網路上關於Node.js中Buffer用法的文章有很多，但感覺還是不夠詳細，所以這篇文章主要介紹了關於Node.js中Buffer的一些你可能不知道的用法，文中介紹的非常詳細，需要的朋友可以參考借鑒，下面來一起看看吧。使用fs模組來
讀取檔案內容的時候，回傳的就是一個Buffer：fs.readFile('filename', function (err, buf) {
// <Buffer 2f 2a 2a 0a 20 2a 20 53 75 ... >
});
來做轉換base64或十六進位字元的轉換，例如：console.log(new Buffer('hello, world!').toString('base64'));
// 转换成 base64 字符串：aGVsbG8sIHdvcmxkIQ==
console.log(new Buffer('aGVsbG8sIHdvcmxkIQ==', 'base64').toString());
// 还原 base64 字符串：hello, world!
console.log(new Buffer('hello, world!').toString('hex'));
// 转换成十六进制字符串：68656c6c6f2c20776f726c6421
console.log(new Buffer('68656c6c6f2c20776f726c6421', 'hex').toString());
// 还原十六进制字符串：hello, world!
What is the memory limit on a node process?
Currently, by default v8 has a memory limit of 512MB on 32-bit systems, and 1.4GB on 64-bit systems. The limit can bebe setting --max_old_space_size to a maximum of ~1024 (~1 GB) (32-bit) and ~4096 (~4GB) (64-bit), but it is recommended that you split your single process into several workers if memory limits.由於Buffer 物件佔用的記憶體空間是不會計算在Node.js 進程記憶體空間限制上的，因此，我們也常常會使用Buffer 來儲存需要佔用大量記憶體的資料：
// 分配一个 2G-1 字节的数据 // 单次分配内存超过此值会抛出异常 RangeError: Invalid typed array length var buf = new Buffer(1024 * 1024 * 1024 - 1);
以上便是Buffer 的幾種常見用法。然而，閱讀Buffer 的API 文件時，我們會發現更多的是
readXXX()和
writeXXX()開頭的API，如下：
##buf.readUIntLE(offset, byteLength[, noAssert])buf.readUIntBE(offset, byteLength[, noAssert])
buf.writeInt8(value, offset[, noAssert])
buf.writeInt16LE(value, offset[, noAssert])
buf.writeInt16BE(value, offset[, noAssert])
###buf.writeInt32LE(value, offset[, noAssert])##### ########buf.writeInt32BE(value, offset[, noAssert])############buf.writeFloatLE(value, offset[, noAssert])####### ######buf.writeFloatBE(value, offset[, noAssert])############buf.writeDoubleLE(value, offset[, noAssert])######## ####buf.writeDoubleBE(value, offset[, noAssert])################這些API 為在Node.js 中操作資料提供了極大的便利。假設我們要將一個整形數值儲存到檔案中，例如當前###時間戳###為1447656645380，如果將其當作字串儲存時，需要佔用11 位元組的空間，而將其轉換為二進制儲存時僅需6 位元組空間即可：###var buf = new Buffer(6); buf.writeUIntBE(1447656645380, 0, 6); // <Buffer 01 51 0f 0f 63 04> buf.readUIntBE(0, 6); // 1447656645380
操作结构化数据
假设有一个学生考试成绩数据库，每条记录结构如下：
| 学号 | 课程代码 | 分数 |
|---|---|---|
| XXXXXX | XXXX | XX |
其中学号是一个 6 位的数字，课程代码是一个 4 位数字，分数最高分为 100 分。
在使用文本来存储这些数据时，比如使用 CSV 格式存储可能是这样的：
100001,1001,99 100002,1001,67 100003,1001,88
其中每条记录占用 15 字节的空间，而使用二进制存储时其结构将会是这样：
| 学号 | 课程代码 | 分数 |
|---|---|---|
| 3 字节 | 2 字节 | 1 字节 |
每一条记录仅需要 6 字节的空间即可，仅仅是使用文本存储的 40%！下面是用来操作这些记录的程序：
// 读取一条记录
// buf Buffer 对象
// offset 本条记录在 Buffer 对象的开始位置
// data {number, lesson, score}
function writeRecord (buf, offset, data) {
buf.writeUIntBE(data.number, offset, 3);
buf.writeUInt16BE(data.lesson, offset + 3);
buf.writeInt8(data.score, offset + 5);
}
// 写入一条记录
// buf Buffer 对象
// offset 本条记录在 Buffer 对象的开始位置
function readRecord (buf, offset) {
return {
number: buf.readUIntBE(offset, 3),
lesson: buf.readUInt16BE(offset + 3),
score: buf.readInt8(offset + 5)
};
}
// 写入记录列表
// list 记录列表，每一条包含 {number, lesson, score}
function writeList (list) {
var buf = new Buffer(list.length * 6);
var offset = 0;
for (var i = 0; i < list.length; i++) {
writeRecord(buf, offset, list[i]);
offset += 6;
}
return buf;
}
// 读取记录列表
// buf Buffer 对象
function readList (buf) {
var offset = 0;
var list = [];
while (offset < buf.length) {
list.push(readRecord(buf, offset));
offset += 6;
}
return list;
}我们可以再编写一段程序来看看效果：
var list = [
{number: 100001, lesson: 1001, score: 99},
{number: 100002, lesson: 1001, score: 88},
{number: 100003, lesson: 1001, score: 77},
{number: 100004, lesson: 1001, score: 66},
{number: 100005, lesson: 1001, score: 55},
];
console.log(list);
var buf = writeList(list);
console.log(buf);
// 输出 <Buffer 01 86 a1 03 e9 63 01 86 a2 03 e9 58 01 86 a3 03 e9 4d 01 86 a4 03 e9 42 01 86 a5 03 e9 37>
var ret = readList(buf);
console.log(ret);
/* 输出
[ { number: 100001, lesson: 1001, score: 99 },
{ number: 100002, lesson: 1001, score: 88 },
{ number: 100003, lesson: 1001, score: 77 },
{ number: 100004, lesson: 1001, score: 66 },
{ number: 100005, lesson: 1001, score: 55 } ]
*/lei-proto 模块介绍
上面的例子中，当每一条记录的结构有变化时，我们需要修改readRecord()和writeRecord() ，重新计算每一个字段在 Buffer 中的偏移量，当记录的字段比较复杂时很容易出错。为此我编写了lei-proto模块，它允许你通过简单定义每条记录的结构即可生成对应的readRecord()和`writeRecord()函数。
首先执行以下命令安装此模块：
$ npm install lei-proto --save
使用lei-proto模块后，前文的例子可以改为这样：
var parsePorto = require('lei-proto');
// 生成指定记录结构的数据编码/解码器
var record = parsePorto([
['number', 'uint', 3],
['lesson', 'uint', 2],
['score', 'uint', 1]
]);
function readList (buf) {
var list = [];
var offset = 0;
while (offset < buf.length) {
list.push(record.decode(buf.slice(offset, offset + 6)));
offset += 6;
}
return list;
}
function writeList (list) {
return Buffer.concat(list.map(record.encodeEx));
}运行与上文同样的测试程序，可看到其结果是一样的：
<Buffer 01 86 a1 03 e9 63 01 86 a2 03 e9 58 01 86 a3 03 e9 4d 01 86 a4 03 e9 42 01 86 a5 03 e9 37>
[ { number: 100001, lesson: 1001, score: 99 },
{ number: 100002, lesson: 1001, score: 88 },
{ number: 100003, lesson: 1001, score: 77 },
{ number: 100004, lesson: 1001, score: 66 },
{ number: 100005, lesson: 1001, score: 55 } ]总结
以上是關於Node.js中Buffer的一些被忽略的用法詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
