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记忆是衍生自Lisp,Python,和Perl等过程性语言的一种设计模式，它可以对前次的计算结果进行记忆。 一个实现了记忆功能的函数, 带有显式的cache, 所以, 已经计算过的结果就能直接从cache中获得, 而不用每次都进行计算. 记忆能显著的提升大计算量代码的效率. 而且是一种可重用的方案. 本文阐述了在Java中使用这一模式的方式,并提供了一个可以提供上述功能的"记忆类": Foo foo = (Foo) Memoizer.memoize(new FooImpl()); 这里,Foo是一个接口,它含有的方式是需要记忆的.FooImpl是Foo的一个实现.foo是Foo的一个引用.方式与FooImpl基本一样,区别在于Foo返回的值,会被缓存起来.单个记忆类的长处在于为任何类添加记忆功能是很简朴的:定义一个包含需要记忆的方式的接口,然后调用memoize来实现一个实例. 为了理解记忆类是怎么实现的,我们将分几步来解释.首先,我解释一下为何缓存能够在需要它的类中实现.然后,我测试一下如何为一个特定的类添加缓存包装器.最后,我解释一下如何才能使得一个缓存包装器能够通用于任意的类. 为大计算量的程序添加缓存r 作为一个大计算量程序的例子,我们考虑PiBinaryDigitsCalculator这个例子-计算二进制数据pi.仅有的public方式calculateBinaryDigit带有一个参数:整数n,代表需要精确到的位数.例如,1000000,将会返回小数点后的一百万位,通过byte值返回-每位为0或者1. public class PiBinaryDigitsCalculator {/*** Returns the coefficient of 2^n in the binary* expansion of pi.* @param n the binary digit of pi to calculate.* @throws ValidityCheckFailedException if the validity* check fails, this means the implementation is buggy* or n is too large for sufficient precision to be* retained.*/public byte calculateBinaryDigit(final int n) {return runBBPAlgorithm(n);}private byte runBBPAlgorithm(final int n) {// Lengthy routine goes here ...}} 最简朴直接的方式来缓存返回值可以通过修改这个类来实现:添加一个Map来保存之前计算得到的值,如下: import java.util.HashMap;public class PiBinaryDigitsCalculator {private HashMap cache = new HashMap();public synchronized byte calculateBinaryDigit(final int n) {final Integer N = new Integer(n);Byte B = (Byte) cache.get(N);if (B == null) {byte b = runBBPAlgorithm(n);cache.put(N, new Byte(b));return b;} else {return B.bytevalue();}}private byte runBBPAlgorithm(final int n) {// Lengthy routine goes here ...}} calculateBinaryDigit方式首先会检查HashMap里面是否缓存了这个要害字-参数n,假如找到了,就直接返回这个值.否则,就会进行这个冗长的计算,并将结果保存到缓存里面.在添加进HashMap的时候,在原始类型和对象之间还要进行小小的转变. 尽管这个方式是可行的,但是有几个缺点.首先,进行缓存的代码和正常的算法代码不是显著分开的.一个类,不仅负责进行计算,也要负责进行维护缓存数据.这样,要进行一些测试就会显得很困难.比如,不能写一个测试程序来测试这个算法持续地返回一样的值,因为,从第二次开始,结果都是直接从cache中获得了. 其次,当缓存代码不再需要,移除它会变得困难,因为它和算法块地代码是紧密结合在一起的.所以,要想知道缓存是否带来了很高的效率提升也是很困难的,因为不能写一个测试程序是和缓存数据分开的.当你改进了你的算法,缓存有可能失效-但是这个时候你并不知道. 第三,缓存代码不能被重用.尽管代码遵从了一个普通的模式,但是都是在一个类- PiBinaryDigitsCalculator里面. 前面两个问题都可以通过构造一个缓存包装器来解决. 缓存包装器r 通过使用Decorator模式,要分开计算代码和缓存代码是很轻易的.首先,定义一个接口,里面定义基本的方式. public interface BinaryDigitsCalculator {public byte calculateBinaryDigit(final int n);} 然后定义两个实现,分别负责两个任务:public class PiBinaryDigitsCalculatorimplements BinaryDigitsCalculator {public byte calculateBinaryDigit(final int n) {return runBBPAlgorithm(n);}private byte runBBPAlgorithm(final int n) {// Lengthy routine goes here ...}}import java.util.HashMap;public class CachingBinaryDigitsCalculator implementsBinaryDigitsCalculator {private BinaryDigitsCalculator binaryDigitsCalculator;private HashMap cache = new HashMap();public CachingBinaryDigitsCalculator(BinaryDigitsCalculator calculator) {this.binaryDigitsCalculator = calculator;}public synchronized byte calculateBinaryDigit(int n) {final Integer N = new Integer(n);Byte B = (Byte) cache.get(N);if (B == null) {byte b =binaryDigitsCalculator.calculateBinaryDigit(n);cache.put(N, new Byte(b));return b;} else {return B.bytevalue();}}} 这是很之前的实现PiBinaryDigitsCalculator的一种简朴的refactored版本. CachingBinaryDigitsCalculator包装了BinaryDigitsCalculator句柄,并增加了缓存,供calculateBinaryDigit的方式调用. 这种方式提高了代码的可读性与可维护性. 用户不能直接使用BinaryDigitsCalculator接口来实现算法,所以,假如需要关闭缓存块,将是很轻易实现的. 还有,合适的测试程序很轻易写出来.比如,我们写一个假的BinaryDigitsCalculator实现,每次calculateBinaryDigit被调用,赋予一样的参数,返回不同的值. 这样,我们就能测试缓存是否工作了,因为假如每次都返回一样的值,则证实缓存是正常工作了. 这种测试在之前那种简朴的实现是不可能的。 通过动态代理类来创建一个通用的缓存包装器r 上面第二种方式仅有的缺点就是缓存包装器不能重用,每次我们希望添加一个缓存给某个类,我们就要写一个特别的缓存包装器给目标接口.这是一个很慢,轻易出错的过程. Jdk1.3开始支持动态代理类: 特殊的类能够在运行期决定实现哪个接口-通常的模式都是,在运行期即决定实现哪个接口.通过这个,我们有可能实现一个通用的缓存包装器,我们称它为Memoizer,在运行期决定实现哪个接口.这样, CachingBinaryDigitsCalculator就是不再需要的.它是这样被调用的: BinaryDigitsCalculator calculator = new CachingBinaryDigitsCalculator( new PiBinaryDigitsCalculator() ); 可以通过Memoizer来重写如下: BinaryDigitsCalculator calculator = (BinaryDigitsCalculator) Memoizer.memoize( new PiBinaryDigitsCalculator() ); Memoizer的代码如下: import java.lang.reflect.InvocationHandler;import java.lang.reflect.InvocationTargetException;import java.lang.reflect.Method;import java.lang.reflect.Proxy;import java.util.Arrays;import java.util.Collections;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;public class Memoizer implements InvocationHandler {public static Object memoize(Object object) {return Proxy.newProxyInstance(object.getClass().getClassLoader(),object.getClass().getInterfaces(),new Memoizer(object));}private Object object;private Map caches = new HashMap();private Memoizer(Object object) {this.object = object;}public Object invoke(Object proxy, Method method,Object[] args) throws Throwable {if (method.getReturnType().equals(Void.TYPE)) {// Don\\\'t cache void methodsreturn invoke(method, args);} else {Map cache = getCache(method);List key = Arrays.asList(args);Object value = cache.get(key);if (value == null && !cache.containsKey(key)) {value = invoke(method, args);cache.put(key, value);}return value;}}private Object invoke(Method method, Object[] args)throws Throwable {try {return method.invoke(object, args);} catch (InvocationTargetException e) {throw e.getTargetException();}}private synchronized Map getCache(Method m) {Map cache = (Map) caches.get(m);if (cache == null) {cache = Collections.synchronizedMap(new HashMap());caches.put(m, cache);}return cache;}} 当调用静态方式memoize的时候,将会创建一个新的代理实例-也就是一个java.lang.reflect.proxy的实例.实现了一个接口集.这个接口集由object.getClass().getInterfaces()来决定.每个代理实例包含一个java.lang.reflect.InvocationHandler实例来处理这个代理实例调用的相关方式.在我们的例子里,Memoizer就是一个InvocationHandler实例. 当一个方式在代理实例里被调用,比如, calculateBinaryDigit,那么, Memoizer实例里的invoke方式就会被调用,相关信息会传给invoke方式,以决定proxy实例调用了哪个方式,包含参数信息.在我们的例子里,传入Memoizer的java.lang.Method参数是calculateBinaryDigit,而参数信息则是pi需要精确的位数-整数n.在这个基础上,Memoizer能够进一步进行缓存操作的. 在例子里(caches是一个Hashmap,cache是一个map)里用到的Key,主要是传入的方式信息:Method对象和参数对象. 为了实现的简朴与通用性,Memoizer有一个关于cache的HashMap caches,每个method是一个key,对应的value为一个cache.然后把参数信息转化成一个List对象,作为cache的Key.使用List是很方便的,同时也可以保证equals()方式,所以能够保证当且仅当参数信息完全一样的时候这个List才相等. 一旦一个cache的Key被创建,那么,计算之前都会先查找这个cache,假如找到,则返回cache里的值.否则,假如带有这些参数的这个方式没有被调用过,那么,则会通过invoke来调用这个method.在我们的例子里, 实例PiBinaryDigitsCalculator 里的calculateBinaryDigit方式将会通过invoke被调用.而且计算结果将会被存在cache里. 何时使用Memoizer 作为一条通用的规则,Memoizer能够在任何需要传统的cache的时候使用-比如上面提到的例子. 特殊地,接口里每个需要使用记忆功能的method需要满意下面几条条件: 1. 这个method的返回值最好不要每次调用都会改变r 2. 这个method不要有副效应 3. 这个method的参数是确定的,非mutable的. 显然,假如每次调用这个method返回值都不同,那么cache就毫无用处了.同样也是很重要的一点是,因为有副效应的method不会被重复,所以这个method不能有副效应(method自动更新某些状态).当然,void方式除外. 同样,memorize一个带有未定(mutable)参数的method是很危险的,因为,要把这些参数储存到hashmap里会是很危险的一件事.根据Map的定义,当这个Map里的key发生改变,Map是不知道的.所以,当你执行了一次这个method之后,相关信息添加进了Map,然后参数发生变异(mutate),第二次调用的时候,就会得到错误的结果. 性能 使用cache的主要目的就是为了提升你的程序的速度.然而,reflection确是众所周知的低效(在jdk1.4里有所改进,通过reflection调用方式是普通调用速度的1/2,这个比jdk1.3要快40倍).Memoizer主要依赖reflection来调用方式,所以,它看上去并不是一个好的途径.但是,假如使用cache能给程序速度带来的提升远高于reflection对速度的影响,那么,使用Memoizer是值得考虑的. 在我们对PiBinaryDigitsCalculator的测试中,测试环境为jdk1.4,当n小于10的时候,使不使用cache速度是相称的.但是,当n增大的时候,使用cache的优势就开始显示出来.所以,常常使用PiBinaryDigitsCalculator的用户,可以考虑使用cache. 不幸的是,唯一测试你的程序是否需要cache的途径是比较你的程序在两种情况下的运行效率.尽管如此,因为为一个程序构造一个cache包装器是很轻易的一件事,移除它也是很轻易的,下面的建议可以作为一个参考的步骤: 1. 选择需要记忆操作的类r 2. 运行它r 3. 假如效率是满足的,go to 6 4. 添加memoizer,使用cache 5. 假如效率没有显著提升,移初memoizer 6. 假如需要,重试. 理论上,你需要分析为一个类添加记忆功能对整个系统的影响.只有你自己清晰是否值得添加.有些方式,即使是计算量很大的,但是在这个系统里很少被调用,所以,没必要为它添加记忆功能.为了保证这个,我开发了一个更有特点的Memoizer,实现了一个叫做CacheStatistics的接口,你能从它得到cache的数量以及无效的cache.你可以使用它作为判定的一个尺度. 扩展Memoizer 修改Memoizer类来支持不同的cache策略是很简朴的.一个比较普通的类型就是Least-Recently-Used(LRU)cahce,拥有固定数量的入口.这个cache确保入口不大于它的最大数目,假如超过,就摒弃最旧的缓存数据.也就是,能够从cache里得到的是新的数据.一个类可以使用LRU cache来防止一个程序长期保持一个状态.你可以仅仅传递一个参数给CacheFactory里的memoize方式来选择你需要的cache类型.下面的例子,LRU cache最多有1000个入口: BinaryDigitsCalculator calculator = (BinaryDigitsCalculator) Memoizer.memoize( new PiBinaryDigitsCalculator(), new LruCacheFactory(1000) ); 即使是这么简朴,Memoizer也应该是java程序员一个有用的工具. 返回类别: 教程 上一教程: JSP+JAVABEAN循序渐进教程(五) 下一教程: JAVA下的GZIP应用 您可以阅读与"用JAVA动态代理类实现记忆功能"相关的教程: · JAVA中用动态代理类实现记忆功能 · 用Java动态代理实现AOP · 对代理模式与Java动态代理类的理解 · JavaVM，反射与动态代理 · 利用Java Reflection(反射)原理，在hibernate里面实现对单表、视图的动态组合查询 |
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