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Java实现多线程文件分片下载

java 来源:互联网搜集 作者:秩名 发布时间:2020-03-06 12:45:31 人浏览
摘要

多线程下载介绍 多线程下载技术是很常见的一种下载方案,这种方式充分利用了多线程的优势,在同一时间段内通过多个线程发起下载请求,将需要下载的数据分割成多个部分,每一个线程只负责下载其中一个部分,然后将下载后的数据组装成完整的数据文件,这样便大

多线程下载介绍

多线程下载技术是很常见的一种下载方案,这种方式充分利用了多线程的优势,在同一时间段内通过多个线程发起下载请求,将需要下载的数据分割成多个部分,每一个线程只负责下载其中一个部分,然后将下载后的数据组装成完整的数据文件,这样便大大加快了下载效率。常见的下载器,迅雷,QQ旋风等都采用了这种技术。

分片下载

所谓分片下载就是要利用多线程的优势,将要下载的文件一块一块的分配到各个线程中去下载,这样就极大的提高了下载速度。

技术难点

并不能说是什么难点,只能说没接触过不知道罢了。

1、如何请求才能拿到数据的特定部分,而非全部?

可以在HTTP请求头中加入Range来标识数据的请求范围/区间,从HTTP/1.1开始可用。

基本用法:

Range: bytes=10-:取第10个字节及后所有数据。

Range: bytes=40-100:取第40个字节到第100个字节之间的数据。

这样我们就能拿到特定部分的数据了,断点续传也可以用这个来实现。

PS:0为开始点。

2、分片后某线程下载时如何写出?

思路1:等所有下载完成后进行统一汇总整理然后再一次性写出。

这简直是最笨的思路了,如果文件过大全部拉到内存中,岂不凉凉。

思路2:下载采用多线程,写出时采取数据前后顺序排队写出。

也就是说多线程下载,单线程输出,某种程度解决了内存占用问题,不过效率基本不理想。

思路3:要说还是API香,老大哥Java给我们提供了一个类叫做RandomAccessFile。

这个类可以进行随机文件读写,其中有一个seek函数,可以将指针指向任意位置,然后进行读写。什么意思呢,举个栗子:假如我们开了30个线程,首先第一个下载完成的是线程X,它下载的数据范围是4000-9000,那么这时我们调用seek函数将指针拨动到4000,然后调用它的write函数将byte写出,这时4000之前都是NULL,4000之后就是我们插入的数据。这样就可以实现多线程下载和本地写入了。

具体实现

一个分片下载类,我们需要创建多个对象来进行下载。

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public class UnitDownloader implements Runnable {
  private int from;
  private int to;
  private File target;
  private String uri;
  private int id;
 
  public UnitDownloader(int from, int to, File target, String uri, int id) {
    this.from = from;
    this.to = to;
    this.target = target;
    this.uri = uri;
    this.id = id;
  }
 
  public int getFrom() {
    return from;
  }
 
  public int getTo() {
    return to;
  }
 
  @Override
  public void run() {
    //download and save data
    try {
      HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(uri).openConnection();
      connection.setRequestProperty("Range", "bytes=" + from + "-" + to);
      connection.connect();
      int totalSize = connection.getContentLength();
      InputStream inputStream = connection.getInputStream();
      RandomAccessFile randomAccessFile = new RandomAccessFile(target, "rw");
      randomAccessFile.seek(from);
      byte[] buffer = new byte[1024 * 1024];
      int readCount = inputStream.read(buffer, 0, buffer.length);
      while (readCount > 0) {
        totalSize -= readCount;
        System.out.println("分片:" + this.id + "的剩余:" + totalSize);
        randomAccessFile.write(buffer, 0, readCount);
        readCount = inputStream.read(buffer, 0, buffer.length);
      }
      inputStream.close();
      randomAccessFile.close();
    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

分片下载管理器,主要就是拿到内容的总大小,将其分配给每一个UnitDownloader。这里的threadCount函数可以再考虑优化一下。

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public class MultipleThreadDownloadManager implements Runnable {
  private String uri;
  private File target;
 
  public MultipleThreadDownloadManager(String uri, File target) {
    this.target = target;
    this.uri = uri;
    if (target.exists() == false) {
      try {
        target.createNewFile();
      } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
  }
 
  /**
   * 开始下载
   */
  public void start() {
    new Thread(this).start();
  }
 
 
  /**
   * 根据文件总大小计算线程数量
   *
   * @param totalSize
   * @return
   */
  public int threadCount(int totalSize) {
    if (totalSize < 30 * 2014 * 1024) {
      return 1;
    }
    return 30;
  }
 
 
  @Override
  public void run() {
    //获取文件总大小
    int totalSize = 0;
    try {
      HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(uri).openConnection();
      connection.connect();
      int contentLength = connection.getContentLength();
      totalSize = contentLength;
    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    //将文件分片并分开下载
    int threadCount = threadCount(totalSize);
    int perThreadSize = totalSize / threadCount;//每一个线程分到的任务下载量
    int id = 0;
    int from = 0, to = 0;
    while (totalSize > 0) {
      id++;
      //计算分片
      if (totalSize < perThreadSize) {
        from = 0;
        to = totalSize;
      } else {
        from = totalSize;
        to = from + perThreadSize;
      }
      //开始下载
      UnitDownloader downloader = new UnitDownloader(from, to, target, uri, id);
      new Thread(downloader).start();
    }
  }
}

参考文献

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原文链接 : https://segmentfault.com/a/1190000021926542
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