1.Java Stream流与Optional流浅析
2.Java 8 开始新增的源码 Optional 类 - 检查 Optional 的值
3.Java8新特性-Optional类
4.Java8之Optional中orElse和orElseGet的区别
5.python str.find()底层用的什么算法
6.使用protobuf实现序列化与反序列化

Java Stream流与Optional流浅析

       Stream流

       1. 操作类型

       Stream API中的操作类型主要分为两大类：中间操作和终止操作。中间操作仅作为标记，源码实际计算会在触发终止操作时进行。源码

       2. Stream的源码操作过程

       首先，我们准备了一些示例代码。源码在TestStream类中，源码银行 源码我们定义了一些测试lambda函数的源码方法。在main方法中，源码我们执行了一个相关的源码流操作，在控制台中并没有看到任何输出。源码这说明Stream并没有真正执行到对应的源码方法中，因为我们没有写入终止操作。源码由此可见，源码在终止操作之前，源码Stream并没有真正去执行每个中间操作，源码而是将中间操作记录了下来。在执行终止操作这一行代码时，再去执行中间操作。

       2.1 记录过程

       进入源码后，可以看到Collection的Stream方法调用了StreamSupport.stream()方法。在该方法中，返回了一个ReferencePipeline.Head对象，这是记录管道操作的头节点对象。这个Head对象继承了ReferencePipeline对象，所以后续的map、filter等方法实际上是ReferencePipeline对象的方法。在构造方法中，也调用了父类AbstractPipeline类的构造方法。

       在Stream中，每一步操作都被定义为一个Stage。在构造方法中，定义了previousStage和sourceStage，即上一个节点和头节点。xp源码分析在类中还有一个nextStage对象。

       Stream实际上构建了一个双向链表来记录每一步操作。接下来，我们看一下list.map()方法。

       在该方法中，创建了一个StatelessOp对象，它代表无状态的中间操作。这个对象同样继承了ReferencePipeline。在该对象的构造方法中，将调用该初始化方法的节点定义为上一个节点，并且对应的深度depth也进行了+1操作。

       我们总结一下，stream()方法得到的是HeadStage，之后每一个操作（Operation）都会创建一个新的Stage，并以双向链表的形式结合在一起。每个Stage都记录了本身的操作。Stream就以此方式实现了对操作的记录。注意，结束操作不算depth的深度，它也不属于stage。但是我们的示例语句中没有写结束操作的代码，所以在这里提一下Stream的Lazy机制。它的特点是：Stream直到调用终止操作时才会开始计算，没有终止操作的Stream将是一个静默的无操作指令。

       Stage相关类如下

       2.2 执行过程

       在了解执行过程之前，我们应该先了解另一个接口Sink，它继承了Consumer接口。在调用map、filter等无状态操作中返回的StatelessOp对象中，覆盖了opWrapSink方法，返回了一个Sink对象，并且将参数中的印度红绿源码Sink对象作为构造方法中的参数传入进去。

       走进构造方法后，可以看到在该对象中定义了一个downstream，该对象也是一个Sink类型的对象，并且在定义Sink对象时，覆盖了Consumer接口中的accept方法。

       不难看出，在执行accept方法时，就是将当前节点的操作结果传入给downstream继续执行，而这个downstream则是通过onWrapSink方法中传入过来的。

       了解了以上这些概念，我们可以走进结束操作.collect(Collectors.toList());方法。在该方法中，通过Collectors定义了一个另一个ArrayList收集器，并且传入了collect方法中。

       我们暂时只看非并行的部分。在这一行通过ReduceOps定义了一个ReduceOp对象。

       在makeRef方法中，返回了一个ReduceOp对象，该对象覆盖了makeSink()方法，返回了一个ReducingSink对象。我们继续往下走，走进evaluate方法中。

       可以看出，wrapsink方法中，是查找链表的头节点，并且调用每个节点的onWrapSink方法，在该方法中传入当前节点的sink对象，并且将传入的对象定义成自己的下游，形成一个从头节点到尾部节点的Sink单向链表。

       在wrapSink中，通过一层层的前置包装，返回头节点的印度博彩源码Sink类传入copyInto方法中。

       在该方法中，先调用了wrappedSink.begin()方法，该方法默认实现为调用downstream的begin方法。相当于触发全部Sink的begin方法，做好运行前的准备。

       具体循环的执行则是在spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);方法中，操作如下

       在forEachRemaining方法中，调用了accept方法，也就是在定义onWrapSink方法中初始化Sink对象后定义的accept方法，将自己的执行结果传入downstream继续执行，也就是说，在调用结束操作后才实际执行每个方法。在实际执行过后，在执行end方法进行结束操作。Stream整体的流操作大概就是如此。了解了大概过程后可以找一些常用的case来分析一下。

       2.3 具体分析

       一般情况下都会选择list作为排序容器，大部分情况下都是不知道容器大小的，于是采用RefSortingSink类作为当前节点处理类，该类代码如下。

       可以看到该Sink中的accept方法中，并没有执行下游的accept方法，而是将所有的数据装入了一个ArrayList，在end方法利用arrayList进行排序，并且继续开启后续的循环操作。

       3. 代码建议

Java 8 开始新增的 Optional 类 - 检查 Optional 的值

       在Java 8引入的Optional类中，isPresent()方法用于检查Optional对象中是否存在值。无论是自定义创建的Optional对象，还是从其他方法返回的Optional对象，我们都能使用此方法。如果Optional对象内的值非null，isPresent()方法将返回真值。gameserver扩展源码

       而Java 中，我们则可以使用与isPresent相反的方法，即isEmpty()。当Optional对象中的值为null时，isEmpty方法将返回真值。

       在JDK源代码中，这两个方法的实现都简单地通过判断是否等于null来完成。isPresent()和isEmpty()方法的使用原则相反。在实际应用中，我们可根据需求选择合适的检查方法。

Java8新特性-Optional类

       在Java应用开发中，避免NPE问题一直是开发者面临的一大挑战。Guava项目通过引入Optional类，为解决这一问题提供了全新的思路。Optional类作为Java 8的一部分，旨在优雅地解决NPE问题，促进代码简洁性和可读性。

       Optional类是Java中用于表示可能不存在的值的容器类，它用`value`变量存储实际值，或仅存储`null`，以表示值不存在。相比使用`null`来表示无值状态，Optional更精确地描述了值的有无，有效避免了空指针异常，并鼓励了函数式编程风格的实现。

       基本使用示例展示了如何获取用户所在地方的编号。引入Optional后，只需在最后执行一次空值判断，极大简化了代码结构，同时提供了`orElse`、`orElseGet`、`orElseThrow`等方法，为处理空值提供了灵活的解决方案。调用Optional的`toString()`方法时，若值为空，则返回`"Optional.empty"`，避免了直接抛出空指针异常。

       Optional类提供了丰富的API以进行数据操作。通过`map`、`filter`、`flatMap`等方法，开发者可以对包装对象进行转换和过滤，确保操作的安全性。这些方法在处理值存在性的同时，保持了代码的简洁性和功能性。

       获取值时，Optional提供了多种方法，每种方法依据需求不同而设计，确保了在确保代码安全的同时，提供了灵活的访问方式。

       深入Optional的源码分析，探究了构造方法、实例方法、空值判断、数据处理和数据获取等关键部分，展示了Optional如何在内部结构和功能上实现其独特设计，从而在Java生态系统中扮演了关键角色。通过其高效的API和清晰的设计，Optional类不仅简化了代码实现，还提升了开发者的编程体验，是现代Java应用开发中不可或缺的工具。

Java8之Optional中orElse和orElseGet的区别

       在探讨Java8的Optional类中orElse和orElseGet的区别时，许多文章常会提出类似的疑问，例如以下例子所示：

       初见此场景，可能感到疑惑：明明已有值，为何还要执行？这似乎违背了orElse的初衷。带着疑问，我们深入查看了orElse的源码。

       初时，对于传入类调用与接收对象间的关联，感到困惑，直到豁然开朗：在执行orElse之前，参数值的获取是必不可少的。因此，执行传入的方法是必须的步骤。

       实际跟踪代码，我们可以发现，执行orElse之前，已调用了getDefault方法。进一步对比orElseGet的源码，更清晰地理解了两者间的关键差异。

       通过思考，我渐渐领悟到了orElse和orElseGet语义的本质区别。

python str.find()底层用的什么算法

       1、python 下面的str是一个类，里面包含各种方法，其中之一就是find（）

       源码如下,这个类如果全部放上来，会超过最大字数限制，里面解释内容太多了

       def find(self, sub, start=None, end=None): # real signature unknown; restored from __doc__

       """

       B.find(sub[, start[, end]]) -> int

       Return the lowest index in B where subsection sub is found,

       such that sub is contained within B[start,end]. Optional

       arguments start and end are interpreted as in slice notation.

       Return -1 on failure.

       """

       return 0

使用protobuf实现序列化与反序列化

       protobuf是用来干嘛的？

       protobuf是一种用于对结构数据进行序列化的工具，从而实现数据存储和交换。（主要用于网络通信中收发两端进行消息交互。所谓的“结构数据”是指类似于struct结构体的数据，可用于表示一个网络消息。当结构体中存在函数指针类型时，直接对其存储或传输相当于是“浅拷贝”，而对其序列化后则是“深拷贝”。）

       序列化：将结构数据或者对象转换成能够用于存储和传输的格式。 反序列化：在其他的计算环境中，将序列化后的数据还原为数据结构和对象。

       从“序列化”字面上的理解，似乎使用C语言中的struct结构体就可以实现序列化的功能：将结构数据填充到定义好的结构体中的对应字段即可，接收方再对结构体进行解析。

       在单机的不同进程间通信时，使用struct结构体这种方法实现“序列化”和“反序列化”的功能问题不大，但是，在网络编程中，即面向网络中不同主机间的通信时，则不能使用struct结构体，原因在于：

       （1）跨语言平台，例如发送方是用C语言编写的程序，接收方是用Java语言编写的程序，不同语言的struct结构体定义方式不同，不能直接解析；

       （2）struct结构体存在内存对齐和CPU不兼容的问题。

       因此，在网络编程中，实现“序列化”和“反序列化”功能需要使用通用的组件，如 Json、XML、protobuf 等。

       ① 性能高效： 与XML相比，protobuf更小（3 ~ 倍）、更快（ ~ 倍）、更为简单。

       ② 语言无关、平台无关： protobuf支持Java、C++、Python等多种语言，支持多个平台。

       ③ 扩展性、兼容性强： 只需要使用protobuf对结构数据进行一次描述，即可从各种数据流中读取结构数据，更新数据结构时不会破坏原有的程序。

       Protobuf与XML、Json的性能对比：

       测试万次序列化：

       测试万次反序列化：

       protobuf 2 中有三种数据类型限定修饰符：

       required表示字段必选，optional表示字段可选，repeated表示一个数组类型。

       其中， required 和 optional 已在 proto3 弃用了。

       protobuf中常用的数据类型：

       下载protobuf压缩包后，解压、配置、编译、安装，即可使用protoc命令查看Linux中是否安装成功：

       使用protobuf时，需要先根据应用需求编写 .proto 文件定义消息体格式，例如：

       其中，syntax关键字表示使用的protobuf的版本，如不指定则默认使用 "proto2"；package关键字表示“包”，生成目标语言文件后对应C++中的namespace命名空间，用于防止不同的消息类型间的命名冲突。

       然后使用 protobuf编译器（protoc命令）将编写好的 .proto 文件生成目标语言文件（例如目标语言是C++，则会生成 .cc 和 .h 文件），例如：

       其中：

       $SRC_DIR表示 .proto文件所在的源目录； $DST_DIR表示生成目标语言代码的目标目录； xxx.proto表示要对哪个.proto文件进行解析； --cpp_out表示生成C++代码。

       编译完成后，将会在目标目录中生成xxx.pb.h和xxx.pb.cc文件，将其引入到我们的C++工程中即可实现使用protobuf进行序列化：

       在C++源文件中包含xxx.pb.h头文件，在g++编译时链接xxx.pb.cc源文件即可：

       在protobuf源码中的/examples 目录下有官方提供的protobuf使用示例：addressbook.proto

       参考官方示例实现C++使用protobuf进行序列化和反序列化：

       addressbook.proto :生成的addressbook.pb.h 文件内容摘要：add_person.cpp :

       输出结果：

       三种序列化的方法没有本质上的区别，只是序列化后输出的格式不同，可以供不同的应用场景使用。 序列化的API函数均为const成员函数，因为序列化不会改变类对象的内容，而是将序列化的结果保存到函数入参指定的地址中。

       .proto文件中的option选项用于配置protobuf编译后生成目标语言文件中的代码量，可设置为SPEED， CODE_SIZE， LITE_RUNTIME 三种。 默认option选项为 SPEED，常用的选项为 LITE_RUNTIME。

       三者的区别在于：

       ① SPEED（默认值）： 表示生成的代码运行效率高，但是由此生成的代码编译后会占用更多的空间。

       ② CODE_SIZE： 与SPEED恰恰相反，代码运行效率较低，但是由此生成的代码编译后会占用更少的空间，通常用于资源有限的平台，如Mobile。

       ③ LITE_RUNTIME： 生成的代码执行效率高，同时生成代码编译后的所占用的空间也非常少。 这是以牺牲Protobuf提供的反射功能为代价的。 因此我们在C++中链接Protobuf库时仅需链接libprotobuf-lite，而非protobuf。

       SPEED 和 LITE_RUNTIME相比，在于调试级别上，例如 msg.SerializeToString(&str;); 在 SPEED 模式下会利用反射机制打印出详细字段和字段值，但是 LITE_RUNTIME 则仅仅打印字段值组成的字符串。

       因此：可以在调试阶段使用 SPEED 模式，而上线以后提升性能使用 LITE_RUNTIME 模式优化。

       最直观的区别是使用三种不同的 option 选项时，编译后产生的 .pb.h 中自定义的类所继承的 protobuf类不同：

       ① protobuf 将消息里的每个字段进行编码后，再利用TLV或者TV的方式进行数据存储； ② protobuf 对于不同类型的数据会使用不同的编码和存储方式； ③ protobuf 的编码和存储方式是其性能优越、数据体积小的原因。