netty18罗汉——布袋罗汉（encoder）

      因揭陀尊者——布袋罗汉无量寿佛、乾坤宝袋 欢喜如意、其乐陶陶，因揭陀相传是印度一位捉蛇人，他捉蛇是为了方便行人免被蛇咬。他捉蛇后拔去其毒牙而放生于深山，因发善心而修成正果。他的布袋原是载蛇的袋。

这期主要目录：

两种编码方法

Transformer 编码器

一.netty编码器

        回忆一下之前在解码器一节讲的，netty解码器是用包装器和模板模式进行解码操作的，提供了两种解码方式：

1.通过ByteToMessageDecoder 将二进制数据转换成对象

2.通过MessageToMessageDecoder将对象数据转换成对象

现在来看看编码器：

它也是用模板模式，提供两种编码方式：

1.通过MessageToByteEncoder将Pojo转换为二进制数据包

2.通过MessageToMessageEncoderjin将对象数据转换成对象

一共经历三个过程：

a.接受上一个上一个出站处理器的数据。处理器后面单独一个章节讲。

b.子类实现钩子方法，处理业务逻辑之后，写入list集合中。

c.最后把结果发送到下一个出站处理器上。

public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception { CodecOutputList out = null; try { if (acceptOutboundMessage(msg)) { out = CodecOutputList.newInstance(); @SuppressWarnings("unchecked") I cast = (I) msg; try { //钩子方法 encode(ctx, cast, out); } finally { ReferenceCountUtil.release(cast); } if (out.isEmpty()) { out.recycle(); out = null; throw new EncoderException( StringUtil.simpleClassName(this) + " must produce at least one message."); } } else { ctx.write(msg, promise); } } catch (EncoderException e) { throw e; } catch (Throwable t) { throw new EncoderException(t); } finally { if (out != null) { final int sizeMinusOne = out.size() - 1; if (sizeMinusOne == 0) { ctx.write(out.get(0), promise); } else if (sizeMinusOne > 0) { // Check if we can use a voidPromise for our extra writes to reduce GC-Pressure // See github /netty/netty/issues/2525 ChannelPromise voidPromise = ctx.voidPromise(); boolean isVoidPromise = promise == voidPromise; for (int i = 0; i < sizeMinusOne; i ++) { ChannelPromise p; if (isVoidPromise) { p = voidPromise; } else { p = ctx.newPromise(); } ctx.write(out.getUnsafe(i), p); } //写入下一个出站处理器 ctx.write(out.getUnsafe(sizeMinusOne), promise); } out.recycle(); } } }

使用，子类实现钩子方法：

public class Integer2ByteEncoder extends MessageToByteEncoder<Integer> { @Override public void encode(ChannelHandlerContext ctx, Integer msg, ByteBuf out) throws Exception { // 原始数据 // 目标 bytebuf out.writeInt(msg); Logger.info("encoder Integer = " + msg); } } 二. 来看看transform里面的编码器

我这里不讲一系列复杂的计算公式，核心用一个大家都能看的懂的例子来简单聊聊：

transform = 编码器+解码器

重点来看编码器：

可以看到编码器有多个，每一个编码器由是由 Multi-Head Attention, Add & Norm, Feed Forward, Add & Norm 组成的。

编码器我觉得非常重要，它主要是理解输入信息的。

来看看它是怎样理解信息的：

1. ​理解自注意力机制：多线程思维模式

举个例子：想象你是侦探，正在调查一起案件：需要同时分析：

现场照片（当前证据）目击者口供（相关线索）案犯档案（历史记录）

核心运作原理

步骤侦探操作       对应技术术语        作用1标记线索重要性Generate Query Matrix确定需要重点调查的方向（如凶器类型）2筛选关键证据Compute Key Matrix从现场提取与凶器相关的物证（如刀痕形状）3整合有效信息Calculate Value Matrix结合口供和档案锁定嫌疑人

动态权重分配

假设案件有3个线索（A/B/C），自注意力会为每个线索分配关注强度：

关注度 =  (A × 关注B的重要性) + (B × 关注C的重要性) + (C × 关注A的重要性)

​数值越大​ → 越需要重点关注该线索 ​自动学习​ → 侦探会根据案件进展动态调整关注重点

总结一下：动态关注输入序列不同部分的能力。

 2.理解 残差连接 + LayerNorm

举个例子：《给全班同学拍照》假设你是摄影师，既要拍出清晰的照片（保留原始信息），又要调整光线对比度（优化效果），最后还要把照片分享给全班同学（统一格式）。

2.1 残差连接（Residual Connection）​​

类比操作：拍照时直接复制一张底片备用 ​为什么要备份？ 如果直接修改原图导致模糊（梯度消失），还可以用备份图恢复清晰画面 ​实际作用： 输出 = 当前处理结果 + 备份图 （数学表达式：y = F(x) + x）

2.2 LayerNorm（层归一化）​​

类比操作：调整照片的曝光度和对比度 ​具体步骤：    ① 测量全班同学的身高平均值（计算均值μ）    ② 统计身高差异程度（计算方差σ²）    ③ 将每个人的身高调整到标准范围（(身高-μ)/√σ²） ​实际作用： 标准化处理 = (x - μ) / √(σ² + ε) （ε是防止除零的小常数）

2.3 组合效果​ 拍照流程： 拍摄原始照片 → 备份底片（残差连接） 调整曝光 → 统一成班级标准格式（LayerNorm） 输出最终合影 → 全班同学都能看懂（稳定特征表示）

为什么要两者结合呢？

残差连接负责保留关键信息，LayerNorm负责优化信息格式

3.理解  前馈网络

示例：《班级春游策划书编写》，先做一份计划书：

​收集信息​（自注意力阶段完成的）​深度思考​（前馈网络的使命）​输出成果​（最终特征表示）

1. ​输入特征​

     已获得的信息：     同学特长清单（词嵌入）     座位分布图（位置编码）     自注意力阶段的讨论记录（初步特征）

2.前缀过程

步骤操作技术原理理解要点​第一步​​信息扩展​第一层全连接（扩大信息维度）像把草稿纸写满初步想法​第二步​​灵感迸发​ReLU激活函数（非线性变换）像突然想到绝妙主意​第三步​​精炼总结​第二层全连接（压缩信息维度）像把杂乱思路整理成条理清晰的提纲

3. ​输出成果​

最终计划书包含： 游玩路线规划（语义理解）物资分配方案（语法结构）应急预案（上下文关联）

为什么要有前缀网络？

​前馈网络就像班级里的"智囊团"，在收集基础信息后，通过深入分析和创造性思考，最终产出高质量的策划方案。

来吧，我以《班级春游策划书编写》完整理一下编码器的工作流程：

核心步骤：

1.输入嵌入

每个同学的信息卡（单词）都会被翻译成数字密码（词嵌入）特别记录每位同学的特长（添加词性、情感等额外信息）

2.位置编码

给每个座位贴上独特的编号（位置编码）这样班长就知道："坐在窗边的小明"和"后排的小红"是不同的人

3.小组讨论会（自注意力机制）​

每个同学轮流发言： a. 全神贯注听老师讲话（Query=关注重点） b. 记笔记抄黑板（Key=获取关键信息） c. 整理发言稿（Value=整合有用内容）多头注意力就像同时开多个微信群聊： 关注天气的小红群 研究景点的历史群 讨论午餐的美食群

4.信息加工厂（前馈网络）​

      把收集的信息放进大脑深度思考："小明的摄影爱好和景点拍照的关系"

5.​质量检测员（LayerNorm & 残差连接）​

    检查处理后的信息有没有错误     如果发现遗漏重要内容（残差连接），就补充上之前的讨论记录

整个编码器就像班级春游的筹备流程：

1.收齐所有同学的特长和物品清单 → 输入嵌入 2.标记每个同学的位置 → 位置编码 3.每位同学同时倾听其他人的建议 → 自注意力 4.班长综合各方意见写计划 → 前馈网络 5.老师复查修改方案 → 层归一化和残差连接

梳理到这，你大概知道AI是怎么理解输入的。

好了，解码器就是对编码器理解后的输出。

总结一下，这期主要讲解了netty编码器的工作原理和transform编码器的工作原理。大家可以对比理解一下。