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JAVA中用动态代理类实现记忆功能(二)

摘要: JAVA中用动态代理类实现记忆功能(二)

<table cellSpacing=0 cellPadding=0 border=0 class="zh114" align="right"> <tr> <td > </td> </tr> </table>
　　通过动态代理类来创建一个通用的缓存包装器
　　上面第二种方法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,我们就要写一个特殊的缓存包装器给目标接口.这是一个很慢,容易出错的过程.
　　
　　Jdk1.3开始支持动态代理类: 特别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:
　　[code]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;
　　　}
　　}[/code]
　　
　　当调用静态方法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法.在我们的例子里,Memoizer就是一个InvocationHandler实例.
　　
　　 当一个方法在代理实例里被调用,比如, calculateBinaryDigit,那么, Memoizer实例里的invoke方法就会被调用,相关信息会传给invoke方法,以决定proxy实例调用了哪个方法,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,主要是传入的方法信息:Method对象和参数对象. 为了实现的简单与通用性,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()方法,所以能够保证当且仅当参数信息完全相同的时候这个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,如果找到,则返回cache里的值.否则,如果带有这些参数的这个方法没有被调用过,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方法将会通过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. 特别地,接口里每个需要使用记忆功能的method需要满足下面几条条件:
　　
　　1. 这个method的返回值最好不要每次调用都会改变
　　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,如果每次调用这个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方法除外.
　　
　　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调用方法是普通调用速度的1/2,这个比jdk1.3要快40倍).Memoizer主要依靠reflection来调用方法,所以,它看上去并不是一个好的途径.但是,如果使用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速度是相当的.但是,当n增大的时候,使用cache的优势就开始显示出来.所以,经常使用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包装器是很容易的一件事,移除它也是很容易的,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
　　2. 运行它
　　3. 如果效率是满意的,go to 6
　　4. 添加memoizer,使用cache
　　5. 如果效率没有显著提升,移初memoizer
　　6. 如果需要,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.只有你自己清楚是否值得添加.有些方法,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断的一个尺度.
　　
　　扩展Memoizer
　　修改Memoizer类来支持不同的cache策略是很简单的.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,如果超过,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方法来选择你需要的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)
　　　);
　　
　　即使是这么简单,Memoizer也应该是java程序员一个有用的工具.