漂亮的with,鱼与熊掌可以兼得

简介: 漂亮的with,鱼与熊掌可以兼得

image.png

假设要加载磁盘上的一个文件,并以二进制形式读取文件的数据。若要从健壮性的角度考虑,需得考虑两种异常情况:

  • 加载文件失败,例如给定的文件路径并不存在该文件
  • 读取文件数据失败,例如磁盘扇区有故障

显然,生活中总是存在着例外,我们不能乐观对待,还得未雨绸缪,唯有对这些异常情况做充分判断,由代码组成的软件系统才够健壮:

case File.read(path) do
    {:ok, binary} ->
        case :beam_lib.chunks(binary, :abstract_code) do
            {:ok, data} ->
                {:ok, wrap(data)}
            error ->
                error
        end
    error -> 
        errorend

代码固然健壮了,然后程序结构的美感却被破坏了。我一贯贪婪,自然不满足于这种扭曲怪异的高质量烂代码。若代码的优雅能与健壮二者兼得,那就是编程世界的乌托邦了!

未必是幻想的乌托邦呢,因为Elixir从1.2版本开始就体贴地引入了with/1表达式。用它改写前面的代码,整容技艺甚至超过韩国整容术,因为整容后的代码不仅美丽,而且天然,如清水出芙蓉,似乎好的代码就该长出这样优雅的姿容:

with {:ok, binary} <- File.read(path),
     {:ok, data} <- :beam_lib.chunks(binary, :abstract_code),do: {:ok, wrap(data)}

没有诘屈聱牙的错落嵌套,没有繁杂的error处理语句,with像一个高明的雕刻家,几刀刻下,划掉多余的石头棱角,栩栩如生的面容就浮现出来了,浑然天成。

仿佛似曾相识?它似乎与for comprehension有着孪生的基因。嗯……千万不要被外相给迷惑了。本质上讲,for其实用于collection中对值的匹配(相当于是flatMapfilter),而with/1则直接匹配值。例如,对于定义的这样两个函数:

defok(x),do:{:ok,x}deferror(x),do:{:error,x}

for用于函数返回值的collection,然后利用模式匹配:ok,就能起到filter的作用:

for{:ok,x}<-[ok(1),error(2),ok(3)],do:x#=> [1, 3]

with则直接作用在函数上,然后根据模式匹配分别处理正确场景与错误场景:

with {:ok, x} <- ok(1),
     {:ok, y} <- ok(2),do: {:ok, x + y}#{:ok, 3}
with {:ok, x} <- error(1),
     {:ok, y} <- ok(2),do: {:ok, x + y}#{:error, 1}

error(2)无法匹配{:ok, y}时,with/1的表达式链条就会及时终止,并返回产生匹配错误的值。这样就可以保证不让错误的数据继续传递,避免出现不可知的异常。这一做法其实也可以解决管道符|>的问题。

对于一个执行流程的代码片段,管道符|>可以让代码充满无与伦比的美;可惜,动人的风情之下也可能暗藏杀机。使用管道符时,倘若chain中的任意一个函数出现错误,就可能导致传递下去的数据非下一个函数所料,从而导致整个管道出现不可控的崩溃。

譬如说,我们要编写一个发送短消息的功能:首先要获取user信息,同时解析需要发送的短信内容,然后再发送。使用管道符的代码如下:

%{sms: sms, user: nil, response: nil}|> get_user|> get_response|> send_response
def send_response(user, response) do
    message = user <> response  #假设user与response都是字符串
    send(message)end

假设get_response/1出现了错误,例如返回一个nil,当代码执行到send_response/2时,就可能抛出ArgumentError

使用with/1可否解决该问题呢?例如:

withuser<-get_user(sms.from),

    response<-get_response(sms.message),do:send_response(user,response)

情况并不如我们预期的那样美好,当response为nil时,程序仍然会出现错误。那么,改成这样呢:

with user <- get_user(sms.from),
     response <- get_response(sms.message),
     sent <- send_response(user, response)do
    sentelse
    error -> errorend

依旧如此!毕竟with/1并不是try/catch,它并不能捕获执行中抛出的错误,然后转向else进行错误处理。只有当模式匹配出现错误时,才会转向else

这其实引出Elixir的一个编程习惯,那就是对异常或错误的处理方式。

要优雅地处理错误,并用优雅的with/1将逻辑串联起来,就需要重构get_userget_responsesend_response等函数。当程序逻辑正确时,返回一个tuple对象{:ok, result};如果出现错误,则返回{:error, error}。于是代码变成:

with
  {:ok, user}     <- get_user(sms.from)
  {:ok, response} <- get_response(sms.message)
  {:ok, sent}     <- send_response(user, response)do
  {:ok, sent}else
  {:error, :no_response} -> send_response(user, "I'm not sure what to say...")
  error -> errorend

倘若遵循这样一个编码规范,每个函数并不需要检查输入参数是否是error,而是统一放到with/1else中进行处理,可以省去冗余的错误处理代码。

with/1将正常场景与异常场景用一种相对优雅的方式分隔开,相较于使用|>,虽然显得还不够直观,但至少保证了代码逻辑结构足够的清晰度,干净利落地体现了编码意图,且代码还是足够健壮的。鱼与熊掌可以兼得,with/1庶几达到了这一目标。

参考:

Elixir's With Statement

Learning Elixir's with

MY FAVORITE PATTERN REVISITED

相关文章
|
SQL 运维 监控
灵魂三问之稳定性摸排
本文记录了稳定性摸排过程中的一些思考和沉淀。
40002 61
|
SQL 算法 Java
【其他】快出数量级的性能是怎样炼成的
【其他】快出数量级的性能是怎样炼成的
40 0
|
2月前
|
缓存 NoSQL 程序员
高并发下的生存之道:如何巧妙化解热Key危机?
本文详细探讨了互联网高并发场景下的热Key问题及其解决方案。热Key即因频繁访问导致缓存压力激增,影响系统稳定性。作者小米介绍了多种应对策略,包括Redis集群、主从复制、本地缓存、限流及Key加随机值等技术手段,旨在帮助读者有效分散负载,确保服务稳定。此外,还提供了兜底逻辑如降级处理和预热机制,以应对突发流量。希望本文能帮助大家更好地理解和解决热Key问题。
42 1
高并发下的生存之道:如何巧妙化解热Key危机?
|
3月前
|
敏捷开发 缓存 负载均衡
架构设计黄金法的七个黄金法则
【8月更文挑战第9天】在软件开发的浩瀚星空中,架构设计如同星辰般指引着项目前行的方向。它不仅是技术实现的蓝图,更是系统稳定性、可扩展性与维护性的基石。今天,让我们一同揭开“架构设计的七个黄金法则”的神秘面纱,探索那些在工作学习中不可或缺的技术干货。
52 0
|
负载均衡 监控 测试技术
认清性能问题
首先专注于业务上最需要优先修正的程序,而不是从全局调优来改善性能。要重视全局的性能表现,但解决问题要从细节和业务最需要的环节入手。
认清性能问题
【高并发趣事一】——Amdahl(阿姆达尔定律)与Gustafson(古斯塔夫森定律)
【高并发趣事一】——Amdahl(阿姆达尔定律)与Gustafson(古斯塔夫森定律)
360 0
【高并发趣事一】——Amdahl(阿姆达尔定律)与Gustafson(古斯塔夫森定律)
|
SQL 存储 分布式计算
快出数量级的性能是怎样炼成的
快出数量级的性能是怎样炼成的
|
Java C++
这波性能优化,太炸裂了!(中)
这波性能优化,太炸裂了!(中)
146 0
这波性能优化,太炸裂了!(中)
|
SQL 缓存 监控
这波性能优化,太炸裂了!(下)
这波性能优化,太炸裂了!(下)
145 0
这波性能优化,太炸裂了!(下)
|
Java 编译器 测试技术
这波性能优化,太炸裂了!(上)
这波性能优化,太炸裂了!(上)
184 0
这波性能优化,太炸裂了!(上)