问题一：在双流 concat 的场景中，Streams.ConcatSpliterator 是如何工作的？
在双流 concat 的场景中，Streams.ConcatSpliterator 是如何工作的？
参考回答：
在双流 concat 的场景中，Streams.ConcatSpliterator 负责将两个源 Spliterator（如 s1 和 s2）合并成一个新的 Spliterator（即 s3）。它通过 forEachRemaining 方法依次遍历两个源 Spliterator 中的元素，并将它们传递给消费者（在这里是流水线上的 Sink）。通过这种方式，两个源流中的数据被合并在一起并传递给流水线的后续操作。
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问题二：在双流 concat 的场景中，如何确保 s1 和 s2 流水线上的算子与 s3 流水线上的算子正确串联起来？
在双流 concat 的场景中，如何确保 s1 和 s2 流水线上的算子与 s3 流水线上的算子正确串联起来？
参考回答：
在双流 concat 的场景中，通过递归调用 wrapAndCopyInto 和 wrapSink 方法来确保 s1 和 s2 流水线上的算子与 s3 流水线上的算子正确串联起来。首先，s3 的流水线通过 wrapSink 方法将自身的算子与 reduce 操作串联起来。然后，在 copyInto 方法中，Streams.ConcatSpliterator 的 forEachRemaining 方法分别遍历 s1 和 s2 的 Spliterator，并将它们封装成 IntWrappingSpliterator。接着，对于每个 IntWrappingSpliterator，再次调用 wrapAndCopyInto 和 wrapSink 方法，将 s1 或 s2 的流水线算子与 s3 的流水线算子串联起来。最终，形成了完整的流水线结构，确保了所有算子的正确执行顺序。
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问题三：为什么将 XXStream 和 XXPipeline 分开设计可以保持 Stream 接口的简洁？
为什么将 XXStream 和 XXPipeline 分开设计可以保持 Stream 接口的简洁？
参考回答：
将 XXStream 和 XXPipeline 分开设计可以保持 Stream 接口的简洁，因为 Stream 接口只需要对外提供用户直接使用的操作接口，如 map, filter, reduce 等。而具体的流水线实现逻辑则封装在 XXPipeline 中，包括流水线的构建、维护以及算子的执行等。这种分离使得 Stream 接口更加清晰、简洁，用户无需关心底层的实现细节，只需关注如何使用这些操作来完成自己的任务。同时，这种设计也使得流水线的实现更加灵活和可扩展，可以根据需要添加更多的操作节点或优化流水线的性能。
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问题四：为什么SpringBoot3和Spring6的最低依赖是JDK17？
为什么SpringBoot3和Spring6的最低依赖是JDK17？
参考回答：
SpringBoot3和Spring6的最低依赖是JDK17，是因为JDK 17是一个Oracle官宣可以免费商用的LTS（Long Term Support）版本，即官方保证会长期支持的版本。JDK 17最多可以支持到2029年9月份，这使得使用者可以放心大胆地将JDK升级到JDK 17。
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问题五：JDK 17相比于其他JDK版本有什么特殊之处？
JDK 17相比于其他JDK版本有什么特殊之处？
参考回答：
JDK 17是Oracle官宣可以免费商用的LTS版本，相比于其他JDK版本，它得到了官方的长期支持承诺，最多可以支持到2029年9月份。这种长期的官方支持为开发者提供了稳定性保证，使得他们更加愿意选择并升级到JDK 17。
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