記憶是衍生自LispPython和Perl等過程性語言的一種設計模式它可以對前次的計算結果進行記憶一個實現了記憶功能的函數帶有顯式的cache所以已經計算過的結果就能直接從cache中獲得而不用每次都進行計算
記憶能顯著的提升大計算量代碼的效率 而且是一種可重用的方案
本文闡述了在Java中使用這一模式的方法並提供了一個可以提供上述功能的記憶類
Foo foo = （Foo） moize（new FooImpl（））這裡Foo是一個接口它含有的方法是需要記憶的FooImpl是Foo的一個實現foo是Foo的一個引用方法與FooImpl基本相同區別在於Foo返回的值會被緩存起來單個記憶類的優點在於為任何類添加記憶功能是很簡單的定義一個包含需要記憶的方法的接口然後調用memoize來實現一個實例
為了理解記憶類是怎麼實現的我們將分幾步來解釋首先我解釋一下為何緩存能夠在需要它的類中實現然後我測試一下如何為一個特定的類添加緩存包裝器最後我解釋一下如何才能使得一個緩存包裝器能夠通用於任意的類
為大計算量的程序添加緩存
作為一個大計算量程序的例子我們考慮PiBinaryDigitsCalculator這個例子計算二進制數據pi僅有的public方法calculateBinaryDigit帶有一個參數整數n代表需要精確到的位數例如將會返回小數點後的一百萬位通過byte值返回每位為或者
public class PiBinaryDigitsCalculator { /** * Returns the coefficient of ^n in the binary * expansion of pi * @param n the binary digit of pi to calculate * @throws ValidityCheckFailedException if the validity * check fails this means the implementation is buggy * or n is too large for sufficient precision to be * retained */ public byte calculateBinaryDigit（final int n） { return runBBPAlgorithm（n）}
private byte runBBPAlgorithm（final int n） { // Lengthy routine goes here ……
}
}
最簡單直接的方法來緩存返回值可以通過修改這個類來實現添加一個Map來保存之前計算得到的值如下
import javautilHashMappublic class PiBinaryDigitsCalculator {
private HashMap cache = new HashMap（）
public synchronized byte calculateBinaryDigit（final int n） {
final Integer N = new Integer（n）Byte B = （Byte） cacheget（N）if （B == null） { byte b = runBBPAlgorithm（n）cacheput（N new Byte（b））return b} else { return Bbytevalue（）}
private byte runBBPAlgorithm（final int n） { // Lengthy routine goes here ……
}
calculateBinaryDigit方法首先會檢查HashMap裡面是否緩存了這個關鍵字參數n如果找到了就直接返回這個值否則就會進行這個冗長的計算並將結果保存到緩存裡面在添加進HashMap的時候在原始類型和對象之間還要進行小小的轉換
盡管這個方法是可行的但是有幾個缺點首先進行緩存的代碼和正常的算法代碼不是顯著分開的一個類不僅負責進行計算也要負責進行維護緩存數據這樣要進行一些測試就會顯得很困難比如不能寫一個測試程序來測試這個算法持續地返回相同的值因為從第二次開始結果都是直接從cache中獲得了
其次當緩存代碼不再需要移除它會變得困難因為它和算法塊的代碼是緊密結合在一起的所以要想知道緩存是否帶來了很高的效率提升也是很困難的因為不能寫一個測試程序是和緩存數據分開的當你改進了你的算法緩存有可能失效但是這個時候你並不知道
第三緩存代碼不能被重用盡管代碼遵從了一個普通的模式但是都是在一個類 PiBinaryDigitsCalculator裡面
前面兩個問題都可以通過構造一個緩存包裝器來解決
緩存包裝器
通過使用Decorator模式要分開計算代碼和緩存代碼是很容易的首先定義一個接口裡面定義基本的方法
public interface BinaryDigitsCalculator { public byte calculateBinaryDigit（final int n）}然後定義兩個實現分別負責兩個任務
public class PiBinaryDigitsCalculator implements BinaryDigitsCalculator {
public byte calculateBinaryDigit（final int n） { return runBBPAlgorithm（n）}
private byte runBBPAlgorithm（final int n） { // Lengthy routine goes here ……
}
import javautilHashMap
public class CachingBinaryDigitsCalculator implements BinaryDigitsCalculator {
private BinaryDigitsCalculator binaryDigitsCalculatorprivate HashMap cache = new HashMap（）
public CachingBinaryDigitsCalculator（BinaryDigitsCalculator calculator） { thisbinaryDigitsCalculator = calculator}
public synchronized byte calculateBinaryDigit（int n） { final Integer N = new Integer（n）Byte B = （Byte） cacheget（N）if （B == null） { byte b = binaryDigitsCalculatorcalculateBinaryDigit（n）cacheput（N new Byte（b））return b} else { return Bbytevalue（）}
這是很之前的實現PiBinaryDigitsCalculator的一種簡單的refactored版本
CachingBinaryDigitsCalculator包裝了BinaryDigitsCalculator句柄並增加了緩存供calculateBinaryDigit的方法調用這種方法提高了代碼的可讀性與可維護性用戶不能直接使用BinaryDigitsCalculator接口來實現算法所以如果需要關閉緩存塊將是很容易實現的還有合適的測試程序很容易寫出來比如我們寫一個假的BinaryDigitsCalculator實現每次calculateBinaryDigit被調用賦予相同的參數返回不同的值 這樣我們就能測試緩存是否工作了因為如果每次都返回相同的值則證明緩存是正常工作了 這種測試在之前那種簡單的實現是不可能的
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