1.分析流媒体服务器源码：Rtmp发布流程的源码SRS解析
2.使用JDK8 Stream空指针问题分析
3.从原理剖析带你理解Stream
4.I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"
5.于——InputStream类源码详解
6.FFmpeg源码分析: AVStream码流

分析流媒体服务器源码：Rtmp发布流程的SRS解析

       Rtmp发布流程在SRS服务器中主要通过单线程多协程模型来实现，以简化线程管理和数据同步。分析以下是源码关键步骤的解析：

       SRS基于state-threads协程库工作，每个协程在单线程内独立执行，分析无需考虑线程安全问题。源码程序启动后，分析伏击涨停 分时指标源码通过SrsStreamListener监听并处理TCP连接，源码创建SrsTcpListener和SrsReusableThread进行并发处理。分析

       当接收到客户端连接时，源码会根据连接类型创建不同的分析SrsConnection，如RtmpConn。源码SrsRtmpConnFMLEPublish负责处理推流至服务器，分析会进入publishing函数，源码其中创建SrsPublishRecvThread协程，分析接收和处理客户端的源码消息。

       消息处理中，视频数据会经过缓存H序列头、HLS分发和消费者分发等步骤。每个消费者有自己的SrsMessageQueue，队列大小由配置文件中的"queue_length"设置，队列满时旧消息会被丢弃，但关键的序列头不会被删除，避免影响客户端解码。

       总结来说，SRS的Rtmp发布流程通过高效的单线程协程设计，保证了数据的缓存和分发，同时通过策略性丢包避免了可能导致花屏的问题。

使用JDK8 Stream空指针问题分析

       在使用JDK8 Stream API进行集合操作转换时，虽然它极大地方便了代码编写，但也容易引发一些问题。本文将总结一些我们在开发中遇到的linux 守护进程源码常见问题以及解决策略。

       首先，让我们来关注Collectors.toList 存在null值的问题。在处理Stream流时，可能不经意间将null值添加至List对象中。尽管List允许null值存在，但在进行循环遍历时，null值可能导致空指针异常。为了避免这种情况，建议在使用Collectors.toList前，先通过filter方法剔除null值。

       紧接着，我们来看看Collectors.toMap出现NullPointerException的情况。通常，HashMap允许key和value为null，但在Stream API处理时，如果value为null，则会触发空指针异常。分析源码，发现在合并操作中，如果value为null，会抛出空指针异常。为避免此问题，可以在调用toMap之前，使用filter方法去除可能存在的null值。

       另外，使用Collectors.toMap时，还需注意可能出现的Duplicate key问题。虽然源码中的处理逻辑在检测到重复key时会抛出异常，但我们可以自定义mergeFunction参数，以便在处理重复key时实现特定逻辑，模块系统源码设置如取第一个value或最后一个value，以此覆盖或保留前一个值。

       在使用parallelStream时，重要的一点是它不保证集合顺序。这意味着，当使用parallelStream进行并行执行时，结果的顺序可能与预期不同。若需要保持顺序，可以调用parallelStream().forEachOrdered()方法。

       此外，parallelStream还可能引发线程安全问题。在并行执行时，多线程并发操作可能导致数据不一致。处理这一问题，一种方法是确保parallelStream().forEach()逻辑内的线程安全，另一种方法是将集合转换为并发集合，如使用ConcurrentHashMap或使用Guava库中的并发集合。

       通过上述分析，我们可以更好地理解和管理使用JDK8 Stream API时可能出现的问题，确保代码的稳定性和可靠性。

从原理剖析带你理解Stream

       Stream是Java 8提供的新特性，它允许我们以声明式的方式处理数据集合，简化了集合操作的代码结构。在项目中，集合是最常用的数据存储结构，当我们需要对集合内的元素进行过滤或其他操作时，传统的做法是使用for循环。Stream操作分为中间操作与结束操作两大类。中间操作仅进行记录，直到结束操作才会触发实际计算，华为盒子hdmi源码这种特性称为懒加载，使得Stream在处理大规模对象迭代计算时非常高效。中间操作又分为有状态与无状态操作，有状态操作需要在处理所有元素后才能进行，无状态操作则不受之前元素的影响。

       Stream结构分析揭示了其内部实现机制。每一次中间操作都会生成新的Stream对象，无状态操作的实现类为StatelessOp，有状态操作的实现类为StatefulOp。通过继承关系，我们可以观察到Stream结构的层次性。核心Sink概念在Stream API内部实现中扮演关键角色，Stream API通过重载Sink的接口方法实现了其功能。以filter或map方法为例，源码返回的StatelessOp或StatefulOp对象构成了一个复杂的结构，最终与Sink相关联。Sink对象在Stream执行流程中扮演关键角色，其作用在collect方法中得以体现，通过匿名内部类ReducingSink对象实现元素的收集与处理。动画理解Stream执行流程可以帮助我们更直观地了解其运行机制，从而深入掌握其高效处理数据集合的方法。

I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"

       本文基于JDK1.8，深入剖析了BufferedOutputStream的源码，帮助理解缓冲输出流的工作机制。

       BufferedOutputStream，作为与缓冲输入流相对应的面向字节的IO类，其主要功能是通过write方法进行字节写出操作，并在调用flush方法时清除缓存区中的剩余字节。

       其继承体系主要包括了基本的输出流类，如OutputStream。绝顶获利指标源码

       相较于缓冲输入流，BufferedOutputStream的方法相对较少，但功能同样强大。

       BufferedOutputStream内部包含两个核心成员变量：buf代表缓冲区，count记录缓冲区中可写出的字节数。

       构造函数默认初始化缓冲区大小为8M，若指定大小则按指定大小初始化。

       BufferedOutputStream提供了两种主要的写方法：write(int b)用于写出单个字节，以及write(byte[] b, int off, int len)用于从数组中写出指定长度的字节。在内部实现中，使用System.arraycopy函数加速字节的复制过程。

       对于上述方法在调用之后，均会进行缓冲区的清空操作，即调用内部的flushBuffer()方法。然而，用户直接调用的公有flush()方法有何意义呢？

       在实际应用中，当使用BufferedOutputStream进行高效输出时，用户可能需要在程序结束前调用flush()方法，以确保所有未输出的字节都能被正确处理。避免了在程序未结束时输出流的缓存区中出现未输出的字节。

       flush()方法内部逻辑简单，主要通过调用继承自FilterOutputStream的out变量的flush()方法实现缓存区的清空，并将缓冲区的字节全部输出。同时，由于Java的IO流采用装饰器模式，该过程也包括了调用其他实现缓冲功能类的flush方法。

       为验证flush()方法的功能，本文进行了简单的测试，通过初始化缓冲区大小为5个字节，分别测试了不调用flush()、调用close()与不调用flush()、不调用close()的情况。

       测试结果显示，不调用flush()而调用close()时，输出为一个特殊符号，表明字节被正确输出。而在不调用flush()且不调用close()的情况下，输出为空，说明有字节丢失。

       值得注意的是，如果在测试时定义的字节数组长度超过缓冲区大小，BufferedOutputStream可能直接使用加速机制全部写出，无需调用flush()。

       综上所述，使用BufferedOutputStream时，养成在程序结束前调用flush()的习惯，能有效避免因缓存区未清空导致的数据丢失问题，确保程序的稳定性和可靠性。

于——InputStream类源码详解

       InputStream类是字节输入流的基础，它作为所有字节输入流类的超类，提供了读取字节的基本功能。

       从InputStream读取下一个数据字节时，返回的值位于0到的整数范围内，代表字节值。若流已到达末尾而无更多字节，会返回值-1。在获取数据、遇到流终点或抛出异常之前，此方法始终处于阻塞状态。

       实现InputStream接口的子类通常会根据具体的应用场景，扩展或修改InputStream的基础行为。例如，FileInputStream用于从文件读取字节，而ByteArrayInputStream用于从字节数组读取。

       InputStream类提供了基础的读取操作，包括read()方法用于读取单个字节，read(byte[] b)方法用于读取多个字节到字节数组中，以及read(byte[] b, int off, int len)方法用于指定读取字节的位置和数量。这些方法共同构成InputStream类的核心功能。

       通过使用InputStream类及其子类，开发者可以实现从文件、网络连接、设备输入或其他数据源的字节读取，为数据处理、文件操作和网络通信等提供了基础支持。

       在实际应用中，开发者需谨慎处理异常情况，比如文件未找到、网络连接断开或读取操作超时等，并合理使用非阻塞读取机制，以提高程序的性能和响应速度。

       总之，InputStream类作为字节输入流的基础，为各种应用场景提供了灵活和高效的数据读取能力。深入理解其内部机制和用法，对于开发高效、可靠的软件系统至关重要。

FFmpeg源码分析: AVStream码流

       在AVCodecContext结构体中，AVStream数组存储着所有视频、音频和字幕流的信息。每个码流包含时间基、时长、索引数组、编解码器参数、dts和元数据。索引数组用于保存帧数据包的offset、size、timestamp和flag，方便进行seek定位。

       让我们通过ffprobe查看mp4文件的码流信息。该文件包含5个码流，是双音轨双字幕文件。第一个是video，编码为h，帧率为.fps，分辨率为x，像素格式为yuvp。第二个和第三个都是audio，编码为aac，采样率为，立体声，语言分别为印地语和英语。第四个和第五个都是subtitle，语言为英语，编码器为mov_text和mov_text。

       调试实时数据显示，stream数组包含以下信息：codec_type（媒体类型）、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate、channels等编解码器参数。

       我们关注AVCodecContext的编解码器参数，例如codec_type、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate和channels。具体参数如下：codec_type - 视频/音频/字幕；codec_id - 编码器ID；bit_rate - 位率；profile - 编码器配置文件；level - 编码器级别；width - 宽度；height - 高度；sample_rate - 采样率；channels - 音道数。

       AVStream内部的nb_index_entries（索引数组长度）和index_entries（索引数组）记录着offset、size、timestamp、flags和min_distance信息。在seek操作中，通过二分查找timestamp数组来定位指定时间戳对应的帧。seek模式有previous、next、nearest，通常使用previous模式向前查找。

       时间基time_base在ffmpeg中用于计算时间戳。在rational.h中，AVRational结构体定义为一个有理数，用于时间计算。要将时间戳转换为真实时间，只需将num分子除以den分母。

node stream源码分析 — Readable

       Stream在Node.js中是一种数据传输的抽象机制，它分为四种类型：流、可读流（Readable）、可写流（Writable）和可缓冲流（Transform）。其中，可读流（Readable）用于从外部数据源读取数据。

       可读流有两种模式：流动模式和非流动模式。非流动模式在监听到'data'事件时，直接读取数据而不暂停，并不将数据存储到缓存区。流动模式则在监听到'readable'事件时，将数据放入缓存区，并等待'writable'调用来判断是否有空位，以此来决定是否暂停。

       以下是对可读流（Readable）的源码分析。首先，让我们查看Readable的源码。源码文件位于'_stream_readable.js'中。

       在'fs.js'文件中，我们可以看到创建读取流的源码，而'Readable'则位于'_stream_readable.js'文件中。

       在'fs.js'文件中，我们可以通过调用`fs.createReadStream`来创建读取流。在'Readable'源码文件中，我们可以看到Node.js实现的可读流类，它提供了读取数据的功能，并且支持缓冲和流式读取。