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news 2025/10/26 8:54:28

沧州网站运营,自己做网站需要什么材料,阿里巴巴官网下载手机版,东营市建设信息网官网GathererOpGathererOp 是 Java Stream API 中 gather() 操作的核心运行时实现。它负责将用户定义的 Gatherer 应用于流中的元素，并生成新的流。final class GathererOp<T, A, R> extends ReferencePipeline<T, R> {<T, A, R>: 这是类的泛型参数&a…

`GathererOp`

GathererOp 是 Java Stream API 中 gather() 操作的核心运行时实现。它负责将用户定义的 Gatherer 应用于流中的元素，并生成新的流。

final class GathererOp<T, A, R> extends ReferencePipeline<T, R> {

<T, A, R>: 这是类的泛型参数：
- T: 上游流中元素的类型，也是 Gatherer 消费的元素类型。
- A: Gatherer 内部状态累加器的类型。
- R: Gatherer 产生的结果元素的类型，也是下游流中元素的类型。
extends ReferencePipeline<T, R>: GathererOp 继承自 ReferencePipeline。
- ReferencePipeline 是 JDK Stream API 内部用于处理对象类型元素流的基类之一。
- 这意味着 GathererOp 本身就是一个流操作阶段，它可以连接到其他流操作之前或之后。
- 它从上游接收类型为 T 的元素（实际上是 P_OUT extends T，如 of 方法所示），并向下游产生类型为 R 的元素。

根据类注释和代码结构，GathererOp 的主要作用是：

实现 gather 操作: 它是 Stream.gather(Gatherer) 方法背后的实际执行者。
管理 Gatherer 的生命周期: 包括初始化、整合元素、合并（并行时）和完成。
支持顺序和并行执行: GathererOp 能够根据流的执行模式（顺序或并行）选择合适的求值策略。
融合优化:
- gather().gather() 融合: 如果一个 gather 操作紧跟着另一个 gather 操作，GathererOp 会尝试将这两个 Gatherer 合并成一个，以减少中间流和操作开销。这是通过 gatherer.andThen(gatherer) 实现的。
- gather().collect() 融合: 如果 gather 操作后紧跟着一个 collect 终端操作，GathererOp 会覆盖 collect 方法，将 Gatherer 的逻辑与 Collector 的逻辑融合执行，避免生成中间集合，从而提高性能，尤其是在并行流中。
性能: 注释中提到 "The performance-critical code below contains some more complicated encodings"，表明其内部实现对性能有较高要求，并可能采用了一些复杂的编码技巧。

静态工厂方法 `of`

    @SuppressWarnings("unchecked")static <P_IN, P_OUT extends T, T, A, R> Stream<R> of(ReferencePipeline<P_IN, P_OUT> upstream,Gatherer<T, A, R> gatherer) {// 当一个 gather 操作附加到另一个 gather 操作上时，// 我们可以将它们融合成一个if (upstream.getClass() == GathererOp.class) {return new GathererOp<>(((GathererOp<P_IN, Object, P_OUT>) upstream).gatherer.andThen(gatherer),(GathererOp<?, ?, P_IN>) upstream);} else {return new GathererOp<>((ReferencePipeline<?, T>) upstream,gatherer);}}

这是创建 GathererOp 实例的入口。当在流上调用 .gather() 时，内部会调用此方法。
参数:
- upstream: 上游的 ReferencePipeline，即前一个流操作。
- gatherer: 用户提供的 Gatherer 接口的实现。
逻辑:
- 它首先检查上游操作是否也是一个 GathererOp。
- 如果是 (upstream.getClass() == GathererOp.class): 这意味着连续调用了 .gather()。此时，它会使用 upstream.gatherer.andThen(gatherer) 将两个 Gatherer 组合成一个新的 Gatherer，然后用这个组合后的 Gatherer 和更上游的流（upstream.upstream()，通过第二个构造函数间接获取）创建一个新的 GathererOp。这就是 gather().gather() 融合。
- 如果不是: 则直接使用传入的 upstream 和 gatherer 创建一个新的 GathererOp。

构造函数

GathererOp 有两个私有构造函数：

private GathererOp(ReferencePipeline<?, T> upstream, Gatherer<T, A, R> gatherer):
- 用于处理第一个（或非融合的）.gather() 调用。
- 它调用父类 ReferencePipeline 的构造函数，并根据 gatherer.integrator() 的类型（是否为 Integrator.Greedy）设置操作标志（opFlags），例如是否为短路操作。
- 保存传入的 gatherer。
private GathererOp(Gatherer<T, A, R> gatherer, GathererOp<?, ?, T> upstream):
- 用于融合连续的 .gather() 调用。此时，gatherer 参数是已经通过 andThen 组合后的 Gatherer。
- upstream 参数是前一个 GathererOp。它会追溯到这个 upstream GathererOp 的上游（即 upstream.upstream()）作为新 GathererOp 的直接上游。
- 同样设置操作标志并保存 gatherer。

核心成员变量

final Gatherer<T, A, R> gatherer;: 存储与此 GathererOp 关联的 Gatherer 实例。

内部类

a. NodeBuilder<X>

static final class NodeBuilder<X> implements Consumer<X> {// ...
}

作用: 在并行流评估中，NodeBuilder 充当元素的惰性累加器。每个并行任务可能会使用一个 NodeBuilder 来收集其处理的元素。最终，这些 NodeBuilder 的内容会被构建成 Node<X> 对象（Stream API 内部用于表示一批数据的结构），然后这些 Node 可以被合并。
主要方法:
- accept(X x): 向构建器中添加一个元素。它会维护一个 rightMost 的 SpinedBuffer.Builder 来高效追加。
- join(NodeBuilder<X> that): 将另一个 NodeBuilder 的内容合并到当前构建器。为了避免创建过深的 Node 树（不平衡的 Concat-trees），对于小的 NodeBuilder，它会直接将元素追加到当前 rightMost 构建器中，而不是总是创建一个 Nodes.conc 节点。LINEAR_APPEND_MAX 控制这个阈值。
- build(): 从累积的元素中构建一个 Node<X>。

b. GatherSink<T, A, R>

static final class GatherSink<T, A, R> implements Sink<T>, Gatherer.Downstream<R> {// ...
}

作用: GatherSink 是连接 Gatherer 逻辑和下游流操作（或终端操作）的桥梁。它实现了 Sink<T> 接口来接收上游元素，并实现了 Gatherer.Downstream<R> 接口供 Gatherer 的 integrator 和 finisher 推送结果。
实现接口:
- Sink<T>: 使其能够作为流操作链中的一个环节，接收上游元素。
  - begin(long size): 在处理开始前调用，用于初始化 Gatherer 的状态 (state = gatherer.initializer().get()) 和下游 Sink。
  - accept(T t): 每当上游产生一个元素 t 时调用。它会调用 gatherer.integrator().integrate(state, t, this) 来处理元素并更新状态。proceed 标志会根据 integrate 的返回值更新，用于支持短路。
  - cancellationRequested(): 判断是否应停止处理。这是实现短路的关键，它会检查自身的 proceed 和 downstreamProceed 标志以及下游 sink.cancellationRequested()。
  - end(): 在所有元素处理完毕后调用。它会调用 gatherer.finisher().accept(state, this) 来执行最终处理，并通知下游 sink.end()。
- Gatherer.Downstream<R>: 作为 Gatherer 的输出通道。
  - isRejecting(): 返回 !downstreamProceed，表示下游是否已拒绝接收更多元素。
  - push(R r): Gatherer 通过此方法将处理结果 r 推送出去。GatherSink 会将 r 传递给下游的 sink.accept(r)。
状态变量:
- sink: 下游的 Sink。
- gatherer: 当前的 Gatherer。
- integrator: 缓存的 gatherer.integrator()，用于优化。
- state: Gatherer 的内部状态。
- proceed: 表示 Gatherer 本身是否希望继续处理。
- downstreamProceed: 表示下游 Sink 是否希望继续接收元素。

关键方法的覆盖

opIsStateful():
```
boolean opIsStateful() {// TODOreturn true;
}
```
目前总是返回 true，表示 GathererOp 是一个有状态的操作。注释中提到了未来可能的优化方向，即根据 Gatherer 的具体特性（是否有 initializer、combiner、finisher）来判断其是否真正有状态。有状态操作在并行流中通常需要更复杂的处理（例如，不能简单地流水线化）。
opWrapSink(int flags, Sink<R> downstream):
```
Sink<T> opWrapSink(int flags, Sink<R> downstream) {return new GatherSink<>(gatherer, downstream);
}
```
这是 AbstractPipeline 中的一个核心方法，用于将下游的 Sink 包装成当前操作需要的 Sink。在这里，它创建并返回一个 GatherSink 实例。
opEvaluateParallel(PipelineHelper<R> unused1, Spliterator<I> spliterator, IntFunction<R[]> unused2): 此方法定义了 GathererOp 在并行流中的求值逻辑。它利用了 evaluate 辅助方法，并使用 NodeBuilder 来收集并行任务的结果，最后将这些结果合并成一个 Node<R>。
opEvaluateParallelLazy(PipelineHelper<R> helper, Spliterator<P_IN> spliterator): 用于并行流的惰性求值。注释提到，只有非常特定类型的 Gatherer（无初始化器、有组合器、无完成器）才能直接、高效地表示为 Spliterator。目前的实现是先通过 opEvaluateParallel 完全求值得到一个 Node，然后再从这个 Node 创建 Spliterator，这意味着它不是真正的惰性并行。
collect(...) 方法 (两个重载):
```
@Override
public <CR, CA> CR collect(Collector<? super R, CA, CR> c) {// ...return evaluate(...);
}@Override
public <RR> RR collect(Supplier<RR> supplier,BiConsumer<RR, ? super R> accumulator,BiConsumer<RR, RR> combiner) {// ...return evaluate(...);
}
```
这两个方法覆盖了 Stream 接口的 collect 终端操作。它们实现了 gather().collect() 的融合。通过调用内部的 evaluate 方法，将 Gatherer 的逻辑和 Collector 的逻辑一起执行，避免了先完成 gather 生成中间结果再进行 collect 的开销。

私有辅助方法 `evaluate`

evaluate 方法是 GathererOp 的“大脑”和“执行引擎”。它位于整个操作的核心，负责统筹和调度，根据不同的运行环境（串行/并行）和 Gatherer 的特性，选择最合适的执行策略来完成 gather 和下游 collect 操作。

它的核心职责可以概括为：接收一个数据源 (Spliterator) 和一个终端收集器 (Collector) 的组件，然后智能地选择并执行一条最优路径，最终返回收集器的结果。

这个方法是 GathererOp 中两个主要的终端操作 collect 的最终实现。你会发现 collect 方法的主要工作就是解析 Collector，然后将所有组件（spliterator, gatherer, collector 的各个部分）打包传递给 evaluate。

// ... existing code ...private <CA, CR> CR evaluate(final Spliterator<T> spliterator,final boolean parallel,final Gatherer<T, A, R> gatherer,final Supplier<CA> collectorSupplier,final BiConsumer<CA, ? super R> collectorAccumulator,final BinaryOperator<CA> collectorCombiner,final Function<CA, CR> collectorFinisher) {
// ... existing code ...

spliterator: 数据源。
parallel: 一个布尔标志，指示当前流是否处于并行模式。这是决定执行路径的第一个关键分叉点。
gatherer: 用户提供的 Gatherer 实例。
collectorSupplier, collectorAccumulator, collectorCombiner, collectorFinisher: 这四个参数是下游 Collector 的四个核心函数，被解构后传入。evaluate 方法将它们与 Gatherer 的逻辑进行融合。

`evaluate` 的执行逻辑与决策树

evaluate 内部的执行逻辑可以看作一个清晰的决策树：

evaluate(...)
|
+-- 1. 是并行流吗 (is parallel?)|+-- 否 (No) -> **串行路径**|   ||   +-- 创建一个 `Sequential` 实例|   ||   +-- 调用 `sequential.evaluateUsing(spliterator)`|   ||   +-- 调用 `sequential.get()` 返回最终结果|+-- 是 (Yes) -> **并行路径**|+-- 2. Gatherer 是否可合并 (has combiner?)|+-- 否 (No) -> **Hybrid 策略**|   ||   +-- 创建一个 `Hybrid` 任务|   ||   +-- `invoke()` 执行任务|   ||   +-- `get()` 获取共享的 `Sequential` 实例|   ||   +-- 调用 `sequential.get()` 返回最终结果|+-- 是 (Yes) -> **Parallel 策略**|+-- 创建一个 `Parallel` 任务|+-- `invoke()` 执行任务|+-- `get()` 获取根任务合并后的 `Sequential` 实例|+-- 调用 `sequential.get()` 返回最终结果

现在我们把这个决策树和代码对应起来看：

1. 串行路径 (`!parallel`)

// ... existing code ...if (!parallel)return new Sequential().evaluateUsing(spliterator).get();
// ... existing code ...

这是最简单直接的路径。如果流不是并行的，evaluate 会：

new Sequential(): 创建一个 Sequential 实例。在这个实例的构造函数中，Gatherer 的状态 (state) 和 Collector 的容器 (collectorState) 都被初始化了。
.evaluateUsing(spliterator): 驱动 Sequential 实例开始处理 spliterator 中的所有元素。如我们之前分析的，这个过程将 Gatherer 的输出直接推送给 Collector 的累加器。
.get(): 在所有元素处理完毕后，调用 Sequential 的 get 方法，该方法会依次执行 Gatherer 的 finisher 和 Collector 的 finisher，产出最终结果。

2. 并行路径 (`parallel`)

当 parallel 为 true 时，evaluate 进入并行处理逻辑。它首先要做的就是判断应该使用 Hybrid 还是 Parallel 策略。

// ... existing code ...// Parallel section starts here:final var combiner = gatherer.combiner();// ... (Hybrid 和 Parallel 类的定义) ...if (combiner == Gatherer.defaultCombiner()) {// NO COMBINER -> HYBRIDreturn new Hybrid(spliterator).invoke().get();} else {// HAS COMBINER -> PARALLELreturn new Parallel(spliterator).invoke().get();}
// ... existing code ...

（注：为了清晰，将 Hybrid 和 Parallel 的调用逻辑移到了一起，实际代码中它们的定义在调用之前）

gatherer.combiner(): 这是决策的关键。evaluate 获取 Gatherer 的合并器。
if (combiner == Gatherer.defaultCombiner()): 判断 Gatherer 是否提供了有效的合并器。
- true (不可合并): 选择 Hybrid 策略。创建一个 Hybrid 根任务，并通过 invoke() 启动 ForkJoin 计算。计算完成后，invoke() 返回根任务，我们再调用 .get() 获取最终的 Sequential 实例（在 Hybrid 模式下，所有任务共享这一个实例），最后调用 Sequential 实例的 .get() 方法获取最终结果。
- false (可合并): 选择 Parallel 策略。创建一个 Parallel 根任务，并通过 invoke() 启动。在计算过程中，每个叶子任务有自己的 Sequential 实例，结果会逐级向上合并。invoke() 完成后，返回的根任务中包含了完全合并后的 Sequential 实例。最后同样调用这个实例的 .get() 方法获取最终结果。

总结

evaluate 方法是 GathererOp 实现高性能和高灵活性的基石。它通过对 parallel 标志和 gatherer.combiner() 的判断，精确地将执行流导向三个专门设计的执行器之一：

Sequential: 用于串行流，实现了 Gatherer 和 Collector 的零开销融合。
Hybrid: 用于并行的、但 Gatherer 不可合并的场景。它通过“上游并行，下游串行”的混合模式，在保证正确性的前提下最大化并行度。
Parallel: 用于并行的、且 Gatherer 可合并的场景。它实现了彻底的分治并行计算，将性能发挥到极致。

这个方法完美地体现了Java Stream API在设计上的深思熟虑，即如何将一个复杂的操作分解，并为不同的场景提供高度优化的执行路径。

`GatherSink`

GatherSink 是 Gatherer 操作在串行流（Sequential Stream）或作为并行处理中叶子节点的执行体。它扮演着一个“适配器”和“状态管理器”的关键角色，连接上游的元素流和下游的 Sink。

角色：它是一个 Sink（接收器）。在 Stream 的流水线模型中，每个操作都会包装下游的 Sink，形成一个链条。GatherSink 正是 gather() 操作的 Sink 实现。
双重身份：它实现了两个关键接口：
1. Sink<T>: 使其能被上游操作调用，接收上游流过来的元素 T。
2. Gatherer.Downstream<R>: 使其能被 Gatherer 的 integrator 和 finisher 调用，将处理后的结果 R 推送给下游。
核心目标：
1. 管理 Gatherer 的生命周期：调用 initializer 创建初始状态，在接收每个元素时调用 integrator，在流结束时调用 finisher。
2. 管理 Gatherer 的状态（state）。
3. 处理短路（Short-Circuiting）：当 Gatherer 或下游 Sink 不再需要更多元素时，能够有效地向上游传递“取消”信号。

我们来逐个部分解析 GatherSink 的实现。

// ... existing code ...static final class GatherSink<T, A, R> implements Sink<T>, Gatherer.Downstream<R> {private final Sink<R> sink;private final Gatherer<T, A, R> gatherer;private final Integrator<A, T, R> integrator; // Optimization: reuseprivate A state;private boolean proceed = true;private boolean downstreamProceed = true;GatherSink(Gatherer<T, A, R> gatherer, Sink<R> sink) {this.gatherer = gatherer;this.sink = sink;this.integrator = gatherer.integrator(); // 提前获取，避免重复调用}
// ... existing code ...

sink: 指向下游的 Sink。GatherSink 处理完元素后，通过这个 sink 将结果传递下去。
gatherer: 当前操作所使用的 Gatherer 实例。
integrator: 这是从 gatherer 中提前获取的 integrator。这是一个性能优化，因为 integrator 是 accept 方法中的热点代码，提前缓存可以避免在每次调用时都通过 gatherer.integrator() 访问。
state: Gatherer 的状态对象，由 initializer 创建。
proceed: 一个布尔标志，表示当前 Gatherer 是否还想继续处理上游的元素。如果 integrator 返回 false，这个标志就会被设为 false。
downstreamProceed: 一个布尔标志，表示下游 Sink 是否还想接收元素。它通过调用 sink.cancellationRequested() 来更新。

这两个 proceed 标志是实现短路机制的核心。

`Sink<T>` 接口实现 - 与上游交互

这是 GatherSink 作为标准 Sink 的行为。

// ... existing code ...// java.util.stream.Sink contract below:@Overridepublic void begin(long size) {final var initializer = gatherer.initializer();if (initializer != Gatherer.defaultInitializer()) // 优化：如果不是默认的无操作initializerstate = initializer.get();sink.begin(-1); // GathererOp 通常不知道输出大小，所以传递-1}@Overridepublic void accept(T t) {// ... 性能优化注释 ...proceed &= integrator.integrate(state, t, this);}@Overridepublic boolean cancellationRequested() {return cancellationRequested(proceed && downstreamProceed);}private boolean cancellationRequested(boolean knownProceed) {// 高性能敏感区域return !(knownProceed && (!sink.cancellationRequested() || (downstreamProceed = false)));}@Overridepublic void end() {final var finisher = gatherer.finisher();if (finisher != Gatherer.<A, R>defaultFinisher()) // 优化：如果不是默认的无操作finisherfinisher.accept(state, this);sink.end();state = null; // 帮助GC}
// ... existing code ...

begin(long size): 在流处理开始时调用。它会调用 gatherer 的 initializer 来创建初始状态 state，然后通知下游 sink 处理开始。
accept(T t): 这是最核心的方法，每当上游传来一个元素 t 时被调用。
- 它调用 integrator.integrate(state, t, this)。integrator 会处理这个元素，可能会更新 state，也可能会通过 this（即 Gatherer.Downstream）向下游推送零个或多个结果。
- integrator 返回一个布尔值，表示它自己是否还想接收更多元素。
- proceed &= ... 这个写法非常巧妙。它确保一旦 proceed 变为 false，它就再也不会变回 true。这是一个比 if (!integrator.integrate(...)) proceed = false; 更高效的无分支写法。
cancellationRequested(): 上游操作会调用这个方法来查询是否应该停止发送元素。
- 它同时检查 proceed (自己是否想继续) 和 downstreamProceed (下游是否想继续)。
- cancellationRequested(boolean knownProceed) 内部的逻辑 !(knownProceed && (!sink.cancellationRequested() || (downstreamProceed = false))) 稍微复杂，我们分解一下：
  - 如果 knownProceed 是 false（意味着 proceed 或 downstreamProceed 已经是 false），则直接返回 true（请求取消）。
  - 如果 knownProceed 是 true，则检查 !sink.cancellationRequested()。
  - 如果下游没有请求取消，!sink.cancellationRequested() 为 true，整个 && 表达式为 true，取反后为 false（不请求取消）。
  - 如果下游请求了取消，!sink.cancellationRequested() 为 false。由于 || 的短路特性，会执行 downstreamProceed = false，将下游的取消状态缓存起来。然后 || 表达式结果为 false，整个 && 表达式为 false，取反后为 true（请求取消）。
end(): 在流处理结束时调用。它会调用 gatherer 的 finisher 来处理最终的状态，可能会向下游推送最后的元素。然后通知下游 sink 处理结束。

`Gatherer.Downstream<R>` 接口实现 - 与 `Gatherer` 内部交互

这是 GatherSink 作为 integrator 和 finisher 的回调通道的行为。

// ... existing code ...// Gatherer.Sink contract below:@Overridepublic boolean isRejecting() {return !downstreamProceed;}@Overridepublic boolean push(R r) {var p = downstreamProceed;if (p)sink.accept(r); // 将结果推给下游return !cancellationRequested(p);}}
// ... existing code ...

push(R r): integrator 或 finisher 通过调用这个方法来产出结果。
- 它首先检查 downstreamProceed，如果下游还在接收，就调用 sink.accept(r) 将结果 r 推送下去。
- 然后它返回一个布尔值，告诉调用者（integrator/finisher）处理完这次 push 后，整个流水线是否还希望继续。这个返回值基于 cancellationRequested 的结果，这样 integrator 就可以在 push 之后立即知道是否应该短路。
isRejecting(): 允许 integrator 查询下游是否已经拒绝接收更多元素。这对于某些复杂的 Gatherer 很有用，它们可能在 push 之前就想知道下游的状态。

总结

GatherSink 是连接 Stream 流水线和 Gatherer 逻辑的核心桥梁。它通过实现 Sink 和 Gatherer.Downstream 两个接口，完美地扮演了双重角色：

对上游，它是一个标准的 Sink，遵循 begin -> accept* -> end 的生命周期，并能通过 cancellationRequested 向上游传递短路信号。
对 Gatherer 内部，它是一个 Downstream 回调，为 integrator 和 finisher 提供了推送结果 (push) 和查询下游状态 (isRejecting) 的能力。

它的设计充满了性能优化的考量，例如缓存 integrator、使用无分支的 &= 操作、以及精巧的 cancellationRequested 逻辑，确保了 gather 操作在串行模式下的高效执行。

`Sequential`

Sequential 类是 GathererOp 中 evaluate 方法的核心组件之一，它专门用于串行（Sequential）执行模式。它的设计目标是将一个 Gatherer 和一个下游的 Collector 融合在一起，形成一个单一的、高效的串行处理单元。

角色：它是一个融合了 Gatherer 逻辑和 Collector 逻辑的处理器。它同时扮演了多个角色，通过实现 Consumer<T> 和 Gatherer.Downstream<R> 接口来完成。
核心目标：
1. 避免中间结果物化：常规的 stream.gather(...).collect(...) 会先由 gather 操作完全处理完所有元素，生成一个中间的 Stream<R>，然后再由 collect 操作来消费这个中间流。Sequential 类通过融合，使得 Gatherer 产生一个结果 R 后，能立即被 Collector 的 accumulator 消费，从而避免了创建和存储整个中间结果集，极大地提升了效率和降低了内存消耗。
2. 统一处理逻辑：它为串行流和 Hybrid 并行模式的串行处理阶段提供了一个统一的、可复用的执行体。

我们来逐个部分解析 Sequential 的实现。

// ... existing code ...// Sequential is the fusion of a Gatherer and a Collector which can// be evaluated sequentially.final class Sequential implements Consumer<T>, Gatherer.Downstream<R> {A state;CA collectorState;boolean proceed;Sequential() {if (initializer != Gatherer.defaultInitializer())state = initializer.get();collectorState = collectorSupplier.get();proceed = true;}
// ... existing code ...

implements Consumer<T>, Gatherer.Downstream<R>: 这个类的双重身份。
- Consumer<T>: 使其 accept(T) 方法可以被 Spliterator.forEachRemaining 或 tryAdvance 调用，从而接收上游流过来的原始元素 T。
- Gatherer.Downstream<R>: 使其 push(R) 方法可以被 Gatherer 的 integrator 调用，从而接收 Gatherer 处理后产生的结果 R。
state: Gatherer 的状态对象，由 gatherer.initializer() 创建。
collectorState: Collector 的状态对象（即累加容器），由 collectorSupplier.get() 创建。
proceed: 一个布尔标志，用于处理非 greedy 模式下的短路。当 integrator 返回 false 时，它会被设为 false，从而终止 evaluateUsing 中的循环。

`evaluateUsing(Spliterator<T> spliterator)` - 驱动方法

// ... existing code ...@ForceInlineSequential evaluateUsing(Spliterator<T> spliterator) {if (greedy)spliterator.forEachRemaining(this);elsedo {} while (proceed && spliterator.tryAdvance(this));return this;}
// ... existing code ...

这是驱动整个串行处理流程的入口。
if (greedy): 如果 Gatherer 是 greedy 的（即不会短路），就一次性调用 spliterator.forEachRemaining(this)。这会遍历 spliterator 中的所有元素，并对每个元素调用 this.accept(T) 方法。这是最高效的处理方式。
else: 如果 Gatherer 可能会短路，则使用 do-while 循环和 spliterator.tryAdvance(this)。tryAdvance 一次只处理一个元素，并且循环条件会检查 proceed 标志。一旦 proceed 变为 false，循环就会立即终止，实现短路。

`accept(T t)` - 实现 `Consumer<T>`

// ... existing code ...@Overridepublic void accept(T t) {/** ...*/var ignore = integrator.integrate(state, t, this)|| (!greedy && (proceed = false));}
// ... existing code ...

当 evaluateUsing 拉取上游元素时，此方法被调用。
integrator.integrate(state, t, this): 这是核心调用。它将上游元素 t、Gatherer 的当前状态 state 交给 integrator 处理。this 作为 Downstream 被传入，以便 integrator 可以通过 push 方法输出结果。
|| (!greedy && (proceed = false)): 这是一个精巧的短路实现。
- integrator.integrate 返回一个布尔值，true 表示希望继续，false 表示不希望继续。
- 如果 integrator 返回 true，由于 || 的短路特性，后面的部分不会执行，proceed 保持 true。
- 如果 integrator 返回 false，则会执行 || 后面的部分。!greedy 条件确保这只在非贪婪模式下发生，然后 proceed = false 被执行，进行短路。

`push(R r)` - 实现 `Gatherer.Downstream<R>`

// ... existing code ...@Overridepublic boolean push(R r) {collectorAccumulator.accept(collectorState, r);return true;}
// ... existing code ...

当 integrator 内部决定要产出一个结果 r 时，它会调用 downstream.push(r)，也就是这个方法。
collectorAccumulator.accept(collectorState, r): 这就是融合的关键所在。Gatherer 产生的结果 r，没有被放入任何中间集合，而是被直接传递给了 Collector 的累加器。
return true;: 在这个融合的场景下，Collector 本身是不能短路的（这是 Collector 的规范），所以它总是告诉 Gatherer 的 integrator “可以继续推数据给我”。

`get()` - 获取最终结果

// ... existing code ...@SuppressWarnings("unchecked")public CR get() {final var finisher = gatherer.finisher();if (finisher != Gatherer.<A, R>defaultFinisher())finisher.accept(state, this);// IF collectorFinisher == null -> IDENTITY_FINISHreturn (collectorFinisher == null)? (CR) collectorState: collectorFinisher.apply(collectorState);}
// ... existing code ...

在所有元素都被 evaluateUsing 处理完毕后，调用此方法来获取最终结果。
gatherer.finisher().accept(state, this): 首先，调用 Gatherer 的 finisher，让它可以处理最终的状态，并可能通过 push 输出最后的元素。
collectorFinisher.apply(collectorState): 然后，调用 Collector 的 finisher，对累加容器 collectorState 进行最终的转换，得到最终结果 CR。如果 Collector 有 IDENTITY_FINISH 特性，则直接返回累加容器本身。

总结

Sequential 类是一个高度优化的、专门用于串行执行的融合处理器。它通过巧妙地实现 Consumer 和 Downstream 接口，将 Gatherer 的输出无缝对接到 Collector 的输入，避免了不必要的中间数据结构，并将 Gatherer 和 Collector 的整个生命周期（初始化、累加、终结）紧密地结合在一起，形成了一个高效的单一处理循环。这对于提升串行流的性能至关重要。

`Hybrid`

Hybrid 是 Gatherer 操作在并行流（Parallel Stream）中，针对没有提供 combiner 的有状态 Gatherer 的一种特殊执行策略。它的名字“Hybrid”（混合）恰如其分地描述了它的工作模式：上游并行处理，下游串行。

Hybrid 的设计借鉴了 ForEachOrderedTask，它将任务分解成一个链表式的结构，确保了即使任务被 ForkJoinPool 中的不同线程并行执行，最终结果的处理顺序也和原始 Spliterator 的顺序一致。

其工作流程可以概括为：

任务分裂（compute）：将原始的 Spliterator 递归地分裂成更小的块，形成一个任务树。关键在于，它会维护一个 leftPredecessor（左前驱）的引用，构建出一个逻辑上的任务链表。
上游并行处理（compute - greedy 分支）：对于叶子任务，如果 Gatherer 是 greedy 的（即它会消耗所有上游元素），Hybrid 会先执行完所有上游操作（如 map, filter），并将结果缓冲到一个 NodeBuilder 中。这一步是完全并行的。
串行化处理（onCompletion）：当一个任务完成时（无论是完成了上游处理，还是它本身就是叶子节点），onCompletion 方法会被调用。这个方法会按照任务链表的顺序，依次执行 localResult.evaluateUsing(s)，即调用 Sequential 实例来串行地处理自己持有的那一小块数据。
短路支持（cancelled）：通过一个共享的 AtomicBoolean cancelled 标志，实现非 greedy 模式下的短路。一旦下游的 Sequential 处理器表示不再需要数据 (proceed 变为 false)，就会设置 cancelled 标志，后续的任务在执行前会检查此标志，从而避免不必要的计算。

为什么需要Hybrid

场景：一个无法并行合并的 Gatherer

让我们以 Gatherers.windowSliding(3) 为例。这是一个典型的有状态且无法并行合并的 Gatherer。

有状态：它需要维护一个内部队列（大小最多为3），记录最近看到的元素，以便生成滑动窗口。
无法并行合并：假设我们有一个流 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。
- 线程A处理 [1, 2, 3]，它的最终状态是队列 [1, 2, 3]，并输出了窗口 [1, 2, 3]。
- 线程B处理 [4, 5, 6]，它的最终状态是队列 [4, 5, 6]，并输出了窗口 [4, 5, 6]。
- 现在，我们如何合并这两个结果？我们丢失了 [2, 3, 4] 和 [3, 4, 5] 这两个跨越了数据块边界的窗口。没有一个通用的 combiner 能猜到需要这样去合并。因此，它没有提供 combiner。

对于这样一个 Gatherer，如果没有 Hybrid 策略，在并行流中，我们只有两个选择，但都不理想：

完全串行执行：
- 做法：放弃并行，整个流从头到尾都在一个线程里执行。
- 优点：能得到正确的结果。
- 缺点：性能极差。如果流是这样的：source.filter(...).map(...).gather(windowSliding(3))，那么 filter 和 map 这两个本可以高效并行的无状态操作，也被迫在单线程里执行，完全浪费了多核CPU的优势。
常规的并行执行（会出错）：
- 做法：像处理 map 或 filter 一样，把数据分块，让每个线程独立处理自己的那部分 gather 逻辑。
- 优点：速度快。
- 缺点：结果是错误的！就像上面例子展示的，我们会丢失所有跨越数据块边界的窗口。

这就是 Hybrid 策略要解决的核心矛盾：我们既想要利用多核CPU并行处理 filter 和 map 等上游操作来提升性能，又必须保证 windowSliding 这个 Gatherer 本身是按顺序处理元素的以确保结果正确。

Hybrid（混合）策略的名字完美地诠释了它的解决方案：把一个流处理过程拆分成两部分，分别对待。

上游并行（Upstream Parallelism）：
- Hybrid 任务在 ForkJoinPool 中被分裂成许多小任务，分布到不同CPU核心上。
- 每个任务负责一小块数据。它会首先执行完所有上游的无状态操作（如 filter, map）。比如，线程A处理 source 的前1000个元素，它会先对这1000个元素进行 filter 和 map。线程B同时对后1000个元素做同样的事。
- 这一步是完全并行的，极大地利用了CPU资源。
- 处理完的结果被临时缓冲起来（存入 NodeBuilder）。
下游串行（Downstream Serial）：
- 当上游的并行计算完成后，Hybrid 任务会进入 onCompletion 阶段。
- Hybrid 内部通过一个精巧的链表结构 (next 指针) 保证了，即使各个任务块的并行计算完成时间是乱序的，它们向下游提交数据（即执行 gather 逻辑）的顺序也严格遵循原始数据流的顺序。
- 所有任务共享同一个 Sequential 实例，这个实例包含了 Gatherer 的状态。
- 任务A处理完后，把它的缓冲结果交给 Sequential 实例处理；然后，任务B才能把它缓冲的结果交过来。这就确保了 windowSliding 看到的元素流是 [..., element_N, element_N+1, ...] 这样连续不断的，从而可以正确地生成所有窗口。

所以，Hybrid 策略的必要性在于：

对于那些有状态且不可合并的 Gatherer，我们不能使用常规的并行模式，否则结果会出错。
但我们又不想因为这一个 Gatherer 操作而放弃整个流的并行化潜力，让 map、filter 等无辜的操作也跟着串行执行，这会造成巨大的性能损失。

Hybrid 提供了一个两全其美的方案：它像一个聪明的调度器，将可以并行的部分（上游无状态操作）充分并行化，然后将必须串行的部分（有状态的 Gatherer 逻辑）严格串行化，并在这两者之间建立了一座桥梁，从而在保证结果正确性的前提下，最大化地压榨了多核CPU的性能。

类的定义与关键成员变量

// ... existing code ...@SuppressWarnings("serial")final class Hybrid extends CountedCompleter<Sequential> {private final long targetSize;private final Hybrid leftPredecessor;private final AtomicBoolean cancelled;private final Sequential localResult;private Spliterator<T> spliterator;private Hybrid next;private static final VarHandle NEXT = MhUtil.findVarHandle(MethodHandles.lookup(), "next", Hybrid.class);
// ... existing code ...

extends CountedCompleter<Sequential>: 继承自 CountedCompleter，这是 ForkJoin 框架中用于处理完成依赖关系的核心类。它的结果类型是 Sequential，即下游的串行处理器。
targetSize: ForkJoin 任务分裂的建议目标大小。
leftPredecessor: 指向其在逻辑顺序上的前一个任务。这是保证顺序执行的关键。
cancelled: 一个共享的 AtomicBoolean，用于在非 greedy 模式下实现短路。所有分裂出的任务共享同一个 cancelled 实例。
localResult: 下游的串行处理器。所有任务也共享同一个 Sequential 实例，因为处理逻辑必须是串行的。
spliterator: 当前任务负责处理的数据片段。
next: 指向其在逻辑顺序上的后一个任务。通过 VarHandle 进行原子更新，用于在任务完成时触发下一个任务的执行。

`compute()` - 任务分裂与上游并行化

Hybrid.compute() 的执行流程可以分为两个主要阶段：

任务分裂阶段（Task Splitting）：通过一个 while 循环，递归地将大的数据块（Spliterator）分解成更小的、适合并行处理的子任务。这个阶段的核心是构建一个逻辑上的任务链表，为后续的有序处理做准备。
叶子任务处理阶段（Leaf Task Processing）：当任务块小到不再适合继续分裂时，循环停止。此时，当前任务成为“叶子任务”，它需要真正地处理自己所持有的那一小块数据。“存入临时 nb”就发生在这个阶段。

// ... existing code ...@Overridepublic void compute() {var task = this;Spliterator<T> rightSplit = task.spliterator, leftSplit;long sizeThreshold = task.targetSize;boolean forkRight = false;
// ... existing code ...

初始化：task 指向当前执行的 Hybrid 实例。rightSplit 是当前任务需要处理的数据源。sizeThreshold 是决定是否继续分裂的阈值。

1. 任务分裂阶段 (`while` 循环)

// ... existing code ...while ((greedy || !cancelled.get())&& rightSplit.estimateSize() > sizeThreshold&& (leftSplit = rightSplit.trySplit()) != null) {var leftChild = new Hybrid(task, leftSplit, task.leftPredecessor);var rightChild = new Hybrid(task, rightSplit, leftChild);/* leftChild and rightChild were just created and not* fork():ed yet so no need for a volatile write*/leftChild.next = rightChild;// ... (pending count 和 fork 逻辑 和 ForEachOrdered一样) ...// 这部分是 ForkJoin 框架的控制逻辑，用于管理任务依赖和执行// 核心思想是交替地 fork 左/右子任务，让当前线程继续处理另一半if (forkRight) {rightSplit = leftSplit;task = leftChild;rightChild.fork();} else {task = rightChild;leftChild.fork();}forkRight = !forkRight;}
// ... existing code ...

循环条件：
- (greedy || !cancelled.get()): 如果不是 greedy 模式（即可能会短路），则每次分裂前都检查是否已被取消。
- rightSplit.estimateSize() > sizeThreshold: 数据块足够大，值得分裂。
- (leftSplit = rightSplit.trySplit()) != null: 数据源支持分裂。
创建子任务：创建 leftChild 和 rightChild 两个新的 Hybrid 任务。
构建链表：leftChild.next = rightChild; 这一行至关重要。它在任务树的兄弟节点之间建立了一个逻辑上的先后关系。这保证了即使 leftChild 和 rightChild 被不同线程并行执行，我们也能在将来按正确的顺序处理它们的结果。
fork()：rightChild.fork() 或 leftChild.fork() 将一个子任务提交给 ForkJoinPool，让其他空闲线程可以“窃取”并执行它。当前线程则继续在循环中处理剩下的那一半数据。

这个分裂过程会一直持续，直到数据块小得不能再分，此时 while 循环退出，进入叶子任务处理阶段。

2. 叶子任务处理阶段 (关键部分)

// ... existing code .../** ...* IMPORTANT: Currently we only perform the processing of this* upstream data if we know the operation is greedy -- as we cannot* safely speculate on the cost/benefit ratio of parallelizing* the pre-processing of upstream data under short-circuiting.*/if (greedy && task.getPendingCount() > 0) {// Upstream elements are bufferedNodeBuilder<T> nb = new NodeBuilder<>();rightSplit.forEachRemaining(nb); // Run the upstreamtask.spliterator = nb.build().spliterator();}task.tryComplete();}
// ... existing code ...

if (greedy && ...): 这个优化只在 greedy 模式下进行。greedy 意味着 Gatherer 必须处理完所有上游元素才能完成，不会短路。这使得我们可以安全地预处理所有数据。
NodeBuilder<T> nb = new NodeBuilder<>();: 创建一个临时的缓冲区。
rightSplit.forEachRemaining(nb);: 这就是实现上游并行的魔法所在！
- rightSplit 是什么？它不是原始的数据源，而是经过了上游所有操作（如 filter, map）层层包装后的 Spliterator。
- forEachRemaining(nb) 的作用是：拉动 rightSplit，让它开始吐出元素。每吐出一个元素，上游的 map, filter 等操作就会被执行。
- nb 是一个 Sink（通过 accept 方法），它接收这些经过上游操作处理后的结果，并把它们缓冲在内部。
- 为什么能并行？ 因为此时，多个不同的叶子任务（Hybrid 实例）正在不同的CPU核心上同时执行它们的 compute 方法。每个叶子任务都在调用 forEachRemaining，从而驱动它所负责的那一小块数据流过上游的 map/filter 流水线。这就实现了对上游无状态操作的并行处理。
task.spliterator = nb.build().spliterator();: 处理完成后，nb 中包含了当前任务块所有处理好的元素。我们用 nb.build() 将其固化成一个 Node，然后替换掉任务原来的 spliterator。现在，task.spliterator 指向的是一块已经过上游并行处理、结果被缓存的内存数据。
task.tryComplete();: 通知 ForkJoin 框架，当前任务的 compute 阶段已经完成。这会触发 onCompletion 的执行。

总结与流程梳理

我们把整个流程串起来看：

一个大的 Hybrid 任务开始执行 compute。
while 循环将任务分裂成许多小的叶子任务，这些任务被 fork() 到 ForkJoinPool 中，由不同的线程并行执行。同时，通过 next 指针构建了一个逻辑顺序链。
并行阶段：每个叶子任务在其 compute 方法中，调用 forEachRemaining，并行地执行 gather 之前的所有 map, filter 等操作，并将结果缓冲到各自的 NodeBuilder 中。
串行阶段的准备：当一个叶子任务的 compute 完成后，它调用 tryComplete()，这会触发 onCompletion。
串行阶段：onCompletion 方法是按 next 链表顺序被调用的。它会把自己缓冲好的数据（task.spliterator）交给下游唯一的、共享的 Sequential 处理器进行串行处理。

所以，“存入临时 nb”这个步骤，本质上是将上游的并行计算和下游的串行处理解耦开。它允许我们在上游尽情地利用多核并行计算，然后把计算结果（乱序到达的）先暂存起来，最后再由 onCompletion 机制像接力赛一样，一棒一棒地、按正确的顺序，把这些暂存的结果交给下游的串行处理器。

`onCompletion()` - 串行化处理与任务串联

// ... existing code ...@Overridepublic void onCompletion(CountedCompleter<?> caller) {var s = spliterator;spliterator = null; // GC// 1. 执行串行处理if (s != null&& (greedy || !cancelled.get())&& !localResult.evaluateUsing(s).proceed // 调用 Sequential 处理器&& !greedy)cancelled.set(true); // 如果需要，设置短路标志// 2. 触发下一个任务@SuppressWarnings("unchecked")var leftDescendant = (Hybrid) NEXT.getAndSet(this, null);if (leftDescendant != null) {leftDescendant.tryComplete();}}
// ... existing code ...

执行串行处理：这是 Hybrid 模式的核心。当一个任务完成其 compute 阶段后，onCompletion 被调用。它会调用共享的 localResult (一个 Sequential 实例) 的 evaluateUsing 方法，把自己持有的 spliterator (对于 greedy 模式，这是缓冲后的 Node 的 spliterator) 交给它处理。由于所有任务共享同一个 localResult，并且通过 next 指针的串联保证了 onCompletion 的调用顺序，这里的处理实际上是串行的。
触发下一个任务：NEXT.getAndSet(this, null) 是一个原子操作，它获取并清空 next 引用。如果 next 任务（即 leftDescendant）存在，就调用它的 tryComplete()。这就像一个接力赛，当前任务完成处理后，拍一下下一个任务的肩膀，让它开始处理。

总结

Hybrid 类是一个非常精巧的设计，它在面对“有状态且不可并行合并”的 Gatherer 时，找到了一条兼顾并行性能和顺序要求的中间道路：

它将问题分解为**上游（Upstream）和下游（Downstream）**两部分。
上游（gather 之前的操作）通过 ForkJoin 和 NodeBuilder 缓冲，实现了最大程度的并行计算。
下游（gather 和 collect 操作）通过共享的 Sequential 实例和 CountedCompleter 的有序完成机制，实现了严格的串行处理。

Hybrid 模式是 GathererOp 能够高效融入并行流体系，同时又不破坏复杂有状态操作的顺序依赖性的关键所在。

`Parallel`

Parallel 类是 GathererOp 为可并行合并的 Gatherer 操作量身定制的并行执行策略。当一个 Gatherer 提供了有效的 combiner（合并器）时，就会采用此策略。它借鉴了 AbstractShortCircuitTask 的设计思想，实现了高效的并行处理和结果合并，并支持短路操作。

角色：一个基于 ForkJoin 框架的并行任务，用于执行那些状态可以被并行计算然后合并的 Gatherer。
核心目标：
1. 完全并行化：与 Hybrid 不同，Parallel 策略旨在将 Gatherer 的逻辑（包括状态的累积）也完全并行化。每个工作线程都会有一个独立的 Gatherer 状态。
2. 状态合并：在并行计算完成后，通过用户提供的 gatherer.combiner() 和下游 collector.combiner() 将各个线程的独立状态合并成最终结果。
3. 支持短路：能够处理非 greedy 的 Gatherer，当某个分支决定短路时，能有效地取消后续不必要的计算。

我们来逐个部分解析 Parallel 的实现。

// ... existing code ...@SuppressWarnings("serial")final class Parallel extends CountedCompleter<Sequential> {private Spliterator<T> spliterator;private Parallel leftChild; // Only non-null if rightChild isprivate Parallel rightChild; // Only non-null if leftChild isprivate Sequential localResult;private volatile boolean canceled;private long targetSize; // lazily initialized// ... 构造函数 ...
// ... existing code ...

extends CountedCompleter<Sequential>: 继承自 CountedCompleter，这是 ForkJoin 框架中用于管理依赖任务完成计数的关键类。Sequential 是其最终的计算结果类型。
spliterator: 当前任务需要处理的数据分片。
leftChild, rightChild: 指向分裂出的左右子任务，用于构建任务树。
localResult: 每个 Parallel 任务实例都拥有一个独立的 Sequential 实例。这个 Sequential 实例负责处理当前任务分片的数据，并持有该分片的局部 Gatherer 状态和 Collector 状态。这是与 Hybrid 模式（共享同一个 localResult）的根本区别。
canceled: 一个 volatile 的布尔值，用于实现短路。当一个任务需要取消时，它会通知其兄弟任务和父任务。
targetSize: 任务分裂的阈值，延迟初始化。

`compute()` - 任务分裂与执行

// ... existing code ...@Overridepublic void compute() {Spliterator<T> rs = spliterator, ls;long sizeEstimate = rs.estimateSize();final long sizeThreshold = getTargetSize(sizeEstimate);Parallel task = this;boolean forkRight = false;boolean proceed;while ((proceed = (greedy || !task.isRequestedToCancel()))&& sizeEstimate > sizeThreshold&& (ls = rs.trySplit()) != null) {final var leftChild = task.leftChild = new Parallel(task, ls);final var rightChild = task.rightChild = new Parallel(task, rs);task.setPendingCount(1);if (forkRight) {rs = ls;task = leftChild;rightChild.fork();} else {task = rightChild;leftChild.fork();}forkRight = !forkRight;sizeEstimate = rs.estimateSize();}if (proceed)task.doProcess();task.tryComplete();}
// ... existing code ...

任务分裂循环 (while):
- 逻辑与 Hybrid 类似，通过 trySplit 将大任务递归地分解成小任务。
- isRequestedToCancel(): 在每次分裂前检查是否已被其他任务请求取消，以实现短路。
- fork(): 将其中一个子任务提交给 ForkJoinPool，让其他线程窃取执行，当前线程继续处理另一半。
叶子任务处理:
- 当任务不再分裂时，循环退出。
- if (proceed): 如果没有被取消，则调用 task.doProcess()。

doProcess():

private void doProcess() {if (!(localResult = new Sequential()).evaluateUsing(spliterator).proceed&& !greedy)cancelLaterTasks();
}

localResult = new Sequential(): 关键点！ 每个叶子任务都会创建一个全新的 Sequential 实例来处理自己的数据分片。
evaluateUsing(spliterator): 调用 Sequential 的方法，完成对当前数据分片的 Gatherer 和 Collector 的处理。
cancelLaterTasks(): 如果 evaluateUsing 返回 false（表示当前分支短路了），则调用此方法去通知其他相关的任务取消执行。

`merge(Sequential l, Sequential r)` - 结果合并

// ... existing code ...Sequential merge(Sequential l, Sequential r) {/** Only join the right if the left side didn't short-circuit,* or when greedy*/if (greedy || (l != null && r != null && l.proceed)) {l.state = combiner.apply(l.state, r.state);l.collectorState =collectorCombiner.apply(l.collectorState, r.collectorState);l.proceed = r.proceed;return l;}return (l != null) ? l : r;}
// ... existing code ...

这是 Parallel 策略的核心。当左右子任务都完成后，父任务会调用此方法来合并它们的结果。
if (greedy || ...): 检查是否需要合并。如果不是 greedy 模式，且左边的任务已经短路了 (l.proceed 为 false)，则无需合并右边的结果。
l.state = combiner.apply(l.state, r.state): 调用用户提供的 Gatherer 合并器，合并两个子任务的 Gatherer 状态。
l.collectorState = collectorCombiner.apply(...): 调用下游 Collector 的合并器，合并两个子任务的 Collector 状态。

`onCompletion`

// ... existing code ...@Overridepublic void onCompletion(CountedCompleter<?> caller) {spliterator = null; // GC assistanceif (leftChild != null) {/* ... */localResult = merge(leftChild.localResult, rightChild.localResult);leftChild = rightChild = null; // GC assistance}}
// ... existing code ...

当一个任务的所有子任务都完成时（即 pendingCount 减到0），ForkJoin 框架会调用此方法。
if (leftChild != null): 这判断当前任务是否是一个“父任务”（即它曾经分裂过）。叶子任务的 leftChild 为 null，不会进入此逻辑。
localResult = merge(...): 调用 merge 方法，将左右子任务的 localResult 合并，并将合并后的结果存入当前父任务的 localResult 中。这个过程会从叶子节点开始，逐级向上合并，直到根任务。

总结

Parallel 类实现了一种经典的分治（Divide and Conquer）并行计算模式：

分解 (Divide): compute 方法将数据源递归地分裂成小块，构建出一个任务树。
解决 (Conquer): 树的每个叶子节点独立地、并行地处理自己的数据块，生成一个局部的结果（一个包含局部状态的 Sequential 对象）。
合并 (Combine): onCompletion 和 merge 方法协同工作，将子任务的局部结果两两合并，自底向上地在任务树中传递，直到根节点产生最终的、完全合并的结果。

这种策略的适用前提是 Gatherer 和 Collector 都必须是可结合的（Associative），即 (a op b) op c 等价于 a op (b op c)，这样才能保证无论分裂和合并的顺序如何，最终结果都是一致的。

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http://www.dtcms.com/a/528577.html