java文件断点续传

大文件断点续传方法及示例

将一个大文件迁移到另一个地方,可以采用断点续传。

将大文件拆分几块后,利用多线程,每个线程处理一块数据的读取与写入。

每次写入都要更新记录的日志文件,断网或暂定后重启开始传输时,根据日志文件的信息,可以接着读取写入数据,不用重头开始传输。

示例代码:

public class RandomAccessFileDemo {

    /**
     * 指定线程数
     */
    private static final Integer THREAD_NUM = 2;

    public static void main(String[] args) {
        String sourceStr = "~/Downloads/视频.zip";
        String targetStr = "~/Desktop/视频123.zip";
        breakpointResume(sourceStr,targetStr);
    }

    /**
     * 断点续传
     *
     * @param sourceStr   目标文件地址
     * @param targetStr 存放地址
     */
    public static void breakpointResume(String sourceStr, String targetStr) {
        File dataFile = new File(sourceStr);
        long length = dataFile.length();
        //每个线程均分文件大小,且向上取整
        long part = (long) Math.ceil(length / THREAD_NUM);
        //线程减法计数器
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(THREAD_NUM);
        Instant beginTime = Instant.now();
        //记录传输的日志文件
        File logFile = new File(targetStr + ".log");
        String[] splitData = null;//不是null就需要断点续传
        BufferedReader reader = null;
        try {
            if (logFile.exists()) {
                //存在日志文件,需要进行断点续传
                reader = new BufferedReader(new FileReader(logFile));
                String data = reader.readLine();
                splitData = data.split(",");
            } else {
                //不存在日志文件,创建日志文件
                logFile.createNewFile();
            }
            Map<Integer, Long> maps = new ConcurrentHashMap<>();
            for (int i = 0; i < THREAD_NUM; i++) {
                final int k = i;
                System.out.println("线程正在执行任务:" + k);
                String[] finalData = splitData;
                new Thread(() -> {
                    RandomAccessFile inFile = null;
                    RandomAccessFile outFile = null;
                    RandomAccessFile rafLog = null;
                    try {
                        inFile = new RandomAccessFile(dataFile, "r");//读
                        outFile = new RandomAccessFile(targetStr, "rw");//写
                        rafLog = new RandomAccessFile(logFile, "rw");//操作日志文件的流
                        //确定每个线程读取文件的开始和结束的位置,有断点续传就从日志文件取出的位置开始读取
                        inFile.seek(finalData == null ? k * part : Long.parseLong(finalData[k]));//设置每个线程读取的启始位置
                        outFile.seek(finalData == null ? k * part : Long.parseLong(finalData[k]));//设置每个线程写入的启始位置
                        byte[] bytes = new byte[1024 * 10];//每次读取字节大小
                        int len = -1, allLen = 0;
                        while (true) {
                            len = inFile.read(bytes);//从磁盘读取到缓存
                            if (len == -1) { //数据读完,结束
                                break;
                            }
                            //如果不等于 -1,把每次读取的字节累加
                            allLen = allLen + len;
                            //将读取的字节数放入到map中
                            maps.put(k, allLen + (finalData == null ? k * part : Long.parseLong(finalData[k])));//每个线程的绝对偏移量
                            outFile.write(bytes, 0, len);//从缓存写入到磁盘
                            //将map中的字节日志信息数据写入磁盘
                            StringJoiner stringJoiner = new StringJoiner(",");
                            maps.forEach((key, value) -> stringJoiner.add(String.valueOf(value)));
                            //将日志信息写入磁盘
                            rafLog.seek(0);//覆盖之前的日志信息
                            rafLog.write(stringJoiner.toString().getBytes("UTF-8"));
                            /**
                             * 当前线程读取的内容
                             *  allLen + (k * part)
                             *  或
                             *  allLen + finalData[k] 日志文件里面的偏移量
                             *  >=
                             *  下个线程的起始部分((k + 1) * part)
                             *  当前线程就不再读取写入数据,结束任务
                             */
                            if (allLen + (finalData == null ? k * part : Long.parseLong(finalData[k])) >= (k + 1) * part) {
                                break;
                            }
                        }

                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    } finally {
                        //关流
                        if (null != outFile && null != inFile && null != rafLog) {
                            try {
                                outFile.close();
                                inFile.close();
                                rafLog.close();
                            } catch (IOException e) {
                                e.printStackTrace();
                            }
                        }
                        countDownLatch.countDown();//减一
                    }
                }).start();
            }

            //主线程要等到线程计数器归零,再继续往下执行
            countDownLatch.await();
            Instant endTime = Instant.now();
            System.out.println("总耗时:" + (Duration.between(beginTime, endTime).toMillis()) + "毫秒");
            //删除日志文件
            logFile.delete();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (null != reader) {
                try {
                    reader.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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