本文通过应用中天天都见得到的日志打印谈起,聊聊封装隐藏,性能优化,惰性求值,消除重复的技术实践。
延迟评估
Eliminate Effects Between Unrelated Things.
远古时代
这是早期日志打印的方式。
if (logger.isLoggable(Level.INFO)) {
logger.info("problem:" + getDiagnostic());
}
这个实现存在如下一些问题:
- 重复的「样板代码」,并且散乱到程序的各个角落;
- 在
logger.debug
之前,首先要logger.isLoggable
;Logger
暴露了太多的状态逻辑,违反了LoD(Law of Demeter)
。
应用LoD
logger.info("unexpect problem: {}", getDiagnostic());
这样的设计虽然将状态的查询进行了封装,但依然存在一个严重的性能问题。即使日志开关关闭,getDiagnostic
都将被调用;如果它是一个耗时、昂贵的操作,将严重地消耗系统性能。
使用Java8
灵活地应用Lambda
惰性求值的特性,可以很漂亮地解决这个问题。
public void log(Level level, Supplier supplier) {
if (isLoggable(level)) {
log(supplier.get());
}
}
public void debug(Supplier supplier) {
log(Level.DEBUG, supplier);
}
public void info(Supplier supplier) {
log(Level.INFO, supplier);
}
...
用户的代码也更加简洁,省略了那些重复的样板代码。
logger.info(() -> "problem:" + getDiagnostic());
使用Scala: call-by-name
使用Java8 Lambda
时,() ->
的语法显得有点怪异;如果使用Scala
,可以使用by-name
机制进一步提高表达力。
def log(level: Level, msg: => String) {
if (isLoggable(level)) {
log(msg)
}
}
def debug(msg: => String) {
log(DEBUG, msg)
}
def info(msg: => String) {
log(INFO, msg)
}
logger.info(s"problem: ${getDiagnostic()}");
s"problem: ${getDiagnostic()}"
语句并非在logger.info
展开计算,它被延迟直至被apply
的时候才真正地被评估和计算。
复用代码
DRY: Don't Repeat Youself
用户空间
再将目光投放到Java
应用,当每次要使用Logger
时,都需要搬迁import
语句,并定义logger
的静态字段,这样的重复结构很容易通过Copy-Paste
产生。
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class Application {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);
public void run() {
logger.trace("start run");
}
}
消除重复
使用Scala
可以定义Logging
的特质,以便消除重复。
import org.slf4j.{Logger, LoggerFactory}
trait Logging {
val loggerName = this.getClass.getName
lazy val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(loggerName)
def trace(msg: => String) {
if (logger.isTraceEnabled())
logger.trace(msg)
}
def info(msg: => String) {
if (logger.isTraceEnabled())
logger.trace(msg)
}
...
}
混入特质
应用程序可以通过混入Logging
,自动得到日志打印的各个接口。
class Main extends App with Logging {
info("starting...")
}