简介: 摘要:本文研究了数据存储格式中大尾小尾问题,根据此原理解决了Java程序和C/C++通讯及读取服务器端文件时的数据移植问题。

问题起源

该问题起源于笔者设计的基于Web的远程测控系统。它的基本原理是:服务器端运行一VC编制的服务器程序,客户端使用Java applet;VC服务器程序接收到Java applet发送的命令后,采集各种信息,并将所有数据发向applet,实现了基于Web的远程温度、加速度的实时监控。

VC程序和Applet之间的通讯方式采用了基于TCP/IP协议的socket通讯,笔者不准备在socket的通讯本身进行过多的讲述,而将重点研究实时通讯中涉及到的数据移植问题。


回页首

数据移植的原因及其解决

基于Web的测试软件是由C++数据采集服务器程序和客户端Java显示程序两部分构成,前者用C++,后者Java语言,存在数据移植问题。因为在计算机系统中,当包含数字的二进制文件从一个结构移到另一结构时,就出现大尾小尾问题。不同CPU在多字节数(如四字节int)存储时有两种方法,一种方法叫小尾(little_endian),数据的低字节被放置在连续存储区的首位,另一种方法叫大尾(big_endian),数据的高字节被放置在连续存储区的首位。Intel 80×86家族处理器是最后一个仍然坚持小尾的主要结构。所有其他的CPU结构(Motorola 680×0和所有RISC芯片)或者是纯粹的大尾或者是既适应大尾也适应小尾,大尾被认为是更符合逻辑的方法)。当数字由小尾处理器写入文件然后又由大尾处理器读取(或者倒过来)时,数字就会被搞乱(除了0和-1)。

运用C++或C语言,数据在文件中的存储形式是与处理器相关的,这使得简单的数据文件的移植成为一个大问题。而Java作为平台独立语言,所有的数据都是以大尾形式存储到文件中,Java语言本身产生的数据文件无移植问题。但是它在与C/ C++通讯时还应注意,

举个例子:float型数据1.5在VC程序和Java程序中的表示如下:

数值 在c++或c程序中的字节表示 在java程序中的字节表示
1.5 00111111 11000000 00000000 00000000 00000000 00000000 11000000 00111111
byte[] data=new byte[4];
length=in.read(data,0,data.length);//将服务器发送的字节流读入并存入data数组
DataInputStream huin = new DataInputStream(new ByteArrayInputStream(data));
float f = huin.readFloat(); //将1.5读出

但是,f并不等于1.5,必须将data接收到的字节流进行数据移植(小尾排序方式改为大尾排序),data[0]的值和data[3]值互换,data[1]的值和data[2]的值互换。

byte[] data=new byte[4];
length=in.read(data,0,data.length);//将服务器发送的字节流读入并存入data数组
byte b1;
b1=data[0];
data[0]=data[3];
data[3]=b1;
b1=data[1];
data[1]=data[2];
data[2]=b1;
DataInputStream huin = new DataInputStream(new ByteArrayInputStream(data));
float f = huin.readFloat(); //将1.5读出

这样,得到了正确的结果。

笔者针对此问题设计了一个数据移植类WindowsStream,它的作用是把C/C++格式的数据转换成Java格式数据,使得Java程序可以读取C/C++发送的数据和文件。该类将各种数据类型读入缓冲中(逐个字节读),然后在缓冲区中改变字节的排序方式,其源程序如下:

class WindowStream extends FilterInputStream
{
public WindowStream(InputStream in)
{
super(in);
}
public final byte readByte() throws IOException
{
int a=in.read();
return (byte)(a);
}
public final short readShort() throws IOException
{
InputStream in=this.in;
int a1=in.read();
int a2=in.read();
return (short)((a2<<8)+a1);
}
public final int readInt() throws IOException
{
InputStream in=this.in;
int a1=in.read();
int a2=in.read();
int a3=in.read();
int a4=in.read();
return ((a4<<24)+(a3<<16)+(a2<<8)+a1);
}
public final long readLong() throws IOException
{
InputStream in=this.in;
return ((long)readInt()<<32)+(readInt()&0xFFFFFFFFL);
}
public final float readFloat() throws IOException
{
return Float.intBitsToFloat(readInt());
}
public final double readDouble() throws IOException
{
return Double.longBitsToDouble(readLong());
}
}

配合本Java客户程序(其源程序见最后)的UDP服务器程序(服务端口8888)(该程序可以在ftp//202.114.6.107/incoming处下载或E_mailTome:windgf@263.net),在接收到客户端命令(此处设为“DAT”)后,将向客户端返回2K byte型数据,Java客户端使用UdpData的read方法接收。read方法中host表示运行UDP服务器程序的IP地址,buffer用于存储接收到的数据,ch1用于存储转换后的short型数据,下面这个程序片断简要演示了UdpData的用法。

...
host=getCodeBase().getHost();
UdpData udph1=new UdpData();
...
udp1.read(host,buffer,x1);
ch=1;
fre=11025;
len=1024;
bit=16;
...
UdpData的源程序:
class UdpData
{
public UdpData(){}
public void read(String host,byte[] buffer,short[] ch1)
{
int i,len=0;
InputStream in;
OutputStream out;
Socket server;
try
{
String str="DAT";
byte[] order=str.getBytes();
server=new Socket(host,8888,false);
in=server.getInputStream();
out=server.getOutputStream();
out.write(order,0,order.length);
out.flush();
len=in.read(buffer);
server.close();
}
catch(Exception e)
{
len=0;
}
try
{
WindowStream input=new WindowStream(new ByteArrayInputStream(buffer));
for(i=0;i<1024;i++)
ch1[i]=input.readShort();
}
catch(Exception e)
{
}
}
}

回页首

服务器端.wav文件的读取

Java和C++程序在写文件时也使用了不同的数据格式,所以,Java程序不能从C++程序创建的文件直接读取二进制数据。在读取服务器端的.wav文件时,同样涉及到数据移植的问题,.wav的文件结构具有如下:

char r[4];
long int fs;
char w[8];
long int hs;
short int p,ch;
long int hz,bhz;
short int b,bit;
char d[4];
long int ds;
char *wave;

ch:记录通道数,hz:采样频率,bit:模数转换的位数,ds:文件的长度,wave:指向数据的指针。此处假定long int在C/C++中是四个字节,而在Java中为8个字节。

以下是类WavFile源文件,其read方法用于读取.wav文件,location标识.wav文件的URL,buffer是用于存储原始数据的缓存,ch1和ch2分别用于存储左右两通道的数据,

class WavFile
{
public WavFile(){}
public void read(URL location,byte[] buffer,short[] ch1,short[] ch2,int
max,int[] par)
{
try
{
URLConnection con=location.openConnection();
DataInputStream in=new DataInputStream(con.getInputStream());
in.read(buffer);
in.close();
}
catch(Exception e){}
int i,m,bit=0,ch=0,fre=0,len=0;
try
{
WindowStream input=new WindowStream(new ByteArrayInputStream(buffer));
input.readLong();
input.readLong();
input.readInt();
input.readShort();
ch=input.readShort();
fre=input.readInt();
input.readInt();
input.readShort();
bit=input.readShort();
input.readInt();
len=input.readInt()*8/ch/bit;
if(len>max)len=max;
if(bit==16)
for(i=0;i<len;i++)
{
ch1[i]=input.readShort();
if(ch==2)
ch2[i]=input.readShort();
}
if(bit==8)
for(i=0;i<len;i++)
{
ch1[i]=(short)(input.readByte()-128);
if(ch==2)
ch2[i]=(short)(input.readByte()-128);
}
}
catch(Exception e){}
par[0]=ch;
par[1]=fre;
par[2]=len;
par[3]=bit;
}
}

下面的程序片断演示了如何在java程序中使用WavFile读取.wav文件

int ch=0,len=0,fre=0,bit=0;
short x1[]=new short[16385];
short x2[]=new short[16385];
byte buffer[]=new byte[64540];
int par[]=new int[5];
name=”ding.wav”;
url1=new URL(getDocumentBase(),name);
WavFile h1=new WavFile();
...
h1.read(url,buffer,x1,x2,16384,par);
ch=par[0];
fre=par[1];
len=par[2];
bit=par[3];

回页首

Java演示程序

根据前面的分析,笔者设计了一Java applet程序,成功读取服务器端.wav文件和接收UDP服务器程序发送的数据,并在applet的面版上进行显示。

import java.awt.*;
import java.applet.*;
import java.net.*;
import java.util.*;
import java.io.*;
public class read_wav_udp extends Applet
{
TextField tex0;
Button but1,but2,but3;
WavFile h1=new WavFile();
UdpData udph1=new UdpData();
int ch=0,len=0,fre=0,bit=0;
double t=0,a1=0,a2=0;
short x1[]=new short[16385];
short x2[]=new short[16385];
byte buffer[]=new byte[64540];
int par[]=new int[5];
public read_wav_udp(){}
public void init()
{
Font NewFnt=new Font("Roman",Font.PLAIN,12);
this.setFont(NewFnt);
resize(540,300);
setLayout(null);
udph1=new UdpData();
tex0=new TextField("");
add(tex0);
tex0.reshape(28,10,500,20);
but1=new Button("Ding");
add(but1);
but1.reshape(130,260,60,20);
but2=new Button("Chord");
add(but2);
but2.reshape(230,260,60,20);
but3=new Button("UDP");
add(but3);
but3.reshape(330,260,60,20);
data("ding.wav");
}
public boolean action(Event evt,Object o)
{
if(evt.target==but1)
data("ding.wav");
if(evt.target==but2)
data("chord.wav");
if(evt.target==but3)
data1();
repaint();
return true;
}
public void data(String name)
{
URL url1;
try
{
url1=new URL(getDocumentBase(),name);
}
catch(Exception e)
{
url1=getDocumentBase();
}
h1.read(url1,buffer,x1,x2,16384,par);
ch=par[0];
fre=par[1];
len=par[2];
bit=par[3];
}
public void data1()
{
String host;
host=getCodeBase().getHost();
udph1.read(host,buffer,x1);
ch=1;
fre=11025;
len=1024;
bit=16;
}
public void paint(Graphics g)
{
drawwave(g);
tex0.setText("CH="+ch+",Fs="+fre+",Len="+len+",Bit="+bit);
}
public void drawwave(Graphics g)
{
int i,xx1,xx2,yy1,yy2;
double ff=1,sa,la,k,mm;
g.setColor(Color.lightGray);
g.fillRect(0,0,600,400);
g.setColor(Color.black);
g.drawRect(28,40,500,200);
g.drawString("A",14,50);
g.drawString("-A",8,240);
g.drawString("0",14,145);
g.drawString("0",30,255);
g.drawString("T",525,255);
t=500.0/fre;
if(ch==0)return;
sa=la=x1[1];
for(i=1;i<500;i++)
{
if(sa>x1[i])
sa=x1[i];
if(la<x1[i])
la=x1[i];
}
a1=Math.max(Math.abs(sa),Math.abs(la));
k=1.2*a1;
ff=100/k;
g.setColor(Color.red);
for(i=1;i<500;i++)
{
xx1=28+i;
yy1=(int)(140-x1[i]*ff);
xx2=29+i;
yy2=(int)(140-x1[i+1]*ff);
g.drawLine(xx1,yy1,xx2,yy2);
}
if(ch==1)
return;
sa=la=x2[1];
for(i=1;i<500;i++)
{
if(sa>x2[i])
sa=x2[i];
if(la<x2[i])
la=x2[i];
}
a2=Math.max(Math.abs(sa),Math.abs(la));
k=1.2*a2;
ff=100.0/k;
g.setColor(Color.blue);
for(i=i;i<500;i++)
{
xx1=28+i;
yy1=(int)(140-x2[i]*ff);
xx2=29+i;
yy2=(int)(140-x2[i+1]*ff);
g.drawLine(xx1,yy1,xx2,yy2);
}
}
}
class WindowStream extends FilterInputStream
{
...见前面
}
class WavFile
{
...见前面
}
class UdpData
{
...见前面
}

Java和C/C++程序实时通讯数据移植问题的研究相关推荐

  1. Java 接受reactjs数据_[Java教程]react.js 父子组件数据绑定实时通讯

    [Java教程]react.js 父子组件数据绑定实时通讯 0 2017-09-23 17:00:14 import React,{Component} from 'react'import Reac ...

  2. 利用SparkSQL(java版)将离线数据或实时流数据写入hive的用法及坑点

    1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.ap ...

  3. java与微信小程序通讯_java与微信小程序实现websocket长连接

    本文实例为大家分享了java与微信小程序实现websocket长连接的具体代码,供大家参考,具体内容如下 背景: 需要在小程序实现地图固定坐标下实时查看消息 java环境 :tomcat7 jdk1. ...

  4. java 解析数据包_一种基于Java语言的网络通讯数据包解析方法与流程

    本发明涉及网络通讯领域,特别涉及一种基于Java语言的网络通讯数据包解析方法. 背景技术: 计算机系统和网络的大量普及使用使全球跨入了信息化时代.但是,正由于现代社会中几乎一切都在"计算机化 ...

  5. 用java实现网络爬虫,实时获取中国地震台网数据

    用java实现网络爬虫,实时获取中国地震台网数据 1.如何从网络中爬取相关数据 2.怎么进行数据处理 3.绘图设计 4. 存在问题: 5.java程序的源文件 5.1 爬虫程序 5.2 绘制柱状图程序 ...

  6. 微信小程序webview与h5通过postMessage实现实时通讯的实现

    文章转自:https://www.jb51.net/article/167957.htm 这篇文章主要介绍了微信小程序webview与h5通过postMessage实现实时通讯的实现,文中通过示例代码 ...

  7. Android IOS WebRTC 音视频开发总结(六二)-- 大数据解密国外实时通讯行业开发现状...

    Android IOS WebRTC 音视频开发总结(六二)-- 大数据解密国外实时通讯行业开发现状 本文主要介绍国外实时通讯行业现状,文章最早发表在我们的微信公众号上,详见这里,欢迎关注微信公众号b ...

  8. 分析了 9 万条程序员招聘数据,Python 薪资竟反超 Java?

    作者 | 周哲 责编 | 郭芮 出品 | CSDN 博客 本周,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条.针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下. 编程语言和工资 1.编程语言比例 2. ...

  9. 写一段jdbc连oracle的程序java类_并实现数据查询_一段Jdbc连Oracle的程序,并实现数据查询....

    一段Jdbc连Oracle的程序,并实现数据查询. 程序如下: package hello.ant; import java.sql.*; public class jdbc { String dbU ...

最新文章

  1. 认真点,带你全面了解xutils3
  2. 1.6 去除字符串中的空格(trim())
  3. bootstrap 一排5个_Bootstrap5 列(Columns)
  4. 如何输入一个整数逆序输出_如何理解运算放大器的共模输入和输出摆幅限制?...
  5. eclipse 中警告信息汇总
  6. bin code led_-/bin/sh: ./led: not found的解决办法
  7. 简单干净的C#方法设计案例:SFCUI.AjaxValue()之三
  8. 软件性能测试——瓶颈分析方法,性能测试——瓶颈分析方法
  9. 357.计算各个位数不同的数字个数
  10. delphi 2010 mysql_Delphi2010 DBExpress+MySQL 程序的打包
  11. vs2010中svn使用教程_VS2010中使用ankhSVN | 学步园
  12. qq群相册显示服务器错误怎么回事,QQ群相册的删除系统提示1004错误怎么办
  13. Win32多语言IME应用程序编程接口(API)
  14. vscode中文注释斜体修改
  15. 【09年特长生第四题】开发区规划
  16. cadence ic5141安装包_Cadence IC5141 安装文档
  17. Flash AS3.0实战
  18. 阿里软件开发工程师面经
  19. FullCalendar demo实例
  20. 下行物理信道rs_LTE上行、下行物理信道及物理信道及信号的区别

热门文章

  1. 【线上分享】如何使用开源SFU构建RTC云服务
  2. 探索多媒体开发最新最佳实践,我们在深圳等你
  3. MySQL 深入学习总结
  4. 腾讯技术课|基于Elastic Stack 搭建日志分析平台
  5. 模仿黑产破解12306验证码,验证码产品的未来是?
  6. linux平台关于内存,cpu,连接数,流量监控(一)
  7. 解剖 Nginx ·自动脚本篇(1)解析配置选项脚本 auto/options
  8. Linux 系统双网卡绑定 bond的7种模式
  9. Spark 2.2.0 集群部署
  10. 使用dbcp连接池创建进行表的增删改查