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淺談函數(shù)式編程

greatwhole / 2617人閱讀

摘要:本文首發(fā)于泊浮目的簡(jiǎn)書(shū)前言一個(gè)風(fēng)和日麗的下午我看著日常看代碼做重構(gòu)遷移看到這么段代碼突然我看到了這樣的代碼看了這段代碼我整個(gè)人都不好了首先是那火箭式的三個(gè)嵌套循環(huán)再者就是那些變量聲明語(yǔ)句為了迭代他們我們不得不聲明它一遍使用這樣看起來(lái)似

</>復(fù)制代碼

  1. 本文首發(fā)于泊浮目的簡(jiǎn)書(shū):https://www.jianshu.com/u/204...
1. 前言

一個(gè)風(fēng)和日麗的下午,我看著日常看代碼做重構(gòu)遷移,看到這么段代碼:

突然,我看到了這樣的代碼:

</>復(fù)制代碼

  1. private void getTopicsDiskSizeForSomeBroker(int brokerID, AdminClient admin, Map topicsSizeMap) throws ExecutionException, InterruptedException {
  2. DescribeLogDirsResult ret = admin.describeLogDirs(Collections.singletonList(brokerID));
  3. Map> tmp = ret.all().get();
  4. for (Map.Entry> entry : tmp.entrySet()) {
  5. Map tmp1 = entry.getValue();
  6. for (Map.Entry entry1 : tmp1.entrySet()) {
  7. DescribeLogDirsResponse.LogDirInfo info = entry1.getValue();
  8. Map replicaInfoMap = info.replicaInfos;
  9. for (Map.Entry replicas : replicaInfoMap.entrySet()) {
  10. String topic = replicas.getKey().topic();
  11. Long topicSize = topicsSizeMap.get(topic);
  12. if (topicSize == null) {
  13. topicsSizeMap.put(topic, replicas.getValue().size);
  14. } else {
  15. topicsSizeMap.put(topic, replicas.getValue().size + topicSize);
  16. }
  17. }
  18. }
  19. }
  20. }

看了這段代碼我整個(gè)人都不好了!

首先是那火箭式的三個(gè)嵌套for循環(huán),再者就是那些變量聲明語(yǔ)句.為了迭代他們,我們不得不聲明它一遍...

2. 使用Stream

</>復(fù)制代碼

  1. public List getTopicDiskSize() {
  2. return getTopicPartitionReplicaInfo().entrySet().stream()
  3. .map(e -> new KafkaTopicInfoBO(e.getKey().topic(), e.getValue().size))
  4. .collect(Collectors.toList());
  5. }
  6. protected Map getTopicPartitionReplicaInfo() {
  7. Properties globalConf = zkConfigService.getProperties(ZkPathUtils.GLOBAL_CONFIG);
  8. Properties adminConfig = new Properties();
  9. adminConfig.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, globalConf.getProperty((ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG)));
  10. AdminClient adminClient = AdminClient.create(adminConfig);
  11. List brokerIds = zkConfigService.getChildByPath(kafkaIdsPath);
  12. return brokerIds.stream()
  13. .map(Integer::valueOf)
  14. .map(Collections::singletonList)
  15. .map(adminClient::describeLogDirs)
  16. .map(DescribeLogDirsResult::all)
  17. .map(mapKafkaFuture -> {
  18. try {
  19. return mapKafkaFuture.get();
  20. } catch (Exception e) {
  21. throw new RuntimeException(e);
  22. }
  23. })
  24. .map(Map::values)
  25. .flatMap(Collection::stream)
  26. .map(Map::values)
  27. .flatMap(Collection::stream)
  28. .map(e -> e.replicaInfos)
  29. .map(Map::entrySet)
  30. .flatMap(Collection::stream)
  31. .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));
  32. }

這樣看起來(lái)似乎好了一點(diǎn).但是對(duì)于不熟悉函數(shù)式編程的同學(xué)來(lái)說(shuō),理解以上代碼還是有點(diǎn)困難的.

接下來(lái),先來(lái)簡(jiǎn)單講一講函數(shù)式編程.

3. 什么是函數(shù)式編程 3.1 一句話搞懂

就像來(lái)自數(shù)學(xué)中的代數(shù)

</>復(fù)制代碼

  1. f(x)=5x^2+4x+3
  2. g(x)=2f(x)+5=10x^2+8x+11
  3. h(x)=f(x)+g(x)=15x^2+12x+14

函數(shù)式編程定義輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)相關(guān)的關(guān)系——數(shù)學(xué)表達(dá)式里面其實(shí)是在做一種映射(Mapping),輸入的數(shù)據(jù)和輸出的數(shù)據(jù)關(guān)系是什么樣的,就是用來(lái)函數(shù)定義的.

3.2 直觀感受:用代碼舉例

</>復(fù)制代碼

  1. public class Quint{
  2. public static void main (String args[]){
  3. for (int i=0; i<25; i++){
  4. System.out.println(i*i);
  5. }
  6. }
  7. }

</>復(fù)制代碼

  1. (println (take 25 (map (fn [x] (*x x) (range)))))

簡(jiǎn)單解釋一下上段Lisp代碼:

range函數(shù)回返回一個(gè)從0開(kāi)始的整數(shù)無(wú)窮列表

然后該列表會(huì)被傳入map,針對(duì)列表中的每個(gè)元素,調(diào)用平方值的匿名函數(shù),產(chǎn)生了一個(gè)無(wú)窮多的,包含平方值的列表

將列表傳入take函數(shù),僅僅返回前25個(gè)

println將接入的參數(shù)輸出

4. 使用對(duì)函數(shù)式編程支持更好的Kotlin

</>復(fù)制代碼

  1. protected fun getTopicPartitionReplicaInfo(): Map {
  2. val globalConf = zkConfigService.getProperties(ZkPathUtils.GLOBAL_CONFIG)
  3. val adminConfig = Properties()
  4. adminConfig.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, globalConf.getProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG))
  5. val adminClient = AdminClient.create(adminConfig)
  6. val brokerIds = zkConfigService.getChildByPath(kafkaIdsPath)
  7. return brokerIds.stream()
  8. .mapToInt {
  9. Integer.valueOf(it)
  10. }.let { intStream ->
  11. adminClient.describeLogDirs(intStream.boxed().collect(Collectors.toList()))
  12. }.let { describeLogDirsResult ->
  13. describeLogDirsResult.all()
  14. }.let { mapKafkaFutrue ->
  15. mapKafkaFutrue.get()
  16. }.let { mapStream ->
  17. mapStream.values
  18. }.let {
  19. it.stream().map { e -> e.values }.flatMap { e -> e.stream() }.collect(Collectors.toList())
  20. }.flatMap {
  21. it.replicaInfos.entries.toList()
  22. }.let { it ->
  23. it.associateBy({ it.key }, { it.value })
  24. }
  25. }

代碼看起來(lái)大差不差.但Kotlin的這些關(guān)鍵字寫(xiě)起來(lái)更方便.我們看下Java中map函數(shù)和Kotlin中let函數(shù)的簽名:

</>復(fù)制代碼

  1. * Returns a stream consisting of the results of applying the given
  2. * function to the elements of this stream.
  3. *
  4. *

    This is an intermediate

  5. * operation.
  6. *
  7. * @param The element type of the new stream
  8. * @param mapper a non-interfering,
  9. * stateless
  10. * function to apply to each element
  11. * @return the new stream
  12. */
  13. Stream map(Function mapper);

</>復(fù)制代碼

  1. /**
  2. * Calls the specified function [block] with `this` value as its argument and returns its result.
  3. *
  4. * For detailed usage information see the documentation for [scope functions](https://kotlinlang.org/docs/reference/scope-functions.html#let).
  5. */
  6. @kotlin.internal.InlineOnly
  7. public inline fun T.let(block: (T) -> R): R {
  8. contract {
  9. callsInPlace(block, InvocationKind.EXACTLY_ONCE)
  10. }
  11. return block(this)
  12. }

我們可以看到Java中的map是被限制在Stream API中的,而Kotlin的let并沒(méi)有這種限制.

同時(shí),我們也可以感受到,對(duì)于函數(shù)式編程的支持,明顯是Kotlin更好一些——在Kotlin中,我們用一個(gè)()就可以表示函數(shù),而Java則需要Interface來(lái)表示(在Java中,對(duì)象是一等公民).

</>復(fù)制代碼

  1. 如果讀者有興趣的話,可以嘗試一下HaskellLisp(JVM上叫Clojure).這些都是純函數(shù)式語(yǔ)言.

類似,Kotlin還有很多這種函數(shù),被稱為作用域函數(shù),在這里羅列一下常用的函數(shù):

let

run

also

apply

takeIf

takeUnless

repeat

5. 小結(jié)

在《架構(gòu)整潔之道》中,有這么一個(gè)總結(jié):

結(jié)構(gòu)化編程是對(duì)程序控制權(quán)的直接轉(zhuǎn)移的限制

面向?qū)ο缶幊淌菍?duì)程序控制權(quán)的間接轉(zhuǎn)移的限制

函數(shù)式編程是對(duì)程序賦值操作的限制

如果說(shuō)面向?qū)ο缶幊淌菍?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象,那么函數(shù)式編程則是對(duì)行為進(jìn)行抽象.

5.2 函數(shù)式編程的三件套:

Map

Reduce

Filter

舉個(gè)例子,面包和蔬菜map到切碎的操作上,再reduce成漢堡.

我們可以看到map和reduce不關(guān)心輸入數(shù)據(jù),它們只控制,并不是業(yè)務(wù).控制是描述怎么干,而業(yè)務(wù)描述要干什么.

在本文中,我們只看到了map的身影——上面提到了,map對(duì)流中的每一個(gè)元素進(jìn)行操作.

</>復(fù)制代碼

  1. 可能會(huì)有讀者問(wèn)let是啥,在本文的代碼例子中,let針對(duì)整個(gè)流進(jìn)行操作.

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō), Map && Reduce 對(duì)應(yīng)了我們?nèi)粘V杏玫?b>循環(huán),而Filter對(duì)應(yīng)了If

5.3 優(yōu)勢(shì) && 劣勢(shì)

優(yōu)勢(shì)

無(wú)狀態(tài)

并發(fā)無(wú)傷害

函數(shù)執(zhí)行沒(méi)有順序上的問(wèn)題

劣勢(shì)

數(shù)據(jù)復(fù)制嚴(yán)重

5.4 應(yīng)用場(chǎng)景

Python的裝飾器模式

事件溯源:不記錄最終狀態(tài),而是記錄每一個(gè)事件.需要時(shí),通過(guò)追溯(重新計(jì)算)事件來(lái)得出當(dāng)前的狀態(tài).如:

數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)日志

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