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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