网络编程和I/O处理：非流式调用和流式调用的区别
网络编程和I/O处理：非流式调用和流式调用的区别
流式调用和非流式调用是两种常见的数据处理方式，在网络编程和I/O处理中有着广泛的应用。它们在数据传输与处理方式、内存占用情况、响应速度和实时性等方面存在显著差异。本文将详细介绍这两种调用方式的区别及其适用场景。
一、数据传输与处理方式
非流式调用 ：
通常是一次性获取完整的数据块后再进行处理。比如在进行一个网络API请求获取一份文档内容时，客户端会发送请求，然后等待服务器返回整个文档的全部数据，直到接收到完整的数据后，才开始后续的处理操作，如解析、展示等。
以读取本地的一个较大文件为例，程序会先将整个文件内容从磁盘全部读入到内存缓冲区中，形成一个完整的数据集合，然后再按照程序设定的逻辑对这个完整的数据进行分析、处理等操作。
流式调用 ：
数据是按照流的形式逐步传输和处理的。还是以网络API请求获取文档内容为例，服务器不会等待将整个文档全部准备好才发送给客户端，而是一边生成文档内容（比如实时生成一份报表数据），一边就将已经生成好的部分数据发送给客户端。客户端在接收到一部分数据后，就可以立即开始进行相应的处理，比如实时显示已经接收到的部分报表内容，而不必等整个报表全部生成并传输完毕。
对于读取本地的大文件，流式调用可以边从磁盘读取文件内容的一部分到内存，边对这部分内容进行处理，处理完这部分后再继续读取下一部分进行处理，而不是一次性将整个文件读入内存。
二、内存占用情况
非流式调用 ：
可能会在短时间内占用较大的内存空间。因为要一次性获取完整的数据，对于大型数据资源（如大容量的视频文件、大型数据库查询结果等），这些数据全部加载到内存中可能会导致内存压力过大，甚至可能出现内存不足的情况，影响程序的正常运行。
例如，一个程序要加载一个几百兆甚至上吉字节的视频文件，如果采用非流式调用方式，在加载时就需要有足够的内存来容纳整个视频文件的数据，否则程序可能会崩溃。
流式调用 ：
内存占用相对较为平稳和可控。由于是逐步处理数据，每次只需要处理一小部分数据在内存中，所以对于大型数据的处理，不会出现因一次性加载大量数据而导致内存爆满的情况。
比如在播放一个大型在线视频时，采用流式调用，播放器只需要在内存中保留当前正在播放的一小段视频数据以及一些缓冲数据，而不是整个视频的数据，这样就可以在内存资源有限的情况下也能正常播放视频。
三、响应速度和实时性
非流式调用 ：
响应速度相对较慢，尤其是在处理大型数据时。因为要等待全部数据获取完毕后才开始处理，所以从发出请求到看到最终处理结果的时间间隔可能会比较长。
例如，在获取一份大型的数据分析报告时，如果采用非流式调用，用户可能需要等待较长时间，直到整个报告数据全部下载完成并处理后，才能看到报告内容。
流式调用 ：
具有较好的实时性和较快的响应速度。由于可以边接收数据边处理，所以在一些场景下，用户可以更快地看到部分结果。比如在实时监控系统中，通过流式调用获取监控视频流，监控设备一边拍摄生成视频画面，一边将画面传输给监控终端，监控终端就可以实时显示已经接收到的画面，而不必等整个视频录制完成。
四、适用场景
非流式调用 ：
适用于数据量较小且对实时性要求不高的情况。例如，获取一些简单的配置文件信息，这些文件通常体积不大，一次性获取并处理不会造成太大的内存压力，也不需要实时显示部分结果。
比如获取一个小型文本文件中的几条设置参数，采用非流式调用方式，将整个文件读取进来后再提取参数即可。
流式调用 ：
广泛适用于处理大型数据、实时性要求高的场景。比如在线视频播放、实时数据监控、大数据分析处理中实时获取分析结果等场景。
例如，在大数据分析平台上，当对海量数据进行实时统计分析时，采用流式调用可以让分析师边接收分析结果的部分数据边进行解读和进一步的分析决策，而不必等全部分析结果生成完毕。