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惰性求值/Call by name

维基百科中惰性求值的解释
惰性求值（Lazy Evaluation），又称惰性计算、懒惰求值，是一个计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。它有两个相关而又有区别的含意，可以表示为“延迟求值”和“最小化求值”，本条目专注前者，后者请参见最小化计算条目。除可以得到性能的提升外，惰性计算的最重要的好处是它可以构造一个无限的数据类型。
惰性求值的相反是及早求值，这是一个大多数编程语言所拥有的普通计算方式。

惰性求值不是新鲜事

import scala.io.Source.fromFile
val iter: Iterator[String] =
  fromFile("sampleFile")
    .getLines()

文件迭代器就用到了惰性求值.
用户可以完全像操作内存中的数据一样操作文件,然而文件只有一小部分传入了内存中.

用lazy关键词指定惰性求值

lazy val firstLazy = {
  println("first lazy")
  1
}
lazy val secondLazy = {
  println("second lazy")
  2
} 
def add(a:Int,b:Int) = {
  a+b
}
//在 scala repl 中的结果
scala> add(secondLazy,firstLazy)
second lazy
first lazy
res0: Int = 3

res0: Int = 3

second lazy 先于 first lazy输出了

Call by value 就是函数参数的惰性求值

def firstLazy = {
  println("first lazy")
  1
}
def secondLazy = {
  println("second lazy")
  2
}
def chooseOne(first: Boolean, a: Int, b: Int) = {
  if (first) a else b
}
def chooseOneLazy(first: Boolean, a: => Int, b: => Int) = {
  if (first) a else b
}
chooseOne(first = true, secondLazy, firstLazy)
//second lazy
//first lazy
//res0: Int = 2
chooseOneLazy(first = true, secondLazy, firstLazy)
//second lazy
//res1: Int = 2

对于非纯函数,惰性求值会产生和立即求值产生不一样的结果.

一个例子,假设你要建立一个本地缓存

//需要查询mysql等,可能来自于一个第三方jar包
def itemIdToShopId: Int => Int  
var cache = Map.empty[Int, Int]
def cachedItemIdToShopId(itemId: Int):Int = {
  cache.get(itemId) match {
    case Some(shopId) => shopId
    case None =>
      val shopId = itemIdToShopId(itemId)
      cache += itemId -> shopId
      shopId
  }
}
  • 罗辑没什么问题,但测试的时候不方便连mysql怎么办?
  • 如果第三方jar包发生了改变,cachedItemIdToShopId也要发生改变.
//用你的本地mock来测试程序
def mockItemIdToSHopId: Int => Int
def cachedItemIdToShopId(itemId: Int): Int ={  
  cache.get(itemId) match { 
    case Some(shopId) => shopId
   case None => 
      val shopId = mockItemIdToSHopId(itemId)
      cache += itemId -> shopId
     shopId 
  } 
}
  • 在测试的时候用mock,提交前要换成线上的,反复测试的话要反复改动,非常令人沮丧.
  • 手工操作容易忙中出错.
//将远程请求的结果作为函数的一个参数
def cachedItemIdToShopId(itemId: Int, remoteShopId: Int): Int = {   
  cache.get(itemId) match { 
    case Some(shopId) => shopId 
    case None =>    
     val shopId = remoteShopId  
     cache += itemId -> shopId  
      shopId
  } 
}
//调用这个函数
cachedItemIdToShopId(itemId,itemIdToShopId(itemId))
  • 函数对mysql的依赖没有了
  • 不需要在测试和提交时切换代码
  • 貌似引入了新问题?

没错,cache根本没有起应有的作用,函数每次执行的时候都调用了itemIdToShopId从远程取数据

//改成call by name就没有这个问题啦
def cachedItemIdToShopId(itemId: Int, remoteShopId: =>Int): Int = { 
  cache.get(itemId) match { 
    case Some(shopId) => shopId 
    case None =>    
     val shopId = remoteShopId  
     cache += itemId -> shopId  
      shopId
  } 
}
//调用这个函数
cachedItemIdToShopId(itemId,itemIdToShopId(itemId))
  • 函数对mysql的依赖没有了
  • 不需要在测试和提交时切换代码
  • 只在需要的时候查询远程库
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