关于前端:精读web-streams

Node stream 比拟难了解，也比拟难用，但“流”是个很重要而且会越来越常见的概念（fetch 返回值就是流），所以咱们有必要认真学习 stream。

好在继 node stream 之后，又推出了比拟好用，好了解的 web streams API，咱们联合 Web Streams Everywhere (and Fetch for Node.js)、2016 – the year of web streams、ReadableStream、WritableStream 这几篇文章学一下。

node stream 与 web stream 能够互相转换：.fromWeb() 将 web stream 转换为 node stream；.toWeb() 将 node stream 转换为 web stream。

stream（流）是什么？

stream 是一种形象 API。咱们能够和 promise 做一下类比，如果说 promise 是异步规范 API，则 stream 心愿成为 I/O 的规范 API。

什么是 I/O？就是输入输出，即信息的读取与写入，比方看视频、加载图片、浏览网页、编码解码器等等都属于 I/O 场景，所以并不一定非要大数据量才算 I/O，比方读取一个磁盘文件算 I/O，同样读取 "hello world" 字符串也能够算 I/O。

stream 就是当下对 I/O 的规范形象。

为了更好了解 stream 的 API 设计，以及让你了解的更粗浅，咱们先本人想一想一个规范 I/O API 应该如何设计？

read()、write() 是咱们第一个想到的 API，持续补充的话还有 open()、close() 等等。

这些 API 的确能够称得上 I/O 场景规范 API，而且也足够简略。但这些 API 有一个有余，就是不足对大数据量下读写的优化思考。什么是大数据量的读写？比方读一个几 GB 的视频文件，在 2G 慢网络环境下拜访网页，这些状况下，如果咱们只有 read、write API，那么可能一个读取命令须要 2 个小时能力返回，而一个写入命令须要 3 个小时执行工夫，同时对用户来说，不论是看视频还是看网页，都无奈承受这么长的白屏工夫。

但为什么咱们看视频和看网页的时候没有期待这么久？因为看网页时，并不是期待所有资源都加载结束能力浏览与交互的，许多资源都是在首屏渲染后再异步加载的，视频更是如此，咱们不会加载完 30GB 的电影后再开始播放，而是先下载 300kb 片头后就能够开始播放了。

无论是视频还是网页，为了疾速响应内容，资源都是 在操作过程中继续加载的 ，如果咱们设计一个反对这种模式的 API，无论资源大还是小都能够笼罩，天然比 read、wirte 设计更正当。

这种继续加载资源的行为就是 stream（流）。

stream 能够认为在形容资源继续流动的状态，咱们须要把 I/O 场景看作一个继续的场景，就像把一条河的河水导流到另一条河。

做一个类比，咱们在发送 http 申请、浏览网页、看视频时，能够看作一个南水北调的过程，把 A 河的水继续调到 B 河。

在发送 http 申请时，A 河就是后端服务器，B 河就是客户端；浏览网页时，A 河就是他人的网站，B 河就是你的手机；看视频时，A 河是网络上的视频资源（当然也可能是本地的），B 河是你的视频播放器。

所以流是一个继续的过程，而且可能有多个节点，不仅网络申请是流，资源加载到本地硬盘后，读取到内存，视频解码也是流，所以这个南水北调过程中还有许多中途蓄水池节点。

将这些事件都思考到一起，最初造成了 web stream API。

一共有三种流，别离是：writable streams、readable streams、transform streams，它们的关系如下：

readable streams 代表 A 河流，是数据的源头，因为是数据源头，所以只可读不可写。
writable streams 代表 B 河流，是数据的目的地，因为要继续蓄水，所以是只可写不可读。
transform streams 是两头对数据进行变换的节点，比方 A 与 B 河两头有一个大坝，这个大坝能够通过蓄水的形式管制水运输的速度，还能够装置滤网污染水源，所以它一头是 writable streams 输出 A 河流的水，另一头提供 readable streams 供 B 河流读取。

乍一看很简单的概念，但映射到河水引流就十分天然了，stream 的设计十分贴近生活概念。

要了解 stream，须要思考上面三个问题：

readable streams 从哪来？
是否要应用 transform streams 进行中间件加工？
生产的 writable streams 逻辑是什么？

还是再解释一下，为什么相比 read()、write()，stream 要多这三个思考：stream 既然将 I/O 形象为流的概念，也就是具备持续性，那么读取的资源就必须是一个 readable 流，所以咱们要结构一个 readable streams（将来可能越来越多函数返回值就是流，也就是在流的环境下工作，就不必思考如何结构流了）。对流的读取是一个继续的过程，所以不是调用一个函数一次性读取那么简略，因而 writable streams 也有肯定 API 语法。正是因为对资源进行了形象，所以无论是读取还是生产，都被包装了一层 stream API，而一般的 read 函数读取的资源都是其自身，所以才没有这些额定思维累赘。

好在 web streams API 设计都比较简单易用，而且作为一种标准规范，更加有把握的必要，上面别离阐明：

读取流不可写，所以只有初始化时能力设置值：

const readableStream = new ReadableStream({start(controller) {controller.enqueue('h')
    controller.enqueue('e')
    controller.enqueue('l')
    controller.enqueue('l')
    controller.enqueue('o')
    controller.close()}
})

controller.enqueue() 能够填入任意值，相当于是将值退出队列，controller.close() 敞开后，就无奈持续 enqueue 了，并且这里的敞开机会，会在 writable streams 的 close 回调响应。

下面只是 mock 的例子，理论场景中，读取流往往是一些调用函数返回的对象，最常见的就是 fetch 函数：

async function fetchStream() {const response = await fetch('https://example.com')
  const stream = response.body;
}

可见，fetch 函数返回的 response.body 就是一个 readable stream。

咱们能够通过以下形式间接生产读取流：

readableStream.getReader().read().then({value, done} => {})

也能够 readableStream.pipeThrough(transformStream) 到一个转换流，也能够 readableStream.pipeTo(writableStream) 到一个写入流。

不论是手动 mock 还是函数返回，咱们都能猜到， 读取流不肯定一开始就充斥数据 ，比方 response.body 就可能因为读的比拟早而须要期待，就像接入的水管水流较慢，而源头水池的水很多一样。咱们也能够手动模仿读取较慢的状况：

const readableStream = new ReadableStream({start(controller) {controller.enqueue('h')
    controller.enqueue('e')

    setTimeout(() => {controller.enqueue('l')
      controller.enqueue('l')
      controller.enqueue('o')
      controller.close()}, 1000)
  }
})

下面例子中，如果咱们一开始就用写入流对接，必然要期待 1s 能力失去残缺的 'hello' 数据，但如果 1s 后再对接写入流，那么霎时就能读取整个 'hello'。另外，写入流可能解决的速度也会慢，如果写入流解决每个单词的工夫都是 1s，那么写入流无论何时执行，都比读取流更慢。

所以能够领会到，流的设计就是为了让整个数据处理过程最大水平的高效，无论读取流数据 ready 的多迟、开始对接写入流的工夫有多晚、写入流解决的多慢，整个链路都是尽可能最高效的：

如果 readableStream ready 的迟，咱们能够晚一点对接，让 readableStream 筹备好再开始疾速生产。
如果 writableStream 解决的慢，也只是这一处生产的慢，对接的“水管”readableStream 可能早就 ready 了，此时换一个高效生产的 writableStream 就能晋升整体效率。

写入流不可读，能够通过如下形式创立：

const writableStream = new WritableStream({write(chunk) {
    return new Promise(resolve => {
      // 生产的中央，能够执行插入 dom 等等操作
      console.log(chunk)

      resolve()});
  },
  close() {// 写入流 controller.close() 时，这里被调用
  },
})

写入流不必关怀读取流是什么，所以只有关怀数据写入就行了，实现写入回调 write。

write 回调须要返回一个 Promise，所以如果咱们生产 chunk 的速度比较慢，写入流执行速度就会变慢，咱们能够了解为 A 河流引水到 B 河流，就算 A 河流的河道很宽，一下就把河水全副灌入了，但 B 河流的河道很窄，无奈解决那么大的水流量，所以受限于 B 河流河道宽度，整体水流速度还是比较慢的（当然这里不可能产生洪灾）。

那么 writableStream 如何触发写入呢？能够通过 write() 函数间接写入：

writableStream.getWriter().write('h')

也能够通过 pipeTo() 间接对接 readableStream，就像原本是手动滴水，当初间接对接一个水管，这样咱们只管解决写入就行了：

readableStream.pipeTo(writableStream)

当然通过最原始的 API 也能够拼装出 pipeTo 的成果，为了了解的更粗浅，咱们用原始办法模仿一个 pipeTo：

const reader = readableStream.getReader()
const writer = writableStream.getWriter()

function tryRead() {reader.read().then(({done, value}) => {if (done) {return}

    writer.ready().then(() => writer.write(value))

    tryRead()})
}

tryRead()

转换流外部是一个写入流 + 读取流，创立转换流的形式如下：

const decoder = new TextDecoder()
const decodeStream = new TransformStream({transform(chunk, controller) {controller.enqueue(decoder.decode(chunk, {stream: true}))
  }
})

chunk 是 writableStream 拿到的包，controller.enqueue 是 readableStream 的入列办法，所以它其实底层实现就是两个流的叠加，API 上简化为 transform 了，能够一边写入读到的数据，一边转化为读取流，供前面的写入流生产。

当然有很多原生的转换流能够用，比方 TextDecoderStream：

const textDecoderStream = TextDecoderStream()

上面是一个蕴含了编码转码的残缺例子：

// 创立读取流
const readableStream = new ReadableStream({start(controller) {const textEncoder = new TextEncoder()
    const chunks = textEncoder.encode('hello', { stream: true})
    chunks.forEach(chunk => controller.enqueue(chunk))
    controller.close()}
})

// 创立写入流
const writableStream = new WritableStream({write(chunk) {const textDecoder = new TextDecoder()
    return new Promise(resolve => {const buffer = new ArrayBuffer(2);
      const view = new Uint16Array(buffer);
      view[0] = chunk;
      const decoded = textDecoder.decode(view, { stream: true});
      console.log('decoded', decoded)

      setTimeout(() => {resolve()
      }, 1000)
    });
  },
  close() {console.log('writable stream close')
  },
})

readableStream.pipeTo(writableStream)

首先 readableStream 利用 TextEncoder 以极快的速度霎时将 hello 这 5 个字母退出队列，并执行 controller.close()，意味着这个 readableStream 霎时就实现了初始化，并且前面无奈批改，只能读取了。

咱们在 writableStream 的 write 办法中，利用 TextDecoder 对 chunk 进行解码，一次解码一个字母，并打印到控制台，而后过了 1s 才 resolve，所以写入流会每隔 1s 打印一个字母：

h
# 1s later
e
# 1s later
l
# 1s later
l
# 1s later
o
writable stream close

这个例子转码解码解决的还不够优雅，咱们不须要将转码与解码写在流函数里，而是写在转换流中，比方：

readableStream
  .pipeThrough(new TextEncoderStream())
  .pipeThrough(customStream)
  .pipeThrough(new TextDecoderStream())
  .pipeTo(writableStream)

这样 readableStream 与 writableStream 都不须要解决编码与解码，但流在两头被转化为了 Uint8Array，不便被其它转换流解决，最初通过解码转换流转换为文字后，再 pipeTo 给写入流，这样写入流拿到的就是文字了。

但也并不总是这样，比方咱们要传输一个视频流，可能 readableStream 原始值就曾经是 Uint8Array，所以具体要不要对接转换流看状况。

streams 是对 I/O 形象的规范解决 API，其反对继续小片段数据处理的个性并不是偶尔，而是对 I/O 场景进行形象后的必然。

咱们通过水流的例子类比了 streams 的概念，当 I/O 产生时，源头的流转换是有固定速度的 x M/s，指标客户端比方视频的转换也是有固定速度的 y M/s，网络申请也有速度并且是个继续的过程，所以 fetch 人造也是一个流，速度时 z M/s，咱们最终看到视频的速度就是 min(x, y, z)，当然如果服务器提前将 readableStream 提供好，那么 x 的速度就能够疏忽，此时看到视频的速度是 min(y, z)。

不仅视频如此，关上文件、关上网页等等都是如此，浏览器解决 html 也是一个流的过程：

new Response(stream, {headers: { 'Content-Type': 'text/html'},
})

如果这个 readableStream 的 controller.enqueue 过程被刻意解决的比较慢，网页甚至能够一个字一个字的逐渐出现：Serving a string, slowly Demo。

只管流的场景如此广泛，但也没有必要将所有代码都改成流式解决，因为代码在内存中执行速度很快，变量的赋值是没必要应用流解决的，但如果这个变量的值来自于一个关上的文件，或者网络申请，那么应用流进行解决是最高效的。

探讨地址是：精读《web streams》· Issue #363 · dt-fe/weekly

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总结

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