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利用Groovy闭包优化相似方法的轮询逻辑

DDD
发布: 2025-11-05 17:20:10
原创
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利用Groovy闭包优化相似方法的轮询逻辑

本文探讨了如何利用groovy闭包(closure)将具有相似逻辑但条件不同的重复轮询方法合并为一个通用、灵活且可维护的方法。通过抽象出变化的条件判断逻辑,我们能够显著减少代码冗余,提高代码复用性,并优化性能,避免在频繁调用中创建不必要的对象。

软件开发中,我们经常会遇到需要等待某个外部条件满足才能继续执行的场景。例如,等待网络连接成功,或等待某个操作返回预期的结果。当这些等待逻辑在不同场景下仅有条件判断部分不同时,很容易导致代码重复。

考虑以下两个Groovy方法示例:

def someCondition = false

def method1() {
    while(!someCondition) {
        def connectionStatus = getConnectionStatus() // return 200, 404, etc.
        if (connectionStatus == 200) {
            someCondition = true
        } else {
            println "repeat until connection is 200"
            sleep 15
        }
    }
}

def method2(){
    while(!someCondition) {
        def result = getResult() // A, B, C, etc.
        if (result in ["A", "B", "C"]) {
            someCondition = true
        } else {
            println "waiting until result is either A, B, or C"
            sleep 15
            result = getResult() // call again to check if result changed
        }
    }
}
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这两个方法都包含一个 while 循环,在循环内部执行某个操作,然后根据不同的条件判断是否满足退出循环。除了 if 语句中的条件不同外,其余的轮询、等待(sleep)和日志输出逻辑几乎完全一致。这种代码模式是典型的重复代码,不利于维护和扩展。

利用闭包抽象轮询逻辑

Groovy的闭包提供了一种优雅的方式来解决这类问题。我们可以创建一个通用的轮询方法,将变化的条件判断逻辑作为闭包参数传递进去。

首先,定义一个名为 waitUntil 的通用方法。这个方法将负责处理轮询的通用框架,包括重试次数、休眠时间以及执行条件判断。

/**
 * 持续等待直到某个条件满足。
 *
 * @param sleep 每次重试之间的休眠时间(毫秒)。
 * @param maxRetries 最大重试次数。
 * @param test 一个返回布尔值的闭包,当条件满足时返回 true。
 */
def waitUntil(int sleep = 1, int maxRetries = 10, Closure<Boolean> test) {
    int retries = 0
    while (retries++ < maxRetries && !test()) {
        println "Failed at attempt $retries/$maxRetries, sleeping for $sleep ms before retrying"
        Thread.sleep(sleep)
    }
    // 可选:如果需要知道是否成功,可以返回 test() 的最终结果
    // return test()
}
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在这个 waitUntil 方法中:

  • sleep 参数定义了每次重试之间的等待时间,默认为1毫秒。
  • maxRetries 参数定义了最大重试次数,默认为10次。
  • test 参数是一个 Closure<Boolean> 类型的闭包,它封装了实际的条件判断逻辑。当这个闭包执行返回 true 时,表示条件已满足,轮询结束。

使用示例

现在,我们可以使用这个通用的 waitUntil 方法来替代之前的 method1 和 method2。

示例1:等待 getResult() 返回特定值

// 假设 getResult() 方法存在
def getResult() {
    // 模拟异步操作,可能返回不同的值
    def values = ["X", "Y", "A", "B", "Z"]
    values[new Random().nextInt(values.size())]
}

// 替换 method2 的逻辑
println "Waiting for result A, B, or C..."
waitUntil {
    getResult() in ["A", "B", "C"]
}
println "Condition met or max retries reached."
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示例2:自定义休眠时间

// 替换 method1 的逻辑,假设 getConnectionStatus() 方法存在
def getConnectionStatus() {
    // 模拟网络请求
    def statuses = [404, 500, 200, 403]
    statuses[new Random().nextInt(statuses.size())]
}

println "Waiting for connection status 200 with longer sleep..."
waitUntil(100) { // 每次重试休眠100毫秒
    getConnectionStatus() == 200
}
println "Condition met or max retries reached."
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示例3:自定义休眠时间和最大重试次数

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println "Waiting with custom sleep and retries..."
waitUntil(200, 5) { // 每次休眠200毫秒,最多重试5次
    // 某个耗时操作或外部条件
    new Random().nextBoolean() // 模拟随机成功
}
println "Condition met or max retries reached."
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优化:避免重复创建对象

在上述示例中,如果闭包内部需要判断一个值是否在一个集合中(例如 getResult() in ["A", "B", "C"]),那么每次闭包执行时都会创建一个新的列表 ["A", "B", "C"]。对于高频或长时间运行的轮询任务,这可能会导致大量的临时对象被创建,增加垃圾回收(GC)的负担。

为了优化这一点,我们可以将这些不变的参数作为 waitUntil 方法的参数传入,然后通过闭包的隐式参数 it 或显式参数传递给闭包。

/**
 * 持续等待直到某个条件满足,并支持传入额外参数到闭包。
 *
 * @param closureArgs 传递给闭包的额外参数。
 * @param sleep 每次重试之间的休眠时间(毫秒)。
 * @param maxRetries 最大重试次数。
 * @param test 一个返回布尔值的闭包,当条件满足时返回 true。
 */
def waitUntil(Object closureArgs, int sleep = 1, int maxRetries = 10, Closure<Boolean> test) {
    int retries = 0
    while (retries++ < maxRetries && !test(closureArgs)) { // 将 closureArgs 传递给闭包
        println "Failed at attempt $retries/$maxRetries, sleeping for $sleep ms before retrying"
        Thread.sleep(sleep)
    }
}
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现在,我们可以这样调用:

// 替换 method2 的优化版本
println "Waiting for result A, B, or C (optimized)..."
def expectedResults = ["A", "B", "C"] // 列表只创建一次
waitUntil(expectedResults) { it -> // 闭包接收一个参数 'it',即 expectedResults
    getResult() in it
}
println "Condition met or max retries reached."
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通过这种方式,expectedResults 列表只会在 waitUntil 方法调用时创建一次,而不是在每次闭包执行时都创建,从而减少了不必要的对象创建。

总结与注意事项

通过利用Groovy闭包,我们成功地将重复的轮询逻辑抽象成一个通用方法,显著提高了代码的复用性和可维护性。

这种模式的优点包括:

  • 减少代码重复: 将通用的轮询框架与变化的条件判断分离。
  • 提高可读性: 业务逻辑(条件判断)清晰地封装在闭包中。
  • 增强灵活性: 可以轻松地调整重试策略(休眠时间、最大重试次数)。
  • 优化性能: 通过参数传递避免在循环中重复创建对象。

注意事项:

  • 闭包的副作用: 确保闭包内的操作不会产生意外的副作用,或者副作用是可控且期望的。
  • 异常处理: 在实际应用中,getConnectionStatus() 或 getResult() 这类方法可能会抛出异常。在闭包内部或 waitUntil 方法中增加适当的异常处理机制是必要的。
  • 无限循环风险: 如果 maxRetries 设置过大或条件永远无法满足,可能会导致长时间阻塞。合理设置 maxRetries 和 sleep 参数至关重要。
  • 线程安全: 如果被轮询的条件涉及共享状态,需要考虑线程安全问题。

通过这种模式,开发者可以编写出更简洁、更健壮、更易于维护的Groovy代码,有效管理应用程序中的各种等待和轮询场景。

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