytes > 0) { int len = (int)Math.min(flushBytes, bufLen); cache.readFully(buf, 0, len); stream.write(buf, 0, len); flushBytes -= len; } stream.flush(); } } 3.而FileImageOutputStream 的相关代码如下，都很中规中矩没有什么特殊 //初始化 public FileImageOutputStream(File f) throws FileNotFoundException, IOException { this(f == null ? null : new RandomAccessFile(f, "rw")); } //写数据 public void write(int b) throws IOException { flushBits(); // this will call checkClosed() for us raf.write(b); ++streamPos; } //关闭 public void close() throws IOException { super.close(); disposerRecord.dispose(); // this closes the RandomAccessFile raf = null; }分析源代码： 1.使用了cache的方式对数据读取和写入做了优化，为了防止内存溢出他已512字节读取然后写入输出流。但是当写到ByteArrayOutputStream的时候反而显得笨拙，一个16k的图片走cache的方式需要反复读取32次。 2.使用了普通模式的读取写入数据中规中矩，而读取因为了解文件大小都在16k左右，我采用了一次性读取到内存，所以将File类型的读取到内存再转化base64的时候，只发生了1次磁盘IO 结论： 1. 我们不能被代码外表所欺骗，乍一眼觉得写内存肯定比写File要快。 2.FileCacheImageOutputStream的出发点是好的，分批次数据读取然后写输出流 3.ImageIO.write 下面这出代码针对ByteArrayOutputStream的策略选择有失误： while (iter.hasNext()) { ImageOutputStreamSpi spi = (ImageOutputStreamSpi)iter.next(); if (spi.getOutputClass().isInstance(output)) { try { //针对ByteArrayOutputStream输出流选择 ImageOutputStream的实现不理想 return spi.createOutputStreamInstance(output, usecache, getCacheDirectory()); } catch (IOException e) { throw new IIOException("Can't create cache file!", e); } } }磁盘缓存对ByteArray输出流没有效果，该溢出的还是会溢出，还不如直接不使用cache 4.最终我们采用了先写图片到磁盘文件，然后读取文件转base64再返回，接口稳定在了 400ms内
作者：卡尔码农 原文地址：https://my.oschina.net/u/2461727/blog/3024892   收藏
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