有好些时间没有写过关于OptaPlanner的东西了，其实近半年来，OptaPlanner还是推出了不少有用、好用的新特性。包括本文讲到的以Stream接口实现评分编程。关于OptraPlanner的约束详细用法，可以参考官方资料：
java.util.Stream 可以对元素列表进行一次或多次操作。Stream操作可以是中间值也可以是最终结果。最后的操作返回的是某种类型结果，而中间操作返回的是stream本身。因此你可以在一行代码链接多个方法调用。Streams被创建于java.util.Collection ，比如 list or set (map 并不支持)。Stream可以顺序执行，也可以并行执行。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://salithachathuranga94.medium.com/java-8-streams-groupby-b15054d9e6c8
Redis是一个主要由Salvatore Sanfilippo（Antirez）开发的开源内存数据结构存储器，经常用作数据库、缓存以及消息代理等。
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature，它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。简而言之，Kafka Stream就是一个用来做流计算的类库，与Storm、Spark Streaming、Flink的作用类似，但要轻量得多。
1. 为什么添加 Streams 数据流？ Stream 数据流的使用越来越多，Redis 的作者 antirez 也在积极思考，如何让 redis 能够很好的支持数据流的使用场景 antirez 认为 Redis 现有的数据结构都不能很好的处理数据流，例如： （1）Sorted sets 有序集合中的元素根据他们的分值进行变化，不能自然的模拟不断被传递的消息，也不支持 client 阻塞等待新消息 （2）Lists 列表中的阻塞形式是一个元素对一个 client，并且 list 中的元素没有一个固定标识
本页面中的内容对 Array 和 String 之间互相进行转换的方法进行一些说明。
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展，大数据计算已深入人心，最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架，采用中心化的 Master-Slave 架构，依赖和部署比较重，每个任务也有较大开销，有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎，除了消息队列，无额外依赖，对过滤场景做了大量优化，性能提升 3-5 倍，资源节省 50%-80%。
(1)Stream 从topic中取出每一条数据记录 （<key, value>格式）： <null, “Spark and spark”>
流处理平台（Streaming Systems）是处理无限数据集（Unbounded Dataset）的数据处理引擎，而流处理是与批处理（Batch Processing）相对应的。所谓的无线数据，指的是数据永远没有尽头。而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架。下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别：
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
利用流，无需迭代集合中的元素，就可以提取和操作它们。这些管道通常被组合在一起，在流上形成一条操作管道。
Redis 5 新特性中，Streams 数据结构的引入，可以说它是在本次迭代中最大特性。它使本次 5.x 版本迭代中，Redis 作为消息队列使用时，得到更完善，更强大的原生支持，其中尤为明显的是持久化消息队列。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。
总的来说，Redis 是一个基于内存的高性能的键值型数据库，也就是常说的 NoSQL, 可以用来作为数据库或者缓存。并且支持多种数据结构，包括字符串，散列，列表，集合，带有范围查询的排序集，位图，HyperLogLog，具有半径查询的地理空间索引和流。
总的来说,Redis是一个基于内存的高性能的键值型数据库,也就是常说的NoSQL,可以用来作为数据库或者缓存.并且支持多种数据结构,包括字符串，散列，列表，集合，带有范围查询的排序集，位图，HyperLogLog，具有半径查询的地理空间索引和流.
奇怪的短信分值：10 来源： Ayn 难度：易 参与人数：5117人 Get Flag：2623人 答题人数：2858人 解题通过率：92% 收到一条奇怪的短信: 335321414374744361715332 你能帮我解出隐藏的内容嘛？！ 格式：CTF{xxx} 解题链接： 原题链接：http://www.shiyanbar.com/ctf/1920 【解题报告】 这是我入门密码学开始写的第三道题，这道题有点意思，咱们玩过手机的朋友都知道，以前古式的手机有九个按键，
audioManager.setMode(int mode) mode 类型参照表：
概括的说，Reactive Streams 是个规范，它规范了“有非阻塞背压机制的异步的流处理”。挺简单的定义，但是能够真正正确理解异步、非阻塞并不容易，以后单独开写一篇。实际上Reactive Streams规范或者说它的第三方代码实现包含的内容更加丰富：除了non-blocking，还有：Composable、Deferred、Flow Controll、Resilient、Interruptible。
同样是两道中等难度题目，但题目间没啥关联：第一道类似于我们之前按键手机时代九键输入组合的展示，第二道题将昨天的三数之和改造成了四数之和。现在做题，有时候做着做着提交通过了，就不愿深挖了，挺偷懒的，希望写题记时可以多拓展学习下。
我一直以来使用redis的时候，很多低烈度需求(并发要求不是很高)需要用到消息队列的时候，在项目本身已经使用了Redis的情况下都想直接用Redis来做消息队列，而不想引入新的服务，kafka和RabbitMQ等；
在这篇文章中，您将学习如何使用Java对Map进行排序。前几日有位朋友面试遇到了这个问题，看似很简单的问题，但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题。所以我决定写这样一篇文章。在Java中，有多种方法可以对Map进行排序，但是我们将重点介绍Java 8 Stream，这是实现目标的一种非常优雅的方法。
1. redis5.0新特性 1.1. 新的Stream类型 1.1.1. 什么是Stream数据类型 抽象数据日志 数据流 1.2. 新的Redis模块API：Timers and Cluster API 1.3. RDB现在存储LFU和LRU信息 1.4. 集群管理器从Ruby（redis-trib.rb）移植到C代码 1.5. 新的sorted set命令：ZPOPMIN/MAX和阻塞变种 1.6. 主动碎片整理V2 1.7. 增强HyperLogLog实现 1.8. 更好的内存统计报告 1.9. 许
Map的循环遍历是一种很常见的循环遍历，他可被用于数组、对象、集合等多种数据类型之间进行循环遍历，获取数据的值。Map的用途很广，所有的的开发者Map应该都不陌生，每次面试也都会遇到Map相关的很多问题。本篇主要想简单介绍下Map的循环遍历相关的特性以及使用Map的一些思考。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
》比如，query的时候，会先比较查询条件，然后计算分值，最后返回文档结果； 而filter则是先判断是否满足查询条件，如果不满足，会缓存查询过程（记录该文档不满足结果）；满足的话，就直接缓存结果。 综上所述，filter快在两个方面： 1 对结果进行缓存 2 避免计算分值
介绍 分布式消息系统kafka的提供了一个生产者、缓冲区、消费者的模型 broker：中间的kafka cluster，存储消息，是由多个server组成的集群 topic：kafka给消息提供的分类
一，Kafka消费模式 从kafka消费消息，kafka客户端提供两种模式: 分区消费，分组消费。 分区消费对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream 分组消费对应的就是我们的KafkaInputDStream 消费者数目跟分区数目的关系: 1)，一个消费者可以消费一个到全部分区数据 2)，分组消费，同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据，此时一个分区数据只能被一个消费者消费，而一个消费者可以消费多个分区数据 3)，同一个消费组内，消费者数目大于分区数目后，消费者会有空余=分区数-消费
2)，分组消费，同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据，此时一个分区数据只能被一个消费者消费，而一个消费者可以消费多个分区数据
当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加，删除，获取外，最典型的操作就是集合遍历，
最近刚好有空给大家整理下JDK8的特性，这个在实际开发中的作用也是越来越重了，本文重点讲解下Stream API
Java 8 Streams 是一个非常强大的功能，它提供了一种简洁、优雅的方式来处理数据集合。通过使用 Streams，我们可以轻松地过滤、映射、排序、聚合等操作数据。本教程将介绍 Streams 的基本概念，以及如何在 Java 8 中使用 Streams。本教程还包括许多代码示例，以帮助您更好地理解 Streams 的工作方式。
在Storm之前，进行实时处理是非常痛苦的事情: 需要维护一堆消息队列和消费者，他们构成了非常复杂的图结构。消费者进程从队列里取消息，处理完成后，去更新数据库，或者给其他队列发新消息。
（点击上方公众号，可快速关注） 来源：luke， coyee.com/article/10666-java-8-top-tips 在过去的几年中，我一直使用Java 8 进行了很多的编码工作，用于开发新应用和迁移遗留应用，我觉得是时候写一些有用的”最佳实践”。我个人不喜欢”最佳实践”这个术语，因为它意味着“一刀切”的解决方案，当然编码工作是不会这样的–这是因为我们开发人员会想出适合我们的方案。但我发现我对Java8特别的喜欢，它让我的生活更轻松一点，所以我想就此话题展开讨论。 Optional Option
来源：可译网， coyee.com/article/10666-java-8-top-tips 在过去的几年中，我一直使用Java 8 进行了很多的编码工作，用于开发新应用和迁移遗留应用，我觉得是时候写一些有用的”最佳实践”。我个人不喜欢”最佳实践”这个术语，因为它意味着“一刀切”的解决方案，当然编码工作是不会这样的–这是因为我们开发人员会想出适合我们的方案。但我发现我对Java8特别的喜欢，它让我的生活更轻松一点，所以我想就此话题展开讨论。 Optional Optional 是一个被严重低估的功能, 它
在这篇文章中，我将解释Kafka Streams抑制的概念。尽管它看起来很容易理解，但还是有一些内在的问题/事情是必须要了解的。这是我上一篇博文CDC分析的延续。
Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，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，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。
String 键值对 12345678910 > set name codehole OK > get name "codehole"> exists name (integer) 1 > del name (integer) 1 > get name (nil) 批量键值对 12345678910111213 > set name1 codehole OK > set name2 holycoder OK > mget name1 name2 name3 # 返回一个列表1) "codehole" 2)
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。 下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。
作者 | Nahla Davies 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文讨论了 Java Collections Framework 背后的目的、Java 集合的工作原理，以及开发人员和程序员如何最大限度地利用 Java 集合。 1 什么是 Java 集合 尽管 Java 已经过了 25 岁生日，仍然是当今最受欢迎的编程语言之一。超过 100 万个网站通过某种形式在使用 Java，超过三分之一的软件开发人员的工具箱中有 Java。 Java 在它的整个生命历程中经历了重大的演变。一个早期的
Redis5.0最近被作者突然放出来了，增加了很多新的特色功能。而Redis5.0最大的新特性就是多出了一个数据结构Stream，它是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列，作者坦言Redis Stream狠狠地借鉴了Kafka的设计。
Stream 是 Redis 5.0 引入的一种专门为消息队列设计的数据类型，Stream 是一个包含 0 个或者多个元素的有序队列，这些元素根据 ID 的大小进行有序排列。
s2 = 'python python python python java java java java php php php php c c c c c'讲这个字符串以字典的形式输出，值为单词出现的次数，例如{‘python’：4····}
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
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