const {createNode} = require('ipfs')
const fs = require('fs');
const node = createNode()
node.on('ready', async () => {
  const file = await node.get('QmW2WQi7j6c7UgJTarActp7tDNikE4B2qXtFCfLPdsgaTQ/cat.jpg') 
  fs.writeFile('cat.jpg',file[0].content,(err) => {
    if (err) throw err;
    console.log('cat saved!');
  });
})

(ipfsPath, options, callback) => {
    if (typeof options === 'function') {
      callback = options
      options = {}
    }
    options = options || {}
    pull(
      self.getPullStream(ipfsPath, options),
      pull.asyncMap((file, cb) => {
        if (file.content) {
          pull(
            file.content,
            pull.collect((err, buffers) => {
              if (err) { return cb(err) }
              file.content = Buffer.concat(buffers)
              cb(null, file)
            })
          )
        } else {
          cb(null, file)
        }
      }),
      pull.collect(callback)
    )
}

通过上面的简单分析，我们可以发现从 IPFS 网络中获取文件主要是通过 IPFS 对象的 getPullStream 方法，而这个方法是在创建 IPFS 对象的过程中在 core/index.js 文件中被注册为 IPFS 对象的一个方法，它的主要内容就是返回一个 pull-stream 类库的流，代码如下：

pull(
  exporter(ipfsPath, self._ipld, options),
  pull.map(file => {
    file.hash = file.cid.toString()
    delete file.cid
    return file
  })
)

接下来，我们开始看下 exporter 函数，它的代码位于 ipfs-unixfs-exporter 类库的 index.js 文件中。它的执行逻辑如下：

1. 对传递进来的路径进行处理，返回一个对象。返回的对象中包含了基本路径和中间路径。

   let dPath
   try {
       dPath = pathBaseAndRest(path)
   } catch (err) {
       return error(err)
   }
   

   这里我们传递进来的路径是 QmW2WQi7j6c7UgJTarActp7tDNikE4B2qXtFCfLPdsgaTQ/cat.jpg，所以 dPath 对象的基本路径就是 QmW2WQi7j6c7UgJTarActp7tDNikE4B2qXtFCfLPdsgaTQ，中间路径的数组为空。
2. 获取不包括最终名称在内的路径长度

   const pathLengthToCut = join([dPath.base].concat(dPath.rest.slice(0, dPath.rest.length - 1))).length
   

3. 根据基本路径生成 CID 对象。

   const cid = new CID(dPath.base)
   

   CID 对象包括四个部分：multibase、版本号、multicodec、multihash。当我们传递 QmW2WQi7j6c7UgJTarActp7tDNikE4B2qXtFCfLPdsgaTQ 到 CID 构造函数中时，函数内部会设置版本号为 0，multicodec 为 dag-pb，同时调用多重哈希函数把 Base58 字符串转化为 multihash。
4. 最后，使用 pull 函数返回 pull-stream 类库中使用的流。

   return pull(
       values([{
         cid,
         name: dPath.base,
         path: dPath.base,
         pathRest: dPath.rest,
         depth: 0
       }]),
       createResolver(dag, options),
       filter(Boolean),
       map((node) => {
         return {
           depth: node.depth,
           name: node.name,
           path: options.fullPath ? node.path : finalPathFor(node),
           size: node.size,
           cid: node.cid,
           content: node.content,
           type: node.type
         }
       })
   )
   

   返回的这个流被外面 get-pull-stream.js 文件中的 pull 函数所调用，从而从 IPFS 网络中获取指定的文件。

   在上面的代码简单解释如下：

   • values 函数是 pull-stream 类库中定义的 source 流，它会创建一个从数组或对象读取值，然后终止的源流，这里我们用传递进来的路径及其生成 CID 生成一个对象，并生成一个数组来做为流的内容。
   • createResolver 函数是当前目录下 resolve.js 文件中的 createResolver 函数，它接收 dag 对象，并返回一个 pull-stream 流对象，这里 dag 对象是 IPFS 对象中的 _ipld 对象。这里返回的流对象，从前面一个流中读取要获取的文件，然后调用 dag 对象的 get 方法来获取指定的文件，具体处理下面进行分析。
   • map 函数是 pull-stream 类库中定义的 through 流，它使用用户指定的转换函数对数组中的每个元素进行转换。这里的处理函数比较简单，根据前面流返回的对象，生成并返回另一个对象。这里返回的对象，就是我们最终在示例程序中看到的对象，除了它没有 hash 属性，并且 cid 被删除。

pull(
    paramap((item, cb) => {
      if ((typeof item.depth) !== 'number') {
        return error(new Error('no depth'))
      }
      if (item.object) {
        return cb(null, resolveItem(null, item.object, item, options))
      }
      waterfall([
        function (done) {
          dag.get(item.cid, done)
        },
        function (node, done) {
           // node 为区块对象反序列化后的结果，可能为文件总的 Dag，也可能为某个文件（在不分块的情况下）。
           done(null, resolveItem(item.cid, node.value, item, options))
        }
      ], cb)
    }),
    flatten(),
    filter(Boolean),
    filter((node) => node.depth <= options.maxDepth)
)

1. 首先，调用 paramap 函数，返回 pull-paramap 流，在这个流中使用异步类库的 waterfall 方法，依次调用 IPLD 对象的 get 方法，从本地或其他节点获取区块对象；在得到区块对象之后，调用 resolveItem 方法，处理得到的区块对象（这里得到的区块对象，可能为一个完整的文件，也可能是文件的一个碎片，还可能是一个目录等）。

   pull-paramap 流是一个 pull-stream 流，它接收 3个参数，第一个参数类型为函数，函数签名为 (data, cb)，在函数中执行用户自定义的业务逻辑，第二个和第三参数都是可选的。

   pull-paramap 并行地从前面的流中读取数据，调用第一个参数指定函数进行处理，把函数调用结果以数组的形式返回给后面的流。数组中结果的顺序与前面的流提供的源数据顺序保持一致。

   这里 paramap 函数的异步处理函数内容如下：
   • 检查当前对象的 depth 属性是否不是数字，如果不是数字，则返回错误。这里当前对象即为前面 values 流中生成并返回的对象。
   • 如果当前对象的 object 属性存在，则调用 resolveItem 解释当前对象，并把结果传递给下一个函数。我们的对象没有 object 属性，所以这里的代码不会执行。
   • 调用异步类库的 waterfall 方法，依次调用 IPLD 对象的 get 方法，从本地或其他节点获取区块对象；在得到区块对象之后，调用 resolveItem 方法，处理得到的区块对象。
2. 然后，调用 pull-stream 类库的 flatten 和 filter 两个 through 流进返回的区块对象进行处理。
3. 最后，调用 pull-stream 类库的 filter 流，过滤超过指定深度区块对象。

1、获取区块对象

dag 对象的类型是 ipld 类库中的 IPLDResolver 对象，在 IPFS 对象初始化时生成并设置在 IPFS 对象上面。

1. 如果路径参数类型为函数，则重新设置参数。根据上面调用，我们这里的路径参数是 waterfall 提供的内部函数 done，所以会执行下面的代码重新设置下面两个变量。

   if (typeof path === 'function') {
     callback = path
     path = undefined
   }
   

2. 如果选项参数为函数，则重新设置参数。根据上面的调用，这里没有选项参数，所以不会执行下面的代码。

   if (typeof options === 'function') {
     callback = options
     options = {}
   }
   

3. 处理路径参数

   if (typeof path === 'string') {
     path = joinPath('/', path)
       .substr(1)
       .split(osPathSep)
       .join('/')
   }
   

4. 如果路径参数为空串或没有定义，则调用内部函数 _get 进行处理，并在它的异步回调函数中返回其结果。内部函数 _get 内部通过 waterfall 函数来处理，具体代码如下：

   waterfall([
     (cb) => this._getFormat(cid.codec, cb),
     (format, cb) => this.bs.get(cid, (err, block) => {
       if (err) return cb(err)
       cb(null, format, block)
     }),
     (format, block, cb) => {
       format.util.deserialize(block.data, (err, deserialized) => {
         if (err) {
           return cb(err)
         }
         cb(null, deserialized)
       })
     }
   ], callback)
   

   在 waterfall 函数内部，首先调用 _getFormat 方法，根据 CID 对象来获取其所对用的格式化对象；然后调用区块服务对象的 get 方法来获得区块对象；最后，使用格式化对象的工具对象的反序列化方法，反序列化区块服务对象获得的区块数据。

   区块服务对象位于 ipfs-block-service 类库的 index.js 文件中，它的 get 方法，根据是否有 bitswap 对象决定是从 bitswap 对象获取区块对象，还是从本地仓库中获取。它的代码如下：

   get (cid, callback) {
       if (this.hasExchange()) {
         this._bitswap.get(cid, callback)
       } else {
         this._repo.blocks.get(cid, callback)
       }
   }
   

   当系统启动过程中，在处理 init-docs 目录内的帮助文档时，bitswap 对象才有空，即只有这个过程才会直接从本地仓库保存/获取区块对象，其他情况都是调用 bitswap 对象的 get 方法来获取区块对象。

   bitswap 对象的 get 方法委托自身的 getMany 方法进行处理。后者的处理过程如下：

   • 初始化内部所用的变量：wantList 数组为空，promptedNetwork 为假，pendingStart 为请求的所有 CID 数量。
   • 生成一个从其他节点获取区块对象的函数对象 getFromOutside。
   • 调用异步类库的 map 函数，遍历每一个要请求的区块对象。针对每一个要请求的区块，使用异步类库的 waterfall 函数进行处理。waterfall 函数处理如下：
     • 调用区块存储对象的 has 方法，检查本地是否有请求的区块；
     • 如果本地有请求的区块，则：如果已经处理完所有请求的 CID，那么调用 WantManager 的 wantBlocks 方法获取需要的区块；调用区块存储对象的 get 方法从本地加载区块并返回。
     • 如果内部变量 promptedNetwork 为假，则：设置这个变量为真（保证只有一个请求可以马上处理）；调用网络对象的 findAndConnect 方法，查找第一个请求的 CID。
     • 调用函数对象 getFromOutside 进行处理。这个函数把指定的 CID 放入 wantList 数组中，然后调用 notifications 对象的 wantBlock 方法通知系统，我们想要这个区块；如果已经处理完所有请求的 CID，那么调用 WantManager 的 wantBlocks 方法获取需要的区块。

   notifications 对象是一个内部模块，用来跟踪收到的区块、想要的区块、不想要的区块等。这个函数的第一个参数就是请求的区块 CID，第二个参数是一个函数，用来在收到一个区块后，从想要列表中取消这个区块，避免再次请求别的节点，第三个参数用来取消请求某个区块。

5. 当路径参数不为空串，并且有值时，调用异步类库的 doUntil 函数进行处理。doUntil 函数内部的业务处理与上面基本类似，读者可以自己分析。

2、解析区块对象

resolveItem 函数实现为直接委托给另一个函数 resolve 进行处理，代码如下：

function resolveItem (cid, node, item, options) {
    return resolve({
      cid,
      node,
      name: item.name,
      path: item.path,
      pathRest: item.pathRest,
      dag,
      parentNode: item.parent || parent,
      depth: item.depth,
      options
    })
}

1. 调用函数 typeOf 检测区块对象的真实类型。

   try {
     type = typeOf(node)
   } catch (err) {
     return error(err)
   }
   

   区块对象可能为 directory、hamt-sharded-directory、file、object、raw，每种类型都有特定的处理器进行解析。
2. 从 resolvers 对象中获取对应类型的解析器

   const nodeResolver = resolvers[type]
   

   resolvers 对象定义在文件开头，内容如下：

   const resolvers = {
     directory: require('./dir-flat'),
     'hamt-sharded-directory': require('./dir-hamt-sharded'),
     file: require('./file'),
     object: require('./object'),
     raw: require('./raw')
   }
   

3. 调用 createResolver 函数，创建 resolveDeep。
4. 调用 nodeResolver 函数，解析指定的区块对象。对于不同的类型，nodeResolver 函数是不同的。当获取的区块对象类型为目录时，函数为 dir-flat.js 中定义的 dirExporter 函数；当获取的区块对象类型为文件时，函数为 file.js 文件中定义的函数；当获取的区块对象类型为对象时，函数 object.js 文件中定义的函数。当我们获取喵星人时，涉及到两种类型，即目录和文件，下面我们就以这两种类型进行分析。dirExporter 函数执行过程如下：
   • 设置要获取的第一个对象

     const accepts = pathRest[0]
     

     pathRest 是我们在调用 get 方法时，根据提供的路径生成的路径数组，数组中不包括路径的基础部分。对于我们的例子，数组只有一个元素，即 cat.jpg。
   • 生成一个代表当前目录的变量。

     const dir = {
         name: name,
         depth: depth,
         path: path,
         cid,
         size: 0,
         type: 'dir'
     }
     

   • 如果当前获取对象的深度超过了选项指定的最大深度，则返回 pull-stream 类库的源流 values。

     if (options.maxDepth && options.maxDepth <= depth) {
         return values([dir])
     }
     

   • 生成一个流数组。

     const streams = [
         pull(
           values(node.links),
           filter((item) => accepts === undefined || item.name === accepts),
           map((link) => ({
             depth: depth + 1,
             size: 0,
             name: link.name,
             path: path + '/' + link.name,
             cid: link.cid,
             linkName: link.name,
             pathRest: pathRest.slice(1),
             type: 'dir'
           })),
           resolve
         )
     ]
     

     上面生成的流数组，在函数尾部会通过 pull-cat 类库进行级连调用，上面代码最终执行过程描述如下：遍历当前目录的所有连接；除非掉不属于当前请求的连接；把所有符合条件的连接生成对应的对象；最后，把生成的对象传递给 resolve 流，即调用 createResolver 函数返回的流，这个流我们在前面已经分析过，这里不再细讲。

     在我们获取喵星人的例子当中，我们指定的路径为 QmW2WQi7j6c7UgJTarActp7tDNikE4B2qXtFCfLPdsgaTQ/cat.jpg，/ 前面的路径为基本路径，它代表了一个目录，这个目录中有一个文件，这个文件即是喵星人，也即 node.links 指向的是喵星人的 CID。通过 pull-cat 类库的调用，在 createResolver 函数返回的流中我们会真正请求喵星人，具体文件的处理，我们在下面进行分析。

   • 如果路径中除了基本路径之外没有别的路径，或者选项指定为完全路径，则使用 dir 变量生成一个 values 流，并放在流数组 streams 的最前面。
   • 调用 pull-cat 类库进行流处理，上体处理过程见前面描述。
   以上即是 IPFS 处理目录的过程。

   下面我们来看 IPFS 是如何具体文件的，正如我们在前面所提到的，每个文件在保存到 IPFS 网络中都可能进行分片，即把大的文件分成小的碎片，每个碎片有自己的哈希，根据碎片的哈希生成对应的 DAGLink，以碎片在文件中出现的顺序，使用这些 DAGLink 生成连接数组，使用连接数组生成最终的顶层 DAGNode 对象，以此来表示文件。我们的喵星人同样也被分成了两个碎片，在前面分析中，请求目录之后，通过 pull-cat 类库的调用，再次请求 createResolver 函数返回的流的过程中，我们会请求喵星人总的 DAGNode 对象，当调用 nodeResolver 函数时，这次会选择 file.js 文件进行请求处理，它的执行过程如下：

   • 设置要获取的第一个对象

     const accepts = pathRest[0]
     if (accepts !== undefined && accepts !== path) {
         return empty()
     }
     

     这次 pathRest 数组为空，所以这里 accepts 是未定义。
   • 调用 UnixFS 的静态方法 unmarshal 方法，从区块对象的 data 属性中解组出 Uninx 文件对象。

     try {
         file = UnixFS.unmarshal(node.data)
     } catch (err) {
         return error(err)
     }
     

   • 获取文件大小、指定的长度和偏移量

     const fileSize = file.fileSize()
     let offset = options.offset
     let length = options.length
     if (offset < 0) {
         return error(new Error('Offset must be greater than or equal to 0'))
     }
     if (offset > fileSize) {
         return error(new Error('Offset must be less than the file size'))
     }
     if (length < 0) {
         return error(new Error('Length must be greater than or equal to 0'))
     }
     

   • 如果长度为 0，则生成并返回 pull-stream 类库的 once 流。

     if (length === 0) {
         return once({
           depth: depth,
           content: once(Buffer.alloc(0)),
           name: name,
           path: path,
           cid,
           size: fileSize,
           type: 'file'
         })
     }
     

   • 重新计算偏移量和文件长度。

     if (!offset) {
         offset = 0
     }
     if (!length || (offset + length > fileSize)) {
         length = fileSize - offset
     }
     

   • 调用 streamBytes 函数，根据偏移量、长度及节点的连接数组，获取指定的内容。streamBytes 函数采用深度优先算法获取区块对象的所有碎片数据，它的结果是一个 pull-stream 类库的 through 流。代码如下：

     if (offset === fileSize || length === 0) {
         return once(Buffer.alloc(0))
     }
     const end = offset + length
     return pull(
         traverse.depthFirst({
           node,
           start: 0,
           end: fileSize
         }, getChildren(dag, offset, end)),
         map(extractData(offset, end)),
         filter(Boolean)
     )
     

     pull-travers 类库中提供了深度优先、广度优先、叶子优先3种算法来遍历一颗树，这里我们使用了深度优先来遍历文件的所有碎片。
   • 生成并返回 pull-stream 类库的 values 流。返回的流在依次被用在 resolver.js 的 createResolver 函数返回的流中，后者又被 ipfs-unixfs-exporter 类库中的 pull 函数中的 map 流所使用；ipfs-unixfs-exporter 类库中的 pull 函数中的 map 流又被 get-pull-stream.js 文件中的 pull.map 所使用，并且最终被 get.js 文件中的 pull.asyncMap 流的处理函数转换为 Buffer 对象，从而我们的程序从 Buffer 对象中读取出文件内容。