一、使用buffer减少读写次数
在处理数据输入的时候，我们经常会使用文件操作，按照字节一个个读取，还会运用到缓存机制，提高读写效率。这种方法常见的使用如下：
const fs = require('fs');
const readStream = fs.createReadStream('example.txt');
const writeStream = fs.createWriteStream('example-copy.txt');
readStream.on('data', chunk => {
writeStream.write(chunk);
});
readStream.on('end', () => {
writeStream.end();
});
但是依然在每个data事件中，进行了chunk的传递，这就导致了读写的频繁。这时候，我们可以借助buffer缓存，批量读写数据：
const fs = require('fs');
const readStream = fs.createReadStream('example.txt');
const writeStream = fs.createWriteStream('example-copy.txt');
readStream.on('data', chunk => {
const buffer = Buffer.alloc(chunk.length);
for (let i = 0; i < chunk.length; i++) {
buffer[i] = chunk[i];
}
writeStream.write(buffer);
});
readStream.on('end', () => {
writeStream.end();
});
这样一来，每个data事件中，就只会传递一次数据，达到流畅的读写。
二、使用流处理大数据文件
在数据量大、文件较大的情况下，我们需要使用流方式的读写，使得整个文件都能被流畅处理，而不会出现内存溢出等异常情况。例如：
const fs = require('fs');
const zlib = require('zlib');
const gzip = zlib.createGzip();
const readStream = fs.createReadStream('example.txt');
const writeStream = fs.createWriteStream('example.txt.gz');
readStream.pipe(gzip).pipe(writeStream);
这里的zlib模块提供了压缩和解压缩的功能，和fs模块搭配使用，可以帮助我们更好地处理大文件，让读写流的效率大大提高。
三、使用Transform变换流处理数据
在以上两个方法中，我们对读写流进行了优化和批量操作，提高了效率。但是在实际开发中，我们可能会需要对数据进行更深层次的转换和处理，而这时候就需要使用Transform变换流来完成。
const fs = require('fs');
const { Transform } = require('stream');
const upperCaseTr = new Transform({
transform(chunk, encoding, callback) {
this.push(chunk.toString().toUpperCase());
callback();
}
});
const readStream = fs.createReadStream('example.txt');
const writeStream = fs.createWriteStream('example-uppercase.txt');
readStream.pipe(upperCaseTr).pipe(writeStream);
这样一来，我们可以对读入的数据进行更加复杂的处理，例如转换大小写、加密解密等，彻底提高数据的利用价值和处理效率。
四、使用pump优化读写流
我们在使用读写流进行数据处理的时候，常常会遇到一个问题：销毁流的过程中，有可能出现未完成的写操作。这时候，我们需要使用pump模块来优化管道方法，实现完全的流畅读写。
const fs = require('fs');
const pump = require('pump');
const readStream = fs.createReadStream('example.txt');
const writeStream = fs.createWriteStream('example-copy.txt');
pump(readStream, writeStream);
这样一来，就达到了无阻滞的读写流管理，可以在各种情况下保证稳定高效的数据处理。
原创文章，作者：VYBCB，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/334396.html
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