本文详细的介绍了node Transform ，分享给大家，希望此文章对各位有所帮助。

Transform流特性

在开发中直接接触Transform流的情况不是很多，往往是使用相对成熟的模块或者封装的API来完成流的处理，最为特殊的莫过于through2模块和gulp流操作。那么，Transform流到底有什么特点呢？

从名称上说，Transform意为处理，类似于生产流水线上的每一道工序，每道工序针对到来的产品作相应的处理；从结构上看，Transform是一个双工流，通俗的解释它既可以作为可读流，也可作为可写流。但是，node却对Transform流针对其特性做了更为特殊的定制，使Transform不是单纯的Duplex流。

Transform流由于包含了Readable和Writeable特性，因此Transform在实际使用中有着多种方式：它既可以只作为消费者消费数据，也可同时作为生产者和消费者完成数据中间处理。下面将逐渐深入内部阐述Transform的运行机理及使用技巧。

Transform内部架构

上图表示一个Transform实例的组成部分：Readable部分缓冲（数组）、内部_read函数、Writeable部分缓冲（链表）、内部_write函数、Transform实例必须实现的内部_transform函数以及系统提供的回调函数afterTransform。由于Transform实例同时拥有两部分缓冲，因此2个缓冲的存储、消耗的顺序也就需要了解，这对于后面使用原生Transform编写代码有很大的指导意义。

传统意义的流（即Readable和Writeable）的实现者都需要实现对应的内部函数_read()和_write()，对于Readable实例而言，_read函数用于准备从源文件中获取数据并添加到读缓冲中；对于Writeable实例_write函数则从写缓冲链表中一次刷入到磁盘中。它们分别对应了读写流程的首尾步骤，具体可以关注node中的Stream一文。

而Transform中的_read和_write函数的实现大有不同，由于需要兼顾流的处理，因此着重分析Transform的内部函数执行流程。

示例demo：

以上段示例代码为例，transform作为消费者消费readable。

Transform的实例transform拥有transormState和readableState属性，保存了相关属性，如tranform状态信息、回调函数存储和编码等。transform作为消费者，会在其write函数中消费数据，在node中的Stream文中介绍了write函数的实现细节，通过内部调用_write函数实现数据的写入。而在Transform中_write函数已经重写：

1.保存transform收到的chunk数据、编码和函数（执行刷新写缓冲）

2.在一定条件下执行_read函数（当状态为非转换下，只要读缓冲大小未超过设定的大小，则执行_read）

如果一切顺利，readable的数据会顺利执行transform的**write->_write->_read**，那么原本负责填充读缓冲的_read在Transform中发生了哪些改变呢？

可见，_read的实现非常简单，根据条件选择执行_transform函数。需要注意的是_read的参数n并未有使用，因为是否插入数据至读缓冲是由开发者在_transform中来决定。相信大家对_transform函数并不陌生，node规定Transform实例必须提供_transform函数，而该函数正是在_read中调用。

_transform有三个参数，第一个为待处理的chunk数据，第二个为编码，第三个为回调函数。前两个参数很好理解，我们可以在_transform中尽情的处理数据，最后调用回调函数完成处理。那么，这个回调函数究竟是什么？ 它就是Transform架构图中的afterTransform函数，它有几个功能：

1.清空各种状态信息，如transformState对象的一些属性，用于下次处理数据使用

2.可选的保存处理结果至读缓冲区

3.刷新写缓冲区，执行下一阶段的数据流处理

可见，在afterTransform函数执行后，才基本宣告transform第一阶段的结束。为何是第一阶段呢？因为transform才完成了作为消费者（即Writeable）的作用，如果用户在_transform中传入了数据到写缓冲区，那么此时transform也同时是一个生产者，提供数据让后面的消费者消费数据，这就涉及到了Transform使用上的问题。

Transform的生产消费实例

示例代码很简单，创建了一个可读流，向消费者提供a-z的小写字母；创建了一个转换流，在_transform函数中针对数据并不做处理仅作打点输出，并向回调函数传递数据至读缓冲区。我们的目的是通过transform输出26个小写字母，但是当前程序执行的结果并不让人满意：

执行结果：

tranform仅仅处理到字母b,readable也仅仅提供了a-f的数据便戛然而止，这是为何？

这一切都归结于transform对象。认真读过上文后我们知道，所有的Transform实例同时有两个缓冲区，其中写缓冲区用来接收生产者的数据进行转换操作，读缓冲区则缓存数据给消费者使用。而在当前的实现中，transform._transform函数输出了待处理数据，同时执行next(null,buf);。该函数上文已有分析，即afterTransform函数，第一个参数为Error实例，第二个则为存入读缓冲区的数据。在本例中，执行完_transform后将处理后的数据存入读缓冲区，等待后面的消费者消费读缓冲区的数据。可是，transform后面没有消费者了，因此transform在处理完字母b存入读缓冲区后，读缓冲区已经满了（设定highWaterMark为2，即读写缓冲区的最大值均为2字节）。当字母c、d也执行到tranform._write后，由于不满足执行transform._read的条件无法执行transform._transform函数，更无法执行afterTransform函数，导致无法刷新写缓冲区的数据，造成字母c、d贮存在写缓冲区。而字母e、f则由于transform的写缓冲区满（transform.write()返回false），只有存储在readable的读缓冲区中，等待消费。这就造成了死循环，readable和transform所有的缓冲区都满了，流也就停止了。

解决这个问题的方法很简单，有两种不同方案：

1.transform的读缓冲区保持为空

2.增加消费者消费transform的读缓冲区

其实本质上都是让transform的读缓冲区得到消耗。

第一种方案：

保证transform的读缓冲区为空：

只需向next函数传入null即可，这样transform消费完数据后即宣告数据处理结束，读缓冲区始终为空。

第二种方案：

添加消费者：

transform实现不变，只是添加了消费者process.stdout。这样也同时保证了transform的读缓冲区处于可添加状态，也给了afterTransform函数刷新写缓冲区的机会，开启新的数据处理流程。

through2的实现

through2的重头戏在于Transform流，使用through2的API可方便的创建一个Transform实例，完成数据流的处理。

可见，through2模块仅仅是封装了Transform的构造函数，并封装了更为易用的objectMode模式。之所以建议使用through2创建Transform对象，不仅仅是因为其提供了方便的API，更主要的是为了兼容性。Transform对象是属于Stream2.0的特性，早先版本的node并没有实现，而通过through2创建的Transform实例在之前版本的node下仍可正常使用，这是由于through2并未引用node默认提供的stream模块，而是使用社区中较为流行的“readable-stream”模块。

总结

本文旨在深入through2中的使用的Transform流进行探究，并作为上一篇文章node中的stream的回顾和应用。通过文末简单的示例了解Transform在开发中可能出现的问题，学会随意切换Transform的生产者和消费者的身份，更好的指导实际开发。

以上所述是小编给大家介绍的node之Transform 。编程之家 jb51.cc 收集整理的教程希望能对你有所帮助，如果觉得编程之家不错，可分享给好友！感谢支持。