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FileInputStream的read方法底层确实是通过调用JDK层面的read方法,并且这个JDK层面的read方法底层是使用C语言编写的,以实现高效的文件读取功能。但是它会涉及多次内核态与操作系统交互。当我们使用FileInputStream的read方法读取文件时,首先会触发一次用户态到内核态的切换。这是因为文件读取是一个底层的系统调用,需要在内核态执行。内核态具有更高的权限和更直接的访问硬件的能力。

在内核态中,操作系统会执行相应的文件读取操作,将文件中的数据读取到内核缓冲区中。然后,操作系统再将数据从内核缓冲区复制到Java的用户空间中,最终返回给我们的Java程序。

这个过程中涉及了多次内核态与操作系统的交互,包括用户态到内核态的切换、内核态中的文件读取操作以及内核态到用户态的数据复制。每次内核态与操作系统的交互都需要一定的时间开销,所以在大量的文件读取操作中,减少内核态与操作系统的交互次数可以提高性能。

介绍 

在文件读取方面,FileInputStream和BufferedInputStream都有各自的优缺点。

FileInputStream是一个基于字节的输入流,它从文件中读取字节数据。使用FileInputStream读取文件时,每次读取都会直接从磁盘中读取一个字节,这样会导致频繁的磁盘I/O操作,从而影响文件读取的效率。

BufferedInputStream则是一个基于字节的缓冲输入流,它利用了缓冲区的机制,每次读取一定量的数据到缓冲区中,然后逐个字节地将数据从缓冲区中读取。因为缓冲区可以预读数据并存储在内存中,所以可以减少磁盘I/O次数,从而提高文件读取的效率。

所以,在读取大文件时,使用BufferedInputStream比FileInputStream更高效,因为它减少了频繁的磁盘I/O操作。但是在读取小文件时,由于缓冲区需要耗费一定的时间来填充,可能会出现BufferedInputStream比FileInputStream慢的情况。

综上所述,选择FileInputStream还是BufferedInputStream,要根据具体的情况来考虑,如果需要读取大文件,使用BufferedInputStream更加高效;如果需要读取小文件,使用FileInputStream可能更快一些。

Java I/O中的缓冲流能够加快文件读写速度的根本原因是

将输入/输出流封装在缓冲区内,在缓冲区中进行读写操作,减少了磁盘或网络I/O的次数,提高了读写效率。

具体来说,BufferedInputStream是一种基于字节的缓冲输入流,它利用了缓冲区的机制,每次读取数据时会先将一定量的数据读入缓冲区,然后逐个字节地将数据从缓冲区中读取。当缓冲区中的数据被读完之后,它会再次从输入流中读取一定量的数据到缓冲区中,继续读取操作。

使用缓冲流读取文件时,它会将文件的一部分数据读取到内存中的缓冲区里,然后程序再从缓冲区中逐一读取数据,这样就避免了每次都直接读取硬盘或网络的I/O操作,从而加快了文件的读取速度。

此外,缓冲流还可以减少系统调用的次数,因为每一次系统调用都需要向操作系统申请资源并返回结果,耗费时间较长。而使用缓冲流可以将多个小的I/O操作合并成一个大的操作,从而减少了系统调用的次数,提高了程序的运行效率。

综上所述,使用缓冲流能够加快文件读写速度的根本原因就是通过缓存数据,减少I/O操作。而BufferedInputStream作为一种基于字节的缓冲输入流,可以有效地实现这一目的。

统计表 

 因为采用不同的缓冲区大小时,数据的传输总量(因此招致磁盘操作的数量)是相同的,表所示为发起read和writel调用的开销。缓冲区大小为1字节时,需要调用read)和write1亿次,缓冲区大小为4096个字节时,需要调用read)和writel24000次左右,几平达到最优性能。设置再超过这个值,对性能的提升就不显著了,这是因为与在用户空间和内核空间之间复制数据以及执行实际磁盘l/0 所花费的时相比,read()和write()系统调用的成本就显得微不足道了

在Java中使用流进行文件上传有几个好处

1. 内存效率:使用流可以一次仅将文件的一部分读入内存,而不需要一次性将整个文件读入内存。这对于大型文件尤其重要,因为它可以节省内存并避免OutOfMemoryError。

2. 网络传输:在文件上传到服务器或从服务器下载时,流可以直接在网络上传输,而不需要将整个文件加载到内存中,可以降低网络传输的延迟。

3. 实时处理:流使得文件可以在传输过程中进行实时处理,例如压缩、加密、解密或其他操作,而无需等待整个文件传输完成。

4. 扩展性:流提供了丰富的API和功能,可以方便地对文件进行读取、写入和处理,同时支持各种类型的文件操作。

http://www.ds6.com.cn/news/105408.html

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