文档存储对远程工作的五个好处

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：

1.  首先begin()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；
2.  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；
3.  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；
4.  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

 

上述代码看似复杂，其实逻辑很简单，就是将回调函数mapper包装到一个Sink当中。由于Stream.map()是一个无状态的中间操作，所以map()方法返回了一个StatelessOp内部类对象（一个新的Stream），调用这个新Stream的opWripSink()方法将得到一个包装了当前回调函数的Sink。

再来看一个复杂一点的例子。Stream.sorted()方法将对Stream中的元素进行排序，显然这是一个有状态的中间操作，因为读取所有元素之前是没法得到最终顺序的。抛开模板代码直接进入问题本质，sorted()方法是如何将操作封装成Sink的呢？sorted()一种可能封装的Sink代码如下：

 

有了上面的协议，相邻Stage之间调用就很方便了，每个Stage都会将自己的操作封装到一个Sink里，前一个Stage只需调用后一个Stage的accept()方法即可，并不需要知道其内部是如何处理的。

当然对于有状态的操作，Sink的begin()和end()方法也是必须实现的。比如Stream.sorted()是一个有状态的中间操作，其对应的Sink.begin()方法可能创建一个盛放结果的容器，而accept()方法负责将元素添加到该容器，最后end()负责对容器进行排序。

对于短路操作，Sink.cancellationRequested()也是必须实现的，比如Stream.findFirst()是短路操作，只要找到一个元素，cancellationRequested()就应该返回true，以便调用者尽快结束查找。Sink的四个接口方法常常相互协作，共同完成计算任务。

实际上Stream API内部实现的的本质，就是如何重写Sink的这四个接口方法。

有了Sink对操作的包装，Stage之间的调用问题就解决了，执行时只需要从流水线的head开始对数据源依次调用每个Stage对应的Sink.{begin(), accept(), cancellationRequested(), end()}方法就可以了。一种可能的Sink.accept()方法流程是这样的：

 

图中通过Collection.stream()方法得到Head也就是stage0，紧接着调用一系列的中间操作，不断产生新的Stream。这些Stream对象以双向链表的形式组织在一起，构成整个流水线，由于每个Stage都记录了前一个Stage和本次的操作以及回调函数，依靠这种结构就能建立起对数据源的所有操作。这就是Stream记录操作的方式。

>> 操作如何叠加

以上只是解决了操作记录的问题，要想让流水线起到应有的作用我们需要一种将所有操作叠加到一起的方案。你可能会觉得这很简单，只需要从流水线的head开始依次执行每一步的操作（包括回调函数）就行了。

这听起来似乎是可行的，但是你忽略了前面的Stage并不知道后面Stage到底执行了哪种操作，以及回调函数是哪种形式。换句话说，只有当前Stage本身才知道该如何执行自己包含的动作。这就需要有某种协议来协调相邻Stage之间的调用关系。

这种协议由Sink接口完成，Sink接口包含的方法如下表所示：

（编辑：阜阳站长网）

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