JAVA中用动态代理类实现记忆功能(二)

内容: 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: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; }} 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 64. 添加memoizer,使用cache5. 如果效率没有显著提升,移初memoizer6. 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.参考资源:• 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 关于翻译作者chris,热衷于java游戏引擎技术,jvm技术,活跃于jxta社区.可以点击:http://www.matrix.org.cn/user_view.asp?username=chris查看他的个人信息 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