背景
最近在搭一个新项目的架子,在生产环境中,为了能实时的监控程序的运行状态,少不了逻辑执行时间长度的统计。时间统计这个功能实现的期望有下面几点:
- 实现细节要剥离:时间统计实现的细节不期望在显式的写在主逻辑中。因为主逻辑中的其他逻辑和时间统计的抽象层次不在同一个层级
- 用于时间统计的代码可复用
- 统计出来的时间结果是可被处理的。
- 对并发编程友好
实现思路
统计细节的剥离
最朴素的时间统计的实现,可能是下面这个样子:
func f() { startTime := time.Now() logicStepOne() logicStepTwo() endTime := time.Now() timeDiff := timeDiff(startTime, endTime) log.Info("time diff: %s", timeDiff) }
《代码整洁之道》告诉我们:一个函数里面的所有函数调用都应该处于同一个抽象层级。
在这里时间开始、结束的获取,使用时间的求差,属于时间统计的细节,首先他不属于主流程必要的一步,其次他们使用的函数 time.Now() 和 logicStepOne, logicStepTwo 并不在同一个抽象层级。
因此比较好的做法应该是把时间统计放在函数 f 的上层,比如:
func doFWithTimeRecord() { startTime: = time.Now() f() endTime := Time.Now() timeDiff := timeDIff(startTime, endTime) log.Info("time diff: %s", timeDiff) }
时间统计代码可复用&统计结果可被处理&不影响原函数的使用方式
我们虽然达成了函数内抽象层级相同的目标,但是大家肯定也能感受到:这个函数并不好用。
原因在于,我们把要调用的函数 f 写死在了 doFWithTimeRecord 函数中。这意味着,每一个要统计时间的函数,我都需要实现一个 doXXWithTimeRecord, 而这些函数里面的逻辑是相同的,这就违反了我们 DRY(Don't Repeat Yourself)原则。因此为了实现逻辑的复用,我认为装饰器是比较好的实现方式:将要执行的函数作为参数传入到时间统计函数中。
举个网上看到的例子
实现一个功能,第一反应肯定是查找同行有没有现成的轮子。不过看了下,没有达到自己的期望,举个例子:
type SumFunc func(int64, int64) int64 func timedSumFunc(f SumFunc) SumFunc { return func(start, end int64) int64 { defer func(t time.Time) { fmt.Printf("--- Time Elapsed: %v ---\n", time.Since(t)) }(time.Now()) return f(start, end) } }
说说这段代码不好的地方:
这个装饰器入参写死了函数的类型:
type SumFunc func(int64, int64) int64
也就是说,只要换一个函数,这个装饰器就不能用了,这不符合我们的第2点要求
这里时间统计结果直接打印到了标准输出,也就是说这个结果是不能被原函数的调用方去使用的:因为只有掉用方,才知道这个结果符不符合预期,是花太多时间了,还是正常现象。这不符合我们的第3点要求。
怎么解决这两个问题呢?
这个时候,《重构,改善既有代码的设计》告诉我们:Replace Method with Method Obejct——以函数对象取代函数。他的意思是当一个函数有比较复杂的临时变量时,我们可以考虑将函数封装成一个类。这样我们的函数就统一成了 0 个参数。(当然,原本就是作为一个 struct 里面的方法的话就适当做调整就好了)
现在,我们的代码变成了这样:
type TimeRecorder interface { SetCost(time.Duration) TimeCost() time.Duration } func TimeCostDecorator(rec TimeRecorder, f func()) func() { return func() { startTime := time.Now() f() endTime := time.Now() timeCost := endTime.Sub(startTime) rec.SetCost(timeCost) } }
这里入参写成是一个 interface ,目的是允许各种函数对象入参,只需要实现了 SetCost 和 TimeCost 方法即可
对并发编程友好
最后需要考虑的一个问题,很多时候,一个类在整个程序的生命周期是一个单例,这样在 SetCost 的时候,就需要考虑并发写的问题。这里考虑一下几种解决方案:
使用装饰器配套的时间统计存储对象,实现如下:
func NewTimeRecorder() TimeRecorder { return &timeRecorder{} } type timeRecorder struct { cost time.Duration } func (tr *timeRecorder) SetCost(cost time.Duration) { tr.cost = cost } func (tr *timeRecorder) Cost() time.Duration { return tr.cost }
抽离出存粹的执行完就可以销毁的函数对象,每次要操作的时候都 new 一下
函数对象内部对 SetCost 函数实现锁机制
这三个方案是按推荐指数从高到低排序的,因为我个人认为:资源允许的情况下,尽量保持对象不可变;同时怎么统计、存储使用时长其实是统计时间模块自己的事情。
单元测试
最后补上单元测试:
func TestTimeCostDecorator(t *testing.T) { testFunc := func() { time.Sleep(time.Duration(1) * time.Second) } type args struct { rec TimeRecorder f func() } tests := []struct { name string args args }{ { "test time cost decorator", args{ NewTimeRecorder(), testFunc, }, }, } for _, tt := range tests { t.Run(tt.name, func(t *testing.T) { got := TimeCostDecorator(tt.args.rec, tt.args.f) got() if tt.args.rec.Cost().Round(time.Second) != time.Duration(1) * time.Second.Round(time.Second) { "Record time cost abnormal, recorded cost: %s, real cost: %s", tt.args.rec.Cost().String(), tt.Duration(1) * time.Second, } }) } }
测试通过,验证了时间统计是没问题的。至此,这个时间统计装饰器就介绍完了。如果这个实现有什么问题,或者大家有更好的实现方式,欢迎大家批评指正与提出~
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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