想了解深入分析:用1K内存实现高效I/O的RandomAccessFile类的详解的相关内容吗，在本文为您仔细讲解1K内存实现高效I/O的RandomAccessFile类的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：1K内存,实现,RandomAccessFile类，下面大家一起来学习吧。
主体：
目前最流行的J2SDK版本是1.3系列。使用该版本的开发人员需文件随机存取，就得使用RandomAccessFile类。其I/O性能较之其它常用开发语言的同类性能差距甚远，严重影响程序的运行效率。
开发人员迫切需要提高效率，下面分析RandomAccessFile等文件类的源代码，找出其中的症结所在，并加以改进优化，创建一个"性/价比"俱佳的随机文件访问类BufferedRandomAccessFile。
在改进之前先做一个基本测试：逐字节COPY一个12兆的文件（这里牵涉到读和写）。
| 读 |
写 |
耗用时间（秒） |
| RandomAccessFile |
RandomAccessFile |
95.848 |
| BufferedInputStream + DataInputStream |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.935 |
我们可以看到两者差距约32倍，RandomAccessFile也太慢了。先看看两者关键部分的源代码，对比分析，找出原因。
1．1．[RandomAccessFile]
public class RandomAccessFile implements DataOutput, DataInput {
public final byte readByte() throws IOException {
int ch = this.read();
if (ch < 0)
throw new EOFException();
return (byte)(ch);
}
public native int read() throws IOException;
public final void writeByte(int v) throws IOException {
write(v);
}
public native void write(int b) throws IOException;
}
可见，RandomAccessFile每读/写一个字节就需对磁盘进行一次I/O操作。
1．2．[BufferedInputStream]
public class BufferedInputStream extends FilterInputStream {
private static int defaultBufferSize = 2048;
protected byte buf[]; // 建立读缓存区
public BufferedInputStream(InputStream in, int size) {
super(in);
if (size <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("Buffer size <= 0");
}
buf = new byte[size];
}
public synchronized int read() throws IOException {
ensureOpen();
if (pos >= count) {
fill();
if (pos >= count)
return -1;
}
return buf[pos++] & 0xff; // 直接从BUF[]中读取
}
private void fill() throws IOException {
if (markpos < 0)
pos = 0; /* no mark: throw away the buffer */
else if (pos >= buf.length) /* no room left in buffer */
if (markpos > 0) { /* can throw away early part of the buffer */
int sz = pos - markpos;
System.arraycopy(buf, markpos, buf, 0, sz);
pos = sz;
markpos = 0;
} else if (buf.length >= marklimit) {
markpos = -1; /* buffer got too big, invalidate mark */
pos = 0; /* drop buffer contents */
} else { /* grow buffer */
int nsz = pos * 2;
if (nsz > marklimit)
nsz = marklimit;
byte nbuf[] = new byte[nsz];
System.arraycopy(buf, 0, nbuf, 0, pos);
buf = nbuf;
}
count = pos;
int n = in.read(buf, pos, buf.length - pos);
if (n > 0)
count = n + pos;
}
}
1．3．[BufferedOutputStream]
public class BufferedOutputStream extends FilterOutputStream {
protected byte buf[]; // 建立写缓存区
public BufferedOutputStream(OutputStream out, int size) {
super(out);
if (size <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("Buffer size <= 0");
}
buf = new byte[size];
}
public synchronized void write(int b) throws IOException {
if (count >= buf.length) {
flushBuffer();
}
buf[count++] = (byte)b; // 直接从BUF[]中读取
}
private void flushBuffer() throws IOException {
if (count > 0) {
out.write(buf, 0, count);
count = 0;
}
}
}
可见，Buffered I/O putStream每读/写一个字节，若要操作的数据在BUF中，就直接对内存的buf[]进行读/写操作；否则从磁盘相应位置填充buf[]，再直接对内存的buf[]进行读/写操作，绝大部分的读/写操作是对内存buf[]的操作。
1．3．小结
内存存取时间单位是纳秒级（10E-9），磁盘存取时间单位是毫秒级（10E-3）， 同样操作一次的开销，内存比磁盘快了百万倍。理论上可以预见，即使对内存操作上万次，花费的时间也远少对于磁盘一次I/O的开销。 显然后者是通过增加位于内存的BUF存取，减少磁盘I/O的开销，提高存取效率的，当然这样也增加了BUF控制部分的开销。从实际应用来看，存取效率提高了32倍。
根据1.3得出的结论，现试着对RandomAccessFile类也加上缓冲读写机制。
随机访问类与顺序类不同，前者是通过实现DataInput/DataOutput接口创建的，而后者是扩展FilterInputStream/FilterOutputStream创建的，不能直接照搬。
2．1．开辟缓冲区BUF[默认：1024字节]，用作读/写的共用缓冲区。
2．2．先实现读缓冲。
读缓冲逻辑的基本原理：
A 欲读文件POS位置的一个字节。
B 查BUF中是否存在？若有，直接从BUF中读取，并返回该字符BYTE。
C 若没有，则BUF重新定位到该POS所在的位置并把该位置附近的BUFSIZE的字节的文件内容填充BUFFER，返回B。
以下给出关键部分代码及其说明：
public class BufferedRandomAccessFile extends RandomAccessFile {
// byte read(long pos)：读取当前文件POS位置所在的字节
// bufstartpos、bufendpos代表BUF映射在当前文件的首/尾偏移地址。
// curpos指当前类文件指针的偏移地址。
public byte read(long pos) throws IOException {
if (pos < this.bufstartpos || pos > this.bufendpos ) {
this.flushbuf();
this.seek(pos);
if ((pos < this.bufstartpos) || (pos > this.bufendpos))
throw new IOException();
}
this.curpos = pos;
return this.buf[(int)(pos - this.bufstartpos)];
}
// void flushbuf()：bufdirty为真，把buf[]中尚未写入磁盘的数据，写入磁盘。
private void flushbuf() throws IOException {
if (this.bufdirty == true) {
if (super.getFilePointer() != this.bufstartpos) {
super.seek(this.bufstartpos);
}
super.write(this.buf, 0, this.bufusedsize);
this.bufdirty = false;
}
}
// void seek(long pos)：移动文件指针到pos位置，并把buf[]映射填充至POS
所在的文件块。
public void seek(long pos) throws IOException {
if ((pos < this.bufstartpos) || (pos > this.bufendpos)) { // seek pos not in buf
this.flushbuf();
if ((pos >= 0) && (pos <= this.fileendpos) && (this.fileendpos != 0))
{ // seek pos in file (file length > 0)
this.bufstartpos = pos * bufbitlen / bufbitlen;
this.bufusedsize = this.fillbuf();
} else if (((pos == 0) && (this.fileendpos == 0))
|| (pos == this.fileendpos + 1))
{ // seek pos is append pos
this.bufstartpos = pos;
this.bufusedsize = 0;
}
this.bufendpos = this.bufstartpos + this.bufsize - 1;
}
this.curpos = pos;
}
// int fillbuf()：根据bufstartpos，填充buf[]。
private int fillbuf() throws IOException {
super.seek(this.bufstartpos);
this.bufdirty = false;
return super.read(this.buf);
}
}
至此缓冲读基本实现，逐字节COPY一个12兆的文件（这里牵涉到读和写，用BufferedRandomAccessFile试一下读的速度）：
| 读 |
写 |
耗用时间（秒） |
| RandomAccessFile |
RandomAccessFile |
95.848 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.813 |
| BufferedInputStream + DataInputStream |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.935 |
可见速度显著提高，与BufferedInputStream+DataInputStream不相上下。
2．3．实现写缓冲。
写缓冲逻辑的基本原理：
A欲写文件POS位置的一个字节。
B 查BUF中是否有该映射？若有，直接向BUF中写入，并返回true。
C若没有，则BUF重新定位到该POS所在的位置，并把该位置附近的 BUFSIZE字节的文件内容填充BUFFER，返回B。
下面给出关键部分代码及其说明：
// boolean write(byte bw, long pos)：向当前文件POS位置写入字节BW。
// 根据POS的不同及BUF的位置：存在修改、追加、BUF中、BUF外等情
况。在逻辑判断时，把最可能出现的情况，最先判断，这样可提高速度。
// fileendpos：指示当前文件的尾偏移地址，主要考虑到追加因素
public boolean write(byte bw, long pos) throws IOException {
if ((pos >= this.bufstartpos) && (pos <= this.bufendpos)) {
// write pos in buf
this.buf[(int)(pos - this.bufstartpos)] = bw;
this.bufdirty = true;
if (pos == this.fileendpos + 1) { // write pos is append pos
this.fileendpos++;
this.bufusedsize++;
}
} else { // write pos not in buf
this.seek(pos);
if ((pos >= 0) && (pos <= this.fileendpos) && (this.fileendpos != 0))
{ // write pos is modify file
this.buf[(int)(pos - this.bufstartpos)] = bw;
} else if (((pos == 0) && (this.fileendpos == 0))
|| (pos == this.fileendpos + 1)) { // write pos is append pos
this.buf[0] = bw;
this.fileendpos++;
this.bufusedsize = 1;
} else {
throw new IndexOutOfBoundsException();
}
this.bufdirty = true;
}
this.curpos = pos;
return true;
}
至此缓冲写基本实现，逐字节COPY一个12兆的文件，（这里牵涉到读和写，结合缓冲读，用BufferedRandomAccessFile试一下读/写的速度）：
| 读 |
写 |
耗用时间（秒） |
| RandomAccessFile |
RandomAccessFile |
95.848 |
| BufferedInputStream + DataInputStream |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.935 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.813 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedRandomAccessFile |
2.453 |
可见综合读/写速度已超越BufferedInput/OutputStream+DataInput/OutputStream。
优化BufferedRandomAccessFile。
优化原则：
•调用频繁的语句最需要优化，且优化的效果最明显。
•多重嵌套逻辑判断时，最可能出现的判断，应放在最外层。
•减少不必要的NEW。
这里举一典型的例子：
public void seek(long pos) throws IOException {
...
this.bufstartpos = pos * bufbitlen / bufbitlen;
// bufbitlen指buf[]的位长，例：若bufsize=1024，则bufbitlen=10。
...
}
seek函数使用在各函数中，调用非常频繁，上面加重的这行语句根据pos和bufsize确定buf[]对应当前文件的映射位置，用"*"、"/"确定，显然不是一个好方法。
优化一：this.bufstartpos = (pos << bufbitlen) >> bufbitlen;
优化二：this.bufstartpos = pos & bufmask; // this.bufmask = ~((long)this.bufsize - 1);
两者效率都比原来好，但后者显然更好，因为前者需要两次移位运算、后者只需一次逻辑与运算（bufmask可以预先得出）。
至此优化基本实现，逐字节COPY一个12兆的文件，（这里牵涉到读和写，结合缓冲读，用优化后BufferedRandomAccessFile试一下读/写的速度）：
| 读 |
写 |
耗用时间（秒） |
| RandomAccessFile |
RandomAccessFile |
95.848 |
| BufferedInputStream + DataInputStream |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.935 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.813 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedRandomAccessFile |
2.453 |
| BufferedRandomAccessFile优 |
BufferedRandomAccessFile优 |
2.197 |
可见优化尽管不明显，还是比未优化前快了一些，也许这种效果在老式机上会更明显。
以上比较的是顺序存取，即使是随机存取，在绝大多数情况下也不止一个BYTE，所以缓冲机制依然有效。而一般的顺序存取类要实现随机存取就不怎么容易了。
需要完善的地方
提供文件追加功能：
public boolean append(byte bw) throws IOException {
return this.write(bw, this.fileendpos + 1);
}
提供文件当前位置修改功能：
public boolean write(byte bw) throws IOException {
return this.write(bw, this.curpos);
}
返回文件长度（由于BUF读写的原因，与原来的RandomAccessFile类有所不同）：
public long length() throws IOException {
return this.max(this.fileendpos + 1, this.initfilelen);
}
返回文件当前指针（由于是通过BUF读写的原因，与原来的RandomAccessFile类有所不同）：
public long getFilePointer() throws IOException {
return this.curpos;
}
提供对当前位置的多个字节的缓冲写功能：
public void write(byte b[], int off, int len) throws IOException {
long writeendpos = this.curpos + len - 1;
if (writeendpos <= this.bufendpos) { // b[] in cur buf
System.arraycopy(b, off, this.buf, (int)(this.curpos - this.bufstartpos),
len);
this.bufdirty = true;
this.bufusedsize = (int)(writeendpos - this.bufstartpos + 1);
} else { // b[] not in cur buf
super.seek(this.curpos);
super.write(b, off, len);
}
if (writeendpos > this.fileendpos)
this.fileendpos = writeendpos;
this.seek(writeendpos+1);
}
public void write(byte b[]) throws IOException {
this.write(b, 0, b.length);
}
提供对当前位置的多个字节的缓冲读功能：
public int read(byte b[], int off, int len) throws IOException {
long readendpos = this.curpos + len - 1;
if (readendpos <= this.bufendpos && readendpos <= this.fileendpos ) {
// read in buf
System.arraycopy(this.buf, (int)(this.curpos - this.bufstartpos),
b, off, len);
} else { // read b[] size > buf[]
if (readendpos > this.fileendpos) { // read b[] part in file
len = (int)(this.length() - this.curpos + 1);
}
super.seek(this.curpos);
len = super.read(b, off, len);
readendpos = this.curpos + len - 1;
}
this.seek(readendpos + 1);
return len;
}
public int read(byte b[]) throws IOException {
return this.read(b, 0, b.length);
}
public void setLength(long newLength) throws IOException {
if (newLength > 0) {
this.fileendpos = newLength - 1;
} else {
this.fileendpos = 0;
}
super.setLength(newLength);
}
public void close() throws IOException {
this.flushbuf();
super.close();
}
至此完善工作基本完成，试一下新增的多字节读/写功能，通过同时读/写1024个字节，来COPY一个12兆的文件，（这里牵涉到读和写，用完善后BufferedRandomAccessFile试一下读/写的速度）：
| 读 |
写 |
耗用时间（秒） |
| RandomAccessFile |
RandomAccessFile |
95.848 |
| BufferedInputStream + DataInputStream |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.935 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.813 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedRandomAccessFile |
2.453 |
| BufferedRandomAccessFile优 |
BufferedRandomAccessFile优 |
2.197 |
| BufferedRandomAccessFile完 |
BufferedRandomAccessFile完 |
0.401 |
与JDK1.4新类MappedByteBuffer+RandomAccessFile的对比？
JDK1.4提供了NIO类 ，其中MappedByteBuffer类用于映射缓冲，也可以映射随机文件访问，可见JAVA设计者也看到了RandomAccessFile的问题，并加以改进。怎么通过MappedByteBuffer+RandomAccessFile拷贝文件呢？下面就是测试程序的主要部分：
RandomAccessFile rafi = new RandomAccessFile(SrcFile, "r");
RandomAccessFile rafo = new RandomAccessFile(DesFile, "rw");
FileChannel fci = rafi.getChannel();
FileChannel fco = rafo.getChannel();
long size = fci.size();
MappedByteBuffer mbbi = fci.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0, size);
MappedByteBuffer mbbo = fco.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, size);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < size; i++) {
byte b = mbbi.get(i);
mbbo.put(i, b);
}
fcin.close();
fcout.close();
rafi.close();
rafo.close();
System.out.println("Spend: "+(double)(System.currentTimeMillis()-start) / 1000 + "s");
试一下JDK1.4的映射缓冲读/写功能，逐字节COPY一个12兆的文件，（这里牵涉到读和写）：
| 读 |
写 |
耗用时间（秒） |
| RandomAccessFile |
RandomAccessFile |
95.848 |
| BufferedInputStream + DataInputStream |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.935 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedOutputStream + DataOutputStream |
2.813 |
| BufferedRandomAccessFile |
BufferedRandomAccessFile |
2.453 |
| BufferedRandomAccessFile优 |
BufferedRandomAccessFile优 |
2.197 |
| BufferedRandomAccessFile完 |
BufferedRandomAccessFile完 |
0.401 |
| MappedByteBuffer+ RandomAccessFile |
MappedByteBuffer+ RandomAccessFile |
1.209 |
确实不错，看来JDK1.4比1.3有了极大的进步。如果以后采用1.4版本开发软件时，需要对文件进行随机访问，建议采用MappedByteBuffer+RandomAccessFile的方式。但鉴于目前采用JDK1.3及以前的版本开发的程序占绝大多数的实际情况，如果您开发的JAVA程序使用了RandomAccessFile类来随机访问文件，并因其性能不佳，而担心遭用户诟病，请试用本文所提供的BufferedRandomAccessFile类，不必推翻重写，只需IMPORT 本类，把所有的RandomAccessFile改为BufferedRandomAccessFile，您的程序的性能将得到极大的提升，您所要做的就这么简单。
未来的考虑
读者可在此基础上建立多页缓存及缓存淘汰机制，以应付对随机访问强度大的应用。
