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这篇文章主要介绍“Scala中Trait有什么作用”，在日常操作中，相信很多人在Scala中Trait有什么作用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Scala中Trait有什么作用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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Inside Scala - 1：Partially applied functions
Partially applied function（不完全应用的函数）是scala中的一种curry机制，本文将通过一个简单的实例来描述在scala中 partially applied function的内部机制。
// Test3.scala package test object Test3 { def sum(x:Int, y:Int, z:Int) = x + y + z def main(args: Array[String]) { val sum1 = sum _ val sum2 = sum(1, _:Int, 3) println(sum1(1,2,3)) println(sum2(2)) List(1,2,3,4).foreach(println); List(1,2,3,4).foreach(println _) } }在这个代码中 sum _ 表示了一个 新的类型为 （Int,Int,Int)=>Int 的函数，实际上，Scala 会生成一个新的匿名函数（是一个函数对象，Function3），这个函数对象的apply方法会调用 sum 这个对象方法（在这里，是方法，而不是一个函数）。
sum2 是一个 Int => Int的函数（对象），这个函数的apply方法会调用 sum 对象方法。
后面的两行代码都需要访问 println， println是在在Predef对象中定义的方法，在scala中，实际上都会生成一个临时的函数对象，来包装对 println 方法的调用。如果研究一下scala生成的代码，那么可以发现，目前生成的代码中， 对 println, println _生成的代码是重复的，这也说明，目前，所有的你匿名函数基本上没有进行重复性检查。（这可能导致编译生成的的类更大）。
从这里可以得知，虽然，在语法层面，方法（所有的def出来的东西）与函数看起来是一致的，但实际上，二者在底层有区别，方法仍然是不可以直接定位、传值的，他不是一个对象。而仅仅是JVM底层可访问的一个实体。而函数则是虚拟机层面的一个对象。任何从方法到函数的转换，Scala会自动生成一个匿名的函数对象，来进行相应的转换。
所以， List(1,2,3,4).foreach(println) 在底层执行时，并不是获得了一个println的引用（实际上，根本不存在println这个可访问的对象），而是scala自动产生一个匿名的函数，这个函数会调用println。
当然，将一个函数传递时，Scala是不会再做不必要的包装的，而是直接传递这个函数对象了。
Inside Scala - 2: Curry Functions
Curry，在函数式语言中是很常见的，在scala中，对其有特别的支持。
package test
object TestCurry { def sum(x:Int)(y:Int)(z:Int) = x + y + z def main(args: Array[String]){ val sum1: (Int => Int => Int) = sum(1) val sum12: Int => Int = sum(1)(2) val sum123 = sum(1)(2)(3) println(sum1(2)(3)) println(sum12(3)) println(sum123) } }在这个例子中， sum 被设计成为一个curried函数，（多级函数？），研究一个函数的实现是很有意思的：
如果看生成的 sum 函数代码，那么，它与 如下编写的
def sum(x:Int, y:Int: z:Int) = x + y + z 是一致的。
而且，如果，你调用sum(1)(2)(3)，实际上，scala也并不会产生3次函数调用，而是一次 sum(1,2,3)
也就是说，如果你没有进行 sum(1), sum(1)(2)等调用，那么实际上，上述的代码中根本不会生成额外的函数处理代码。但是，如果我们需要进行一些常用的curry操作时，scala为我们提供了额外的语法级的便利。
Inside Scala - 3: How Trait works
Scala中Trait应该是一个非常强大，但又有些复杂的概念，至少与我，我对trait总是有一些不太明了的地方，求人不如求己，对这些疑问还是自己动手探真的比较好。
还是从一个简单的实例着手。
package test
import java.awt.Point object TestTrait { trait Rectangular { def topLeft: Point def bottomRight: Point def left = topLeft.x def top = topLeft.y def right = bottomRight.x def bottom = bottomRight.y def width = right - left def height = bottom - top } class Rectangle(val topLeft: Point, val bottomRight: Point) extends Rectangular { override def toString = "I am a rectangle" } }对这段代码，我想问如下的几个问题：
Rectangle是如何继承 Rectangular的行为，如 left, right, width, height的？
Rectangular 对应于Java的接口，那么，相关的实现代码又是如何保存的？
其实，这两个问题是相关的。研究这个问题的最直接的办法莫过于直接分析scalac编译后的结果。
这个类编译后包括：
TestTrait.class 这个类
TestTrait$.class 其实就是 object TestTrait这个对象的类。一个object实际上从属于一个类，scala是对其加后缀$
在这个例子中，TestTrait这个对象实际上并未定义新的属性和方法，因此，并没有包含什么内容
TestTrait$Rectangular.class
对应于代码中的Rectangular这个trait，这实际上是一个接口类。对应的就是这个trait中定义的全部方法。包括topLeft, bottomRight以及后续的实现方法left, width等的接口定义
public interface test.TestTrait$Rectangular extends scala.ScalaObject{ public abstract int height(); public abstract int width(); public abstract int bottom(); public abstract int right(); public abstract int top(); public abstract int left(); public abstract java.awt.Point bottomRight(); public abstract java.awt.Point topLeft(); }TestTrait$Rectangular$class.class
这个类实际上是trait逻辑的实现类。由于JVM中，接口是不支持任何的实现代码的，因此，scala将相关的逻辑代码编译在这个类中
public abstract class test.TestTrait$Rectangular$class extends java.lang.Object{ public static void $init$(test.TestTrait$Rectangular); // 在这个例子中，没有trait的初始化相关操作 Code: 0: return public static int height(test.TestTrait$Rectangular); // 对应于height = bottom - top这个操作的实现 Code: 0: aload_0 1: invokeinterface #17, 1; //InterfaceMethod test/TestTrait$Rectangular.bottom:()I 6: aload_0 7: invokeinterface #20, 1; //InterfaceMethod test/TestTrait$Rectangular.top:()I 12: isub 13: ireturn更多的方法并不在此罗列。
首先，这个实现类是抽象的，它不需要被实例化。
所有的trait方法，其实接收一个额外的参数，即 this 对象。对对象的任何的访问，如bottom等操作，实际上是直接调用对象的相应操作。
所有的trait方法，都是static的。
TestTrait$Rectangle.class
这个就是Rectangle这个类的代码了。
// 首先，实现类以implements的方式继承了trait所定义的接口。 public class test.TestTrait$Rectangle extends java.lang.Object implements test.TestTrait$Rectangular,scala.ScalaObject{ // 类的val属性直接对应于一个同名的private字段和相应的读取方法。 private final java.awt.Point bottomRight; private final java.awt.Point topLeft; // scala对象比较特殊的是，相应字段的初始化比调用父类构造函数来得更早。也就是说，在Class(arg)中的参数是最早被初始化的。 // 在构造函数后，可以看到，会调用trait的初始化代码。当然，在我们的这个例子中，trait没有任何的初始化行为。 public test.TestTrait$Rectangle(java.awt.Point, java.awt.Point); Code: 0: aload_0 1: aload_1 2: putfield #13; //Field topLeft:Ljava/awt/Point; 5: aload_0 6: aload_2 7: putfield #15; //Field bottomRight:Ljava/awt/Point; 10: aload_0 11: invokespecial #20; //Method java/lang/Object."":()V 14: aload_0 15: invokestatic #26; //Method test/TestTrait$Rectangular$class.$init$:(Ltest/TestTrait$Rectangular;)V 18: return // height这个函数是从trait中继承的，在这里，继承体现为对trait实现类的一个调用，同时，将对象本身作为this传递给该函数 public int height(); Code: 0: aload_0 1: invokestatic #39; //Method test/TestTrait$Rectangular$class.height:(Ltest/TestTrait$Rectangular;)I 4: ireturn这里不再罗列其他的函数实现，其基本与height函数是相一致的。
理解了以上的逻辑，trait是如何实现将接口和接口实现溶于一体的，应该就非常的清楚了。我以前一直在纳闷一个问题：接口中不能够包含实现代码，那么，难道每次编译继承trait的类时，这写实现的代码是怎么在子类中继承的呢？难道是编译器将这个逻辑复制了一份？如果这样，不仅生成的代码量很大，而且，还有一个问题，那就是，在编译时需要有trait的源代码才行。经过上面的剖析，我们终于知道scala其实有更***的解决之道的：那就是一个trait辅助类。
Inside Scala - 4: Trait Stacks
这个例子摘自 Programming In Scala 这本书第12.5节。本文将从另外一个角度来分析 Stackable Trait的内部原理。
package test
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object Test7 { abstract class IntQueue { def put(x:Int) def get(): Int } class BasicIntQueue extends IntQueue { private val buf = new ArrayBuffer[Int] def put(x:Int) { buf += x } def get() = buf.remove(0) } trait Doubling extends IntQueue { abstract override def put(x:Int) { super.put(2*x) } } def main(args: Array[String]) { val queue: IntQueue = new BasicIntQueue with Doubling queue.put(1) queue.put(5) println( queue.get ) println( queue.get ) } }我们来看这一行代码 val queue = new BasicIntQue with Doubling，Scala针对这一行代码干了很多很多的工作，并不是一个简单的操作那么简单
Scala需要新生成一个类型，在我的环境中，这个类叫做：Test7$$anon$1，看看这个代码：
// 新的类以BasicIntQueue为父类，同时实现了Doubling这个trait定义的接口
public final class test.Test7$$anon$1 extends test.Test7$BasicIntQueue implements test.Test7$Doubling{ public test.Test7$$anon$1(); Code: 0: aload_0 1: invokespecial #10; //Method test/Test7$BasicIntQueue."":()V // 父类初始化 4: aload_0 5: invokestatic #16; //Method test/Test7$Doubling$class.$init$:(Ltest/Test7$Doubling;)V // trait辅助类初始化 8: return public void put(int); Code: 0: aload_0 1: iload_1 2: invokestatic #21; //Method test/Test7$Doubling$class.put:(Ltest/Test7$Doubling;I)V // 这个类使用的是Doubling提供的版本 5: return public final void test$Test7$Doubling$$super$put(int); // Doubling所需要的super的版本 Code: 0: aload_0 1: iload_1 2: invokespecial #29; //Method test/Test7$BasicIntQueue.put:(I)V 5: return }我们来分析一下Doubling这个trait的实现
public interface test.Test7$Doubling extends scala.ScalaObject{ public abstract void put(int); // 这个是trait中实现的方法 public abstract void test$Test7$Doubling$$super$put(int); // 这个是这个trait 额外依赖的方法 } // Doubling这个trait的辅助类 public abstract class test.Test7$Doubling$class extends java.lang.Object{ public static void $init$(test.Test7$Doubling); Code: 0: return public static void put(test.Test7$Doubling, int); Code: 0: aload_0 1: iconst_2 2: iload_1 3: imul 4: invokeinterface #17, 2; //InterfaceMethod test/Test7$Doubling.test$Test7$Doubling$$super$put:(I)V // 这也是 Doubling这个接口中需要 super.init这个方法的原因。 9: return }由此可见，编译器在处理 val queue: IntQueue = new BasicIntQueue with Doubling这一行代码时，需要确定类、Trait的先后顺序。这也是理解Trait的最为复杂的一环。后续，我将就这个问题进行分析。
Inside Scala - 5: Trait Stacks
继续上一个案例，现在我们将Trait的链搞得更长一些：
trait Incrementing extends IntQueue { abstract override def put(x: Int) { super.put(x + 1) } } trait Filtering extends IntQueue { abstract override def put(x: Int) { if (x >= 0) super.put(x) } } val queue: IntQueue = new BasicIntQueue with Incrementing with Filtering新的类如何呢？当我们调用 queue的 put方法时，这个的先后顺序究竟如何呢？还是看看生成的代码：
public final class test.Test7$$anon$1 extends test.Test7$BasicIntQueue implements test.Test7$Incrementing,test.Test7$Filtering{ // 初始化的顺序：先父类、再Incremeting、再Filtering，这个顺序与源代码的顺序是一致的。 public test.Test7$$anon$1(); Code: 0: aload_0 1: invokespecial #10; //Method test/Test7$BasicIntQueue."":()V 4: aload_0 5: invokestatic #16; //Method test/Test7$Incrementing$class.$init$:(Ltest/Test7$Incrementing;)V 8: aload_0 9: invokestatic #21; //Method test/Test7$Filtering$class.$init$:(Ltest/Test7$Filtering;)V 12: return // put 方法实际使用的是 Filtering这个Trait的put public void put(int); Code: 0: aload_0 1: iload_1 2: invokestatic #34; //Method test/Test7$Filtering$class.put:(Ltest/Test7$Filtering;I)V 5: return // Filtering Trait的父实现是Incremeting trait public final void test$Test7$Filtering$$super$put(int); Code: 0: aload_0 1: iload_1 2: invokestatic #38; //Method test/Test7$Incrementing$class.put:(Ltest/Test7$Incrementing;I)V 5: return // incrementing的父实现是父类的实现。 public final void test$Test7$Incrementing$$super$put(int); Code: 0: aload_0 1: iload_1 2: invokespecial #26; //Method test/Test7$BasicIntQueue.put:(I)V 5: return }因此，要理解这个过程，可以这么来分析：val queue: IntQueue = new BasicIntQueue with Incrementing with Filtering
首先初始化的是BasicIntQueue
在这个基础上叠加 Incrementing，super.put引用的是BasicIntQueue的put方法
再在叠加后的基础上叠加 Filtering，super.put引用的是 Incrementing的put方法
叠加后的结果就是***的版本。put引用的是Filtering的put方法
因此，初始化的顺序是从左至右，而方法的可见性则是从右至左（可以理解为上面的叠加关系，叠加之后，上面的trait具有更大的优先可见性。
Inside Scala - 6：Case Class 与 模式匹配
本文将尝试对Case Class是如何参与模式匹配的进行剖析。文中的代码还是来自 Programming In Scala一书。
abstract class Expr; case class Var(name: String) extends Expr; case class Number(num: Double) extends Expr; case class UnOp(operator: String, arg: Expr) extends Expr; case class BinOp(operator:String, left: Expr, right: Expr) extends Expr;
这里我们先来看一个最为简单的模式匹配
some match { case Var(name) => println("a var with name:" + name) }
这几行的代码编译后等效于：
if(some instanceof Var) { Var temp21 = (Var)some; String name = temp21.name(); if(true) { name = temp22; Predef$.MODULE$.println((new StringBuilder()).append("a var with name:").append(name).toString()); } else { throw new MatchError(some.toString()); } } else { throw new MatchError(some.toString()); }
如果从生成的代码的角度上来看，Scala生成的代码质量并不高，其中的 if(true) else 的那个部分就有明显的废代码。（不过，这个对运行效率的影响到时几乎可以忽略，只是编译后的字节码倒是没理由的多了几分）。
上面的这个模式匹配仅仅是匹配一个类型。因此，其对应的java原语就是 instanceof 检测。
让我们更进一步， 看看如下的例子：
some match { case Var("x") => println("a var with name:x") }这个模式匹配不仅匹配类型，还要匹配构造器中的name属性为 "x"常量。这里我就不在福州 Scala生成的字节码了，而是简单的翻译一下：
if( some instanceof Var) -- 类型检查
var.name() == "x" -- 检查 对象的 name 属性是否等于 "x",编译器非常清楚的指导 Case Class的每一个构造参数所对应的字段名称。
更进一步，让我们看看一个更复杂的模式匹配：嵌套的对象。
some match { case BinOp("+", Var("x"), UnOp("-", Number(num))) => println("x - " + num) }这个逻辑其实也是上面的一个嵌套：
some instanceof BinOp
some.operator == "+" 编译器进行了特殊的null检测，以防止这个操作出现NPE
some.left instanceof Var
some.left.name == "x"
some.right instanceof UnOp
some.right.operator == "-"
some.right.arg instanceof Number
......
实际上，Scala的模式匹配确实为我们干了很多很多的事情，这也使得在很多的情况下，使用scala的模式匹配为我们提供了一个非常安全的（不用担心大量的Null检查），以及非常复杂的匹配操作。当然，与更复杂的模式匹配相比（譬如，规则引擎其实也是一个模式匹配的引擎），Scala的模式匹配还是相对比较简单的。
这里简单的补充一下 Scala中的几种模式：
1、通配符模式。 也就是说使用 case _ => 来匹配所有的东西。或者，case Var(_) 来对局部进行通配。
2、常量匹配。譬如上述的Var("x"） ,其中，"x"就是一个常量。常量除了文字常量外，还可以使用以大写字母开头的scala变量，或者`varname`形式的引用。
3、变量匹配。一个变量匹配实际上匹配任何的类型，并同时赋予其一个变量名。
4、构造函数匹配。匹配一个给定的类型，并且嵌套的对其参数进行匹配。参数可以是通配符模式、常量、变量或者子构造函数匹配
5、对于List类型， _*可以匹配剩余的全部元素。
6、Tuple匹配。(a,b,c)
7、类型匹配。对于java对象，由于并不适合Scala的Case Class模型，因此，可以使用类型进行匹配。在这种情况下，与构造子匹配是不同的。
再摘一段我以前编写的使用scala来编写应用程序的逻辑代码，让我们看看模式匹配在商业应用中的使用：
_req.transType match { case RechargeEcp | RechargeGnete | FreezeToAvailable => // 充值类交易 assert(_req.amount > 0, "金额不正确") case DirectPay | AvailableToFreeze => // 支付、冻结类交易 assert(_req.amount < 0, "金额不正确") case _ => assert(false, "无效交易类型") } val _account = queryEwAccount(_req.userId) assert(_account != null, "用户尚未开通电子钱包") var _accAvail, _accFreeze: EWSubAccount = null var _total: BigDecimal = _req.amount _account.subAccounts.find(_.subTypeCode==Available) match { case Some(x) => _accAvail = x; _total += x.balance case None => } _account.subAccounts.find(_.subTypeCode==Freeze) match { case Some(x) => _accFreeze = x; _total += x.balance case None=> }这个仅仅是一个很简单的应用，试想使用Java的if/else或者switch来进行相同的代码，你不妨看看代码量会增加多少？可读性又会如何呢？
Scala Actor是一种借鉴于Erlang的进程消息机制的并发编程模式，由于Java中不存在Erlang的进程的概念，因此，Scala的Actor在隔离性上是不如Erlang的，譬如，在Erlang中，可以有效的终止一个进程，不仅仅无需担心死锁（根本没有锁），也可以马上释放掉改进程的内存，这种隔离性在某种程度上是更接近于操作系统的进程的。在Java的世界里暂时没有等效的替代品。
（题外话，最近在我们的Open Service Platform中集成了一个类似于操作系统定时调度的机制，可以定时执行一些任务，但是***，我们仍然决定将部分非交易相关的定时任务，主要是一些日志分析类、管理性批量处理等定时任务放到操作系统上进行调度，毕竟操作系统提供了一个更好的虚拟机，在OSGi层面仍然是有限的隔离，哪一天JVM能够提供像操作系统的隔离特性，那么，操作系统就真的不重要了）。
本文将对actor的机制进行简单的分析，以帮助加强对actor的理解。
package learn.actor object Test1 extends Application { import scala.actors.Actor._ val actor1 = actor { println("i am in " + Thread.currentThread) while(true) { receive { case msg => println("recieve msg:" + msg + " In " + Thread.currentThread); } } } val actor2 = actor { println("i am in " + Thread.currentThread) while(true) { receive { case msg: String => println("recieve msg:" + msg.toUpperCase + " In " + Thread.currentThread); } } } actor1 ! "Hello World" actor2 ! "Hello World" actor1 ! "ok" actor2 ! "ok" }运行的结果是：
i am in Thread[pool-1-thread-1,5,main] i am in Thread[pool-1-thread-2,5,main] recieve msg:HELLO WORLD In Thread[pool-1-thread-2,5,main] recieve msg:Hello World In Thread[pool-1-thread-1,5,main] recieve msg:OK In Thread[pool-1-thread-2,5,main] recieve msg:ok In Thread[pool-1-thread-1,5,main]
从这个例子来看，actor1和actor2实际上是两个独立的Java线程，任何线程可以将消息以 ! 的方式发给给这个线程进行处理。由于采用消息的方式来进行通信，因此，线程与线程之间无需采用Java的notify/wait机制，而后者是建立在锁的基础之上的。有关于这一点，我不在本文只进行深入的分析了。（有必要的话，我会再写一个帖子来说明）。
那么 Scala Actor 的底层基础是什么呢？与Java的notify/wait就完全没有关系吗？我们将重点分析actor的三个方法：!, receive, react
1、Scala Actor的send（外部调用者发送一个消息给当前actor）和receive（当前actor接收一个消息），这两个操作是同步的(synchronized)，也就是说，不可同时进入。（客观的说，这一块应该有很大的优化空间，应该采用乐观锁的机制，可能会有更好的效率，一来，send/receive操作本身都是很快速的操作，即便在出现冲突的情况下，使用乐观锁也可以降低线程切换引起的开销，而且，在大部分情况下，send操作与receive操作引发冲突的可能性并不是很大的。也就是说，在很大的程度上，send和receive还可以有更好的并行性，不知道后续的scala版本是否会进行优化。）
2、执行send操作时，如果当前actor正在等待这个消息（指actor自身已经在receive、react并且期待这个消息的情况下），那么原来的等待将会马上执行，否则，消息会进入到actor的邮箱，等待下次receive/react的处理。这种模式相较于全部放入邮箱更加有效。它避免了一次在邮箱上的同步等待。
3、当执行receive操作时，actor会检查对象的邮箱，如果有匹配的消息的话，则会马上返回该消息进行处理，否则会处在等待状态（当前线程阻塞，采用的是wait原语）当匹配的消息到达时，也是采用notify原语通知等待线程继续actor的处理的。
4、react与receive不同的是，react从不返回。这个在Java的编程世界里，好像还没有看到类似的东西，该如何理解它呢：
react(f: ParticialFunction[Any,Unit]) 首先检查actor的邮箱，如果有符合f的消息，则马上提取该消息，并且在一个ExecutionPool中调度执行f。（因此，f的执行肯定不在请求react这个线程中执行的。当前的调用react的线程，将产生一个 SuspendActorException，从而中断一般的执行过程。（也就是说文档中说的不返回的概念）
如果当前邮箱中没有消息，react将登记一个Continuation对象，将等待的消息（一个等待给定消息的函数）、获得消息后需要继续进行的处理在actor中进行登记，而后，当前线程会产生一个SuspendActorException,中断处理（从而是将当前线程归还到线程池）。
当消息到达（通过send)时，send将检查等待消息的Continuation，如过匹配的话，则会在线程池中的选择一个线程来执行f函数。在f处理完成一个消息后，一般的，它会再次调用 react来处理下一个消息，将再次重复这个过程。
应该说，scala的这个设计是非常精巧，也非常有效的，但这对Java开发程序员来说，就意味着一个新的挑战：看上去的一个函数体，实际上其中的代码不仅是执行不连续的（如closure可能会延迟、重复多次的被调用），甚至可能是在不同的线程中被执行的。
从这个概念上来看，scala的actor并不对应于Java的线程，相反，可以理解为一个行为执行者，是一个有上下文的非操作系统线程，语义其实更接近于现实的一个载体。这个与Erlang的进程还是有很明显的语义上的区别的。从上述的分析中，或许如果切换到乐观锁的机制，Scala的并发效率还能有更进一步的提升。
到此，关于“Scala中Trait有什么作用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！