让我们看一个示例，展示在内存消耗方面，采用流的编程思路带来的巨大优越性。

我们先创建一个大文件：

```javascript
const fs = require('fs');
const file = fs.createWriteStream('./big.file');

for(let i=0; i<= 1e6; i++) {
  file.write('this is a big file.\n');
}

file.end();
```

fs 模块可用于使用流接口读取和写入文件。 在上面的示例中，我们通过一个循环写入 100 万行的可写流，向该 big.file 写入数据。

运行上面的代码会生成一个大约 400 MB 的文件。

这是一个简单的 Node Web 服务器，旨在专门为 big.file 提供服务：

```javascript
const fs = require('fs');
const server = require('http').createServer();

server.on('request', (req, res) => {
  fs.readFile('./big.file', (err, data) => {
    if (err) throw err;
  
    res.end(data);
  });
});

server.listen(8000);
```

启动该服务器，其消耗的初始内存为 8 MB 左右。

![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b572bec99b1d210f31298ca4e082964b.png)

使用浏览器访问服务器之后，内存消耗跃升至 434.8 MB。

我们基本上将整个 big.file 内容放在内存中，然后再将其写入响应对象。 这是非常低效的。

HTTP 响应对象（上面代码中的 res）也是一个可写流。 这意味着如果我们有一个表示 big.file 内容的可读流，我们可以将这两个相互连接起来，并在不消耗约 400 MB 内存的情况下获得几乎相同的结果。

Node 的 fs 模块可以使用 createReadStream 方法为我们提供任何文件的可读流。 我们可以将其通过管道传递给响应对象：

```javascript
const fs = require('fs');
const server = require('http').createServer();

server.on('request', (req, res) => {
  const src = fs.createReadStream('./big.file');
  src.pipe(res);
});

server.listen(8000);
```
我们现在访问上述重新实现过的服务器，发现内存消耗量大大降低了。

这是因为，当客户端请求该大文件时，我们一次将其流式传输一个块，这意味着我们根本不会将其整个的庞大文件内容缓冲在内存中。 内存使用量增加了大约 25 MB，仅此而已。

我们可以把测试场景设计得更极端一些：用 500 万行而不是 100 万行重新生成 big.file，这将使文件超过 2 GB，这实际上大于 Node.js 中的默认缓冲区限制。

如果尝试使用 fs.readFile 提供该文件，则默认情况下会出现 out of memory 的错误。

但是使用 fs.createReadStream，将 2 GB 的数据流式传输到请求者完全没有问题，而且最重要的是，进程内存使用情况大致相同。

ITPub博客

使用 Node.js Stream API 减少服务器端内存消耗的一个具体例子