一、沉默王二-java新特性
1、Stream
单从“Stream”这个单词上来看，它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系。实际上呢，没毛关系。Java 8 新增的 Stream 是为了解放程序员操作集合（Collection）时的生产力，之所以能解放，很大一部分原因可以归功于同时出现的 Lambda 表达式——极大的提高了编程效率和程序可读性。
Stream 究竟是什么呢？
Stream 就好像一个高级的迭代器，但只能遍历一次，就好像一江春水向东流；在流的过程中，对流中的元素执行一些操作，比如“过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等。
要想操作流，首先需要有一个数据源，可以是数组或者集合。每次操作都会返回一个新的流对象，方便进行链式操作，但原有的流对象会保持不变。
流的操作可以分为两种类型：
1）中间操作，可以有多个，每次返回一个新的流，可进行链式操作。
2）终端操作，只能有一个，每次执行完，这个流也就用光光了，无法执行下一个操作，因此只能放在最后。
1）创建流
如果是数组的话，可以使用 Arrays.stream() 或者 Stream.of() 创建流；如果是集合的话，可以直接使用 stream() 方法创建流，因为该方法已经添加到 Collection 接口中。
public class CreateStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
String[] arr = new String[]{"武汉加油", "中国加油", "世界加油"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(arr);
stream = Stream.of("武汉加油", "中国加油", "世界加油");
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("武汉加油");
list.add("中国加油");
list.add("世界加油");
stream = list.stream();
}
}
另外，集合还可以调用 parallelStream() 方法创建并发流，默认使用的是 ForkJoinPool.commonPool()线程池。
List<Long> aList = new ArrayList<>();
Stream<Long> parallelStream = aList.parallelStream();
2）操作流
1.过滤
通过 filter() 方法可以从流中筛选出我们想要的元素。
public class FilterStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
Stream<String> stream = list.stream().filter(e -> e.contains("王"));
stream.forEach(System.out::println);
}
}
-
filter()方法接收的是一个 Predicate（Java 8 新增的一个函数式接口，接受一个输入参数返回一个布尔值结果）类型的参数，因此，我们可以直接将一个 Lambda 表达式传递给该方法，比如说element -> element.contains("王")就是筛选出带有“王”的字符串。 -
forEach()方法接收的是一个 Consumer（Java 8 新增的一个函数式接口，接受一个输入参数并且无返回的操作）类型的参数，类名 :: 方法名是 Java 8 引入的新语法，System.out返回 PrintStream 类，println 方法你应该知道是打印的。
stream.forEach(System.out::println); 相当于在 for 循环中打印，类似于下面的代码：
for (String s : strs) {
System.out.println(s);
}
2.映射
如果想通过某种操作把一个流中的元素转化成新的流中的元素，可以使用 map() 方法。
public class MapStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
Stream<Integer> stream = list.stream().map(String::length);
stream.forEach(System.out::println);
}
}
map() 方法接收的是一个 Function（Java 8 新增的一个函数式接口，接受一个输入参数 T，返回一个结果 R）类型的参数，此时参数 为 String 类的 length 方法，也就是把 Stream<String> 的流转成一个 Stream<Integer> 的流。
程序输出的结果如下3,3,2,3。
3.匹配
Stream 类提供了三个方法可供进行元素匹配，它们分别是：
anyMatch()，只要有一个元素匹配传入的条件，就返回 true。allMatch()，只要有一个元素不匹配传入的条件，就返回 false；如果全部匹配，则返回 true。noneMatch()，只要有一个元素匹配传入的条件，就返回 false；如果全部不匹配，则返回 true。
public class MatchStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
boolean anyMatchFlag = list.stream().anyMatch(element -> element.contains("王"));
boolean allMatchFlag = list.stream().allMatch(element -> element.length() > 1);
boolean noneMatchFlag = list.stream().noneMatch(element -> element.endsWith("沉"));
System.out.println(anyMatchFlag);
System.out.println(allMatchFlag);
System.out.println(noneMatchFlag);
}
}
因为“王力宏”以“王”字开头，所以 anyMatchFlag 应该为 true；因为“周杰伦”、“王力宏”、“陶喆”、“林俊杰”的字符串长度都大于 1，所以 allMatchFlag 为 true；因为 4 个字符串结尾都不是“沉”，所以 noneMatchFlag 为 true。
程序输出的结果：true true true
4.组合
reduce() 方法的主要作用是把 Stream 中的元素组合起来，它有两种用法：
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
没有起始值，只有一个参数，就是运算规则，此时返回 Optional。
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
有起始值，有运算规则，两个参数，此时返回的类型和起始值类型一致。
来看下面这个例子。
public class ReduceStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
Integer[] ints = {0, 1, 2, 3};
List<Integer> list = Arrays.asList(ints);
Optional<Integer> optional = list.stream().reduce((a, b) -> a + b);
Optional<Integer> optional1 = list.stream().reduce(Integer::sum);
System.out.println(optional.orElse(0));
System.out.println(optional1.orElse(0));
int reduce = list.stream().reduce(6, (a, b) -> a + b);
System.out.println(reduce);
int reduce1 = list.stream().reduce(6, Integer::sum);
System.out.println(reduce1);
}
}
运算规则可以是 Lambda 表达式)（比如 (a, b) -> a + b），也可以是类名::方法名（比如 Integer::sum）。
程序运行的结果如下所示：6,6,12,12
3）转换流
既然可以把集合或者数组转成流，那么也应该有对应的方法，将流转换回去——collect() 方法就满足了这种需求。
public class CollectStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
String[] strArray = list.stream().toArray(String[]::new);
System.out.println(Arrays.toString(strArray));
List<Integer> list1 = list.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
System.out.println(list1);
System.out.println(list2);
String str = list.stream().collect(Collectors.joining(", ")).toString();
System.out.println(str);
}
}
toArray() 方法可以将流转换成数组，你可能比较好奇的是 String[]::new，它是什么东东呢？来看一下 toArray() 方法的源码。
<A> A[] toArray(IntFunction<A[]> generator);
也就是说 String[]::new 是一个 IntFunction，一个可以产生所需的新数组的函数，相当于返回了一个指定长度的字符串数组。
当我们需要把一个集合按照某种规则转成另外一个集合的时候，就可以配套使用 map() 方法和 collect() 方法。
List<Integer> list1 = list.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());
通过 stream() 方法创建集合的流后，再通过 map(String:length) 将其映射为字符串长度的一个新流，最后通过 collect() 方法将其转换成新的集合。
Collectors 是一个收集器的工具类，内置了一系列收集器实现：
- 比如说
toList()方法将元素收集到一个新的java.util.List中。 - 比如说
toCollection()方法将元素收集到一个新的java.util.ArrayList中。 - 比如说
joining()方法将元素收集到一个可以用分隔符指定的字符串中。
来看一下程序的输出结果：
[周杰伦, 王力宏, 陶喆, 林俊杰]
[3, 3, 2, 3]
[周杰伦, 王力宏, 陶喆, 林俊杰]
周杰伦, 王力宏, 陶喆, 林俊杰
二、小林-图解系统-硬件结构
1、CPU如何执行程序
1）冯诺依曼模型
最重要的是定义计算机基本结构为 5 个部分，分别是运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备，这 5 个部分也被称为冯诺依曼模型。
运算器、控制器是在中央处理器里的，存储器就我们常见的内存，输入输出设备则是计算机外接的设备，比如键盘就是输入设备，显示器就是输出设备。
存储单元和输入输出设备要与中央处理器打交道的话，离不开总线。所以，它们之间的关系如下图：
1.内存
我们的程序和数据都是存储在内存，存储的区域是线性的。
在计算机数据存储中，存储数据的基本单位是字节（byte） ，1 字节等于 8 位（8 bit）。每一个字节都对应一个内存地址。
内存的地址是从 0 开始编号的，然后自增排列，最后一个地址为内存总字节数 - 1，这种结构好似我们程序里的数组，所以内存的读写任何一个数据的速度都是一样的。
2.中央处理器
中央处理器也就是我们常说的 CPU，32 位和 64 位 CPU 最主要区别在于一次能计算多少字节数据：
- 32 位 CPU 一次可以计算 4 个字节；
- 64 位 CPU 一次可以计算 8 个字节；
这里的 32 位和 64 位，通常称为CPU 的位宽，代表的是 CPU 一次可以计算（运算）的数据量。
之所以 CPU 要这样设计，是为了能计算更大的数值，如果是 8 位的 CPU，那么一次只能计算 1 个字节 0~255 范围内的数值，这样就无法一次完成计算 10000 * 500 ，于是为了能一次计算大数的运算，CPU 需要支持多个 byte 一起计算，所以 CPU 位宽越大，可以计算的数值就越大，比如说 32 位 CPU 能计算的最大整数是 4294967295。
CPU 内部还有一些组件，常见的有寄存器、控制单元和逻辑运算单元等。其中，控制单元负责控制 CPU 工作，逻辑运算单元负责计算，而寄存器可以分为多种类，每种寄存器的功能又不尽相同。
CPU 中的寄存器主要作用是存储计算时的数据，你可能好奇为什么有了内存还需要寄存器？原因很简单，因为内存离 CPU 太远了，而寄存器就在 CPU 里，还紧挨着控制单元和逻辑运算单元，自然计算时速度会很快。
常见的寄存器种类：
- 通用寄存器，用来存放需要进行运算的数据，比如需要进行加和运算的两个数据。
- 程序计数器，用来存储 CPU 要执行下一条指令「所在的内存地址」，注意不是存储了下一条要执行的指令，此时指令还在内存中，程序计数器只是存储了下一条指令「的地址」。
- 指令寄存器，用来存放当前正在执行的指令，也就是指令本身，指令被执行完成之前，指令都存储在这里。
3. 总线
总线是用于 CPU 和内存以及其他设备之间的通信，总线可分为 3 种：
- 地址总线，用于指定 CPU 将要操作的内存地址；
- 数据总线，用于读写内存的数据；
- 控制总线，用于发送和接收信号，比如中断、设备复位等信号，CPU 收到信号后自然进行响应，这时也需要控制总线；
当 CPU 要读写内存数据的时候，一般需要通过下面这三个总线：
- 首先要通过「地址总线」来指定内存的地址；
- 然后通过「控制总线」控制是读或写命令；
- 最后通过「数据总线」来传输数据；
4.输入、输出设备
输入设备向计算机输入数据，计算机经过计算后，把数据输出给输出设备。期间，如果输入设备是键盘，按下按键时是需要和 CPU 进行交互的，这时就需要用到控制总线了。
2）线路位宽与 CPU 位宽
数据是如何通过线路传输的呢？其实是通过操作电压，低电压表示 0，高压电压则表示 1。
为了避免低效率的串行传输的方式，线路的位宽最好一次就能访问到所有的内存地址。
CPU 想要操作「内存地址」就需要「地址总线」：
- 如果地址总线只有 1 条，那每次只能表示 「0 或 1」这两种地址，所以 CPU 能操作的内存地址最大数量为 2（2^1）个（注意，不要理解成同时能操作 2 个内存地址）；
- 如果地址总线有 2 条，那么能表示 00、01、10、11 这四种地址，所以 CPU 能操作的内存地址最大数量为 4（2^2）个。
知道了线路位宽的意义后，我们再来看看 CPU 位宽。
CPU 的位宽最好不要小于线路位宽，比如 32 位 CPU 控制 40 位宽的地址总线和数据总线的话，工作起来就会非常复杂且麻烦，所以 32 位的 CPU 最好和 32 位宽的线路搭配，因为 32 位 CPU 一次最多只能操作 32 位宽的地址总线和数据总线。
如果用 32 位 CPU 去加和两个 64 位大小的数字，就需要把这 2 个 64 位的数字分成 2 个低位 32 位数字和 2 个高位 32 位数字来计算，先加个两个低位的 32 位数字，算出进位，然后加和两个高位的 32 位数字，最后再加上进位，就能算出结果了，可以发现 32 位 CPU 并不能一次性计算出加和两个 64 位数字的结果。
3）程序执行过程
程序实际上是一条一条指令，所以程序的运行过程就是把每一条指令一步一步的执行起来，负责执行指令的就是 CPU 了。
那 CPU 执行程序的过程如下：
- 第一步，CPU 读取「程序计数器」的值，这个值是指令的内存地址，然后 CPU 的控制单元操作地址总线指定需要访问的内存地址，接着通知内存设备准备数据，数据准备好后通过「数据总线」将指令数据传给 CPU，CPU 收到内存传来的数据后，将这个指令数据存入到「指令寄存器」。
- 第二步，「程序计数器」的值自增，表示指向下一条指令。这个自增的大小，由 CPU 的位宽决定，比如 32 位的 CPU，指令是 4 个字节，需要 4 个内存地址存放，因此「程序计数器」的值会自增 4；
- 第三步，CPU 分析「指令寄存器」中的指令，确定指令的类型和参数，如果是计算类型的指令，就把指令交给「逻辑运算单元」运算；如果是存储类型的指令，则交由「控制单元」执行；
简单总结一下就是，一个程序执行的时候，CPU 会根据程序计数器里的内存地址，从内存里面把需要执行的指令读取到指令寄存器里面执行，然后根据指令长度自增，开始顺序读取下一条指令。
CPU 从程序计数器读取指令、到执行、再到下一条指令，这个过程会不断循环，直到程序执行结束，这个不断循环的过程被称为 CPU 的指令周期。
4）a=1+2执行过程
CPU 是不认识 a = 1 + 2 这个字符串，这些字符串只是方便我们程序员认识，要想这段程序能跑起来，还需要把整个程序翻译成汇编语言的程序，这个过程称为编译成汇编代码。
针对汇编代码，我们还需要用汇编器翻译成机器码，这些机器码由 0 和 1 组成的机器语言，这一条条机器码，就是一条条的计算机指令，这个才是 CPU 能够真正认识的东西。
下面来看看 a = 1 + 2 在 32 位 CPU 的执行过程。
程序编译过程中，编译器通过分析代码，发现 1 和 2 是数据，于是程序运行时，内存会有个专门的区域来存放这些数据，这个区域就是「数据段」。如下图，数据 1 和 2 的区域位置：
- 数据 1 被存放到 0x200 位置；
- 数据 2 被存放到 0x204 位置；
注意，数据和指令是分开区域存放的，存放指令区域的地方称为「正文段」。
编译器会把 a = 1 + 2 翻译成 4 条指令，存放到正文段中。如图，这 4 条指令被存放到了 0x100 ~ 0x10c 的区域中：
- 0x100 的内容是
load指令将 0x200 地址中的数据 1 装入到寄存器R0； - 0x104 的内容是
load指令将 0x204 地址中的数据 2 装入到寄存器R1； - 0x108 的内容是
add指令将寄存器R0和R1的数据相加，并把结果存放到寄存器R2； - 0x10c 的内容是
store指令将寄存器R2中的数据存回数据段中的 0x208 地址中，这个地址也就是变量a内存中的地址；
编译完成后，具体执行程序的时候，程序计数器会被设置为 0x100 地址，然后依次执行这 4 条指令。
上面的例子中，由于是在 32 位 CPU 执行的，因此一条指令是占 32 位大小，所以你会发现每条指令间隔 4 个字节。
而数据的大小是根据你在程序中指定的变量类型，比如 int 类型的数据则占 4 个字节，char 类型的数据则占 1 个字节。
1.指令
事实上指令的内容是一串二进制数字的机器码，每条指令都有对应的机器码，CPU 通过解析机器码来知道指令的内容。
不同的 CPU 有不同的指令集，也就是对应着不同的汇编语言和不同的机器码，接下来选用最简单的 MIPS 指集，来看看机器码是如何生成的，这样也能明白二进制的机器码的具体含义。
MIPS 的指令是一个 32 位的整数，高 6 位代表着操作码，表示这条指令是一条什么样的指令，剩下的 26 位不同指令类型所表示的内容也就不相同，主要有三种类型R、I 和 J。
现代大多数 CPU 都使用流水线的方式来执行指令，所谓的流水线就是把一个任务拆分成多个小任务，于是一条指令通常分为 4 个阶段，称为 4 级流水线，如下图：
四个阶段的具体含义：
- CPU 通过程序计数器读取对应内存地址的指令，这个部分称为 Fetch（取得指令） ；
- CPU 对指令进行解码，这个部分称为 Decode（指令译码） ；
- CPU 执行指令，这个部分称为 Execution（执行指令） ；
- CPU 将计算结果存回寄存器或者将寄存器的值存入内存，这个部分称为 Store（数据回写） ；
上面这 4 个阶段，我们称为指令周期（Instrution Cycle） ，CPU 的工作就是一个周期接着一个周期，周而复始。
事实上，不同的阶段其实是由计算机中的不同组件完成的：
- 取指令的阶段，我们的指令是存放在存储器里的，实际上，通过程序计数器和指令寄存器取出指令的过程，是由控制器操作的；
- 指令的译码过程，也是由控制器进行的；
- 指令执行的过程，无论是进行算术操作、逻辑操作，还是进行数据传输、条件分支操作，都是由算术逻辑单元操作的，也就是由运算器处理的。但是如果是一个简单的无条件地址跳转，则是直接在控制器里面完成的，不需要用到运算器。
2.指令的类型
指令从功能角度划分，可以分为 5 大类：
- 数据传输类型的指令，比如
store/load是寄存器与内存间数据传输的指令，mov是将一个内存地址的数据移动到另一个内存地址的指令； - 运算类型的指令，比如加减乘除、位运算、比较大小等等，它们最多只能处理两个寄存器中的数据；
- 跳转类型的指令，通过修改程序计数器的值来达到跳转执行指令的过程，比如编程中常见的
if-else、switch-case、函数调用等。 - 信号类型的指令，比如发生中断的指令
trap； - 闲置类型的指令，比如指令
nop，执行后 CPU 会空转一个周期；
3.指令的执行速度
CPU 的硬件参数都会有 GHz 这个参数，比如一个 1 GHz 的 CPU，指的是时钟频率是 1 G，代表着 1 秒会产生 1G 次数的脉冲信号，每一次脉冲信号高低电平的转换就是一个周期，称为时钟周期。
对于 CPU 来说，在一个时钟周期内，CPU 仅能完成一个最基本的动作，时钟频率越高，时钟周期就越短，工作速度也就越快。
一个时钟周期一定能执行完一条指令吗？答案是不一定的，大多数指令不能在一个时钟周期完成，通常需要若干个时钟周期。不同的指令需要的时钟周期是不同的，加法和乘法都对应着一条 CPU 指令，但是乘法需要的时钟周期就要比加法多。
如何让程序跑的更快？
程序执行的时候，耗费的 CPU 时间少就说明程序是快的，对于程序的 CPU 执行时间，我们可以拆解成 CPU 时钟周期数（CPU Cycles）和时钟周期时间（Clock Cycle Time）的乘积。
时钟周期时间就是我们前面提及的 CPU 主频，主频越高说明 CPU 的工作速度就越快，比如我手头上的电脑的 CPU 是 2.4 GHz 四核 Intel Core i5，这里的 2.4 GHz 就是电脑的主频，时钟周期时间就是 1/2.4G。
对于 CPU 时钟周期数我们可以进一步拆解成：「指令数 x 每条指令的平均时钟周期数（Cycles Per Instruction，简称 CPI） 」，于是程序的 CPU 执行时间的公式可变成如下：
因此，要想程序跑的更快，优化这三者即可：
- 指令数，表示执行程序所需要多少条指令，以及哪些指令。这个层面是基本靠编译器来优化，毕竟同样的代码，在不同的编译器，编译出来的计算机指令会有各种不同的表示方式。
- 每条指令的平均时钟周期数 CPI，表示一条指令需要多少个时钟周期数，现代大多数 CPU 通过流水线技术（Pipeline），让一条指令需要的 CPU 时钟周期数尽可能的少；
- 时钟周期时间，表示计算机主频，取决于计算机硬件。有的 CPU 支持超频技术，打开了超频意味着把 CPU 内部的时钟给调快了，于是 CPU 工作速度就变快了，但是也是有代价的，CPU 跑的越快，散热的压力就会越大，CPU 会很容易崩溃。
