C#函數式編程中的緩存技術詳解

2020-01-24 02:09:46

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緩存技術

該節我們將分成兩部分來講解，第一部分為預計算，第二部分則為緩存。緩存這個技術對應從事開發的人員來說是非常熟悉的，從頁面緩存到數據庫緩存無處不在，而其最重要的特點就是在第一次查詢后將數據緩存，在以后的查詢過程中就無需重新計算而直接從內存中將結果返回，大大提高了性能，而我們這里的緩存則集中運用在函數上。

預計算

可能一些人并不能立馬理解這個詞的含義，所以我們就簡單的從生活例子出發介紹一下。很多人在工作中一定會這樣做事，比如上級吩咐了你一件事，但是這件事的后半部分要等另一個同事做好之后把對應的材料給你你才能完成。但是我們不可能一直等到那個同事完成了把材料交給我們，我們才去做這件事。而是會將這件事的前半部分做好，那么剩下的只要那個同事完成并交給我們，我們就直接完成下半部分就可以了。同理這樣的思維也可以用在軟件開發中，比如下面這個函數：

函數內部是利用a的值計算出c，最后再將c和b相加得出最后的結果。當然這個例子并不能完整的體現預計算的特點，但能夠讓我們理解預計算是如何實現的。假設這里的

是一個耗時操作，并且實際使用中會出現a的值不變動，但是b的值會經常變動的情況，但是每次調用這個函數都會重新根據a計算出c，那么我們就需要一定的方式改變這個格局，這里我們可以先嘗試采用部分應用（這里介紹一個函數式開發的庫->PortableFCSLib，可以在NuGet中安裝或者到他的github網站上下載：https://github.com/rmoritz/PortableFCSLib）：

這里我們的意圖是只會計算一次C的值，而不是兩次，然后我們看看最終的輸出結果：

還是計算了兩次的C，理由很簡單，因為部分應用僅僅只是利用閉包將參數保存了起來，只有所有參數傳遞完成后才會調用這個函數，并達不到預計算的效果，所以我們就需要新的方式來完成，下面我們修改DoSomeThing函數：

這里我們可以看到參數只剩下了a，而返回值則變成了函數，這樣才執行第一次這個方法之后將會計算出c值，由于閉包的緣故c的值就會被保存。下面我們來看一看如何調用：

最后看看是不是只計算了一次C的值：

這樣我們就大功告成了，當然筆者在這里還要再提一下，這些例子僅僅只是為了讀者能夠快速的理解，在實際的運用中還要讀者能夠根據情況靈活多變，比如這個函數接收三個參數，但是前兩個不經常變動，但是第三個卻經常變動，并且函數的內部是根據前兩個參數計算得出一個結果，而返回值需要根據第三個參數和這個計算后的值得出，那么我們就可以返回但一個參數的函數，而函數本身需要接收兩個。

緩存

利用該技術之前我們需要理解幾個名詞，就是引用透明和函數純度。這兩者都是指在我們調用一個函數時，無論任何時候，只要傳遞的參數一致，返回的結果都應該是一致的。這樣的函數我們才能夠利用緩存。首先我們先定義一個函數，而這個函數將會是我們后面需要緩存的函數：

然后我們修改函數使之能夠進行緩存：

這里我們可以看到我們利用了字典來對這個函數進行了緩存。函數首先從字典中判斷是否存在參數a的key，如果存在直接返回計算后的結果，如果不存在則計算該結果，并保存到字段中，這樣我們就實現了一個簡單的緩存。下面我們來看看最終的結果，是不是確實使用了緩存：

當傳遞參數10的時候，因為緩存中沒有所以進行了緩存，參數5也是一樣，而下一行再次計算10的時候就沒有進行計算而是直接從字典中返回了對應的結果。但是上面這種方式還存在一個問題，如果存在多個函數都需要緩存，則這個類會存在多個字段類型的字段（一些人可能會問為什么不能共享一個字典，這樣你就要在key的命名上花費一定的功夫，而且很容易造成重復），那么我們就需要一種能夠不污染類的方式來進行緩存，這里我們先介紹如何使用FCSLib中的Memoizer實現內部緩存：

這里我們可以看到Memoizer公開了一個GetMemory的靜態方式用來獲取對應的緩存對象，然后利用這個返回的對象我們就可以進行緩存，最終的效果跟之前的是一樣的，我們可以看看最后控制臺輸出的結果：

如果你不知道該為這個函數起什么名字，我們可以利用反射來獲取這個函數的全稱，比如下面這個修改之后的DoSomeThing函數就是利用了這個方式：

當然除了手動修改函數的方式，我們也可以采用自動化來使沒有利用緩存的函數使用緩存技術，下面我們來寫一個函數來實現這個功能：

我們可以看到紅色框住的部分，其實就是利用了閉包，在這個函數之上又嵌套了一層函數，這樣我們就能夠進行緩存了，只有在緩存中不存在時才調用函數求值，但是面對多個參數的情況，上面這些無法正常緩存了。那么我們就需要使用深度緩存，而所謂的深度緩存就是利用字典套字典來進行保存的，比如下面這個函數，需要傳遞兩個參數，那么對應的緩存就是：