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## Hashing de contraseñas { #password-hashing }

"Hacer hashing" significa convertir algún contenido (una contraseña en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente la misma contraseña) obtienes exactamente el mismo galimatías.

                    }
                    return transform(fromList, removeFirst);
                  }
                })
            .named("Lists.transform, sequential access, no nulls")
            .withFeatures(
                CollectionSize.ANY,
                ListFeature.REMOVE_OPERATIONS,
                CollectionFeature.SERIALIZABLE,

## Ejecución de dependencias con `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }

La secuencia de ejecución es más o menos como este diagrama. El tiempo fluye de arriba a abajo. Y cada columna es una de las partes que interactúa o ejecuta código.

```mermaid
sequenceDiagram

participant client as Client

 * methods, like stream(Iterable), we have to rely on users not to call them without library
 * desugaring.
 */
@IgnoreJRERequirement
public final class Streams {
  /**
   * Returns a sequential {@link Stream} of the contents of {@code iterable}, delegating to {@link
   * Collection#stream} if possible.
   */
  public static <T extends @Nullable Object> Stream<T> stream(Iterable<T> iterable) {

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## Hashing de senhas { #password-hashing }

"Hashing" significa converter algum conteúdo (uma senha neste caso) em uma sequência de bytes (apenas uma string) que parece um monte de caracteres sem sentido.

Sempre que você passar exatamente o mesmo conteúdo (exatamente a mesma senha), você obterá exatamente o mesmo resultado.

## Execução de dependências com `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }

A sequência de execução é mais ou menos como esse diagrama. O tempo passa do topo para baixo. E cada coluna é uma das partes interagindo ou executando código.

```mermaid
sequenceDiagram

participant client as Cliente

/**
 * Static utility methods related to {@code Stream} instances.
 *
 * @since 21.0 (but only since 33.4.0 in the Android flavor)
 */
@GwtCompatible
public final class Streams {
  /**
   * Returns a sequential {@link Stream} of the contents of {@code iterable}, delegating to {@link
   * Collection#stream} if possible.
   */
  public static <T extends @Nullable Object> Stream<T> stream(Iterable<T> iterable) {

// large to fit in the [Scanner.Buffer]. When a scan stops, the reader may have
// advanced arbitrarily far past the last token. Programs that need more
// control over error handling or large tokens, or must run sequential scans
// on a reader, should use [bufio.Reader] instead.
type Scanner struct {
	r            io.Reader // The reader provided by the client.
	split        SplitFunc // The function to split the tokens.

      "FINE: Q10000 starting              : task",
      "FINE: Q10000 finished run in   0 µs: task",
    )
  }

  /** Inspect how many runnables have been enqueued. If none then we're truly sequential. */
  @Test fun singleQueueIsSerial() {
    redQueue.execute("task one", 100.µs) {
      log += "one:run@${taskFaker.nanoTime} parallel=${taskFaker.isParallel}"
    }

    redQueue.execute("task two", 100.µs) {

之所以稱為「非同步」，是因為電腦/程式不需要與那些耗時的任務「同步」，等待任務完成的精確時間，然後才能取得結果並繼續工作。

相反地，非同步系統在任務完成後，可以讓任務稍微等一下（幾微秒），等待電腦/程式完成手頭上的其他工作，然後再回來取得結果繼續進行。

相對於「非同步」（asynchronous），「同步」（synchronous）也常被稱作「順序性」（sequential），因為電腦/程式會依序執行所有步驟，即便這些步驟涉及等待，才會切換到其他任務。

### 並行與漢堡

上述非同步程式碼的概念有時也被稱為「並行」，它不同於「平行」。

並行和平行都與 "不同的事情或多或少同時發生" 有關。

但並行和平行之間的細節是完全不同的。

為了理解差異，請想像以下有關漢堡的故事：

### 並行漢堡