经过前面的分析，我们已经明白了 IPFS 启动过程，从今天起，我会分析一些常见的命令或动作，希望大家喜欢。

在开始真正分析这些命令/动作之前，先要对 pull-stream 类库进行简单介绍，如果不熟悉这个类库，接下来就没办法进行。

pull-stream 是一个新型的流库，数据被从源中拉取到目的中，它有两种基本类型的流：Source 源和 Sink 接收器。除此之外，有两种复合类型的流：Through 通道流（比如转换）和 Duplex 双向流。

source 流，这类流返回一个匿名函数，这个匿名函数被称为 read 函数，它被后续的 sink 流函数或 through 流函数调用，从而读取 source 流中的内容。

sink 流，这类流最终都返回内部 drain.js 中的 sink 函数。这类流主要是读取数据，并且对每一个读取到的数据进行处理，如果流已经结束，则调用用户指定结束函数进行处理。

through 流，这类流的函数会返回嵌套的匿名函数，第一层函数接收一个 source 流的 read 函数或其他 through 函数返回的第一层函数为参数，第二层函数接收最终 sink 提供的写函数或其他 through 返回的第二层函数，第二层函数内部调用 read 函数，从而直接或间接从 source 中取得数据，获取数据后直接或间接调用 sink 函数，从而把数据写入到目的地址。

在 pull-streams 中，数据在流动之前，必须有一个完整的管道，这意味着一个源、零个或多个通道、一个接收器。但是仍然可以创建一个部分化的管道，这非常有用。也就是说可以创建一个完整的管道，比如 pull(source, sink)=> undefined，也可以部分化的管道，比如 pull(through, sink)=> sink，或者 pull(through1,through2) => through，我们在下面会大量遇到这种部分化的管道。

今天，我们看下第一个最常用的 add 命令/动作，我们使用 IPFS 就是为了把文件保存到 IPFS，自然少不了保存操作，add 命令就是干这个的，闲话少数，我们来看一段代码。

const {createNode} = require('ipfs')

const node = createNode({

  libp2p:{

    config:{

      dht:{

        enabled:true

      }

    }

  }

})

node.on('ready', async () => {

    const content = `我爱黑萤`;

    const filesAdded = await node.add({

      content: Buffer.from(content)

    },{

      chunkerOptions:{

        maxChunkSize:1000,

        avgChunkSize:1000

      }

    })

    console.log('Added file:', filesAdded[0].path, filesAdded[0].hash)

})

这次我们没有完全使用默认配置，开启了 DHT，看过我文章的读者都知道DHT 是什么东东，这里不详细解释。在程序中，通过调用 IPFS 节点的 add 方法来上传内容，内容可以是文件，也可以是直接的内容，两者有稍微的区别，在讲到相关代码时，我们指出这种区别的，这里我们为了简单直接上传内容为例来说明。

add 方法位于 core/components/files-regular/add.js 文件中，在 《精通IPFS：系统启动之概览》那篇文章中，我们说过，系统会把 core/components/files-regular 目录下的所有文件扩展到 IPFS 对象上面，这其中自然包括这里的 add.js 文件。下面，我们直接看这个函数的执行流程。

这个函数返回了一个内部定义的函数，在这个内部定义的函数中对参数做了一些处理，然后就调用内部的 add函数，后者才是主体，它的逻辑如下：

1.    首先，检查选项对象是否为函数，如果是，则重新生成相关的变量。

if (typeof options === 'function') {

  callback = options

  options = {}

}

2.    定义检测内容的工具函数来检测我们要上传的内容。

const isBufferOrStream = obj => Buffer.isBuffer(obj) || isStream.readable(obj) || isSource(obj)

const isContentObject = obj => {

  if (typeof obj !== 'object') return false

  if (obj.content) return isBufferOrStream(obj.content)

  return Boolean(obj.path) && typeof obj.path === 'string'

}

const isInput = obj => isBufferOrStream(obj) || isContentObject(obj)

const ok = isInput(data) || (Array.isArray(data) && data.every(isInput))

if (!ok) {

  return callback(new Error('invalid input: expected buffer, readable stream, pull stream, object or array of objects'))

}

3.    接下来，执行 pull-stream 类库提供的 pull 函数。我们来看 pull 函数的主要内容。它的第一个参数是 pull.values 函数执行的结果，这个 values 函数就是一个 source 流，它返回一个称为 read 的函数来读取我们提供的数据。这个 read 函数从数组中读取当前索引位置的值，以此值为参数，调用它之后的 through 函数第二层函数内部定义的回调函数或最终的 sink 函数内部定义的回调函数。如果数组已经读取完成，则直接以 true 为参数进行调用。

第二个参数是 IPFS 对象的 addPullStream 方法，这个方法也是在启动时候使用同样的方法扩展到 IPFS 对象，它的主体是当前目录的 add-pull-stream.js 文件中的函数。接下来，我们会详细看这个函数，现在我们只需要知道这个函数返回了一个部分化的管道。

第三个参数是 pull-sort 中定义的函数，这是一个依赖于 pull-stream 的库，根据一定规则来排序，这个函数我们不用管。

最后一个参数是 pull.collect 函数执行的结果，这个 collect 函数就是一个 sink 流。它把最终的结果放入一个数组中，然后调用回调函数。我们在前面代码中看到的 filesAdded 之所以是一个数组就是拜这个函数所赐。

上面逻辑的代码如下：

pull(

  pull.values([data]),

  self.addPullStream(options),

  sort((a, b) => {

    if (a.path < b.path) return 1

    if (a.path > b.path) return -1

    return 0

  }),

  pull.collect(callback)

)

在上面的代码中，我们把要保存的内容构成一个数组，具体原因下面解释。

现在，我们来看 addPullStream 方法，这个方法是保存内容的主体，add 方法是只开胃小菜。addPullStream方法执行逻辑如下：

1.    调用 parseChunkerString 函数，处理内容分块相关的选项。这个函数位于相同目录下的 utils.js 文件中，它检查用户指定的分块算法。如果用户没有指定，则使用固定分块算法，大小为系统默认的 262144；如果指定了大小，则使用固定分块算法，但大小为用户指定大小；如果指定为 rabin 类分割法，即变长分割法，则调用内部函数来生成对应的分割选项。上面逻辑代码如下：

parseChunkerString = (chunker) => {

  if (!chunker) {

    return {

      chunker: 'fixed'

    }

  } else if (chunker.startsWith('size-')) {

    const sizeStr = chunker.split('-')[1]

    const size = parseInt(sizeStr)

    if (isNaN(size)) {

      throw new Error('Chunker parameter size must be an integer')

    }

    return {

      chunker: 'fixed',

      chunkerOptions: {

        maxChunkSize: size

      }

    }

  } else if (chunker.startsWith('rabin')) {

    return {

      chunker: 'rabin',

      chunkerOptions: parseRabinString(chunker)

    }

  } else {

    throw new Error(Unrecognized chunker option: ${chunker})

  }

}

注意：我们也可以通过重写这个函数来增加自己的分割算法。

2.    合并整理选项变量。

const opts = Object.assign({}, {

  shardSplitThreshold: self._options.EXPERIMENTAL.sharding

    ? 1000

    : Infinity

}, options, chunkerOptions)

3.    设置默认的 CID 版本号。如果指定了 Hash 算法，但是 CID 版本又不是 1，则强制设为 1。CID 是分布式系统的自描述内容寻址标识符，目前有两个版本 0 和 1，版本 0 是一个向后兼容的版本，只支持 sha256 哈希算法，并且不能指定。

if (opts.hashAlg && opts.cidVersion !== 1) {

  opts.cidVersion = 1

}

4.    设置进度处理函数，默认空实现。

const prog = opts.progress || noop

const progress = (bytes) => {

  total += bytes

  prog(total)

}

opts.progress = progress

5.    用 pull 函数返回一个部分化的 pull-stream 流。这个部分化的 pull-stream 流是处理文件/内容保存的关键，我们仔细研究下。

(1)  首先调用 pull.map 方法对保存的内容进行处理。pull.map 方法是 pull-stream 流中的一个 source 流，它对数组中的每个元素使用指定的处理函数进行处理。这就是我们在 add 函数中把需要保存的内容转化为数组的原因。在这里，对每个数组元素进行处理的函数是 normalizeContent。这个函数定义在同一个文件中，它首先检查保存的内容是否为数组，如果不是则转化为数组；然后，对数组中的每一个元素进行处理，具体如下：

·     如果保存的内容是 Buffer 对象，则把要保存的内容转化为路径为空字符串，内容为 pull-stream 流的对象。

if (Buffer.isBuffer(data)) {

  data = { path: '', content: pull.values([data]) }

}

·     如果保存的内容是一个 Node.js 可读流，比如文件，则把要保存的转化为路径为空字符串，内容使用 stream-to-pull-stream 类的 source 方法库把 Node.js 可读流转化为pull-stream 的 source 流对象。

if (isStream.readable(data)) {

  data = { path: '', content: toPull.source(data) }

}

·     如果保存的内容是 pull-stream 的 source 流，则把要保存的内容转化为路径为空字符串，内容不变的对象。

if (isSource(data)) {

  data = { path: '', content: data }

}

·     如果要保存的内容是一个对象，并且 content 属性存在，且不是函数，则进行如下处理：

if (data && data.content && typeof data.content !== 'function') {

  if (Buffer.isBuffer(data.content)) {

    data.content = pull.values([data.content])

  }

  if (isStream.readable(data.content)) {

    data.content = toPull.source(data.content)

  }

}

·     如果指定的是路径，则进行下面的处理。

if (opts.wrapWithDirectory && !data.path) {

  throw new Error('Must provide a path when wrapping with a directory')

}

if (opts.wrapWithDirectory) {

  data.path = WRAPPER + data.path

}

·     返回最终生成的要保存的内容。

(2)  调用 pull.flatten() 方法，把前上步生成的数组进行扁平化处理。flatten 方法是一个 through 流，主要是把多个流或数组流转换为一个流，比如把多个数组转换成一个数组，比如：

[

  [1, 2, 3],

  [4, 5, 6],

  [7, 8, 9]

]

这样的数组使用这个方法处理后，最终会变成下面的数组

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

(3)  调用 importer 函数来保存内容。这个函数定义在ipfs-unixfs-importer 类库中，这个类库是 IPFS 用于处理文件的布局和分块机制的 JavaScript 实现，具体如何保存内容，如何分块我们将在下篇文章中进行详细分析。

(4)  调用 pull.asyncMap 方法，对已经保存的文件/内容进行预处理，生成用户看到的内容。当程序执行到这里时，我们要保存的文件或内容已经保存在本地 IPFS 仓库，已经可以用使用 cat、get、ls 等命令来 API 来查看我们保存的内容或文件了。asyncMap 方法是一个 through 流，类似于 map 流，但是有更好的性能。它会对每一个数组元素进行处理，这里处理函数为prepareFile。

这个函数定义在同一个文件中，它的处理具体如下：

·     使用已经生成文件的 multihash 内容生成 CID 对象。

let cid = new CID(file.multihash)

·     CID 构造方法会检查传入的参数，如果是 CID 对象，则直接从对象中取出版本号、编码方式、多哈希等属性；如果是字符串，则又分为是否被 multibase 编码过，如果是则需要先解码，然后再分离出各种属性，如果没有经过multibase 编码，那么肯定是 base58 字符串，则设置版本为0，编码方式为 dag-pb，再从 base58 串中获取多哈希值；如果是缓冲对象，则取得第一个字节，并按十六进制转化成整数，如果第一个字节是0或1，则生成各自属性，否则为多哈希，则设置版本为0，编码方式为 dag-pb。

·     如果用户指定 CID 版本为 1，则生成 CID 对象到版本1.

if (opts.cidVersion === 1) {

    cid = cid.toV1()

}

·     接下来，调用 waterfall 方法，顺序处理它指定的函数。第一个函数，检查配置选项是否指定了 onlyHash，即不实际地上传文件到IFS网络，仅仅计算一下这个文件的 HASH，那么直接调用第二个函数，否则，调用 IPFS 对象的 object.get 方法来获取指定文件在仓库中保存的节点信息。这个方法我们后面会专门讲解，这里略去不讲。第二个函数，生成最终返回给用户的对象，这个对象包括了：path、size、hash 等。

上面代码如下，比较简单，可自己阅读。

  waterfall([

    (cb) => opts.onlyHash

      ? cb(null, file)

      : self.object.get(file.multihash, Object.assign({}, opts, { preload: false }), cb),

    (node, cb) => {

      const b58Hash = cid.toBaseEncodedString()

  let size = node.size

  if (Buffer.isBuffer(node)) {

    size = node.length

  }

  cb(null, {

    path: opts.wrapWithDirectory

      ? file.path.substring(WRAPPER.length)

      : (file.path || b58Hash),

    hash: b58Hash,

    size

  })

}

  ], callback)

(5)  调用 pull.map 方法，把已经保存到本地的文件预加载到指定节点。map 是一个 through 流，它会对每一个数组元素进行处理，这里处理函数为preloadFile。这个函数定义在同一个文件中，这会把已经保存的文件预加载到指定的节点，具体保存在哪些节点，可以参考《精通IPFS：系统启动之概览》篇中 preload.addresses，也可以手动指定。

(6)  调用 pull.asyncMap 方法，把已经保存到本地的文件长期保存在本地，确保不被垃圾回收。asyncMap 方法是一个 through 流，这里处理函数为 pinFile。pin 操作后面我们会详细分析，这里略过不提，读者可以自行阅读相关代码。

作者：乔疯，加密货币爱好者，ipfs 爱好者，黑萤科技CTO。