操作文件的两种方式Channel or Input/OutPstream

下面介绍两种读写文件的对比， 

1：InputStream/OutputStream操作byte[]  

2：Channel操作buffer

（Reader /Writer读写文件的方式就不比较了，其性能比上面两种方式差很多）

先来说说两种方式对比后的结果：总体来说第一种方式对比第二种方式有两个主要的缺点

1：可能会增加文件的大小，由于InputStream/OutputStream只能往byte[]数组里面读/写数据(当然你也可以直接让流操作文件，但不提倡这样，因为容易增加IO压力)。如果设置了byte[]缓冲区大小为1024*1024，那么每次流都会读写1M的数据，即使你读取的文件只有几K。而Channel操作buffer，可以通过buffer.flip()方法，避免这个问题。

2：速度慢，下面代码运行结果表明 Channel操作buffer速度快于InputStream/OutputStream操作byte[]

下面是我的测试代码：从F盘中读取spittr.war文件，然后重命名写入F盘。输出所需要的时间。

public class Test {
public static void main(String[] args) throws IOException{
byStream();//InputStream/OutputStream操作byte[]
byChannel(); //Channel操作buffer
}

static void byChannel()  throws IOException {
File file = new File("F:"+File.separator+"spittr.war");
FileInputStream fins = new FileInputStream(file);
FileChannel fc = fins.getChannel();

File file2 = new File("F:"+File.separator+"Channel.war");
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file2);
FileChannel foc = fos.getChannel();

ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024*1024);
int temp = 0;

long start = System.currentTimeMillis();

while ((temp = fc.read(buffer) )!=-1) {
buffer.flip();
foc.write(buffer);
buffer.clear();
}

System.out.println("byChannel:"+(System.currentTimeMillis() - start));
fc.close();
fins.close();
foc.close();
fos.close();
}

static void byStream() throws IOException{

File file = new File("F:"+File.separator+"spittr.war");
FileInputStream fins = new FileInputStream(file);

File file2 = new File("F:"+File.separator+"stream.war");
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file2);

int temp = 0;

long start = System.currentTimeMillis();

byte[] buffer = new byte[1024*1024];
while ((temp = fins.read(buffer) )!=-1) {
fos.write(buffer);
}

System.out.println("byStream:"+(System.currentTimeMillis() - start));
fins.close();
fos.close();
}
}

输出结果：
第一次运行：

byStream:40

byChannel:30

第二次运行：

byStream:46

byChannel:27

第三次运行：

byStream:44

byChannel:28

上面的输出结果印证了第二条结果。



从上面的文件大小可以印证第一个结果。channel 操作的文件和源文件一样大，但是通过stream操作生成的文件却比源文件大一些，并且其大小正好是 1024*1024的整数倍。