內(nèi)容: 通過動態(tài)代理類來創(chuàng)建一個通用的緩存包裝器 上面第二種方法僅有的缺點就是緩存包裝器不能重用,每次我們希望添加一個緩存給某個類,我們就要寫一個特殊的緩存包裝器給目標(biāo)接口.這是一個很慢,容易出錯的過程. Jdk1.3開始支持動態(tài)代理類: 特別的類能夠在運行期決定實現(xiàn)哪個接口-通常的模式都是,在運行期即決定實現(xiàn)哪個接口.通過這個,我們有可能實現(xiàn)一個通用的緩存包裝器,我們稱它為Memoizer,在運行期決定實現(xiàn)哪個接口.這樣, CachingBinaryDigitsCalculator就是不再需要的.它是這樣被調(diào)用的:BinaryDigitsCalculator calculator = new CachingBinaryDigitsCalculator( new PiBinaryDigitsCalculator() );可以通過Memoizer來重寫如下:BinaryDigitsCalculator calculator = (BinaryDigitsCalculator) Memoizer.memoize( new PiBinaryDigitsCalculator() );Memoizer的代碼如下: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 methods return 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; }} 當(dāng)調(diào)用靜態(tài)方法memoize的時候,將會創(chuàng)建一個新的代理實例-也就是一個java.lang.reflect.proxy的實例.實現(xiàn)了一個接口集.這個接口集由object.getClass().getInterfaces()來決定.每個代理實例包含一個java.lang.reflect.InvocationHandler實例來處理這個代理實例調(diào)用的相關(guān)方法.在我們的例子里,Memoizer就是一個InvocationHandler實例. 當(dāng)一個方法在代理實例里被調(diào)用,比如, calculateBinaryDigit,那么, Memoizer實例里的invoke方法就會被調(diào)用,相關(guān)信息會傳給invoke方法,以決定proxy實例調(diào)用了哪個方法,包含參數(shù)信息.在我們的例子里,傳入Memoizer的java.lang.Method參數(shù)是calculateBinaryDigit,而參數(shù)信息則是pi需要精確的位數(shù)-整數(shù)n.在這個基礎(chǔ)上,Memoizer能夠進(jìn)一步進(jìn)行緩存操作的. 在例子里(caches是一個Hashmap,cache是一個map)里用到的Key,主要是傳入的方法信息:Method對象和參數(shù)對象. 為了實現(xiàn)的簡單與通用性,Memoizer有一個關(guān)于cache的HashMap caches,每個method是一個key,對應(yīng)的value為一個cache.然后把參數(shù)信息轉(zhuǎn)化成一個List對象,作為cache的Key.使用List是很方便的,同時也可以保證equals()方法,所以能夠保證當(dāng)且僅當(dāng)參數(shù)信息完全相同的時候這個List才相等. 一旦一個cache的Key被創(chuàng)建,那么,計算之前都會先查找這個cache,如果找到,則返回cache里的值.否則,如果帶有這些參數(shù)的這個方法沒有被調(diào)用過,那么,則會通過invoke來調(diào)用這個method.在我們的例子里, 實例PiBinaryDigitsCalculator 里的calculateBinaryDigit方法將會通過invoke被調(diào)用.而且計算結(jié)果將會被存在cache里.何時使用Memoizer 作為一條通用的規(guī)則,Memoizer能夠在任何需要傳統(tǒng)的cache的時候使用-比如上面提到的例子. 特別地,接口里每個需要使用記憶功能的method需要滿足下面幾條條件:1. 這個method的返回值最好不要每次調(diào)用都會改變2. 這個method不要有副效應(yīng)3. 這個method的參數(shù)是確定的,非mutable的. 顯然,如果每次調(diào)用這個method返回值都不同,那么cache就毫無用處了.同樣也是很重要的一點是,因為有副效應(yīng)的method不會被重復(fù),所以這個method不能有副效應(yīng)(method自動更新某些狀態(tài)).當(dāng)然,void方法除外. 同樣,memorize一個帶有未定(mutable)參數(shù)的method是很危險的,因為,要把這些參數(shù)儲存到hashmap里會是很危險的一件事.根據(jù)Map的定義,當(dāng)這個Map里的key發(fā)生改變,Map是不知道的.所以,當(dāng)你執(zhí)行了一次這個method之后,相關(guān)信息添加進(jìn)了Map,然后參數(shù)發(fā)生變異(mutate),第二次調(diào)用的時候,就會得到錯誤的結(jié)果.性能 使用cache的主要目的就是為了提升你的程序的速度.然而,reflection確是眾所周知的低效(在jdk1.4里有所改進(jìn),通過reflection調(diào)用方法是普通調(diào)用速度的1/2,這個比jdk1.3要快40倍).Memoizer主要依靠reflection來調(diào)用方法,所以,它看上去并不是一個好的途徑.但是,如果使用cache能給程序速度帶來的提升遠(yuǎn)高于reflection對速度的影響,那么,使用Memoizer是值得考慮的. 在我們對PiBinaryDigitsCalculator的測試中,測試環(huán)境為jdk1.4,當(dāng)n小于10的時候,使不使用cache速度是相當(dāng)?shù)?但是,當(dāng)n增大的時候,使用cache的優(yōu)勢就開始顯示出來.所以,經(jīng)常使用PiBinaryDigitsCalculator的用戶,可以考慮使用cache. 不幸的是,唯一測試你的程序是否需要cache的途徑是比較你的程序在兩種情況下的運行效率.盡管如此,因為為一個程序構(gòu)造一個cache包裝器是很容易的一件事,移除它也是很容易的,下面的建議可以作為一個參考的步驟:1. 選擇需要記憶操作的類2. 運行它3. 如果效率是滿意的,go to 64. 添加memoizer,使用cache5. 如果效率沒有顯著提升,移初memoizer6. 如果需要,重試. 理論上,你需要分析為一個類添加記憶功能對整個系統(tǒng)的影響.只有你自己清楚是否值得添加.有些方法,即使是計算量很大的,但是在這個系統(tǒng)里很少被調(diào)用,所以,沒必要為它添加記憶功能.為了保證這個,我開發(fā)了一個更有特點的Memoizer,實現(xiàn)了一個叫做CacheStatistics的接口,你能從它得到cache的數(shù)量以及無效的cache.你可以使用它作為判斷的一個尺度.擴展Memoizer 修改Memoizer類來支持不同的cache策略是很簡單的.一個比較普通的類型就是Least-Recently-Used(LRU)cahce,擁有固定數(shù)量的入口.這個cache確保入口不大于它的最大數(shù)目,如果超過,就摒棄最舊的緩存數(shù)據(jù).也就是,能夠從cache里得到的是新的數(shù)據(jù).一個類可以使用LRU cache來防止一個程序長期保持一個狀態(tài).你可以僅僅傳遞一個參數(shù)給CacheFactory里的memoize方法來選擇你需要的cache類型.下面的例子,LRU cache最多有1000個入口:BinaryDigitsCalculator calculator = (BinaryDigitsCalculator) Memoizer.memoize( new PiBinaryDigitsCalculator(), new LruCacheFactory(1000) ); 即使是這么簡單,Memoizer也應(yīng)該是java程序員一個有用的工具.參考資源:• Joshua Bloch, Effective Java Programming Language Guide. Addison Wesley Professional (2001). Contains useful advice about optimization. • Patrick Chan, The Java Developers Almanac 1.4. Addison Wesley Professional (2002). Full of Java recipes, including how to write a LRU cache. • Paul Graham, On Lisp. Prentice Hall (1993). How to write a memoizing function in Common Lisp. • Alex Martelli and David Ascher (Eds.), Python Cookbook. O'Reilly (July 2002). Recipe 17.7, Memoizing (Caching) the Return Values of Functions shows you how to memoize in Python. • Documentation for LinkedHashMap in Java SDK 1.4 • Documentation for Proxy in Java SDK 1.4 • The Memoizer Framework 關(guān)于翻譯作者chris,熱衷于java游戲引擎技術(shù),jvm技術(shù),活躍于jxta社區(qū).可以點擊:http://www.matrix.org.cn/user_view.asp?username=chris查看他的個人信息 Java, java, J2SE, j2se, J2EE, j2ee, J2ME, j2me, ejb, ejb3, JBOSS, jboss, spring, hibernate, jdo, struts, webwork, ajax, AJAX, mysql, MySQL, Oracle, Weblogic, Websphere, scjp, scjd