Java延迟初始化简单介绍

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延迟初始化

一般有几种延迟初始化的场景：

•  对于会消耗较多资源的对象：这不仅能够节省一些资源，同时也能够加快对象的创建速度，从而从整体上提升性能。

•  某些数据在启动时无法获取：比如一些上下文信息可能在其他拦截器或处理中才能被设置，导致当前bean在加载的时候可能获取不到对应的变量的值，使用 延迟初始化可以在真正调用的时候去获取，通过延迟来保证数据的有效性。

在Java8中引入的lambda对于我们实现延迟操作提供很大的便捷性，如Stream、Supplier等，下面介绍几个例子。

Lambda

Supplier

通过调用get()方法来实现具体对象的计算和生成并返回，而不是在定义Supplier的时候计算，从而达到了_延迟初始化_的目的。但是在使用 中往往需要考虑并发的问题，即防止多次被实例化，就像Spring的@Lazy注解一样。

public class Holder {      // 默认第一次调用heavy.get()时触发的同步方法      private Supplier heavy = () -> createAndCacheHeavy();       public Holder() {          System.out.println("Holder created");      }      public Heavy getHeavy() {          // 第一次调用后heavy已经指向了新的instance，所以后续不再执行synchronized          return heavy.get();       }     //...      private synchronized Heavy createAndCacheHeavy() {          // 方法内定义class，注意和类内的嵌套class在加载时的区别          class HeavyFactory implements Supplier {              // 饥渴初始化              private final Heavy heavyInstance = new Heavy();               public Heavy get() {                  // 每次返回固定的值                 return heavyInstance;               }           }               //第一次调用方法来会将heavy重定向到新的Supplier实例          if(!HeavyFactory.class.isInstance(heavy)) {              heavy = new HeavyFactory();          }          return heavy.get();      }  }

当Holder的实例被创建时，其中的Heavy实例还没有被创建。下面我们假设有三个线程会调用getHeavy方法，其中前两个线程会同时调用，而第三个线程会在稍晚的时候调用。

当前两个线程调用该方法的时候，都会调用到createAndCacheHeavy方法，由于这个方法是同步的。因此第一个线程进入方法体，第二个线程开始等待。在方法体中会首先判断当前的heavy是否是HeavyInstance的一个实例。

如果不是，就会将heavy对象替换成HeavyFactory类型的实例。显然，第一个线程执行判断的时候，heavy对象还只是一个Supplier的实例，所以heavy会被替换成为HeavyFactory的实例，此时heavy实例会被真正的实例化。

等到第二个线程进入执行该方法时，heavy已经是HeavyFactory的一个实例了，所以会立即返回（即heavyInstance）。当第三个线程执行getHeavy方法时，由于此时的heavy对象已经是HeavyFactory的实例了，因此它会直接返回需要的实例（即heavyInstance），和同步方法createAndCacheHeavy没有任何关系了。

以上代码实际上实现了一个轻量级的虚拟代理模式(Virtual Proxy Pattern)。保证了懒加载在各种环境下的正确性。

还有一种基于delegate的实现方式更好理解一些：

https://gist.github.com/taichi/6daf50919ff276aae74f

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;  import java.util.concurrent.ConcurrentMap;  import java.util.function.Supplier;  public class MemoizeSupplier implements Supplier {   final Supplier delegate;   ConcurrentMap, T> map = new ConcurrentHashMap<>(1);   public MemoizeSupplier(Supplier delegate) {    this.delegate = delegate;   }   @Override   public T get() {       // 利用computeIfAbsent方法的特性，保证只会在key不存在的时候调用一次实例化方法，进而实现单例    return this.map.computeIfAbsent(MemoizeSupplier.class,      k -> this.delegate.get());   }   public static  Supplier of(Supplier provider) {    return new MemoizeSupplier<>(provider);   }  }

以及一个更复杂但功能更多的CloseableSupplier：

public static class CloseableSupplier implements Supplier, Serializable {          private static final long serialVersionUID = 0L;          private final Supplier delegate;          private final boolean resetAfterClose;         private volatile transient boolean initialized;          private transient T value;          private CloseableSupplier(Supplier delegate, boolean resetAfterClose) {              this.delegate = delegate;              this.resetAfterClose = resetAfterClose;          }          public T get() {              // 经典Singleton实现              if (!(this.initialized)) { // 注意是volatile修饰的，保证happens-before，t一定实例化完全                  synchronized (this) {                      if (!(this.initialized)) { // Double Lock Check                          T t = this.delegate.get();                          tthis.value = t;                          this.initialized = true;                          return t;                      }                  }              }              // 初始化后就直接读取值，不再同步抢锁              return this.value;          }         public boolean isInitialized() {              return initialized;          }          public  void ifPresent(ThrowableConsumer consumer) throws X {              synchronized (this) {                  if (initialized && this.value != null) {                      consumer.accept(this.value);                  }              }          }         public  Optional map(Function mapper) {              checkNotNull(mapper);              synchronized (this) {                  if (initialized && this.value != null) {                      return ofNullable(mapper.apply(value));                  } else {                      return empty();                  }              }          }          public void tryClose() {              tryClose(i -> { });          }          public  void tryClose(ThrowableConsumer close) throws X {              synchronized (this) {                  if (initialized) {                      close.accept(value);                      if (resetAfterClose) {                          this.value = null;                          initialized = false;                      }                  }              }          }          public String toString() {              if (initialized) {                  return "MoreSuppliers.lazy(" + get() + ")";              } else {                  return "MoreSuppliers.lazy(" + this.delegate + ")";              }          }      }

Stream

Stream中的各种方法分为两类：

•  中间方法(limit()/iterate()/filter()/map())

•  结束方法(collect()/findFirst()/findAny()/count())

前者的调用并不会立即执行，只有结束方法被调用后才会依次从前往后触发整个调用链条。但是需要注意，对于集合来说，是每一个元素依次按照处理链条执行到尾，而不是每一个中间方法都将所有能处理的元素全部处理一遍才触发 下一个中间方法。比如：

List names = Arrays.asList("Brad", "Kate", "Kim", "Jack", "Joe", "Mike");  final String firstNameWith4Letters = names.stream()      .filter(name -> length(name) == 3)      .map(name -> toUpper(name))      .findFirst()      .get();  System.out.println(firstNameWith4Letters);

当触发findFirst()这一结束方法的时候才会触发整个Stream链条，每个元素依次经过filter()->map()->findFirst()后返回。所以filter()先处理第一个和第二个后不符合条件，继续处理第三个符合条件，再触发map()方法，最后将转换的结果返回给findFirst()。所以filter()触发了_3_次，map()触发了_1_次。

好，让我们来看一个实际问题，关于无限集合。

Stream类型的一个特点是：它们可以是无限的。这一点和集合类型不一样，在Java中的集合类型必须是有限的。Stream之所以可以是无限的也是源于Stream「懒」的这一特点。

Stream只会返回你需要的元素，而不会一次性地将整个无限集合返回给你。

Stream接口中有一个静态方法iterate()，这个方法能够为你创建一个无限的Stream对象。它需要接受两个参数：

public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)

其中，seed表示的是这个无限序列的起点，而UnaryOperator则表示的是如何根据前一个元素来得到下一个元素，比如序列中的第二个元素可以这样决定：f.apply(seed)。

下面是一个计算从某个数字开始并依次返回后面count个素数的例子：

public class Primes {          public static boolean isPrime(final int number) {          return number > 1 &&              // 依次从2到number的平方根判断number是否可以整除该值，即divisor              IntStream.rangeClosed(2, (int) Math.sqrt(number))                  .noneMatch(divisor -> number % divisor == 0);      }       private static int primeAfter(final int number) {          if(isPrime(number + 1)) // 如果当前的数的下一个数是素数，则直接返回该值              return number + 1;          else // 否则继续从下一个数据的后面继续找到第一个素数返回，递归              return primeAfter(number + 1);      }      public static List primes(final int fromNumber, final int count) {          return Stream.iterate(primeAfter(fromNumber - 1), Primes::primeAfter)              .limit(count)              .collect(Collectors.toList());      }      //...  }

对于iterate和limit，它们只是中间操作，得到的对象仍然是Stream类型。对于collect方法，它是一个结束操作，会触发中间操作来得到需要的结果。

如果用非Stream的方式需要面临两个问题：

•  一是无法提前知晓fromNumber后count个素数的数值边界是什么

•  二是无法使用有限的集合来表示计算范围，无法计算超大的数值

即不知道第一个素数的位置在哪儿，需要提前计算出来第一个素数，然后用while来处理count次查找后续的素数。可能primes方法的实现会拆成两部分，实现复杂。如果用Stream来实现，流式的处理，无限迭代，指定截止条件，内部的一套机制可以保证实现和执行都很优雅。

感谢各位的阅读，以上就是“Java延迟初始化简单介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Java延迟初始化简单介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！