簡介：?本文會以惰性加載為例一步步介紹函數式編程中各種概念，所以讀者不需要任何函數式編程的基礎，只需要對 Java 8 有些許了解即可。

作者 | 懸衡
來源 | 阿里技術公眾號

本文會以惰性加載為例一步步介紹函數式編程中各種概念，所以讀者不需要任何函數式編程的基礎，只需要對 Java 8 有些許了解即可。

一 抽象一定會導致代碼性能降低？

程序員的夢想就是能寫出 “高內聚，低耦合”的代碼，但從經驗上來看，越抽象的代碼往往意味著越低的性能。機器可以直接執行的匯編性能最強，C 語言其次，Java 因為較高的抽象層次導致性能更低。業務系統也受到同樣的規律制約，底層的數增刪改查接口性能最高，上層業務接口，因為增加了各種業務校驗，以及消息發送，導致性能較低。

對性能的顧慮，也制約程序員對于模塊更加合理的抽象。

一起來看一個常見的系統抽象，“用戶” 是系統中常見的一個實體，為了統一系統中的 “用戶” 抽象，我們定義了一個通用領域模型 User，除了用戶的 id 外，還含有部門信息，用戶的主管等等，這些都是常常在系統中聚合在一起使用的屬性:

public class User {// 用戶 idprivate Long uid;// 用戶的部門，為了保持示例簡單，這里就用普通的字符串// 需要遠程調用 通訊錄系統 獲得private String department;// 用戶的主管，為了保持示例簡單，這里就用一個 id 表示// 需要遠程調用 通訊錄系統 獲得private Long supervisor;// 用戶所持有的權限// 需要遠程調用 權限系統 獲得private Set< String> permission; }

這看起來非常棒，“用戶“常用的屬性全部集中到了一個實體里，只要將這個 User 作為方法的參數，這個方法基本就不再需要查詢其他用戶信息了。但是一旦實施起來就會發現問題，部門和主管信息需要遠程調用通訊錄系統獲得，權限需要遠程調用權限系統獲得，每次構造 User 都必須付出這兩次遠程調用的代價，即使有的信息沒有用到。比如下面的方法就展示了這種情況（判斷一個用戶是否是另一個用戶的主管）：

public boolean isSupervisor(User u1, User u2) {return Objects.equals(u1.getSupervisor(), u2.getUid()); }

為了能在上面這個方法參數中使用通用 User 實體，必須付出額外的代價：遠程調用獲得完全用不到的權限信息，如果權限系統出現了問題，還會影響無關接口的穩定性。

想到這里我們可能就想要放棄通用實體的方案了，讓裸露的 uid 彌漫在系統中，在系統各處散落用戶信息查詢代碼。

其實稍作改進就可以繼續使用上面的抽象，只需要將 department, supervisor 和 permission 全部變成惰性加載的字段，在需要的時候才進行外部調用獲得，這樣做有非常多的好處：

• 業務建模只需要考慮貼合業務，而不需要考慮底層的性能問題，真正實現業務層和物理層的解耦
• 業務邏輯與外部調用分離，無論外部接口如何變化，我們總是有一層適配層保證核心邏輯的穩定
• 業務邏輯看起來就是純粹的實體操作，易于編寫單元測試，保障核心邏輯的正確性

但是在實踐的過程中常會遇到一些問題，本文就結合 Java 以及函數式編程的一些技巧，一起來實現一個惰性加載工具類。

二 嚴格與惰性：Java 8 的 Supplier 的本質

Java 8 引入了全新的函數式接口 Supplier，從老 Java 程序員的角度理解，它不過就是一個可以獲取任意值的接口而已，Lambda 不過是這種接口實現類的語法糖。這是站在語言角度而不是計算角度的理解。當你了解了嚴格（strict）與惰性（lazy）的區別之后，可能會有更加接近計算本質的看法。

因為 Java 和 C 都是嚴格的編程語言，所以我們習慣了變量在定義的地方就完成了計算。事實上，還有另外一個編程語言流派，它們是在變量使用的時候才進行計算的，比如函數式編程語言 Haskell。

所以 Supplier 的本質是在 Java 語言中引入了惰性計算的機制，為了在 Java 中實現等價的惰性計算，可以這么寫：

Supplier< Integer> a = () -> 10 + 1; int b = a.get() + 1;

三 Supplier 的進一步優化：Lazy

Supplier 還存在一個問題，就是每次通過 get 獲取值時都會重新進行計算，真正的惰性計算應該在第一次 get 后把值緩存下來。只要對 Supplier 稍作包裝即可：

/** * 為了方便與標準的 Java 函數式接口交互，Lazy 也實現了 Supplier */ public class Lazy< T> implements Supplier< T> {private final Supplier< ? extends T> supplier;// 利用 value 屬性緩存 supplier 計算后的值private T value;private Lazy(Supplier< ? extends T> supplier) {this.supplier = supplier;}public static < T> Lazy< T> of(Supplier< ? extends T> supplier) {return new Lazy< >(supplier);}public T get() {if (value == null) {T newValue = supplier.get();if (newValue == null) {throw new IllegalStateException("Lazy value can not be null!");}value = newValue;}return value;} }

通過 Lazy 來寫之前的惰性計算代碼：

Lazy< Integer> a = Lazy.of(() -> 10 + 1); int b = a.get() + 1; // get 不會再重新計算, 直接用緩存的值 int c = a.get();

通過這個惰性加載工具類來優化我們之前的通用用戶實體：

public class User {// 用戶 idprivate Long uid;// 用戶的部門，為了保持示例簡單，這里就用普通的字符串// 需要遠程調用 通訊錄系統 獲得private Lazy< String> department;// 用戶的主管，為了保持示例簡單，這里就用一個 id 表示// 需要遠程調用 通訊錄系統 獲得private Lazy< Long> supervisor;// 用戶所含有的權限// 需要遠程調用 權限系統 獲得private Lazy< Set< String>> permission;public Long getUid() {return uid;}public void setUid(Long uid) {this.uid = uid;}public String getDepartment() {return department.get();}/*** 因為 department 是一個惰性加載的屬性，所以 set 方法必須傳入計算函數，而不是具體值*/public void setDepartment(Lazy< String> department) {this.department = department;}// ... 后面類似的省略 }

一個簡單的構造 User 實體的例子如下：

Long uid = 1L; User user = new User(); user.setUid(uid); // departmentService 是一個rpc調用 user.setDepartment(Lazy.of(() -> departmentService.getDepartment(uid))); // ....

這看起來還不錯，但當你繼續深入使用時會發現一些問題：用戶的兩個屬性部門和主管是有相關性，需要通過 rpc 接口獲得用戶部門，然后通過另一個 rpc 接口根據部門獲得主管。代碼如下：

String department = departmentService.getDepartment(uid); Long supervisor = SupervisorService.getSupervisor(department);

但是現在 department 不再是一個計算好的值了，而是一個惰性計算的 Lazy 對象，上面的代碼又應該怎么寫呢？"函子" 就是用來解決這個問題的

四 Lazy 實現函子（Functor）

快速理解：類似 Java 中的 stream api 或者 Optional 中的 map 方法。函子可以理解為一個接口，而 map 可以理解為接口中的方法。

1 函子的計算對象

Java 中的 Collection< T>，Optional< T>，以及我們剛剛實現 Lazy< T>，都有一個共同特點，就是他們都有且僅有一個泛型參數，我們在這篇文章中暫且稱其為盒子，記做 Box< T>，因為他們都好像一個萬能的容器，可以任意類型打包進去。

2 函子的定義

函子運算可以將一個 T 映射到 S 的 function 應用到 Box< T> 上，讓其成為 Box< S>，一個將 Box 中的數字轉換為字符串的例子如下：

在盒子中裝的是類型，而不是 1 和 "1" 的原因是，盒子中不一定是單個值，比如集合，甚至是更加復雜的多值映射關系。

需要注意的是，并不是隨便定義一個簽名滿足 Box< S> map(Function< T,S> function) 就能讓 Box< T> 成為函子的，下面就是一個反例：

// 反例，不能成為函子，因為這個方法沒有在盒子中如實反映 function 的映射關系 public Box< S> map(Function< T,S> function) {return new Box< >(null); }

所以函子是比 map 方法更加嚴格的定義，他還要求 map 滿足如下的定律，稱為 函子定律（定律的本質就是保障 map 方法能如實反映參數 function 定義的映射關系）：

• 單位元律：Box< T> 在應用了恒等函數后，值不會改變，即 box.equals(box.map(Function.identity()))始終成立（這里的 equals 只是想表達的一個數學上相等的含義）
• 復合律：假設有兩個函數 f1 和 f2，map(x -> f2(f1(x))) 和 map(f1).map(f2) 始終等價

很顯然 Lazy 是滿足上面兩個定律的。

3 Lazy 函子

雖然介紹了這么多理論，實現卻非常簡單：

public < S> Lazy< S> map(Function< ? super T, ? extends S> function) {return Lazy.of(() -> function.apply(get()));}

可以很容易地證明它是滿足函子定律的。

通過 map 我們很容易解決之前遇到的難題，map 中傳入的函數可以在假設部門信息已經獲取到的情況下進行運算：

Lazy< String> departmentLazy = Lazy.of(() -> departmentService.getDepartment(uid)); Lazy< Long> supervisorLazy = departmentLazy.map(department -> SupervisorService.getSupervisor(department) );

4 遇到了更加棘手的情況

我們現在不僅可以構造惰性的值，還可以用一個惰性值計算另一個惰性值，看上去很完美。但是當你進一步深入使用的時候，又發現了更加棘手的問題。

我現在需要部門和主管兩個參數來調用權限系統來獲得權限，而部門和主管這兩個值都是惰性的值。先用嵌套 map 來試一下：

Lazy< Lazy< Set< String>>> permissions = departmentLazy.map(department ->supervisorLazy.map(supervisor -> getPermissions(department, supervisor)) );

返回值的類型好像有點奇怪，我們期待得到的是 Lazy< Set< String>>，這里得到的卻多了一層變成 Lazy< Lazy< Set< String>>>。而且隨著你嵌套 map 層數增加，Lazy 的泛型層次也會同樣增加，三參數的例子如下：

Lazy< Long> param1Lazy = Lazy.of(() -> 2L); Lazy< Long> param2Lazy = Lazy.of(() -> 2L); Lazy< Long> param3Lazy = Lazy.of(() -> 2L); Lazy< Lazy< Lazy< Long>>> result = param1Lazy.map(param1 ->param2Lazy.map(param2 ->param3Lazy.map(param3 -> param1 + param2 + param3)) );

這個就需要下面的單子運算來解決了。

五 Lazy 實現單子 （Monad）

快速理解：和 Java stream api 以及 Optional 中的 flatmap 功能類似

1 單子的定義

單子和函子的重大區別在于接收的函數，函子的函數一般返回的是原生的值，而單子的函數返回卻是一個盒裝的值。下圖中的 function 如果用 map 而不是 flatmap 的話，就會導致結果變成一個俄羅斯套娃--兩層盒子。

單子當然也有單子定律，但是比函子定律要復雜些，這里就不做闡釋了，他的作用和函子定律也是類似，確保 flatmap 能夠如實反映 function 的映射關系。

2 Lazy 單子

實現同樣很簡單：

public < S> Lazy< S> flatMap(Function< ? super T, Lazy< ? extends S>> function) {return Lazy.of(() -> function.apply(get()).get());}

利用 flatmap 解決之前遇到的問題：

Lazy< Set< String>> permissions = departmentLazy.flatMap(department ->supervisorLazy.map(supervisor -> getPermissions(department, supervisor)) );

三參數的情況：

Lazy< Long> param1Lazy = Lazy.of(() -> 2L); Lazy< Long> param2Lazy = Lazy.of(() -> 2L); Lazy< Long> param3Lazy = Lazy.of(() -> 2L); Lazy< Long> result = param1Lazy.flatMap(param1 ->param2Lazy.flatMap(param2 ->param3Lazy.map(param3 -> param1 + param2 + param3)) );

其中的規律就是，最后一次取值用 map，其他都用 flatmap。

3 題外話：函數式語言中的單子語法糖

看了上面的例子你一定會覺得惰性計算好麻煩，每次為了取里面的惰性值都要經歷多次的 flatmap 與 map。這其實是 Java 沒有原生支持函數式編程而做的妥協之舉，Haskell 中就支持用 do 記法簡化 Monad 的運算，上面三參數的例子如果用 Haskell 則寫做：

doparam1 < - param1Lazyparam2 < - param2Lazyparam3 < - param3Lazy-- 注釋: do 記法中 return 的含義和 Java 完全不一樣-- 它表示將值打包進盒子里,-- 等價的 Java 寫法是 Lazy.of(() -> param1 + param2 + param3)return param1 + param2 + param3

Java 中雖然沒有語法糖，但是上帝關了一扇門，就會打開一扇窗。在 Java 中可以清晰地看出每一步在做什么，理解其中的原理，如果你讀過了本文之前的內容，肯定能明白這個 do 記法就是不停地在做 flatmap 。

六 Lazy 的最終代碼

目前為止，我們寫的 Lazy 代碼如下：

public class Lazy< T> implements Supplier< T> {private final Supplier< ? extends T> supplier;private T value;private Lazy(Supplier< ? extends T> supplier) {this.supplier = supplier;}public static < T> Lazy< T> of(Supplier< ? extends T> supplier) {return new Lazy< >(supplier);}public T get() {if (value == null) {T newValue = supplier.get();if (newValue == null) {throw new IllegalStateException("Lazy value can not be null!");}value = newValue;}return value;}public < S> Lazy< S> map(Function< ? super T, ? extends S> function) {return Lazy.of(() -> function.apply(get()));}public < S> Lazy< S> flatMap(Function< ? super T, Lazy< ? extends S>> function) {return Lazy.of(() -> function.apply(get()).get());} }

七 構造一個能夠自動優化性能的實體

利用 Lazy 我們寫一個構造通用 User 實體的工廠：

@Component public class UserFactory {// 部門服務, rpc 接口@Resourceprivate DepartmentService departmentService;// 主管服務, rpc 接口@Resourceprivate SupervisorService supervisorService;// 權限服務, rpc 接口@Resourceprivate PermissionService permissionService;public User buildUser(long uid) {Lazy< String> departmentLazy = Lazy.of(() -> departmentService.getDepartment(uid));// 通過部門獲得主管// department -> supervisorLazy< Long> supervisorLazy = departmentLazy.map(department -> SupervisorService.getSupervisor(department));// 通過部門和主管獲得權限// department, supervisor -> permissionLazy< Set< String>> permissionsLazy = departmentLazy.flatMap(department ->supervisorLazy.map(supervisor -> permissionService.getPermissions(department, supervisor)));User user = new User();user.setUid(uid);user.setDepartment(departmentLazy);user.setSupervisor(supervisorLazy);user.setPermissions(permissionsLazy);} }

工廠類就是在構造一顆求值樹，通過工廠類可以清晰地看出 User 各個屬性間的求值依賴關系，同時 User 對象能夠在運行時自動地優化性能，一旦某個節點被求值，路徑上的所有屬性的值都會被緩存。

八 異常處理

雖然我們通過惰性讓 user.getDepartment() 仿佛是一次純內存操作，但是他實際上還是一次遠程調用，所以可能出現各種出乎意料的異常，比如超時等等。

異常處理肯定不能交給業務邏輯，這樣會影響業務邏輯的純粹性，讓我們前功盡棄。比較理想的方式是交給惰性值的加載邏輯 Supplier。在 Supllier 的計算邏輯中就充分考慮各種異常情況，重試或者拋出異常。雖然拋出異常可能不是那么“函數式”，但是比較貼近 Java 的編程習慣，而且在關鍵的值獲取不到時就應該通過異常阻斷業務邏輯的運行。

九 總結

利用本文方法構造的實體，可以將業務建模上需要的屬性全部放置進去，業務建模只需要考慮貼合業務，而不需要考慮底層的性能問題，真正實現業務層和物理層的解耦。

同時 UserFactory 本質上就是一個外部接口的適配層，一旦外部接口發生變化，只需要修改適配層即可，能夠保護核心業務代碼的穩定。

業務核心代碼因為外部調用大大減少，代碼更加接近純粹的運算，因而易于書寫單元測試，通過單元測試能夠保證核心代碼的穩定且不會出錯。

十 題外話：Java 中缺失的柯里化與應用函子（Applicative）

仔細想想，剛剛做了這么多，目的就是一個，讓簽名為 C f(A,B) 的函數可以無需修改地應用到盒裝類型 Box< A>和 Box< B> 上，并且產生一個 Box< C>，在函數式語言中有更加方便的方法，那就是應用函子。

應用函子概念上非常簡單，就是將盒裝的函數應用到盒裝的值上，最后得到一個盒裝的值，在 Lazy 中可以這么實現：

// 注意，這里的 function 是裝在 lazy 里面的public < S> Lazy< S> apply(Lazy< Function< ? super T, ? extends S>> function) {return Lazy.of(() -> function.get().apply(get()));}

不過在 Java 中實現這個并沒有什么用，因為 Java 不支持柯里化。

柯里化允許我們將函數的幾個參數固定下來變成一個新的函數，假如函數簽名為 f(a,b)，支持柯里化的語言允許直接 f(a) 進行調用，此時返回值是一個只接收 b 的函數。

在支持柯里化的情況下，只需要連續的幾次應用函子，就可以將普通的函數應用在盒裝類型上了，舉個 Haskell 的例子如下（< *> 是 Haskell 中應用函子的語法糖, f 是個簽名為 c f(a, b) 的函數，語法不完全正確，只是表達個意思）：

-- 注釋: 結果為 box c box f < *> box a < *> box b

參考資料

• 在 Java 函數式類庫 VAVR 中提供了類似的 Lazy 實現，不過如果只是為了用這個一個類的話，引入整個庫還是有些重，可以利用本文的思路直接自己實現
• 函數式編程進階：應用函子 前端角度的函數式編程文章，本文一定程度上參考了里面盒子的類比方法：掘金
• 《Haskell函數式編程基礎》
• 《Java函數式編程》

原文鏈接
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的函数式编程的Java编码实践：利用惰性写出高性能且抽象的代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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