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接上文
RandomAccessFile 方式
/**
* RandomAccessFile 获取文件的MD5值
*
* @param file 文件路径
* @return md5
*/
public static String getFileMd53(File file) {
MessageDigest messageDigest;
RandomAccessFile randomAccessFile = null;
try {
messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
if (file == null) {
return "";
}
if (!file.exists()) {
return "";
}
randomAccessFile=new RandomAccessFile(file,"r");
byte[] bytes=new byte[1024*1024*10];
int len=0;
while ((len=randomAccessFile.read(bytes))!=-1){
messageDigest.update(bytes,0, len);
}
BigInteger bigInt = new BigInteger(1, messageDigest.digest());
String md5 = bigInt.toString(16);
while (md5.length() 32) {
md5 = "0" + md5;
}
return md5;
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (randomAccessFile != null) {
randomAccessFile.close();
randomAccessFile = null;
}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
return "";
}
性能对比
我们选了一个小的文件，大概1M左右，观察执行时间
11-09 11:49:20.210 12678-12678/com.example.xh I/System.out: FileInputStream执行时间：179
11-09 11:49:20.266 12678-12678/com.example.xh I/System.out: FileChannel执行时间：55
11-09 11:49:20.322 12678-12678/com.example.xh I/System.out: RandomAccessFile执行时间：58
但是我选择大概10M的文件FileChannel+MappedByteBuffer性能并不明显，最后通过查询资料学习发现MappedByteBuffer这个东西很可怕，这个回收是不确定的，在手机上测试FileChannel效率并不是最好的。如果要计算一个几百兆的大文件，发现FileChannel+MappedByteBuffer还很容易OOM,原因就是MappedByteBuffer内存占用、文件关闭不确定，被其打开的文件只有在垃圾回收的才会被关闭，而且这个时间点是不确定的。当文件达到100M时就出现OOM如下
FATAL EXCEPTION: main
java.lang.OutOfMemoryError
at java.security.MessageDigestSpi.engineUpdate(MessageDigestSpi.java:85)
at java.security.MessageDigest.update(MessageDigest.java:369)
所以在Android设备上尽量不要使用nio中的内存映射。在官方文档中有这样的一句话：A mapped byte buffer and the file mapping that it represents remain valid until the buffer itself is garbage-collected.
那么我们来计算一个大文件的MD5,此时我测试的文件是300多兆
11-09 16:06:49.930 3101-3101/com.example.xh I/System.out: FileInputStream执行时间：4219
11-09 16:06:54.490 3101-3101/com.example.xh I/System.out: RandomAccessFile执行时间：2162
通过日志发现RandomAccessFile的效率还是很明显的，此时使用FileChannel+MappedByteBuffer就OOM了，虽然使用了分段映射 也调用了MappedByteBuffer的clear()方法。当然通过日志你肯定明白计算文件MD5值是一个比较耗时的操作，不要再主线程中计算。
计算MD5
我们需要注意对于较大的文件计算MD5,我们不要一次将文件读取然后调用update方法。不然执行update方法时就会出现OOM。我们可以分段读取多次调用update方法，如下
while ((len = fis.read(buffer)) > 0) {
//该对象通过使用 update（）方法处理数据
messageDigest.update(buffer, 0, len);
}
你要明白调用执行update并没有计算MD5的值，真正计算的MD5值是调用digest()，该方法返回的是一个byte数组
byte[] bytes = messageDigest.digest();
通常我们一般将MD5用16进制也就是32位表示，所以我们可以将byte数组转化为16进制，此时我们可以使用BigInteger类，他的构造方法可以接收byte数组参数，如下，1表示符号为正数。
BigInteger bigInt = new BigInteger(1, bytes );
BigInteger这个类还提供了一个toString方法该参数可以指定转化数据格式，由于我们转化为16进制，所以参数可以写16，如下
String md5 = bigInt.toString(16);
OK了，MD5的值已经出现了，不过你可能会疑问了，转化为16进制的话，MD5值应该是32位，为何有时候计算的值不是32位，而是31位呢？甚至还可能更少，原因就是digest()返回值的高位包含了0，当然高位0是不写的，所以就出现少位的情况，这也就有了下面的代码，如果不到32位我们再高位补0就好了。
while (md5.length() 32) {
md5 = "0" + md5;
}
至此，本篇文章结束，若有不足的地方欢迎指正，谢谢。
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