When downoading from sharepoint with buffer size always getting maximum 8K buffer and not as we asked

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
3/5
Tempo estimado
1-2 dias
Facilidade para iniciantes
38/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
java
Domínio
api

Direção de pesquisa

Comece pela chamada graphServiceClient.drives().byDriveId(...).content().get() e inspecione como o Java InputStream retornado trata read(byte[]) para downloads do SharePoint. Compare as leituras observadas de 8K com o contrato de Java InputStream e a implementação de stream do SDK; considera-se concluído quando o comportamento de buffering solicitado for corrigido ou estiver claramente coberto por um teste de regressão.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

Needs: Attention :wave: type:question
Describe the bug

When downloading file from sharepoint using graph api and set the buffer size to be downloaded only 8K ( maximum) is fetched ) instread of the given buffer size.
InputStream inputStream = graphServiceClient.drives().byDriveId(driveId).items().byDriveItemId(getDriveItemIdFromRootPath(filePath)).content().get();
byte[] buf = new byte[cloudPartSizeWhenDownloadingToLocal];
int bytesRead;
while ((bytesRead = srcInputStream.read(buf)) != -1) {
byresRead is always maximum 8K and not per demand
}

Expected behavior

The bytess returned from this method should aline with the request.

How to reproduce

see above

SDK Version

6.25.1

Latest version known to work for scenario above?

No response

Known Workarounds

No response

Debug output
Click to expand log ``` 
</details>


### Configuration

_No response_

### Other information

_No response_
Linguagem predominante
Java
Estrelas
444
Forks
154
Merge médio
18h 28min
PRs com merge (30d)
4

Guia de contribuição

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Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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