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  • Node.js Stream 实战篇

     

    邹斌 ·2016-07-22 11:04

    背景

    前面两篇(基础篇进阶篇)主要介绍流的基本用法和原理,本篇从应用的角度,介绍如何使用管道进行程序设计,主要内容包括:

    1. 管道的概念
    2. Browserify的管道设计
    3. Gulp的管道设计
    4. 两种管道设计模式比较
    5. 实例

    Pipeline

    所谓“管道”,指的是通过a.pipe(b)的形式连接起来的多个Stream对象的组合。

    假如现在有两个Transformboldred,分别可将文本流中某些关键字加粗和飘红。
    可以按下面的方式对文本同时加粗和飘红:

    // source: 输入流
    // dest: 输出目的地
    source.pipe(bold).pipe(red).pipe(dest)

    bold.pipe(red)便可以看作一个管道,输入流先后经过boldred的变换再输出。

    但如果这种加粗且飘红的功能的应用场景很广,我们期望的使用方式是:

    // source: 输入流
    // dest: 输出目的地
    // pipeline: 加粗且飘红
    source.pipe(pipeline).pipe(dest)

    此时,pipeline封装了bold.pipe(red),从逻辑上来讲,也称其为管道。
    其实现可简化为:

    var pipeline = new Duplex()
    var streams = pipeline._streams = [bold, red]
    
    // 底层写逻辑:将数据写入管道的第一个Stream,即bold
    pipeline._write = function (buf, enc, next) {
      streams[0].write(buf, enc, next)
    }
    
    // 底层读逻辑:从管道的最后一个Stream(即red)中读取数据
    pipeline._read = function () {
      var buf
      var reads = 0
      var r = streams[streams.length - 1]
      // 将缓存读空
      while ((buf = r.read()) !== null) {
        pipeline.push(buf)
        reads++
      }
      if (reads === 0) {
        // 缓存本来为空,则等待新数据的到来
        r.once('readable', function () {
          pipeline._read()
        })
      }
    }
    
    // 将各个Stream组合起来(此处等同于`bold.pipe(red)`)
    streams.reduce(function (r, next) {
      r.pipe(next)
      return next
    })

    pipeline写数据时,数据直接写入bold,再流向red,最后从pipeline读数据时再从red中读出。

    如果需要在中间新加一个underline的Stream,可以:

    pipeline._streams.splice(1, 0, underline)
    bold.unpipe(red)
    bold.pipe(underline).pipe(red)

    如果要将red替换成green,可以:

    // 删除red
    pipeline._streams.pop()
    bold.unpipe(red)
    
    // 添加green
    pipeline._streams.push(green)
    bold.pipe(green)

    可见,这种管道的各个环节是可以修改的。

    stream-splicer对上述逻辑进行了进一步封装,提供splicepushpop等方法,使得pipeline可以像数组那样被修改:

    var splicer = require('stream-splicer')
    var pipeline = splicer([bold, red])
    // 在中间添加underline
    pipeline.splice(1, 0, underline)
    
    // 删除red
    pipeline.pop()
    
    // 添加green
    pipeline.push(green)

    labeled-stream-splicer在此基础上又添加了使用名字替代下标进行操作的功能:

    var splicer = require('labeled-stream-splicer')
    var pipeline = splicer([
      'bold', bold,
      'red', red,
    ])
    
    // 在`red`前添加underline
    pipeline.splice('red', 0, underline)
    
    // 删除`bold`
    pipeline.splice('bold', 1)

    由于pipeline本身与其各个环节一样,也是一个Stream对象,因此可以嵌套:

    var splicer = require('labeled-stream-splicer')
    var pipeline = splicer([
      'style', [ bold, red ],
      'insert', [ comma ],
    ])
    
    pipeline.get('style')     // 取得管道:[bold, red]
      .splice(1, 0, underline) // 添加underline

    Browserify

    Browserify的功能介绍可见substack/browserify-handbook,其核心逻辑的实现在于管道的设计:

    var splicer = require('labeled-stream-splicer')
    var pipeline = splicer.obj([
        // 记录输入管道的数据,重建管道时直接将记录的数据写入。
        // 用于像watch时需要多次打包的情况
        'record', [ this._recorder() ],
        // 依赖解析,预处理
        'deps', [ this._mdeps ],
        // 处理JSON文件
        'json', [ this._json() ],
        // 删除文件前面的BOM
        'unbom', [ this._unbom() ],
        // 删除文件前面的`#!`行
        'unshebang', [ this._unshebang() ],
        // 语法检查
        'syntax', [ this._syntax() ],
        // 排序,以确保打包结果的稳定性
        'sort', [ depsSort(dopts) ],
        // 对拥有同样内容的模块去重
        'dedupe', [ this._dedupe() ],
        // 将id从文件路径转换成数字,避免暴露系统路径信息
        'label', [ this._label(opts) ],
        // 为每个模块触发一次dep事件
        'emit-deps', [ this._emitDeps() ],
        'debug', [ this._debug(opts) ],
        // 将模块打包
        'pack', [ this._bpack ],
        // 更多自定义的处理
        'wrap', [],
    ])

    每个模块用row表示,定义如下:

    {
      // 模块的唯一标识
      id: id,
      // 模块对应的文件路径
      file: '/path/to/file',
      // 模块内容
      source: '',
      // 模块的依赖
      deps: {
        // `require(expr)`
        expr: id,
      }
    }

    wrap阶段前,所有的阶段都处理这样的对象流,且除pack外,都输出这样的流。
    有的补充row中的一些信息,有的则对这些信息做一些变换,有的只是读取和输出。
    一般row中的sourcedeps内容都是在deps阶段解析出来的。

    下面提供一个修改Browserify管道的函数。

    var Transform = require('stream').Transform
    // 创建Transform对象
    function through(write, end) {
      return Transform({
        transform: write,
        flush: end,
      })
    }
    
    // `b`为Browserify实例
    // 该插件可打印出打包时间
    function log(b) {
      // watch时需要重新打包,整个pipeline会被重建,所以也要重新修改
      b.on('reset', reset)
      // 修改当前pipeline
      reset()
    
      function reset () {
        var time = null
        var bytes = 0
        b.pipeline.get('record').on('end', function () {
          // 以record阶段结束为起始时刻
          time = Date.now()
        })
    
        // `wrap`是最后一个阶段,在其后添加记录结束时刻的Transform
        b.pipeline.get('wrap').push(through(write, end))
        function write (buf, enc, next) {
          // 累计大小
          bytes += buf.length
          this.push(buf)
          next()
        }
        function end () {
          // 打包时间
          var delta = Date.now() - time
          b.emit('time', delta)
          b.emit('bytes', bytes)
          b.emit('log', bytes + ' bytes written ('
            + (delta / 1000).toFixed(2) + ' seconds)'
          )
          this.push(null)
        }
      }
    }
    
    var fs = require('fs')
    var browserify = require('browserify')
    var b = browserify(opts)
    // 应用插件
    b.plugin(log)
    b.bundle().pipe(fs.createWriteStream('bundle.js'))

    事实上,这里的b.plugin(log)就是直接执行了log(b)

    在插件中,可以修改b.pipeline中的任何一个环节。
    因此,Browserify本身只保留了必要的功能,其它都由插件去实现,如watchifyfactor-bundle等。

    除了了上述的插件机制外,Browserify还有一套Transform机制,即通过b.transform(transform)可以新增一些文件内容预处理的Transform。
    预处理是发生在deps阶段的,当模块文件内容被读出来时,会经过这些Transform处理,然后才做依赖解析,如babelifyenvify

    Gulp

    Gulp的核心逻辑分成两块:任务调度与文件处理。
    任务调度是基于orchestrator,而文件处理则是基于vinyl-fs

    类似于Browserify提供的模块定义(用row表示),vinyl-fs也提供了文件定义(vinyl对象)。

    Browserify的管道处理的是row流,Gulp管道处理vinyl流:

    gulp.task('scripts', ['clean'], function() {
      // Minify and copy all JavaScript (except vendor scripts) 
      // with sourcemaps all the way down 
      return gulp.src(paths.scripts)
        .pipe(sourcemaps.init())
        .pipe(coffee())
        .pipe(uglify())
        .pipe(concat('all.min.js'))
        .pipe(sourcemaps.write())
        .pipe(gulp.dest('build/js'));
    });

    任务中创建的管道起始于gulp.src,终止于gulp.dest,中间有若干其它的Transform(插件)。

    如果与Browserify的管道对比,可以发现Browserify是确定了一条具有完整功能的管道,而Gulp本身只提供了创建vinyl流和将vinyl流写入磁盘的工具,管道中间经历什么全由用户决定。
    这是因为任务中做什么,是没有任何限制的,文件处理也只是常见的情况,并非一定要用gulp.srcgulp.dest

    两种模式比较

    BrowserifyGulp都借助管道的概念来实现插件机制。

    Browserify定义了模块的数据结构,提供了默认的管道以处理这样的数据流,而插件可用来修改管道结构,以定制处理行为。

    Gulp虽也定义了文件的数据结构,但只提供产生、消耗这种数据流的接口,完全由用户通过插件去构造处理管道。

    当明确具体的处理需求时,可以像Browserify那样,构造一个基本的处理管道,以提供插件机制。
    如果需要的是实现任意功能的管道,可以如Gulp那样,只提供数据流的抽象。

    实例

    本节中实现一个针对Git仓库自动生成changelog的工具,完整代码见ezchangelog

    ezchangelog的输入为git log生成的文本流,输出默认为markdown格式的文本流,但可以修改为任意的自定义格式。

    输入示意:

    commit 9c5829ce45567bedccda9beb7f5de17574ea9437
    Author: zoubin <zoubin04@gmail.com>
    Date:   Sat Nov 7 18:42:35 2015 +0800
    
        CHANGELOG
    
    commit 3bf9055b732cc23a9c14f295ff91f48aed5ef31a
    Author: zoubin <zoubin04@gmail.com>
    Date:   Sat Nov 7 18:41:37 2015 +0800
    
        4.0.3
    
    commit 87abe8e12374079f73fc85c432604642059806ae
    Author: zoubin <zoubin04@gmail.com>
    Date:   Sat Nov 7 18:41:32 2015 +0800
    
        fix readme
        add more tests

    输出示意:

    * [[`9c5829c`](https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/9c5829c)] CHANGELOG
    
    ## [v4.0.3](https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/3bf9055) (2015-11-07)
    
    * [[`87abe8e`](https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/87abe8e)] fix readme
    
        add more tests

    其实需要的是这样一个pipeline

    source.pipe(pipeline).pipe(dest)

    可以分为两个阶段:

    • parse:从输入文本流中解析出commit信息
    • format: 将commit流变换为文本流

    默认的情况下,要想得到示例中的markdown,需要解析出每个commit的sha1、日期、消息、是否为tag。
    定义commit的格式如下:

    {
      commit: {
        // commit sha1
        long: '3bf9055b732cc23a9c14f295ff91f48aed5ef31a',
        short: '3bf9055',
      },
      committer: {
        // commit date
        date: new Date('Sat Nov 7 18:41:37 2015 +0800'),
      },
      // raw message lines
      messages: ['', '    4.0.3', ''],
      // raw headers before the messages
      headers: [
        ['Author', 'zoubin <zoubin04@gmail.com>'],
        ['Date', 'Sat Nov 7 18:41:37 2015 +0800'],
      ],
      // the first non-empty message line
      subject: '4.0.3',
      // other message lines
      body: '',
      // git tag
      tag: 'v4.0.3',
      // link to the commit. opts.baseUrl should be specified.
      url: 'https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/3bf9055',
    }

    于是有:

    var splicer = require('labeled-stream-splicer')
    pipeline = splicer.obj([
      'parse', [
        // 按行分隔
        'split', split(),
        // 生成commit对象,解析出sha1和日期
        'commit', commit(),
        // 解析出tag
        'tag', tag(),
        // 解析出url
        'url', url({ baseUrl: opts.baseUrl }),
      ],
      'format', [
        // 将commit组合成markdown文本
        'markdownify', markdownify(),
      ],
    ])

    至此,基本功能已经实现。
    现在将其封装并提供插件机制。

    function Changelog(opts) {
      opts = opts || {}
      this._options = opts
      // 创建pipeline
      this.pipeline = splicer.obj([
        'parse', [
          'split', split(),
          'commit', commit(),
          'tag', tag(),
          'url', url({ baseUrl: opts.baseUrl }),
        ],
        'format', [
          'markdownify', markdownify(),
        ],
      ])
    
      // 应用插件
      ;[].concat(opts.plugin).filter(Boolean).forEach(function (p) {
        this.plugin(p)
      }, this)
    }
    
    Changelog.prototype.plugin = function (p, opts) {
      if (Array.isArray(p)) {
        opts = p[1]
        p = p[0]
      }
      // 执行插件函数,修改pipeline
      p(this, opts)
      return this
    }

    上面的实现提供了两种方式来应用插件。
    一种是通过配置传入,另一种是创建实例后再调用plugin方法,本质一样。

    为了使用方便,还可以简单封装一下。

    function changelog(opts) {
      return new Changelog(opts).pipeline
    }

    这样,就可以如下方式使用:

    source.pipe(changelog()).pipe(dest)

    这个已经非常接近我们的预期了。

    现在来开发一个插件,修改默认的渲染方式。

    var through = require('through2')
    
    function customFormatter(c) {
      // c是`Changelog`实例
    
      // 添加解析author的transform
      c.pipeline.get('parse').push(through.obj(function (ci, enc, next) {
        // parse the author name from: 'zoubin <zoubin04@gmail.com>'
        ci.committer.author = ci.headers[0][1].split(/\s+/)[0]
        next(null, ci)
      }))
    
      // 替换原有的渲染
      c.pipeline.get('format').splice('markdownify', 1, through.obj(function (ci, enc, next) {
        var sha1 = ci.commit.short
        sha1 = '[`' + sha1 + '`](' + c._options.baseUrl + sha1 + ')'
        var date = ci.committer.date.toISOString().slice(0, 10)
        next(null, '* ' + sha1 + ' ' + date + ' @' + ci.committer.author + '\n')
      }))
    }
    
    source
      .pipe(changelog({
        baseUrl: 'https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/',
        plugin: [customFormatter],
      }))
      .pipe(dest)

    同样的输入,输出将会是:

    * [`9c5829c`](https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/9c5829c) 2015-11-07 @zoubin
    * [`3bf9055`](https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/3bf9055) 2015-11-07 @zoubin
    * [`87abe8e`](https://github.com/zoubin/ezchangelog/commit/87abe8e) 2015-11-07 @zoubin

    可以看出,通过创建可修改的管道,ezchangelog保持了本身逻辑的单一性,同时又提供了强大的自定义空间。

    参考文献

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