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

本文会以惰性加载为例一步步介绍函数式编程中各种概念，所以读者不需要任何函数式编程的基础，只需要对 Java 8 有些许了解即可。

一  抽象一定会导致代码性能降低？

程序员的梦想就是能写出 “高内聚，低耦合”的代码，但从经验上来看，越抽象的代码往往意味着越低的性能。机器可以直接执行的汇编性能最强，C 语言其次，Java 因为较高的抽象层次导致性能更低。业务系统也受到同样的规律制约，底层的数增删改查接口性能最高，上层业务接口，因为增加了各种业务校验，以及消息发送，导致性能较低。

对性能的顾虑，也制约程序员对于模块更加合理的抽象。

一起来看一个常见的系统抽象，“用户” 是系统中常见的一个实体，为了统一系统中的 “用户” 抽象，我们定义了一个通用领域模型  User ，除了用户的 id 外，还含有部门信息，用户的主管等等，这些都是常常在系统中聚合在一起使用的属性:

public class User {    // 用户 id    private Long uid;    // 用户的部门，为了保持示例简单，这里就用普通的字符串    // 需要远程调用 通讯录系统 获得    private String department;    // 用户的主管，为了保持示例简单，这里就用一个 id 表示    // 需要远程调用 通讯录系统 获得    private Long supervisor;    // 用户所持有的权限    // 需要远程调用 权限系统 获得    private Set<String> permission;}

这看起来非常棒，“用户“常用的属性全部集中到了一个实体里，只要将这个 User 作为方法的参数，这个方法基本就不再需要查询其他用户信息了。但是一旦实施起来就会发现问题，部门和主管信息需要远程调用通讯录系统获得，权限需要远程调用权限系统获得，每次构造 User 都必须付出这两次远程调用的代价，即使有的信息没有用到。比如下面的方法就展示了这种情况（判断一个用户是否是另一个用户的主管）：

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

为了能在上面这个方法参数中使用通用 User 实体，必须付出额外的代价：远程调用获得完全用不到的权限信息，如果权限系统出现了问题，还会影响无关接口的稳定性。

想到这里我们可能就想要放弃通用实体的方案了，让裸露的 uid 弥漫在系统中，在系统各处散落用户信息查询代码。

其实稍作改进就可以继续使用上面的抽象，只需要将 department, supervisor 和 permission 全部变成惰性加载的字段，在需要的时候才进行外部调用获得，这样做有非常多的好处：

• 业务建模只需要考虑贴合业务，而不需要考虑底层的性能问题，真正实现业务层和物理层的解耦

• 业务逻辑与外部调用分离，无论外部接口如何变化，我们总是有一层适配层保证核心逻辑的稳定

• 业务逻辑看起来就是纯粹的实体操作，易于编写单元测试，保障核心逻辑的正确性

但是在实践的过程中常会遇到一些问题，本文就结合 Java 以及函数式编程的一些技巧，一起来实现一个惰性加载工具类。

二  严格与惰性：Java 8 的 Supplier 的本质

Java 8 引入了全新的函数式接口 Supplier，从老 Java 程序员的角度理解，它不过就是一个可以获取任意值的接口而已，Lambda 不过是这种接口实现类的语法糖。这是站在语言角度而不是计算角度的理解。当你了解了严格（strict）与惰性（lazy）的区别之后，可能会有更加接近计算本质的看法。

因为 Java 和 C 都是严格的编程语言，所以我们习惯了变量在定义的地方就完成了计算。事实上，还有另外一个编程语言流派，它们是在变量使用的时候才进行计算的，比如函数式编程语言 Haskell。

所以 Supplier 的本质是在 Java 语言中引入了惰性计算的机制，为了在 Java 中实现等价的惰性计算，可以这么写：

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

三  Supplier 的进一步优化：Lazy

Supplier 还存在一个问题，就是每次通过 get 获取值时都会重新进行计算，真正的惰性计算应该在第一次 get 后把值缓存下来。只要对 Supplier 稍作包装即可：

/*** 为了方便与标准的 Java 函数式接口交互，Lazy 也实现了 Supplier*/public class Lazy<T> implements Supplier<T> {
    private final Supplier<? extends T> supplier;        // 利用 value 属性缓存 supplier 计算后的值    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;    }}

通过 Lazy 来写之前的惰性计算代码：

Lazy<Integer> a = Lazy.of(() -> 10 + 1);int b = a.get() + 1;// get 不会再重新计算, 直接用缓存的值int c = a.get();

通过这个惰性加载工具类来优化我们之前的通用用户实体：

public class User {    // 用户 id    private Long uid;    // 用户的部门，为了保持示例简单，这里就用普通的字符串    // 需要远程调用 通讯录系统 获得    private Lazy<String> department;    // 用户的主管，为了保持示例简单，这里就用一个 id 表示    // 需要远程调用 通讯录系统 获得    private Lazy<Long> supervisor;    // 用户所含有的权限    // 需要远程调用 权限系统 获得    private Lazy<Set<String>> permission;        public Long getUid() {        return uid;    }        public void setUid(Long uid) {        this.uid = uid;    }        public String getDepartment() {        return department.get();    }        /**    * 因为 department 是一个惰性加载的属性，所以 set 方法必须传入计算函数，而不是具体值    */    public void setDepartment(Lazy<String> department) {        this.department = department;    }    // ... 后面类似的省略}

一个简单的构造 User 实体的例子如下：

Long uid = 1L;User user = new User();user.setUid(uid);// departmentService 是一个rpc调用user.setDepartment(Lazy.of(() -> departmentService.getDepartment(uid)));// ....

这看起来还不错，但当你继续深入使用时会发现一些问题：用户的两个属性部门和主管是有相关性，需要通过 rpc 接口获得用户部门，然后通过另一个 rpc 接口根据部门获得主管。代码如下：

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

但是现在 department 不再是一个计算好的值了，而是一个惰性计算的 Lazy 对象，上面的代码又应该怎么写呢？"函子" 就是用来解决这个问题的 

四  Lazy 实现函子（Functor）

快速理解：类似 Java 中的 stream api 或者 Optional 中的 map 方法。函子可以理解为一个接口，而 map 可以理解为接口中的方法。

1  函子的计算对象

Java 中的 Collection<T> ， Optional<T> ，以及我们刚刚实现 Lazy<T> ，都有一个共同特点，就是他们都有且仅有一个泛型参数，我们在这篇文章中暂且称其为盒子，记做 Box<T> ，因为他们都好像一个万能的容器，可以任意类型打包进去。

2  函子的定义

函子运算可以将一个 T 映射到 S 的 function 应用到 Box<T>  上，让其成为 Box<S> ，一个将 Box 中的数字转换为字符串的例子如下：

在盒子中装的是类型，而不是 1 和 "1" 的原因是，盒子中不一定是单个值，比如集合，甚至是更加复杂的多值映射关系。

需要注意的是，并不是随便定义一个签名满足 Box<S> map(Function<T,S> function)  就能让 Box<T>  成为函子的，下面就是一个反例：

// 反例，不能成为函子，因为这个方法没有在盒子中如实反映 function 的映射关系public Box<S> map(Function<T,S> function) {    return new Box<>(null);}

所以函子是比 map 方法更加严格的定义，他还要求 map 满足如下的定律，称为 函子定律（定律的本质就是保障 map 方法能如实反映参数 function 定义的映射关系）：

• 单位元律： Box<T>  在应用了恒等函数后，值不会改变，即 box.equals(box.map(Function.identity())) 始终成立（这里的 equals 只是想表达的一个数学上相等的含义）

• 复合律：假设有两个函数 f1 和 f2 ， map(x -> f2(f1(x))) 和 map(f1).map(f2)  始终等价

很显然 Lazy 是满足上面两个定律的。

3  Lazy 函子

虽然介绍了这么多理论，实现却非常简单：

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

可以很容易地证明它是满足函子定律的。

通过 map 我们很容易解决之前遇到的难题， map 中传入的函数可以在假设部门信息已经获取到的情况下进行运算：

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况

我们现在不仅可以构造惰性的值，还可以用一个惰性值计算另一个惰性值，看上去很完美。但是当你进一步深入使用的时候，又发现了更加棘手的问题。

我现在需要部门和主管两个参数来调用权限系统来获得权限，而部门和主管这两个值都是惰性的值。先用嵌套 map 来试一下：

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

返回值的类型好像有点奇怪，我们期待得到的是 Lazy<Set<String>> ，这里得到的却多了一层变成 Lazy<Lazy<Set<String>>> 。而且随着你嵌套 map 层数增加， Lazy 的泛型层次也会同样增加，三参数的例子如下：

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)        ));

这个就需要下面的单子运算来解决了。

五  Lazy 实现单子 （Monad）

快速理解：和 Java stream api 以及 Optional 中的 flatmap 功能类似

1  单子的定义

单子和函子的重大区别在于接收的函数，函子的函数一般返回的是原生的值，而单子的函数返回却是一个盒装的值。下图中的 function 如果用 map 而不是 flatmap 的话，就会导致结果变成一个俄罗斯套娃--两层盒子。

单子当然也有单子定律，但是比函子定律要复杂些，这里就不做阐释了，他的作用和函子定律也是类似，确保 flatmap 能够如实反映 function 的映射关系。

2  Lazy 单子

实现同样很简单：

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

利用 flatmap 解决之前遇到的问题：

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

三参数的情况：

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)        ));

其中的规律就是，最后一次取值用 map ，其他都用 flatmap 。

3  题外话：函数式语言中的单子语法糖

看了上面的例子你一定会觉得惰性计算好麻烦，每次为了取里面的惰性值都要经历多次的 flatmap 与 map 。这其实是 Java 没有原生支持函数式编程而做的妥协之举，Haskell 中就支持用 do 记法简化 Monad 的运算，上面三参数的例子如果用 Haskell 则写做：

do    param1 <- param1Lazy    param2 <- param2Lazy    param3 <- param3Lazy    -- 注释: do 记法中 return 的含义和 Java 完全不一样    -- 它表示将值打包进盒子里,    -- 等价的 Java 写法是 Lazy.of(() -> param1 + param2 + param3)    return param1 + param2 + param3

Java 中虽然没有语法糖，但是上帝关了一扇门，就会打开一扇窗。在 Java 中可以清晰地看出每一步在做什么，理解其中的原理，如果你读过了本文之前的内容，肯定能明白这个 do 记法就是不停地在做 flatmap 。

六  Lazy 的最终代码

目前为止，我们写的 Lazy 代码如下：

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  构造一个能够自动优化性能的实体

利用 Lazy 我们写一个构造通用 User 实体的工厂：

@Componentpublic class UserFactory {        // 部门服务, rpc 接口    @Resource    private DepartmentService departmentService;        // 主管服务, rpc 接口    @Resource    private SupervisorService supervisorService;        // 权限服务, rpc 接口    @Resource    private PermissionService permissionService;        public User buildUser(long uid) {        Lazy<String> departmentLazy = Lazy.of(() -> departmentService.getDepartment(uid));        // 通过部门获得主管        // department -> supervisor        Lazy<Long> supervisorLazy = departmentLazy.map(            department -> SupervisorService.getSupervisor(department)        );        // 通过部门和主管获得权限        // department, supervisor -> permission        Lazy<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);    }}

工厂类就是在构造一颗求值树，通过工厂类可以清晰地看出 User 各个属性间的求值依赖关系，同时 User 对象能够在运行时自动地优化性能，一旦某个节点被求值，路径上的所有属性的值都会被缓存。

八  异常处理

虽然我们通过惰性让 user.getDepartment()  仿佛是一次纯内存操作，但是他实际上还是一次远程调用，所以可能出现各种出乎意料的异常，比如超时等等。

异常处理肯定不能交给业务逻辑，这样会影响业务逻辑的纯粹性，让我们前功尽弃。比较理想的方式是交给惰性值的加载逻辑 Supplier 。在 Supllier 的计算逻辑中就充分考虑各种异常情况，重试或者抛出异常。虽然抛出异常可能不是那么“函数式”，但是比较贴近 Java 的编程习惯，而且在关键的值获取不到时就应该通过异常阻断业务逻辑的运行。

九  总结

利用本文方法构造的实体，可以将业务建模上需要的属性全部放置进去，业务建模只需要考虑贴合业务，而不需要考虑底层的性能问题，真正实现业务层和物理层的解耦。

同时 UserFactory 本质上就是一个外部接口的适配层，一旦外部接口发生变化，只需要修改适配层即可，能够保护核心业务代码的稳定。

业务核心代码因为外部调用大大减少，代码更加接近纯粹的运算，因而易于书写单元测试，通过单元测试能够保证核心代码的稳定且不会出错。

十  题外话：Java 中缺失的柯里化与应用函子（Applicative）

仔细想想，刚刚做了这么多，目的就是一个，让签名为 C f(A,B)  的函数可以无需修改地应用到盒装类型 Box<A> 和 Box<B>  上，并且产生一个 Box<C> ，在函数式语言中有更加方便的方法，那就是应用函子。

应用函子概念上非常简单，就是将盒装的函数应用到盒装的值上，最后得到一个盒装的值，在 Lazy 中可以这么实现：

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

不过在 Java 中实现这个并没有什么用，因为 Java 不支持柯里化。

柯里化允许我们将函数的几个参数固定下来变成一个新的函数，假如函数签名为 f(a,b) ，支持柯里化的语言允许直接 f(a)  进行调用，此时返回值是一个只接收 b 的函数。

在支持柯里化的情况下，只需要连续的几次应用函子，就可以将普通的函数应用在盒装类型上了，举个 Haskell 的例子如下（ <*>  是 Haskell 中应用函子的语法糖, f 是个签名为 c f(a, b)  的函数，语法不完全正确，只是表达个意思）：

-- 注释: 结果为 box cbox f <*> box a <*> box b

参考资料

• 在 Java 函数式类库  VAVR 中提供了类似的  Lazy  实现，不过如果只是为了用这个一个类的话，引入整个库还是有些重，可以利用本文的思路直接自己实现

• 函数式编程进阶：应用函子  前端角度的函数式编程文章，本文一定程度上参考了里面盒子的类比方法： https://juejin.cn/post/6891820537736069134?spm=ata.21736010.0.0.595242a7a98f3U

• 《Haskell函数式编程基础》

• 《Java函数式编程》

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