小七蒙恩来源：https://blog.csdn.net/qq_38105536

大家好，我是小乐。

传统查询逻辑的问题

在代码评审的过程中，发现有些查询逻辑可读性太差，但是一时又没找到好的方法。复杂的查询往往需要查询大量的信息。例如下面的例子，获取测验的正确率和参与率。还有测验每道题目分别的正确率和参与率。

老师可以在课堂 (Classroom) 上发起测验 (Exam)，一个测验对应多道题目 (Question)，学生 (Student) 可以对题目进行回答 (StudentQuestionAnswer)

public class ExamInfoQuestionQueryService {

    private ExamQuestionMapper questionMapper;
    private StudentQuestionAnswerMapper studentQuestionAnswerMapper;
    private ExamMapper examMapper;
    private StudentMapper studentMapper;

    /**
     * 获取测验和题目的正确率和参与率
     *
     */
    public ExamDto getQuestionByExamId(String examId) {

        Exam exam = examMapper.selectById(examId);

        // 获取所有题目
        List<Question> questions = questionMapper.selectByExamId(examId);

        List<String> examQuestionIds = questions.stream().map(Question::getId).collect(Collectors.toList());

        // 获取所有学生的答题情况
        List<StudentQuestionAnswer> studentQuestionAnswers = studentQuestionAnswerMapper.selectByExamQuestionIds(examQuestionIds);

        Map<String, List<StudentQuestionAnswer>> questionMap = studentQuestionAnswers.stream().collect(Collectors.groupingBy(StudentQuestionAnswer::getExamQuestionId));

        // 获取所有学生, 为了获取学生数
        List<Student> students = studentMapper.selectByClassroom(exam.getClassroomId());

        ExamDto examDto = new ExamDto();
        // 计算测验正确率
        examDto.setCorrectRate(calculateCorrectCount(studentQuestionAnswers));
        // 计算测验参与度
        examDto.setSubmittedRate(calculateSubmittedRate(studentQuestionAnswers,students));

        List<QuestionDto> questionDtos = questions.stream().map(question -> {

            QuestionDto questionDto = new QuestionDto();
            // 计算题目正确率
            List<StudentQuestionAnswer> questionAnswers = questionMap.getOrDefault(question.getId(), Collections.emptyList());
            
            questionDto.setCorrectRate(calculateCorrectCount(questionAnswers));
            // 计算题目参与率
            questionDto.setSubmittedRate(calculateSubmittedRate(questionAnswers, students));
            
            return questionDto;
            
        }).collect(Collectors.toList());

        examDto.setQuestions(questionDtos);
        return examDto;
    }

    private double calculateSubmittedRate(List<StudentQuestionAnswer> questionAnswers, List<Student> students) {
        return 1.0 * questionAnswers.size() / students.size();
    }

    private long calculateCorrectCount(List<StudentQuestionAnswer> questionAnswers) {
        long correctCount = questionAnswers.stream()
                .filter(StudentQuestionAnswer::isCorrect)
                .count();

        return correctCount / questionAnswers.size();
    }
}

上面方法的特点是需要聚合不同的数据。为了性能考虑使用了大量的 Map, 导致可维护性下降。可维护性差体现在2点：

1.变量和引用离得太远了。因为所有数据都要在组装前里面准备好，所以无法用到的时候再去获取。

2.依靠中间变量传递，难以复用。查询对象的依赖关系如下，因为相互依赖，为了性能考虑会提前算出值传进去。

例如测验的正确率和参与度，这两个指标表面没什么联系，因为底层查询公用了 studentQuestionAnswer，所以 studentQuestionAnswer 需要提前计算了，作为参数分别传到对应的计算方法里面。

如果涉及到更多的复用变量，方法将有更多的参数。理想情况下计算测验正确率，传一个 examId 就可以了，如果是为了复用，定义成下面这种会更好一些，因为只要知道 examId 就足以可以计算出测验的正确率，这个定义复用性是最好的，虽然性能可能也是最差的，因为很多中间变量又要重新计算。

private double calculateExamCorrectRate(String examId);

更优雅的编写方式

我认为更优雅的实现方式就是去掉临时变量。在<重构> 里面也有提到通过方法替代变量的形式，目标就是让逻辑更加直观，暂时不考虑性能问题。理想的实现方式如下:

public class ExamInfoQuestionQueryService2 {

    private ExamQuestionMapper questionMapper;
    private StudentQuestionAnswerMapper studentQuestionAnswerMapper;
    private ExamMapper examMapper;
    private StudentMapper studentMapper;

    /**
     * 获取测验和题目的正确率和参与率
     */
    public ExamDto getQuestionByExamId(String examId) {

        ExamDto examDto = new ExamDto();

        examDto.setCorrectRate(calculateExamCorrectRate(examId));

        examDto.setSubmittedRate(calculateExamSubmittedRate(examId));

        examDto.setQuestions(getExamQuestions(examId).stream().map(question -> {

            QuestionDto questionDto = new QuestionDto();
            // 计算题目正确率
            questionDto.setCorrectRate(calculateQuestionCorrectRate(examId, question));
            // 计算题目参与率
            questionDto.setSubmittedRate(calculateQuestionSubmittedRate(examId, question));
            return questionDto;
        }).collect(Collectors.toList()));
        return examDto;
    }

    private double calculateExamSubmittedRate(String examId) {
        return 1.0 * getStudentQuestionAnswers(examId).size() / getStudents(examId).size();
    }

    private long calculateExamCorrectRate(String examId) {
        return getCorrectStudentAnswerCount(examId) / getStudentQuestionAnswers(examId).size();
    }

    private long getCorrectStudentAnswerCount(String examId) {
        return getStudentQuestionAnswers(examId).stream()
                .filter(StudentQuestionAnswer::isCorrect)
                .count();
    }

    private List<Student> getStudents(String examId) {
        return studentMapper.selectByClassroom(getExam(examId).getClassroomId());
    }

    private Exam getExam(String examId) {
        return examMapper.selectById(examId);
    }

    private List<StudentQuestionAnswer> getStudentQuestionAnswers(String examId) {
        return studentQuestionAnswerMapper.selectByExamQuestionIds(getExamQuestions(examId)
                .stream()
                .map(Question::getId)
                .collect(Collectors.toList()));
    }

    private double calculateQuestionSubmittedRate(String examId, Question question) {
        return 1.0 * getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId).apply(question).size() / getStudents(examId).size();
    }


    private long calculateQuestionCorrectRate(String examId, Question question) {
        return getCorrectCountPerQuestion(examId, question) / getAnswerCount(examId, question);
    }

    private int getAnswerCount(String examId, Question question) {
        return getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId).apply(question).size();
    }

    private long getCorrectCountPerQuestion(String examId, Question question) {
        return getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId).apply(question).stream()
                .filter(StudentQuestionAnswer::isCorrect)
                .count();
    }

    private Function<Question, List<StudentQuestionAnswer>> getStudentQuestionAnswerPerQuestion(String examId) {

        Map<String, List<StudentQuestionAnswer>> studentQuestionAnswerMap = getStudentQuestionAnswers(examId).stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(StudentQuestionAnswer::getExamQuestionId));

        return question -> studentQuestionAnswerMap.getOrDefault(question.getId(), Collections.emptyList());
    }


    private List<Question> getExamQuestions(String examId) {
        return questionMapper.selectByExamId(examId);
    }

}

去掉临时变量之后前面提到的2个问题都得以解决，不存在临时变量，需要的时候用get方法替代即可。通过函数组合的方式，没有了中间变量，方法的定义复用性更好。例如增加一个单独查询测验正确率的方法，可以直接调用 calculateCorrectRate(examId) 即可，不用再传一堆变量。

虽然方法多了很多，但每个方法都单一职责，实际上用这种方式注释都可以不用加了，因为每个方法定义都表明了方法的作用。因为方法会比较细，因此针对复杂的查询最好还是单独一个类。

如何解决性能问题

方法重复调用会带来性能问题，如何解决性能问题? 我们观察calculateExamSubmittedRate 和 calculateExamCorrectRate 共同调用了 getStudentQuestionAnswers 方法，函数的入参其实都是一样的。又因为查询是没有副作用的，相同的参数必定返回相同的结果，因此可以缓存下来。具体实现可以加本地缓存，通过线程变量来把函数的值存下来。解决了性能问题。最后再讨论技术实现方案。

那如果参数会变怎么办，例如 getStudentQuestionAnswerPerQuestion 里面的 question。不先通过批量查询的方式就算加缓存也要 n 次查询。这时可以从函数式编程寻找灵感。

查询函数式

用函数替代变量，看到了函数式的影子。在函数式编程里面，函数有几个特点

• 函数组合: 多个函数可以合并成一个函数。
• 引用透明: 函数的返回值只取决于输入值，也就是没有副作用。
• 函数缓存: 函数是闭包，内部可以存数据。
• 高阶函数: 函数可以作为参数或者返回值传递。
• 柯里化: 将接收多个参数的函数转换成一系列嵌套的单个参数的函数。

函数组合和透明引用是加缓存的基础，如果没有透明引用，是加不了缓存的。

getStudentQuestionAnswerPerQuestion 其实是传了2 个参数，一个是 examId，一个是 question。能否把函数柯里化，改成 getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId)(question) 呢? 好处就是通过 getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId) 提前把所有 question 都查出来，再利用这个函数去筛选出单个 question 的值。

/**
* 函数柯里化
*/
private Function<Question, List<StudentQuestionAnswer>> getStudentQuestionAnswerPerQuestion(String examId) {

    Map<String, List<StudentQuestionAnswer>> studentQuestionAnswerMap = getStudentQuestionAnswers(examId).stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(StudentQuestionAnswer::getExamQuestionId));

    return question -> studentQuestionAnswerMap.getOrDefault(question.getId(), Collections.emptyList());
}


private long getCorrectCountPerQuestion(String examId, Question question) {
    return getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId).apply(question).stream()
            .filter(StudentQuestionAnswer::isCorrect)
            .count();
}

getStudentQuestionAnswerPerQuestion 计算出所有question 的值，并封装成一个函数返回。因为是闭包，因此 studentQuestionAnswerMap 会被缓存在这个函数里面，当要用到的时候，只要调用 getStudentQuestionAnswerPerQuestion (可以对这个函数的返回值进行缓存 ) 获取函数，再通过 apply 把question 传递进去即可，实际调用就是通过 Map 获取值，并不会每次都去计算 Map 的值，从而解决多次查询的问题。

上层方法如法炮制，最终代码如下

public class ExamInfoQuestionQueryService3 {

    private ExamQuestionMapper questionMapper;
    private StudentQuestionAnswerMapper studentQuestionAnswerMapper;
    private ExamMapper examMapper;
    private StudentMapper studentMapper;

    /**
     * 获取测验和题目的正确率和参与率
     */
    public ExamDto getQuestionByExamId(String examId) {

        ExamDto examDto = new ExamDto();

        examDto.setCorrectRate(calculateExamCorrectRate(examId));

        examDto.setSubmittedRate(calculateExamSubmittedRate(examId));

        examDto.setQuestions(getExamQuestions(examId).stream().map(question -> {

            QuestionDto questionDto = new QuestionDto();
            // 计算题目正确率
            questionDto.setCorrectRate(calculateQuestionCorrectRate(examId).apply(question));
            // 计算题目参与率
            questionDto.setSubmittedRate(calculateQuestionSubmittedRate(examId).apply(question));

            return questionDto;
        }).collect(Collectors.toList()));
        return examDto;
    }

    private double calculateExamSubmittedRate(String examId) {
        return 1.0 * getStudentQuestionAnswers(examId).size() / getStudents(examId).size();
    }

    private long calculateExamCorrectRate(String examId) {
        return getCorrectStudentAnswerCount(examId) / getStudentQuestionAnswers(examId).size();
    }

    private long getCorrectStudentAnswerCount(String examId) {
        return getStudentQuestionAnswers(examId).stream().filter(StudentQuestionAnswer::isCorrect).count();
    }

    private List<Student> getStudents(String examId) {
        return studentMapper.selectByClassroom(getExam(examId).getClassroomId());
    }

    private Exam getExam(String examId) {
        return examMapper.selectById(examId);
    }

    private List<StudentQuestionAnswer> getStudentQuestionAnswers(String examId) {
        return studentQuestionAnswerMapper.selectByExamQuestionIds(getExamQuestionIds(getExamQuestions(examId)));
    }

    private static List<String> getExamQuestionIds(List<Question> questions) {
        return questions.stream().map(Question::getId).collect(Collectors.toList());
    }

    private Function<Question, Double> calculateQuestionSubmittedRate(String examId) {
        return question -> 1.0 * getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId).apply(question).size() / getStudents(examId).size();
    }

    private Function<Question, Double> calculateQuestionCorrectRate(String examId) {
        return question -> 1.0 * getCorrectCountPerQuestion(examId).apply(question) / getAnswerCount(examId).apply(question);
    }

    private Function<Question, Integer> getAnswerCount(String examId) {
        return question -> getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId).apply(question).size();

    }

    private Function<Question, Long> getCorrectCountPerQuestion(String examId) {
        return question -> getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId).apply(question).stream().filter(StudentQuestionAnswer::isCorrect).count();
    }

    private Function<Question, List<StudentQuestionAnswer>> getStudentQuestionAnswerPerQuestion(String examId) {

        Map<String, List<StudentQuestionAnswer>> studentQuestionAnswerMap = getStudentQuestionAnswers(examId).stream().collect(Collectors.groupingBy(StudentQuestionAnswer::getExamQuestionId));

        return question -> studentQuestionAnswerMap.getOrDefault(question.getId(), Collections.emptyList());
    }

    private List<Question> getExamQuestions(String examId) {
        return questionMapper.selectByExamId(examId);
    }

}

使用 kotlin 的话效果更好，因为 kotlin 原生就支持函数式，不像 java 还需要有个 Function。

class ExamInfoQuestionQueryService4 {

    private lateinit var questionMapper: ExamQuestionMapper
    private lateinit var studentQuestionAnswerMapper: StudentQuestionAnswerMapper
    private lateinit var examMapper: ExamMapper
    private lateinit var studentMapper: StudentMapper

    /**
     * 获取测验和题目的正确率和参与率
     */
    fun getQuestionByExamId(examId: String): ExamDto {

        return ExamDto(
            correctRate = calculateExamCorrectRate(examId),
            submittedRate = calculateExamSubmittedRate(examId),
            questions = getExamQuestions(examId).map { question: Question ->
                QuestionDto(
                    // 计算题目正确率
                    correctRate = calculateQuestionCorrectRate(examId)(question),
                    // 计算题目参与率
                    submittedRate = calculateQuestionSubmittedRate(examId)(question)
                )
            }
        )
    }

    private fun calculateExamSubmittedRate(examId: String): Double {
        return 1.0 * getStudentQuestionAnswers(examId).size / getStudents(examId).size
    }

    private fun calculateExamCorrectRate(examId: String): Double {
        return 1.0 * getCorrectStudentAnswerCount(examId) / getStudentQuestionAnswers(examId).size
    }

    private fun getCorrectStudentAnswerCount(examId: String): Int {
        return getStudentQuestionAnswers(examId).count { obj: StudentQuestionAnswer -> obj.isCorrect }
    }

    private fun getStudents(examId: String): List<Student> {
        return studentMapper.selectByClassroom(getExam(examId).classroomId)
    }

    private fun getExam(examId: String): Exam {
        return examMapper.selectById(examId)
    }

    private fun getStudentQuestionAnswers(examId: String): List<StudentQuestionAnswer> {
        return studentQuestionAnswerMapper.selectByExamQuestionIds(getExamQuestions(examId).map(Question::getId))
    }

    private fun calculateQuestionSubmittedRate(examId: String): (Question) -> Double {
        return { question: Question ->
            1.0 * getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId)(question).size / getStudents(examId).size
        }
    }

    private fun calculateQuestionCorrectRate(examId: String): (Question) -> Double {
        return { question: Question ->
            1.0 * getCorrectCountPerQuestion(examId)(question) / getAnswerCount(examId)(question)
        }
    }

    private fun getAnswerCount(examId: String): (Question) -> Int {
        return { question: Question ->
            getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId)(question).size
        }
    }

    private fun getCorrectCountPerQuestion(examId: String): (Question) -> Int {
        return { question: Question ->
            getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId)(question)
                .count { obj: StudentQuestionAnswer -> obj.isCorrect }
        }
    }

    private fun getStudentQuestionAnswerPerQuestion(examId: String): (Question) -> List<StudentQuestionAnswer> {
        val studentQuestionAnswerMap = getStudentQuestionAnswers(examId)
            .groupBy(StudentQuestionAnswer::getExamQuestionId)

        return { question: Question ->
            studentQuestionAnswerMap[question.id] ?: emptyList()
        }
    }

    private fun getExamQuestions(examId: String): List<Question> {
        return questionMapper.selectByExamId(examId)
    }

}

我把上面的实现方式称为函数式查询，利用函数的方式组合和组装查询值。

缓存的实现方式

对方法实现做拦截，且类非接口，最简单的方式就是 cglib 了，cglib 可以通过继承对源方法进行拦截。

通过 BeanPostProcessor 对 bean 进行代理

@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
class QueryFunctionalBeanFactory : BeanPostProcessor {

    /**
     * 此方法可以在其他 bean 注入这个 bean 之前对这个 bean 进行替换
     */
    override fun postProcessBeforeInitialization(bean: Any?, beanName: String?): Any? {
        if (bean == null) {
            return null
        }
        val targetClass = AopUtils.getTargetClass(bean)

        // QueryFunctional 是标识要缓存的类
        if (targetClass.isAnnotationPresent(QueryFunctional::class.java)) {
            val enhancer = Enhancer()
            enhancer.setSuperclass(targetClass)
            enhancer.setCallback(object : MethodInterceptor {
                override fun intercept(obj: Any, method: Method, args: Array<out Any>, methodProxy: MethodProxy): Any? {
                    return QueryFunctionalCache.cache(method) {
                        return@cache methodProxy.invokeSuper(obj, args)
                    }
                }
            })
            // 创建 cglib 代理
            val newBean = enhancer.create()

            // 把代理对象设进代理类
            for (fileId in bean.javaClass.fields) {
                fileId.isAccessible = true
                fileId.set(newBean, fileId.get(bean))
            }
            return newBean
        }
        return bean

    }

    override fun postProcessAfterInitialization(bean: Any?, beanName: String?): Any? {
        return bean
    }
}

缓存的逻辑如下

class QueryFunctionalCache {

    companion object {

        /**
         * 线程缓存缓存方法的返回值
         */
        private var cacheDatas = object : ThreadLocal<MutableMap<Method, Any?>>() {
            override fun initialValue(): MutableMap<Method,Any?> {
                return mutableMapOf()
            }
        }
        
        fun <R : Any?> cache(method: Method, any: () -> R): R {

            var cacheMethodReturnValueMap = cacheDatas.get()

            // 因为入参只有一个, 且不会变, 因此只要缓存一份就好
            if (cacheMethodReturnValueMap.containsKey(method)) {
                return cacheMethodReturnValueMap.get(method) as R
            }

            val methodReturnValue = any()

            cacheMethodReturnValueMap = cacheMethodReturnValueMap ?: mutableMapOf()

            cacheMethodReturnValueMap.putAll(mutableMapOf(Pair(method, methodReturnValue)))

            return methodReturnValue
        }
    }
}

上面的代码有个缺陷，同时也函数式查询的一个不足，就是入参必须不变。上面的例子大部分方法都是 examId，每次查询都是不变的，因此每次查询缓存只有一份，加缓存并不需要把入参作为key。只要每次进入查询入口方法的时候缓存，退出的时候删除就可以了。但这也限制了提取的方法的入参都要一样的。

当入口方法参数多的时候，可以提取成一个 dto，后面所有方法都以这一个 dto 为参数进行设计，这样方法更容易组装，因为入参都是同一个 dto，因此想调用什么方法都不用关心参数的问题。但这样函数的复用性就变得很差了，因为 dto 一般不同的查询是不同。

解决方法可以针对通用的查询细化参数，不使用 dto，只要参数是固定的，只缓存一份的规则仍然生效，但里面组合的函数也要改成一样的参数。实际使用中单个查询里面的复用是非常多的，不同查询的复用较少。

总计

函数式查询本质是通过函数替代变量，通过缓存和柯里化解决性能问题。虽然上面的代码经过精简不能用，但组件已经完成，有个项目已用上，效果还不错，把大量的 map 都去掉了，提升了可读性，定位问题的速度也更快了。

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