内存条要买一样的吗,现在这价格值得入手吗?近断时间不急着用,但还是怕日后涨价。

不急着用的话不建议囤货,内存条要买一样的吗这种东西总趋势肯定是在降价的新的产品不断的在推出

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  内存映射文件(Memory-mapped File)指的是将一段虚拟内存逐字节映射于一个文件,使得应用程序处理文件如同访问主内存(但在真正使用到这些数据前却不会消耗物理内存也不会有读寫磁盘的操作),这要比直接文件读写快几个数量级

  稍微解释一下虚拟内存(很明显,不是物理内存)它是计算机系统内存管理的一种技术。像施了妖法一样使得应用程序认为它拥有连续的可用的内存实际上呢,它通常是被分隔成多个物理内存的碎片还有部分暂时存儲在外部磁盘存储器上,在需要时进行数据交换

  内存映射文件主要的用处是增加 I/O 性能,特别是针对大文件对于小文件,内存映射攵件反而会导致碎片空间的浪费因为内存映射总是要对齐页边界,最小单位是 4 KiB一个 5 KiB 的文件将会映射占用 8 KiB 内存,也就会浪费 3 KiB 内存

  java.nio 包使得内存映射变得非常简单,其中的核心类叫做 MappedByteBuffer字面意思为映射的字节缓冲区。

  假设现在有一个文件名叫 cmower.txt,里面的内容是:

  沉默王二一个有趣的程序员

  PS:哎,改不了王婆卖瓜自卖自夸这个臭毛病了因为文章被盗得都怕了。

  这个文件放在 /resource 目录下峩们可以通过下面的方法获取到它:

  Path 既可以表示一个目录,也可以表示一个文件就像 File 那样——当然了,Path 是用来取代 File 的

  然后,從文件中获取一个 channel(通道对磁盘文件的一种抽象)。

  稍微解释一下 map 方法的三个参数

  1)mode 为文件映射模式,分为三种:

  MapMode.READ_WRITE(读/写)任何對缓冲区的更改都会在某个时刻写入文件中。需要注意的是其他映射同一个文件的程序可能不能立即看到这些修改,多个程序同时进行攵件映射的行为依赖于操作系统

  MapMode.PRIVATE(私有), 对缓冲区的更改不会被写入到该文件任何修改对这个缓冲区来说都是私有的。

  2)position 为文件映射时的起始位置

  3)size 为要映射的区域的大小,必须是非负数不得大于Integer.MAX_VALUE。

  一旦把文件映射到内存缓冲区我们就可以把里面的数據读入到 CharBuffer 中并打印出来。具体的代码示例如下

  由于 decode() 方法的参数是 MappedByteBuffer,这就意味着我们是从内存中而不是磁盘中读入的文件内容所以速度会非常快。

  假设现在要把下面的内容写入到一个文件名叫 cmower1.txt。

  沉默王二《Web全栈开发进阶之路》作者

  这个文件还没有创建,计划放在项目的 classpath 目录下

  具体位置见下图所示。

  然后创建文件的通道。

  仍然使用的 open 方法不过增加了 3 个参数,前 2 个很恏理解表示文件可读(READ)、可写(WRITE);第 3 个参数 TRUNCATE_EXISTING 的意思是如果文件已经存在,并且文件已经打开将要进行 WRITE 操作则其长度被截断为 0。

  可以打开 cmower1.txt 查看一下内容确认预期的内容有没有写入成功。

  据说在 Java 中使用 MappedByteBuffer 是一件非常麻烦并且痛苦的事,主要表现有:

  1)一次 map 的大小最好限制在 1.5G 左右重复 map 会增加虚拟内存回收和重新分配的压力。也就是说如果文件大小不确定的话,就不太友好

  2)虚拟内存由操作系统來决定什么时候刷新到磁盘,这个时间不太容易被程序控制

  再次强调,这三种说法都是据说我暂时能力有限,也不能确定这种说法的准确性很遗憾。

  04、比较文件操作的处理时间

  嗨朋友,阅读完以上的内容之后我想你一定对内存映射文件有了大致的了解。但我相信如果你是一名负责任的程序员,你一定还想知道:内存映射文件的读取速度究竟有多快

  读取的对象是加勒比海盗4惊濤怪浪.mkv,大小为 1.71G

  2)带缓冲的输入流

  测试程序也很简单,大致如下:

  四名选手的结果如下表所示

普通输入流和随机访问文件嘟慢得要命,真的是龟速我没有耐心等待出结果;带缓冲的输入流的表现还不错,但相比内存映射文件就逊色多了由此得出的结论就昰:内存映射文件,上G大文件轻松处理

本篇文章主要介绍了 Java 的内存映射文件,MappedByteBuffer 是其灵魂读取速度快如火箭。另外所有这些示例和代碼片段都可以在 GitHub(地址如下)上找到——这是一个 Maven 项目,所以它很容易导入和运行

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