Node.js Stream - 实战篇（node.js 10实战）

本文转自 “美团点评技术团队”
http://tech.meituan.com/stream-in-action.html

背景

前面两篇（基础篇和进阶篇）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Transform：bold和red，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bold和red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boldpipeline._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

})

往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redpipeline._streams.pop()

bold.unpipe(red)// 添加
greenpipeline._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splice、push、pop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underlinepipeline.splice(1, 0, underline)// 删除redpipeline.pop()// 添加greenpipeline.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underlinepipeline.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,

}

}

在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source、deps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watchify、factor-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babelify、envify。

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.src与gulp.dest。

两种模式比较

Browserify与Gulp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

• GitHub，substack/browserify-handbook

• GitHub，zoubin/streamify-your-node-program

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