谷歌开源“穷人版”摘要生成NLP模型

上述代码首先调用wrappedSink.begin()方法告诉Sink数据即将到来，然后调用spliterator.forEachRemaining()方法对数据进行迭代（Spliterator是容器的一种迭代器，参阅），最后调用wrappedSink.end()方法通知Sink数据处理结束。逻辑如此清晰。

执行后的结果在哪里

最后一个问题是流水线上所有操作都执行后，用户所需要的结果（如果有）在哪里？首先要说明的是不是所有的Stream结束操作都需要返回结果，有些操作只是为了使用其副作用(Side-effects)，比如使用Stream.forEach()方法将结果打印出来就是常见的使用副作用的场景（事实上，除了打印之外其他场景都应避免使用副作用），对于真正需要返回结果的结束操作结果存在哪里呢？

特别说明：副作用不应该被滥用，也许你会觉得在Stream.forEach()里进行元素收集是个不错的选择，就像下面代码中那样，但遗憾的是这样使用的正确性和效率都无法保证，因为Stream可能会并行执行。大多数使用副作用的地方都可以使用归约操作更安全和有效的完成。


 

ink完美封装了Stream每一步操作，并给出了[处理->转发]的模式来叠加操作。这一连串的齿轮已经咬合，就差最后一步拨动齿轮启动执行。是什么启动这一连串的操作呢？也许你已经想到了启动的原始动力就是结束操作(Terminal Operation)，一旦调用某个结束操作，就会触发整个流水线的执行。

结束操作之后不能再有别的操作，所以结束操作不会创建新的流水线阶段(Stage)，直观的说就是流水线的链表不会在往后延伸了。结束操作会创建一个包装了自己操作的Sink，这也是流水线中最后一个Sink，这个Sink只需要处理数据而不需要将结果传递给下游的Sink（因为没有下游）。对于Sink的[处理->转发]模型，结束操作的Sink就是调用链的出口。

我们再来考察一下上游的Sink是如何找到下游Sink的。一种可选的方案是在PipelineHelper中设置一个Sink字段，在流水线中找到下游Stage并访问Sink字段即可。但Stream类库的设计者没有这么做，而是设置了一个Sink AbstractPipeline.opWrapSink(int flags, Sink downstream)方法来得到Sink，该方法的作用是返回一个新的包含了当前Stage代表的操作以及能够将结果传递给downstream的Sink对象。（Java知音公众号回复“面试题聚合”，送你一份Java面试题宝典）

为什么要产生一个新对象而不是返回一个Sink字段？这是因为使用opWrapSink()可以将当前操作与下游Sink（上文中的downstream参数）结合成新Sink。试想只要从流水线的最后一个Stage开始，不断调用上一个Stage的opWrapSink()方法直到最开始（不包括stage0，因为stage0代表数据源，不包含操作），就可以得到一个代表了流水线上所有操作的Sink，用代码表示就是这样：


 

上述代码完美的展现了Sink的四个接口方法是如何协同工作的：

•  首先beging()方法告诉Sink参与排序的元素个数，方便确定中间结果容器的的大小；
•  之后通过accept()方法将元素添加到中间结果当中，最终执行时调用者会不断调用该方法，直到遍历所有元素；
•  最后end()方法告诉Sink所有元素遍历完毕，启动排序步骤，排序完成后将结果传递给下游的Sink；
•  如果下游的Sink是短路操作，将结果传递给下游时不断询问下游cancellationRequested()是否可以结束处理。

叠加之后的操作如何执行

（编辑：广元站长网）

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