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前言 Java 8 的 Stream 使得代码更加简洁易懂，本篇文章深入分析 Java Stream 的工作原理，并探讨 Steam 的性能问题。 Java 8 集合中的 Stream 相当于高级版的 Iterator，它可以通过 Lambda 表达式对集合进行各种非常便利、高效的聚合操作（Aggregate Operation），或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation)。 Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted、filter、map等类似。我们在应用层就可以高效地实现类似数据库SQL的聚合操作了，而在数据操作方面，Stream不仅可以通过串行的方式实现数据操作，还可以通过并行的方式处理大批量数据，提高数据的处理效率。 操作分类 官方将 Stream 中的操作分为两大类： 中间操作（Intermediate operations） ，只对操作进行了记录，即只会返回一个流，不会进行计算操作。 终结操作（Terminal operations） ，实现了计算操作。 中间操作又可以分为： 无状态（Stateless）操作 ，元素的处理不受之前元素的影响。 有状态（Stateful）操作 ，指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。 终结操作又可以分为： 短路（Short-circuiting） 操作，指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果

前言 文章接上篇，这一篇我们好好聊一聊协程的原理，通过上一篇的学习，相信大家对于如何使用协程已经非常熟悉了。 故事还得从上次的协程分享开始，由于大家对协程的实践并不多，所以大家对下面的这段代码如何执行争论不休： GlobalScope.launch { val a = async { 1+2 } val b = async { 1+3 } val c = a + b Log.e(TAG, "result: $c " ) } 有人说，a 和 b 会串行执行，有人说，a 和 b 会并行执行，那么执行的结果到底是什么样的？我们将在下面的文章给出。 悲伤的故事 本个系列文章分为三篇，本文是第二篇： “ 《即学即用Kotlin - 协程》 《抽丝剥茧Kotlin - 协程基础篇》 《抽丝剥茧Kotlin - 协程Flow篇》 一、结构简要介绍 首先，我们得明确协程中有哪些东西，如果你会使用协程，那你肯定知道协程中有 CoroutineScope 、 CoroutineContext 和 CoroutineDispatcher ，这些都是使用过程中我们可以接触到的 API。 我简单的整理了协程中主要的基础类： 协程的类图 协程的类结构可分为三部分： CoroutineScope 、 CoroutineContext 和 Continuation 。 1. Continuation

Kotlin 协程把 suspend 修饰符 引入到了我们 Android 开发者的日常开发中。您是否好奇它的底层工作原理呢？编译器是如何转换我们的代码，使其能够挂起和恢复协程操作的呢？ 了解这些将会帮您更好地理解挂起函数 (suspend function) 为什么只会在所有工作完成后才会返回，以及如何在不阻塞线程的情况下挂起代码。 本文概要: Kotlin 编译器将会为每个挂起函数创建一个状态机，这个状态机将为我们管理协程的操作！ 📚 如果您是 Android 平台上协程的初学者，请查阅下面这些协程 codelab: 在 Android 应用中使用协程 协程的进阶使用: Kotlin Flow 和 Live Data 协程 101 协程简化了 Android 平台的异步操作。正如官方文档 《利用 Kotlin 协程提升应用性能》 所介绍的，我们可以使用协程管理那些以往可能阻塞主线程或者让应用卡死的异步任务。 协程也可以帮我们用命令式代码替换那些基于回调的 API。例如，下面这段使用了回调的异步代码: // 简化的只考虑了基础功能的代码 fun loginUser(userId: String, password: String, userResult: Callback<User>) { // 异步回调 userRemoteDataSource.logUserIn { user