Tar包解析的内存优化方案

  本文将介绍一个针对Tar包解析时的优化方案，旨在优化内存、提高效率。

一、首先讲一个tar包的文件结构。（懂得可以绕开此段）

      tar只是一个归档文件，并不进行压缩。

　　struct tar_header
　　{
　　 char name[100];
　　 char mode[8];
　　 char uid[8];
　　 char gid[8];
　　 char size[12];
　　 char mtime[12];
　　 char chksum[8];
　　 char typeflag;
　　 char linkname[100];
　　 char magic[6];
　　 char version[2];
　　 char uname[32];
　　 char gname[32];
　　 char devmajor[8];
　　 char devminor[8];
　　 char prefix[155];
　　 char padding[12];
　　};
　　
　　以上是Tar中保存文件信息的数据结构，其后跟着的就是文件的内容。
   size为文件大小的八进制字节表示，例如文件大小为90个字节，那么这里就是八进制的90，即为132。
　　其中，文件大小，修改时间，checksum都是存储的对应的八进制字符串，字符串最后一个字符为空格字符
　　checksum的计算方法为出去checksum字段其他所有的512-8共504个字节的ascii码相加的值再加上256(checksum当作八个空格，即8*0x20）
　　文件内容以512字节为一个block进行分割，最后一个block不足部分以0补齐
　　两个文件的tar包首先存放第一个文件的tar头结构，然后存储文件内容，接着存储第二个文件的tar头结构，然后存储文件内容
　　所有文件都存储完了以后，最后存放一个全零的tar结构
　　所有的tar文件大小应该都是512的倍数，一个空文件打包后为512*3字节，包括一个tar结构头，一个全零的block存储文件内容，一个全零的tar结构

检测tar文件格式的方法：
1、检测magic字段，即在0x101处检查字符串，是否为ustar。有时某些压缩软件将这个字段设置为空。如果magic字段为空，进入第2步。
2、计算校验和，按照上面的方法计算校验和，如果校验和正确的话，那么这就是一个tar文件。

注意：在windows下面，不支持uid、uname等，有的甚至不支持magic，这样就比较麻烦了。

二、Java层普遍的“解压”方式

       因为在jdk中提供了 FilterInputStream,因此我们可以通过继承该类，并构造一个TarEntry的模板，在子类中按每512个字节，将一个tar流分成包含N个512字节的TarEntry. 这样我们就可以将一个tar包通过TarInputStream和TarEntry解开到一个map集合中<entryName,data>.

三、内存优化的 “解压”方式

       由于每一个TarEntry都是一个固定大小字节的对象，那么我们可不可以直接读取这块内存，而不是将所有都常驻内存呢？

       答案当然是可以的。

      为了内存上的优化和效率上的提升，我们可以直接读取指定EntryNam的内存块。

      因为一个tar包基本的组成结构就是   entryName->data。我们可以拿到每一个EntryName和其对应的内存大小、偏移量，在读取的时候直接在TarInputStream中读取相应内存块。

     代码如下：

     1、 一个简单维护TarEntry偏移量和字节大小的类McTarEntry。 

public class McTarEntry {

    private long offset;

    private int size;

    private McTarEntry(Builder builder) {
        offset = builder.offset;
        size = builder.size;
    }

    public long getOffset() {
        return offset;
    }

    public int getSize() {
        return size;
    }

    public static class Builder {
        private long offset = 0;
        private int size = 0;

        public Builder offset(long offset) {
            this.offset = offset;
            return this;
        }

        public Builder size(int size) {
            this.size = size;
            return this;
        }

        public H5TarEntry build() {
            return new McTarEntry(this);
        }

    }
}

       2、解析Tar包，将每个McTarEntry保存在map 。 

            FileInputStream fis = new FileInputStream(tarPath);
            BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(fis);
            TarInputStream tis = new TarInputStream(bis);
            TarEntry te = null;
            while ((te = tis.getNextEntry()) != null) {
                String entryName = te.getName();

                if (te.isDirectory() || TextUtils.isEmpty(entryName)) {
                    continue;
                }
                
                McTarEntry mcTarEntry = new McTarEntry.Builder().offset(tis.getCurrentOffset())
                        .size((int) te.getSize()).build();
                
                tarEntryMap.put(entryName, h5TarEntry);
                
            }
            tis.close();

    3、读取指定entryName的数据块

public synchronized static byte[] get(String appId, String entryName) {
        try {
            byte buffer[] = new byte[2048];
            int count;
            ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
            if (!tarEntryMap.containsKey()) {
                return null;
            }

            long offset = tarEntryMap.get(entryName).getOffset();
            int entrySize = tarEntryMap.get(entryName).getSize();

            FileInputStream fis = new FileInputStream(tarPath);
            BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(fis);
            TarInputStream tis = new TarInputStream(bis);

            H5Log.d(TAG, "entryName" + entryName + " skip offset:" + offset + " size" + entrySize);
            tis.skip(offset);
            if (buffer.length > entrySize) {
                buffer = new byte[entrySize];
            }
            int bufferSize = 0;

            while ((count = tis.read(buffer)) != -1) {
                bos.write(buffer, 0, count);
                bufferSize += count;
                   // 当前buffer加上已经读取的bufferSize如果超过entrySize那么我们就应该重新计算buffer进行最后一次读取。
                if ((bufferSize + buffer.length) > entrySize) {
                    buffer = new byte[entrySize % bufferSize];
                    bufferSize = entrySize - entrySize % bufferSize;
                }

                if (buffer.length == entrySize || entrySize == bufferSize) {
                    break;
                }
            }
            tis.close();
            byte[] data = bos.toByteArray();
            if (data == null) {
                return null;
            }
            H5Log.d(TAG, "entryName:" + entryName);
            return data;
        } catch (IOException e) {
            H5Log.e(TAG, "exception :" + e);
        }

        return null;
    }

两种读取方式的区别：

第一种   

   优点：减少了I/O操作。

   缺点：耗费了内存。假如一个很大的资源在这个tar中，但是被使用的概率很低，这样耗费了内存从而不值得这么做。

第二种  

  优点：节省了内存，提高了读取效率    

  缺点：增加了I/O操作，Tar资源可能存在被篡改的风险。

 Thanks.

    By MC.

最后

以上就是落寞雨为你收集整理的Tar包解析的内存优化方案的全部内容，希望文章能够帮你解决Tar包解析的内存优化方案所遇到的程序开发问题。

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