How Automatic Streaming in Mule 4 Beta Works
原文作者：Mariano Gonzalez
原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
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如何在Mule 4 Beta中实现自动流式传输
现在流传输就像喝啤酒那样简单！Mule 4使您能够处理，访问，转换以及传输数据的方式有了令人难以置信的改善。对于特定的流式传输，Mule 4支持多个并行数据读取，没有副作用，并且用户无需先将数据缓存到内存中。
很多人不熟悉流传输的概念。因此，在我们深入了解Mule 4的流媒体特性之前，我们首先介绍一些能比较突出其价值的用例。
示例1：HTTP> 2 Files
在这个简单的流程中，您从HTTP（比方说，带有JSON的POST）接收内容，然后将其写入两个文件。运行后得到的结果是什么？第一个文件被正确写入。第二个文件被创建，但其内容为空。
示例2：HTTP> Logs> File
这个例子接收到相同的JSON POST，但是这一次它会记录它并将其写入文件。这个流程的输出是你所期望的。其中内容被记录并且文件也被写入。但行为是否正确？最简洁的答案是不。
长然而简洁的原因是，为了记录有效载荷，记录器必须完全处理掉(consume)流，这意味着它的全部内容将被加载到内存中。消息传到文件连接器时，内容已全部在内存中。大多数时候，这并不是问题; 但如果内容体量过大并且将其加载到内存中，则应用程序很可能会耗尽内存 - 这威胁到应用程序的稳定性。
示例3：HTTP> Scatter-Gather> Whatever
现在，让我们尝试同样的例子但使用分散收集组件(scatter-gather component)（仅用于说明目的）。这种情况只是失败。一个流不能同时被两个不同的线程使用，因此该组件只有两个选项：
- 将整个流加载到内存中（如记录器一样）。
- 失败。
分散收集组件选择了后者。
但为什么？
这是我们真正需要了解流式传输含义含义的部分。处理流有两个问题：
- 它只能被读取一次。
- 它不能并行读取。
赫拉克利特说，你不能在同一条河流洗两次澡。这是因为每次洗澡时，组成这条河流的水滴都不相同。喝一品脱啤酒也是如此。你喝的每一口都是一口不能再喝的。流传输中也发生了同样的事情。
流的思路是，为了避免完全将潜在的大块数据加载到内存中，您可以通过一次一小口一小口地加载它。这意味着，虽然你仍在“消化”（即处理）第一口饮料，但第二口饮料已经通过你的咽喉（AKA网络，磁盘IO等）。这不仅节省了内存，而且还提高了性能。问题是啜饮过的(即处理过的流)不能被回收！
回到示例1，在第一个文件出站后“饮用”数据流以处理它（将其写入磁盘）之后，数据流变空了（其中没有啤酒）。为了使示例正常工作，需要在第一个文件出站处理器之前放置一个<object-to-string />转换器。这样做效果并不明显，并且会迫使Mule将流的内容完全加载到内存中。
同样在示例2中，记录器必须将整个内容加载到内存中并替换掉消息有效负载。又一次，所有内容都被加载到内存中。
可重复流的介绍
那是否有一种方法可以再次让同样的啤酒倒满杯子？
在Mule 4中，你不再需要担心回答以下问题：
- 哪些组件正在流式传输，哪些不是？
- 流在是在此时被处理的吗？
- 流到底在哪个位置？
- 流在深层次意味着什么？
Mule 4现在确保任何需要读取流的组件都能够这样做，而不管哪些组件已经被篡改。该流将始终可用并将处于其起始位置。
文件存储可重复流
文件存储可重复流需要缓冲，而且我们有不同的缓冲策略。Mule现在在内存中保留了一部分内容。如果流内容小于该缓冲区的大小，那么我们很好。如果内容量较大，Mule会先将缓冲区的内容备份到磁盘，然后清除内存。这是Mule 4的默认策略。
在内存的可重复流中
你也可以采取内存策略。在这种模式下进行流式传输时，Mule永远不会使用磁盘来缓冲内容。如果超过缓冲区大小，则消息传送将失败。
代码语言：txt复制< file : read path = “bigFile.json” >
< repeatable - in - memory - stream initialBufferSize = “512”
bufferSizeIncrement = “256”
maxBufferSize = “2048”
bufferUnit = “KB” / >
< / file ： read >以并行方式读取流
到现在为止都很好！但是我们只解决了例子1和例子2的问题，例子3仍然没有解决。
让我们回到我们的啤酒故事。所以我们回到酒吧，喝了一杯啤酒。假设1品脱包含500毫升啤酒。由于这个世界很小，你碰巧碰到酒吧的一位老朋友，你开始分享你的啤酒。借助使用吸管，你们可以平行喝，但你永远不会喝你的和朋友一样的一小口。而且，由于你在分享，当啤酒喝完时，你没有喝到完整的 500cc，这意味着你失去了一些内容。
流传输中发生了同样的事情。如果两个线程同时从同一个流中读取，则一个线程将占用一些字节，另一个线程将占用其他字节，但是没有一个线程拥有完整的内容。因此，内容已损坏。
Mule 4中新的可重复的流框架自动解决了这个问题。所有可重复的流都支持并行访问。Mule 4将自动确保组件A读取流时，它不会在组件B中产生任何副作用，从而消除脏读操作！
禁用可重复流
虽然不常见，但有些情况下您可能想要禁用此功能并使用普通的旧的流(处理方式)。例如，你的用例可能并不需要这个，你不想为额外的内存或性能开销付费。再次，您可以使用以下方法禁用它：
代码语言：txt复制< file ： read path = “bigFile.json” >
< non - repeatable - stream / >
< / file ： read >请注意，通过禁用此功能，即使使用Mule 4，示例1，示例2和示例3的所有缺陷也会变为当前值
流媒体对象
原始字节流不是Mule 4支持的流式传输的唯一情况。早在2013年，Mule 3.5就发布了，我们引入了自动分页连接器的概念。这是一个允许连接器（如Salesforce）透明地访问分页数据的功能。这是一种流式传输！在底层，连接器读取了第一页，当它被使用时，它会去取下一页，从内存中丢弃前面的页面。实质上，这与从FTP流式传输文件完全相同。
文件存储自动分页
默认情况下，您现在将获得一个缓冲区，该缓冲区将大量对象保存到内存中，并使用该磁盘缓冲剩余的内容：
代码语言：txt复制< sfdc ： query query = “dsql：...” / >就像以前一样，你也可以在内存中完全做到这一点：
代码语言：txt复制< sfdc ： query query = “dsql：...” >
< repeatable - in - memory - iterable
initialBufferSize = “100”
bufferSizeIncrement = “100”
maxBufferSize = “500” / >
< / sfdc ： query >缓冲区大小
但请注意，然而，控制缓冲区大小在这里需要不同的方法。在前面的例子中，所有的缓冲区大小都是以字节为单位来衡量的（或者是一个派生单位，如KB）。在这种情况下，我们会探讨以实例计数。
对象序列化
为了让FileStore策略将磁盘用作缓冲区，它需要序列化流式对象。这是否意味着它只适用于实现java.io序列化接口的对象？一点也不。就像批处理模块一样，该功能使用Kryo框架来序列化默认情况下JVM无法序列化的内容。尽管Kryo实现了很多黑魔法，但它既不强大也不是银弹(喻指新技术，尤指人们寄予厚望的某种新科技)。有些东西就是不能被序列化，所以尽量保持你的对象是简单的状态！
数据迁移数据迁移
