BinaryFormatter序列化实例（三）(转载)

实际应用中，往往需要将Voucher批量保存到磁盘文件，然后发送到业务中心。可以将每个Voucher保存为一个文件，然后将多个文件顺序传输，但这并不是一种很好的方案。
　　BinnaryFormatter的Serialize方法需要传入一个Stream，这个Stream应当是可以持续写入的，因此将多个Voucher写入同一个stream中，应该是没有问题的。VoucherSerializer的BatchSerialize和BatchDeserialize方法的代码如下：

public void BatchSerialize(string filename, Voucher[] vouchers)
{
    BinaryFormatter formatter = new BinaryFormatter();
    FileStream fs = new FileStream(filename, FileMode.Create);

    foreach (Voucher voucher in vouchers)
    {
        formatter.Serialize(fs, voucher);
    }

    fs.Close();
}

public Voucher[] BatchDeserialize(string filename)
{
    BinaryFormatter formatter = new BinaryFormatter();
    ArrayList vouchers = new ArrayList();

    FileStream fs = new FileStream(filename, FileMode.Open);

    try
    {
        while (fs.Position != fs.Length)
        {
            vouchers.Add(formatter.Deserialize(fs));
        }
    }
    finally
    {
        fs.Close();
    }

    return (Voucher[])vouchers.ToArray(typeof(Voucher));
}

　　本文的例子使用的是FileStream，因此在Deserialize的代码中使用 fs.Position != fs.Length代表是否已读到文件尾，但在其他的Stream中，比如NetworkStream，这一逻辑需要适当修改。

　　NUnit对应的测试代码如下：

[Test]
public void TestSerializeVouchers()
{
    Voucher[] vouchers = new Voucher[] {new Voucher("2005012900001", "xingd", DateTime.Now), new Voucher("2005012900001", "xingd", DateTime.Now)};

    VoucherSerializer serializer = new VoucherSerializer();
    serializer.BatchSerialize("voucher.dat", vouchers);
}

[Test]
public void TestDeserializeVouchers()
{
    VoucherSerializer serializer = new VoucherSerializer();
    Voucher[] vouchers = serializer.BatchDeserialize("voucher.dat");

    Assert.AreEqual(vouchers.Length, 2);
    Assert.AreEqual(vouchers[0].VoucherId, "2005012900001");
    Assert.AreEqual(vouchers[0].Creator, "xingd");
    Assert.AreEqual(vouchers[1].VoucherId, "2005012900001");
    Assert.AreEqual(vouchers[1].Creator, "xingd");
}

　　TestSerializeVouchers中使用了两个相同的Voucher对象测试，这样做的目的是想分析生成的voucher.data文件的内容：


　　整个文件的长度为0x01AA字节，从前半部分与后半部分(0x00000000与0x000000D5)的对比可以看出，序列化到同一个流中的多个对象是按序存储的，相互之间不会有任何影响。