[cpprestsdk] ~异步流处理（eg`basic_istream`、`basic_ostream`、`streambuf`) 底层
第六章：异步流处理（如basic_istream、basic_ostream、streambuf）
在第五章：JSON处理中，我们掌握了JSON数据的解析与构建技术，这为结构化网络通信提供了强大支持
但当面对非JSON数据（如大文件、二进制图像或需逐块处理的原始文本）时，如何实现无需全量加载的高效流式处理？
这正是异步流的用武之地
核心组件
（这个库的很多底层 其实都是对boost(eg线程池…)的二次封装…🤓那么我们是不是也可以 对于一个库进行二次封装-发版（善于观察-留心思考:)）
异步流架构模型
内存流实战
写入
auto os = concurrency::streams::wstringstream::open_ostream();
os.print(U("数据写入")).then([]{std::wcout << L"写入完成";}).wait();
读取
auto is = concurrency::streams::wstringstream::open_istream(U("测试数据"));
is.read_to_end(target_stream).then([](size_t bytes){std::wcout << L"读取字节数: " << bytes;}).wait();
文件流操作
异步写入文件
concurrency::streams::file_stream<wchar_t>::open_ostream(L"data.txt").then([](auto os){return os.print(U("文件内容"));}).wait();
异步读取文件
concurrency::streams::file_stream<wchar_t>::open_istream(L"data.txt").then([](auto is){return is.read_to_end(memory_stream);}).then([](size_t bytes){std::wcout << L"文件大小: " << bytes;}).wait();
底层机制
核心接口设计
// streambuf抽象基类
template<typename CharType>class basic_streambuf {
public:virtual pplx::task<int_type> getc() = 0; // 异步读取virtual pplx::task<size_t> putn(const CharType*, size_t) = 0; // 异步写入//...
};
文件流实现片段
size_t _getn_fsb(_file_info* info, void* ptr, size_t count) {if(info->m_buffer_size > 0) {// 缓冲读取逻辑} else {return _read_file_async(info, ptr, count); // 平台特定异步IO}
}
技术总结
| 组件 | 功能特点 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| streambuf | 底层字节管道，支持缓冲管理和平台适配 | 自定义流实现/性能优化 |
| basic_istream | 提供read/peek等异步读取接口，支持链式回调 | 大文件下载/网络流式接收 |
| basic_ostream | 提供print/write等异步写入接口，自动处理类型转换 | 文件上传/日志记录 |
| container_stream | 内存流实现，基于STL容器 | 数据转换/测试模拟 |
| file_stream | 封装异步文件IO，支持跨平台操作 | 大文件分块处理 |
进阶
（一种奇怪的项目感受：
while（封装-调用）
{
if（project-run)
break;
}）
& 做好 解耦和各种 场景预设 对于run起来至关重要）
掌握异步流处理后，接下来可深入：
- 生产者-消费者模式：结合
producer_consumer_buffer实现高效数据管道 - 自定义流适配器：继承
basic_streambuf实现特定协议解析 - 性能调优：通过缓冲策略和并行处理提升吞吐量
(读者可以对感兴趣的部分自行研究，笔者干别的事情去了（或许之后 那天想到了 又会回来继续写了（雾)
异步流处理为构建高性能IO密集型应用提供了关键基础设施，使开发者能够以声明式风格处理各类数据流，同时保持应用的响应性和资源效率~
END ★,°:.☆(￣▽￣)/.°★ 。