在本篇文章中，我们学习一下函数式编程的中非常重要的Map、Reduce、Filter的三种操作，这三种操作可以让我们非常方便灵活地进行一些数据处理——我们的程序中大多数情况下都是在到倒腾数据，尤其对于一些需要统计的业务场景，Map/Reduce/Filter是非常通用的玩法。下面先来看几个例子：

基本示例

Map示例

下面的程序代码中，我们写了两个Map函数，这两个函数需要两个参数，

• 一个是字符串数组 []string，说明需要处理的数据一个字符串
• 另一个是一个函数func(s string) string 或 func(s string) int

func MapStrToStr(arr []string, fn func(s string) string) []string {
    var newArray = []string{}
    for _, it := range arr {
        newArray = append(newArray, fn(it))
    }
    return newArray
}

func MapStrToInt(arr []string, fn func(s string) int) []int {
    var newArray = []int{}
    for _, it := range arr {
        newArray = append(newArray, fn(it))
    }
    return newArray
}

整个Map函数运行逻辑都很相似，函数体都是在遍历第一个参数的数组，然后，调用第二个参数的函数，然后把其值组合成另一个数组返回。

于是我们就可以这样使用这两个函数：

var list = []string{"Hao", "Chen", "MegaEase"}

x := MapStrToStr(list, func(s string) string {
    return strings.ToUpper(s)
})
fmt.Printf("%v\n", x)
//["HAO", "CHEN", "MEGAEASE"]

y := MapStrToInt(list, func(s string) int {
    return len(s)
})
fmt.Printf("%v\n", y)
//[3, 4, 8]

我们可以看到，我们给第一个 MapStrToStr() 传了函数做的是 转大写，于是出来的数组就成了全大写的，给MapStrToInt() 传的是算其长度，所以出来的数组是每个字符串的长度。

我们再来看一下Reduce和Filter的函数是什么样的。

Reduce：

func Reduce(arr []string, fn func(s string) int) int {
    sum := 0
    for _, it := range arr {
        sum += fn(it)
    }
    return sum
}

var list = []string{"Hao", "Chen", "MegaEase"}

x := Reduce(list, func(s string) int {
    return len(s)
})
fmt.Printf("%v\n", x)
// 15

Filter：

func Filter(arr []int, fn func(n int) bool) []int {
    var newArray = []int{}
    for _, it := range arr {
        if fn(it) {
            newArray = append(newArray, it)
        }
    }
    return newArray
}

var intset = []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
out := Filter(intset, func(n int) bool {
   return n%2 == 1
})
fmt.Printf("%v\n", out)

out = Filter(intset, func(n int) bool {
    return n > 5
})
fmt.Printf("%v\n", out)

下图是一个比喻，其非常形象地说明了Map-Reduce是的业务语义，其在数据处理中非常有用。

业务示例

通过上面的一些示例，你可能有一些明白，Map/Reduce/Filter只是一种控制逻辑，真正的业务逻辑是在传给他们的数据和那个函数来定义的。是的，这是一个很经典的“业务逻辑”和“控制逻辑”分离解耦的编程模式，Golang中常用的sort包中也采用了这种设计模式实现了sort.Slice()方法。下面我们来看一个有业务意义的代码，来让大家强化理解一下什么叫“控制逻辑”与业务逻辑分离。

首先，我们定义一个员工对象，以及一些数据：

type Employee struct {
    Name     string
    Age      int
    Vacation int
    Salary   int
}

var list = []Employee{
    {"Hao", 44, 0, 8000},
    {"Bob", 34, 10, 5000},
    {"Alice", 23, 5, 9000},
    {"Jack", 26, 0, 4000},
    {"Tom", 48, 9, 7500},
    {"Marry", 29, 0, 6000},
    {"Mike", 32, 8, 4000},
}

然后，我们有如下的几个函数：

func EmployeeCountIf(list []Employee, fn func(e *Employee) bool) int {
    count := 0
    for i, _ := range list {
        if fn(&list[i]) {
            count += 1
        }
    }
    return count
}

func EmployeeFilterIn(list []Employee, fn func(e *Employee) bool) []Employee {
    var newList []Employee
    for i, _ := range list {
        if fn(&list[i]) {
            newList = append(newList, list[i])
        }
    }
    return newList
}

func EmployeeSumIf(list []Employee, fn func(e *Employee) int) int {
    var sum = 0
    for i, _ := range list {
        sum += fn(&list[i])
    }
    return sum
}

简单说明一下：

• EmployeeConutIf 和 EmployeeSumIf 分别用于统满足某个条件的个数或总数。它们都是Filter + Reduce的语义。
• EmployeeFilterIn 就是按某种条件过虑。就是Fitler的语义。

于是我们就可以有如下的代码：

1）统计有多少员工大于40岁

old := EmployeeCountIf(list, func(e *Employee) bool {
    return e.Age > 40
})
fmt.Printf("old people: %d\n", old)
//old people: 2

2）统计有多少员工薪水大于6000

high_pay := EmployeeCountIf(list, func(e *Employee) bool {
    return e.Salary >= 6000
})
fmt.Printf("High Salary people: %d\n", high_pay)
//High Salary people: 4

3）列出有没有休假的员工

no_vacation := EmployeeFilterIn(list, func(e *Employee) bool {
    return e.Vacation == 0
})
fmt.Printf("People no vacation: %v\n", no_vacation)
//People no vacation: [{Hao 44 0 8000} {Jack 26 0 4000} {Marry 29 0 6000}]

4）统计所有员工的薪资总和

total_pay := EmployeeSumIf(list, func(e *Employee) int {
    return e.Salary
})

fmt.Printf("Total Salary: %d\n", total_pay)
//Total Salary: 43500

5）统计30岁以下员工的薪资总和

younger_pay := EmployeeSumIf(list, func(e *Employee) int {
    if e.Age < 30 {
        return e.Salary
    } 
    return 0
})

泛型Map-Reduce

我们可以看到，上面的Map-Reduce都因为要处理数据的类型不同而需要写出不同版本的Map-Reduce，虽然他们的代码看上去是很类似的。所以，这里就要带出来泛型编程了，目前的Go语言的泛型只能用 interface{} + reflect来完成。

下面我们来看一下一个非常简单不作任何类型检查的泛型的Map函数怎么写：

func Map(data interface{}, fn interface{}) []interface{} {
    vfn := reflect.ValueOf(fn)
    vdata := reflect.ValueOf(data)
    result := make([]interface{}, vdata.Len())

    for i := 0; i < vdata.Len(); i++ {
        result[i] = vfn.Call([]reflect.Value{vdata.Index(i)})[0].Interface()
    }
    return result
}

上面的代码中，

• 通过 reflect.ValueOf() 来获得 interface{} 的值，其中一个是数据 vdata，另一个是函数 vfn，
• 然后通过 vfn.Call() 方法来调用函数，通过 []refelct.Value{vdata.Index(i)}来获得数据。

于是，我们就可以有下面的代码——不同类型的数据可以使用相同逻辑的Map()代码：

square := func(x int) int {
  return x * x
}
nums := []int{1, 2, 3, 4}

squared_arr := Map(nums,square)
fmt.Println(squared_arr)
//[1 4 9 16]



upcase := func(s string) string {
  return strings.ToUpper(s)
}
strs := []string{"Hao", "Chen", "MegaEase"}
upstrs := Map(strs, upcase);
fmt.Println(upstrs)
//[HAO CHEN MEGAEASE]

但是因为反射是运行时的事，所以，如果类型什么出问题的话，就会有运行时的错误。

健壮版的Generic Map

所以，如果要写一个健壮的程序，对于这种用interface{} 的“过度泛型”，就需要我们自己来做类型检查。下面是一个有类型检查的Map代码（分为是否就地计算两个版本）：

func Transform(slice, function interface{}) interface{} {
  return transform(slice, function, false)
}

func TransformInPlace(slice, function interface{}) interface{} {
  return transform(slice, function, true)
}

func transform(slice, function interface{}, inPlace bool) interface{} {
 
  //check the <code data-enlighter-language="raw" class="EnlighterJSRAW">slice</code> type is Slice
  sliceInType := reflect.ValueOf(slice)
  if sliceInType.Kind() != reflect.Slice {
    panic("transform: not slice")
  }

  //check the function signature
  fn := reflect.ValueOf(function)
  elemType := sliceInType.Type().Elem()
  if !verifyFuncSignature(fn, elemType, nil) {
    panic("trasform: function must be of type func(" + sliceInType.Type().Elem().String() + ") outputElemType")
  }

  sliceOutType := sliceInType
  if !inPlace {
    sliceOutType = reflect.MakeSlice(reflect.SliceOf(fn.Type().Out(0)), sliceInType.Len(), sliceInType.Len())
  }
  for i := 0; i < sliceInType.Len(); i++ {
    sliceOutType.Index(i).Set(fn.Call([]reflect.Value{sliceInType.Index(i)})[0])
  }
  return sliceOutType.Interface()

}

func verifyFuncSignature(fn reflect.Value, types ...reflect.Type) bool {

  //Check it is a funciton
  if fn.Kind() != reflect.Func {
    return false
  }
  // NumIn() - returns a function type's input parameter count.
  // NumOut() - returns a function type's output parameter count.
  if (fn.Type().NumIn() != len(types)-1) || (fn.Type().NumOut() != 1) {
    return false
  }
  // In() - returns the type of a function type's i'th input parameter.
  for i := 0; i < len(types)-1; i++ {
    if fn.Type().In(i) != types[i] {
      return false
    }
  }
  // Out() - returns the type of a function type's i'th output parameter.
  outType := types[len(types)-1]
  if outType != nil && fn.Type().Out(0) != outType {
    return false
  }
  return true
}

上面的代码一下子就复杂起来了，可见，复杂的代码都是在处理异常的地方。我不打算Walk through 所有的代码，别看代码多，但是还是可以读懂的，下面列几个代码中的要点：

• 代码中没有使用Map函数，因为和数据结构和关键有含义冲突的问题，所以使用Transform，这个来源于 C++ STL库中的命名。
• 有两个版本的函数，一个是返回一个全新的数组 – Transform()，一个是“就地完成” – TransformInPlace()
• 在主函数中，用 Kind() 方法检查了数据类型是不是 Slice，函数类型是不是Func
• 检查函数的参数和返回类型是通过 verifyFuncSignature() 来完成的，其中：
  • NumIn() – 用来检查函数的“入参”
  •  NumOut() 用来检查函数的“返回值”
• 如果需要新生成一个Slice，会使用 reflect.MakeSlice() 来完成。

好了，有了上面的这段代码，我们的代码就很可以很开心的使用了：

可以用于字符串数组：

list := []string{"1", "2", "3", "4", "5", "6"}
result := Transform(list, func(a string) string{
    return a +a +a
})
//{"111","222","333","444","555","666"}

可以用于整形数组：

list := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
TransformInPlace(list, func (a int) int {
  return a*3
})
//{3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27}

可以用于结构体：

var list = []Employee{
    {"Hao", 44, 0, 8000},
    {"Bob", 34, 10, 5000},
    {"Alice", 23, 5, 9000},
    {"Jack", 26, 0, 4000},
    {"Tom", 48, 9, 7500},
}

result := TransformInPlace(list, func(e Employee) Employee {
    e.Salary += 1000
    e.Age += 1
    return e
})

同样，泛型版的 Reduce 代码如下：

func Reduce(slice, pairFunc, zero interface{}) interface{} {
  sliceInType := reflect.ValueOf(slice)
  if sliceInType.Kind() != reflect.Slice {
    panic("reduce: wrong type, not slice")
  }

  len := sliceInType.Len()
  if len == 0 {
    return zero
  } else if len == 1 {
    return sliceInType.Index(0)
  }

  elemType := sliceInType.Type().Elem()
  fn := reflect.ValueOf(pairFunc)
  if !verifyFuncSignature(fn, elemType, elemType, elemType) {
    t := elemType.String()
    panic("reduce: function must be of type func(" + t + ", " + t + ") " + t)
  }

  var ins [2]reflect.Value
  ins[0] = sliceInType.Index(0)
  ins[1] = sliceInType.Index(1)
  out := fn.Call(ins[:])[0]

  for i := 2; i < len; i++ {
    ins[0] = out
    ins[1] = sliceInType.Index(i)
    out = fn.Call(ins[:])[0]
  }
  return out.Interface()
}

泛型版的 Filter 代码如下：

func Filter(slice, function interface{}) interface{} {
  result, _ := filter(slice, function, false)
  return result
}

func FilterInPlace(slicePtr, function interface{}) {
  in := reflect.ValueOf(slicePtr)
  if in.Kind() != reflect.Ptr {
    panic("FilterInPlace: wrong type, " +
      "not a pointer to slice")
  }
  _, n := filter(in.Elem().Interface(), function, true)
  in.Elem().SetLen(n)
}

var boolType = reflect.ValueOf(true).Type()

func filter(slice, function interface{}, inPlace bool) (interface{}, int) {

  sliceInType := reflect.ValueOf(slice)
  if sliceInType.Kind() != reflect.Slice {
    panic("filter: wrong type, not a slice")
  }

  fn := reflect.ValueOf(function)
  elemType := sliceInType.Type().Elem()
  if !verifyFuncSignature(fn, elemType, boolType) {
    panic("filter: function must be of type func(" + elemType.String() + ") bool")
  }

  var which []int
  for i := 0; i < sliceInType.Len(); i++ {
    if fn.Call([]reflect.Value{sliceInType.Index(i)})[0].Bool() {
      which = append(which, i)
    }
  }

  out := sliceInType

  if !inPlace {
    out = reflect.MakeSlice(sliceInType.Type(), len(which), len(which))
  }
  for i := range which {
    out.Index(i).Set(sliceInType.Index(which[i]))
  }

  return out.Interface(), len(which)
}

使用反射来做这些东西，会有一个问题，那就是代码的性能会很差。所以，上面的代码不能用于你需要高性能的地方。

Visitor 是面向对象设计模式中一个很重要的设计模式（参看Wikipedia Visitor Pattern词条），这个模式是一种将算法与操作对象的结构分离的一种方法。这种分离的实际结果是能够在不修改结构的情况下向现有对象结构添加新操作，是遵循开放/封闭原则的一种方法。

先来看一个简单设计模式的Visitor的示例。

• 我们的代码中有一个Visitor的函数定义，还有一个Shape接口，其需要使用 Visitor函数做为参数。
• 我们的实例的对象 Circle和 Rectangle实现了 Shape 的接口的 accept() 方法，这个方法就是等外面给我传递一个Visitor。

package main

import (
    "encoding/json"
    "encoding/xml"
    "fmt"
)

type Visitor func(shape Shape)

type Shape interface {
    accept(Visitor)
}

type Circle struct {
    Radius int
}

func (c Circle) accept(v Visitor) {
    v(c)
}

type Rectangle struct {
    Width, Heigh int
}

func (r Rectangle) accept(v Visitor) {
    v(r)
}

然后，我们实现两个Visitor，一个是用来做JSON序列化的，另一个是用来做XML序列化的

func JsonVisitor(shape Shape) {
    bytes, err := json.Marshal(shape)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(string(bytes))
}

func XmlVisitor(shape Shape) {
    bytes, err := xml.Marshal(shape)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(string(bytes))
}

下面是我们的使用Visitor这个模式的代码

func main() {
  c := Circle{10}
  r :=  Rectangle{100, 200}
  shapes := []Shape{c, r}

  for _, s := range shapes {
    s.accept(JsonVisitor)
    s.accept(XmlVisitor)
  }

}

这段代码的目的就是想解耦 数据结构和 算法，使用 Strategy 模式也是可以完成的，而且会比较干净。但是在有些情况下，多个Visitor是来访问一个数据结构的不同部分，这种情况下，数据结构有点像一个数据库，而各个Visitor会成为一个个小应用。 kubectl就是这种情况。

Vistor在k8s中的应用

Kubernetes 的 kubectl 命令中主要使用到了两个设计模式，一个是Builder，另一个是Visitor。

kubectl 的代码比较复杂，不过，其本原理简单来说，它从命令行和yaml文件中获取信息，通过Builder模式并把其转成一系列的资源，最后用 Visitor 模式模式来迭代处理这些Reources。

首先，kubectl 主要是用来处理 Info结构体，下面是相关的定义：

type VisitorFunc func(*Info, error) error

type Visitor interface {
    Visit(VisitorFunc) error
}

type Info struct {
    Namespace   string
    Name        string
    OtherThings string
}
func (info *Info) Visit(fn VisitorFunc) error {
  return fn(info, nil)
}

我们可以看到，

• 有一个 VisitorFunc 的函数类型的定义
• 一个 Visitor 的接口，其中需要 Visit(VisitorFunc) error  的方法（这就像是我们上面那个例子的 Shape ）
• 最后，为Info 实现 Visitor 接口中的 Visit() 方法，实现就是直接调用传进来的方法（与前面的例子相仿）

我们再来定义几种不同类型的 Visitor。

Log Visitor

type LogVisitor struct {
  visitor Visitor
}

func (v LogVisitor) Visit(fn VisitorFunc) error {
  return v.visitor.Visit(func(info *Info, err error) error {
    fmt.Println("LogVisitor() before call function")
    err = fn(info, err)
    fmt.Println("LogVisitor() after call function")
    return err
  })
}

Name Visitor

这个Visitor 主要是用来访问 Info 结构中的 Name 和 NameSpace 成员

type NameVisitor struct {
  visitor Visitor
}

func (v NameVisitor) Visit(fn VisitorFunc) error {
  return v.visitor.Visit(func(info *Info, err error) error {
    fmt.Println("NameVisitor() before call function")
    err = fn(info, err)
    if err == nil {
      fmt.Printf("==> Name=%s, NameSpace=%s\n", info.Name, info.Namespace)
    }
    fmt.Println("NameVisitor() after call function")
    return err
  })
}

使用：

func main() {
  info := Info{}
  var v Visitor = &info
  v = LogVisitor{v}
  v = NameVisitor{v}
  v = OtherThingsVisitor{v}

  loadFile := func(info *Info, err error) error {
    info.Name = "Hao Chen"
    info.Namespace = "MegaEase"
    info.OtherThings = "We are running as remote team."
    return nil
  }
  v.Visit(loadFile)
}

上面的代码，我们可以看到

• Visitor们一层套一层
• 我用 loadFile 假装从文件中读如数据
• 最后一条 v.Visit(loadfile) 我们上面的代码就全部开始激活工作了。

上面的代码输出如下的信息，你可以看到代码的执行顺序是怎么执行起来了

LogVisitor() before call function
NameVisitor() before call function
OtherThingsVisitor() before call function
==> OtherThings=We are running as remote team.
OtherThingsVisitor() after call function
==> Name=Hao Chen, NameSpace=MegaEase
NameVisitor() after call function
LogVisitor() after call function

上面的代码有以下几种功效：

• 解耦了数据和程序。
• 使用了修饰器模式
• 还做出来pipeline的模式

用修饰器模式重构以上代码

type VisitorFunc func(*Info, error) error

type Visitor interface {
	Visit(VisitorFunc) error
}

type Info struct {
	Namespace   string
	Name        string
	OtherThings string
}

func (info *Info) Visit(fn VisitorFunc) error {
	fmt.Println("Info Visit()")
	return fn(info, nil)
}

func NameVisitor(info *Info, err error) error {
	fmt.Println("NameVisitor() before call function")
	fmt.Printf("==> Name=%s, NameSpace=%s\n", info.Name, info.Namespace)
	return err
}

func LogVisitor(info *Info, err error) error {
	fmt.Println("LogVisitor() before call function")
	return err
}

func OtherVisitor(info *Info, err error) error {
	fmt.Println("OtherThingsVisitor() before call function")
	return err
}

type DecoratedVisitor struct {
	visitor    Visitor
	decorators []VisitorFunc
}

func NewDecoratedVisitor(v Visitor, fn ...VisitorFunc) Visitor {
	if len(fn) == 0 {
		return v
	}
	return DecoratedVisitor{v, fn}
}

func (v DecoratedVisitor) Visit(fn VisitorFunc) error {
	fmt.Println("DecoratedVisitor Visit()")
	return v.visitor.Visit(func(info *Info, err error) error {
		fmt.Println("DecoratedVisitor v.visitor.Visit()")
		if err != nil {
			return err
		}
		if err := fn(info, nil); err != nil {
			return err
		}
		for i := range v.decorators {
			if err := v.decorators[i](info, nil); err != nil {
				return err
			}
		}
		return nil
	})
}

运行：

func main() {
	info := Info{}
	var v Visitor = &info
	v = NewDecoratedVisitor(v, LogVisitor, NameVisitor, OtherVisitor)//函数式编程

	loadFile := func(info *Info, err error) error {
		fmt.Println("loadFile()")
		info.Name = "Hao Chen"
		info.Namespace = "MegaEase"
		info.OtherThings = "We are running as remote team."
		return nil
	}

	v.Visit(loadFile)
}

注意：DecoratedVisitor本身也是一个Vistor

上面的这些代码全部存在于 kubectl 的代码中，你看懂了这里面的代码逻辑，能够更容易看懂 kubectl 的代码了。

嵌入

在Go语言中，我们可以很方便的把一个结构体给嵌到另一个结构体中。如下所示：

type Widget struct {
    X, Y int
}
type Label struct {
    Widget        // Embedding (delegation)
    Text   string // Aggregation
    X int //duplicate param name
}

在 Label 结构体里出现了重名，就需要解决重名，例如，如果 成员 X 重名，用 label.X表明 是自己的X ，用  label.Wedget.X 表示嵌入过来的。

label := Label{Widget{10, 10}, "State:",20}

label.X = 20
label.Widget.X = 10

有了这样的嵌入，就可以像UI组件一样的在结构构的设计上进行层层分解。比如，我可以新出来两个结构体 Button 和 ListBox：

type Button struct {
    Label // Embedding (delegation)
}

type ListBox struct {
    Widget          // Embedding (delegation)
    Texts  []string // Aggregation
    Index  int      // Aggregation
}

方法重写

定义两个接口 Painter 用于把组件画出来，Clicker 用于表明点击事件：

type Painter interface {
    Paint()
}
 
type Clicker interface {
    Click()
}

当然，

• 对于 Lable 来说，只有 Painter ，没有Clicker
• 对于 Button 和 ListBox来说，Painter 和Clicker都有。

下面是一些实现：

func (label Label) Paint() {
  fmt.Printf("Label.Paint(%q)\n", label.Text)
}

//因为这个接口可以通过 Label 的嵌入带到新的结构体，
//所以，可以在 Button 中可以重载这个接口方法
func (button Button) Paint() { // Override
    fmt.Printf("Button.Paint(%s)\n", button.Text)
}
func (button Button) Click() {
    fmt.Printf("Button.Click(%s)\n", button.Text)
}


func (listBox ListBox) Paint() {
    fmt.Printf("ListBox.Paint(%q)\n", listBox.Texts)
}
func (listBox ListBox) Click() {
    fmt.Printf("ListBox.Click(%q)\n", listBox.Texts)
}

这里，需要重点说明一下，Button.Paint() 接口可以通过 Label 的嵌入带到新的结构体，如果 Button.Paint() 不实现的话，会调用 Label.Paint() ，所以，在 Button 中声明 Paint() 方法，相当于Override。

通过下面的程序可以看到，整个多态是怎么执行的：

label := Label{Widget{10, 10}, "State:",20}
button1 := Button{Label{Widget{10, 70}, "OK"}}
button2 := NewButton(50, 70, "Cancel")
listBox := ListBox{Widget{10, 40}, 
    []string{"AL", "AK", "AZ", "AR"}, 0}

for _, painter := range []Painter{label, listBox, button1, button2} {
    painter.Paint()
    fmt.Println() // print a empty line 
}

/*output:
Label.Paint("State:")

ListBox.Paint(["AL" "AK" "AZ" "AR"]) *override label's Paint*

Button.Paint(OK) *override label's Paint*

Button.Paint(Cancel) *override label's Paint*
*/
 
for _, widget := range []interface{}{label, listBox, button1, button2} {
  widget.(Painter).Paint()
  if clicker, ok := widget.(Clicker); ok {
    clicker.Click()
  }
  //call embed's method
  if embedLabel, ok := widget.(Button); ok {
    embedLabel.Label.Paint()
  }
  fmt.Println() // print a empty line 
}

/*output:
Label.Paint("State:")

ListBox.Paint(["AL" "AK" "AZ" "AR"]) *override label's Paint*
ListBox.Click(["AL" "AK" "AZ" "AR"]) *implement Click*

Button.Paint(OK) *override label's Paint*
Button.Click(OK) *implement Click*
Label.Paint("OK") *call embed's method*

Button.Paint(Cancel) *override label's Paint*
Button.Click(Cancel) *implement Click*
Label.Paint("Cancel") *call embed's method*
*/

有一个开关要控制一个灯的开和关这两个动作，最常见也是最没有技术含量的实现会是这个样子：

然后，有一天，我们发现需要对灯泡扩展一下，于是我们做了个抽象类：

但是，如果有一天，我们发现这个开关可能还要控制别的不单单是灯泡的东西，我们就发现这个开关耦合了灯泡这种类别，非常不利于我们的扩展，于是反转控制出现了。

就像现实世界一样，造开关的工厂根本不关心要控制的东西是什么，它只做一个开关应该做好的事，就是把电接通，把电断开（不管是手动的，还是声控的，还是光控，还是遥控的），而我们的造各种各样的灯泡（不管是日光灯，白炽灯）的工厂也不关心你用什么样的开关，反正我只管把灯的电源接口给做出来，然后，开关厂和电灯厂依赖于一个标准的通电和断电的接口。于是产生了IoC控制反转，如下图：

所谓控制反转的意思是，开关从以前的设备的专用开关，转变到了控制电源的开关，而以前的设备要反过来依赖于开关厂声明的电源连接接口。只要符合开关厂定义的电源连接的接口，这个开关可以控制所有符合这个电源连接接口的设备。也就是说，开关从依赖设备这种情况，变成了，设备反过来依赖于开关所定义的接口。

反转控制IoC – Inversion of Control 是一种软件设计的方法，其主要的思想是把控制逻辑与业务逻辑分享，不要在业务逻辑里写控制逻辑，这样会让控制逻辑依赖于业务逻辑，而是反过来，让业务逻辑依赖控制逻辑。与这个开关和电灯的示例一样，开关是控制逻辑，电器是业务逻辑，不要在电器中实现开关，而是把开关抽象成一种协议，让电器都依赖之。这样的编程方式可以有效的降低程序复杂度，并提升代码重用。

比如有一个存放整数的数据结构，如下所示：

type IntSet struct {
    data map[int]bool
}
func NewIntSet() IntSet {
    return IntSet{make(map[int]bool)}
}
func (set *IntSet) Add(x int) {
    set.data[x] = true
}
func (set *IntSet) Delete(x int) {
    delete(set.data, x)
}
func (set *IntSet) Contains(x int) bool {
    return set.data[x]
}

其中实现了 Add() 、Delete() 和 Contains() 三个操作，前两个是写操作，后一个是读操作。

现在我们想实现一个 Undo 的功能。我们可以把把 IntSet 再包装一下变成 UndoableIntSet 代码如下所示：

type UndoableIntSet struct { // Poor style
    IntSet    // Embedding (delegation)
    functions []func()
}
 
func NewUndoableIntSet() UndoableIntSet {
    return UndoableIntSet{NewIntSet(), nil}
}
 

func (set *UndoableIntSet) Add(x int) { // Override
    if !set.Contains(x) {
        set.data[x] = true
        set.functions = append(set.functions, func() { set.Delete(x) })
    } else {
        set.functions = append(set.functions, nil)
    }
}


func (set *UndoableIntSet) Delete(x int) { // Override
    if set.Contains(x) {
        delete(set.data, x)
        set.functions = append(set.functions, func() { set.Add(x) })
    } else {
        set.functions = append(set.functions, nil)
    }
}

func (set *UndoableIntSet) Undo() error {
    if len(set.functions) == 0 {
        return errors.New("No functions to undo")
    }
    index := len(set.functions) - 1
    if function := set.functions[index]; function != nil {
        function()
        set.functions[index] = nil // For garbage collection
    }
    set.functions = set.functions[:index]
    return nil
}

在上面的代码中，我们可以看到

• 我们在 UndoableIntSet 中嵌入了IntSet ，然后Override了 它的 Add()和 Delete() 方法。
• Contains() 方法没有Override，所以，会被带到 UndoableInSet 中来了。
• 在Override的 Add()中，记录 Delete 操作
• 在Override的 Delete() 中，记录 Add 操作
• 在新加入 Undo() 中进行Undo操作。

通过这样的方式来为已有的代码扩展新的功能是一个很好的选择，这样，可以在重用原有代码功能和重新新的功能中达到一个平衡。但是，这种方式最大的问题是，Undo操作其实是一种控制逻辑，并不是业务逻辑，所以，在复用 Undo这个功能上是有问题。因为其中加入了大量跟 IntSet 相关的业务逻辑。

通过反转依赖实现反转控制

现在我们来看另一种方法：

我们先声明一种函数接口，表现我们的Undo控制可以接受的函数签名是什么样的：

type Undo []func()

然后，我们在我们的IntSet里嵌入 Undo，然后，再在 Add() 和 Delete() 里使用上面的方法，就可以完成功能。

type IntSet struct {
    data map[int]bool
    undo Undo
}
 
func NewIntSet() IntSet {
    return IntSet{data: make(map[int]bool)}
}

func (set *IntSet) Undo() error {
    return set.undo.Undo()
}
 
func (set *IntSet) Contains(x int) bool {
    return set.data[x]
}

func (set *IntSet) Add(x int) {
    if !set.Contains(x) {
        set.data[x] = true
        set.undo.Add(func() { set.Delete(x) })
    } else {
        set.undo.Add(nil)
    }
}
 
func (set *IntSet) Delete(x int) {
    if set.Contains(x) {
        delete(set.data, x)
        set.undo.Add(func() { set.Add(x) })
    } else {
        set.undo.Add(nil)
    }
}

可以看见在这次实现中，不再由 控制逻辑 Undo 来依赖业务逻辑 IntSet，而是由业务逻辑 IntSet 来依赖 Undo ，这个就是控制反转。

其依赖的是其实是一个协议，这个协议是一个没有参数的函数数组。我们也可以看到，我们 Undo 的代码就可以复用了。

Go语言的修饰器编程模式，其实也是函数式编程的一种形式，这种模式很容易的可以把一些函数装配到另外一些函数上，可以让你的代码更为的简单，也可以让一些“小功能型”的代码复用性更高，让代码中的函数可以像乐高玩具那样自由地拼装。

不过，目前版本Go（最新1.20）语言的“糖”不多，而且又是强类型的静态无虚拟机的语言，所以，无法做到像 Java 和 Python 那样的优雅的修饰器的代码。

示例

package main

import "fmt"

func decorator(f func(s string)) func(s string) {

    return func(s string) {
        fmt.Println("Started")
        f(s)
        fmt.Println("Done")
    }
}

func Hello(s string) {
    fmt.Println(s)
}

func main() {
        decorator(Hello)("Hello, World!")
}

这段代码中动用了一个高阶函数 decorator()，在调用的时候，先把 Hello() 函数传进去，然后其返回一个匿名函数，这个匿名函数中除了运行了自己的代码，也调用了被传入的 Hello() 函数。

这个玩法和 Python 的异曲同工，只不过，有些遗憾的是，Go 并不支持像 Python 那样的 @decorator 语法糖。所以，在调用上有些难看。当然，如果你要想让代码容易读一些，你可以这样：

hello := decorator(Hello)
hello("Hello")

---

多个修饰器的 Pipeline

再来看一个处理 HTTP 请求的相关的例子：

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
    "strings"
)

func WithServerHeader(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Println("--->WithServerHeader()")
        w.Header().Set("Server", "HelloServer v0.0.1")
        h(w, r)
    }
}

func hello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    log.Printf("Recieved Request %s from %s\n", r.URL.Path, r.RemoteAddr)
    fmt.Fprintf(w, "Hello, World! "+r.URL.Path)
}

func main() {
    http.HandleFunc("/v1/hello", WithServerHeader(hello))
    err := http.ListenAndServe(":8080", nil)
    if err != nil {
        log.Fatal("ListenAndServe: ", err)
    }
}

上面代码中使用到了修饰模式，WithServerHeader() 函数就是一个 Decorator，其传入一个 http.HandlerFunc，然后返回一个改写的版本。上面的例子还是比较简单，用 WithServerHeader() 就可以加入一个 Response 的 Header。

于是，这样的函数我们可以写出好些个。如下所示，有写 HTTP 响应头的，有写认证 Cookie 的，有检查认证Cookie的，有打日志的……

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
    "strings"
)

func WithServerHeader(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Println("--->WithServerHeader()")
        w.Header().Set("Server", "HelloServer v0.0.1")
        h(w, r)
    }
}

func WithAuthCookie(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Println("--->WithAuthCookie()")
        cookie := &http.Cookie{Name: "Auth", Value: "Pass", Path: "/"}
        http.SetCookie(w, cookie)
        h(w, r)
    }
}

func WithBasicAuth(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Println("--->WithBasicAuth()")
        cookie, err := r.Cookie("Auth")
        if err != nil || cookie.Value != "Pass" {
            w.WriteHeader(http.StatusForbidden)
            return
        }
        h(w, r)
    }
}

func WithDebugLog(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Println("--->WithDebugLog")
        r.ParseForm()
        log.Println(r.Form)
        log.Println("path", r.URL.Path)
        log.Println("scheme", r.URL.Scheme)
        log.Println(r.Form["url_long"])
        for k, v := range r.Form {
            log.Println("key:", k)
            log.Println("val:", strings.Join(v, ""))
        }
        h(w, r)
    }
}
func hello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    log.Printf("Recieved Request %s from %s\n", r.URL.Path, r.RemoteAddr)
    fmt.Fprintf(w, "Hello, World! "+r.URL.Path)
}

func main() {
    http.HandleFunc("/v1/hello", WithServerHeader(WithAuthCookie(hello)))
    http.HandleFunc("/v2/hello", WithServerHeader(WithBasicAuth(hello)))
    http.HandleFunc("/v3/hello", WithServerHeader(WithBasicAuth(WithDebugLog(hello))))
    err := http.ListenAndServe(":8080", nil)
    if err != nil {
        log.Fatal("ListenAndServe: ", err)
    }
}

在使用上，需要对函数一层层的套起来，看上去好像不是很好看，如果需要 decorator 比较多的话，代码会比较难看了。嗯，我们可以重构一下。

是不是很眼熟？没错，可以像函数式编程那样，写一个带有可变decorator参数的工具函数——用来遍历并调用各个 decorator：

type HttpHandlerDecorator func(http.HandlerFunc) http.HandlerFunc

func Handler(h http.HandlerFunc, decors ...HttpHandlerDecorator) http.HandlerFunc {
    for i := range decors {
        d := decors[len(decors)-1-i] // iterate in reverse
        h = d(h)
    }
    return h
}

然后使用就会变得优雅很多：

http.HandleFunc("/v4/hello", Handler(hello,
                WithServerHeader, WithBasicAuth, WithDebugLog,.....,...))

---

泛型的修饰器

不过，对于 Go 的修饰器模式，还有一个小问题 —— 好像无法做到泛型，就像上面那个计算时间的函数一样，其代码耦合了需要被修饰的函数的接口类型，无法做到非常通用，如果这个事解决不了，那么，这个修饰器模式还是有点不好用的。

因为 Go 语言不像 Python 和 Java，Python是动态语言，而 Java 有语言虚拟机，所以他们可以干好些比较变态的事，然而 Go 语言是一个静态的语言，这意味着其类型需要在编译时就要搞定，否则无法编译。不过，Go 语言支持的最大的泛型是 interface{} 还有比较简单的 reflection 机制，应该是可实现的。

func Decorator(decoPtr, fn interface{}) (err error) {
    var decoratedFunc, targetFunc reflect.Value

    decoratedFunc = reflect.ValueOf(decoPtr).Elem()
    targetFunc = reflect.ValueOf(fn)

    v := reflect.MakeFunc(targetFunc.Type(),
            func(in []reflect.Value) (out []reflect.Value) {
                fmt.Println("before")
                out = targetFunc.Call(in)
                fmt.Println("after")
                return
            })

    decoratedFunc.Set(v)
    return
}

上面的代码动用了 reflect.MakeFunc() 函数制出了一个新的函数其中的 targetFunc.Call(in) 调用了被修饰的函数。

上面这个 Decorator() 需要两个参数，

• 第一个是出参 decoPtr ，就是完成修饰后的函数
• 第二个是入参 fn ，就是需要修饰的函数

使用例子，首先假设我们有两个需要修饰的函数：

func foo(a, b, c int) int {
    fmt.Printf("%d, %d, %d \n", a, b, c)
    return a + b + c
}

func bar(a, b string) string {
    fmt.Printf("%s, %s \n", a, b)
    return a + b
}

使用：

type MyFoo func(int, int, int) int
var myfoo MyFoo
Decorator(&myfoo, foo)
myfoo(1, 2, 3)

使用 Decorator() 时，还需要先声明一个函数签名，感觉好傻啊。一点都不泛型，不是吗？

嗯。如果不想声明函数签名，那么你也可以这样

mybar := bar
Decorator(&mybar, bar)
mybar("hello,", "world!")

在编程中，会经常性的需要对一个对象（或是业务实体）进行相关的配置。比如下面这个业务实体：

type Server struct {

Addr string

Port int

Protocol string

Timeout time.Duration

MaxConns int

TLS *tls.Config

}

在这个 Server 对象中，我们可以看到：

• 要有侦听的IP地址 Addr 和端口号 Port ，这两个配置选项是必填的（当然，IP地址和端口号都可以有默认值，当这里我们用于举例认为是没有默认值，而且不能为空，需要必填的）。
• 然后，还有协议 Protocol 、 Timeout 和MaxConns 字段，这几个字段是不能为空的，但是有默认值的，比如：协议是tcp, 超时30秒 和 最大链接数1024个。
• 还有一个 TLS 这个是安全链接，需要配置相关的证书和私钥。这个是可以为空的。

所以，针对于上述这样的配置，我们需要有多种不同的创建不同配置 Server 的函数签名，如下所示（代码比较宽，需要左右滚动浏览）：

func NewDefaultServer(addr string, port int) (*Server, error) {

return &Server{addr, port, "tcp", 30 * time.Second, 100, nil}, nil

}

func NewTLSServer(addr string, port int, tls *tls.Config) (*Server, error) {

return &Server{addr, port, "tcp", 30 * time.Second, 100, tls}, nil

}

func NewServerWithTimeout(addr string, port int, timeout time.Duration) (*Server, error) {

return &Server{addr, port, "tcp", timeout, 100, nil}, nil

}

func NewTLSServerWithMaxConnAndTimeout(addr string, port int, maxconns int, timeout time.Duration, tls *tls.Config) (*Server, error) {

return &Server{addr, port, "tcp", 30 * time.Second, maxconns, tls}, nil

}

因为Go语言不支持重载函数，所以，你得用不同的函数名来应对不同的配置选项。

配置对象方案

要解决这个问题，最常见的方式是使用一个配置对象，如下所示：

type Config struct {

Protocol string

Timeout time.Duration

Maxconns int

TLS *tls.Config

}

我们把那些非必输的选项都移到一个结构体里，于是 Server 对象变成了：

type Server struct {

Addr string

Port int

Conf *Config

}

于是，我们只需要一个 NewServer() 的函数了，在使用前需要构造 Config 对象。

func NewServer(addr string, port int, conf *Config) (*Server, error) {

if conf == nil{
//new conf etc....
}

//set value

}

//Using the default configuratrion

srv1, _ := NewServer("localhost", 9000, nil)

conf := ServerConfig{Protocol:"tcp", Timeout: 60*time.Duration}

srv2, _ := NewServer("locahost", 9000, &conf)

这段代码虽然不错，但是，能看到其中有一点不好的是，Config 并不是必需的，还需要判断是否是 nil 或是 Empty – Config{}这让代码感觉还是有点不是很干净。

Builder模式

当然，我们可以把上面代码改写成如下的代码：

//使用一个builder类来做包装
type ServerBuilder struct {
  Server
}

func (sb *ServerBuilder) Create(addr string, port int) *ServerBuilder {
  sb.Server.Addr = addr
  sb.Server.Port = port
  //其它代码设置其它成员的默认值
  return sb
}

func (sb *ServerBuilder) WithProtocol(protocol string) *ServerBuilder {
  sb.Server.Protocol = protocol 
  return sb
}

func (sb *ServerBuilder) WithMaxConn( maxconn int) *ServerBuilder {
  sb.Server.MaxConns = maxconn
  return sb
}

func (sb *ServerBuilder) WithTimeOut( timeout time.Duration) *ServerBuilder {
  sb.Server.Timeout = timeout
  return sb
}

func (sb *ServerBuilder) WithTLS( tls *tls.Config) *ServerBuilder {
  sb.Server.TLS = tls
  return sb
}

func (sb *ServerBuilder) Build() (Server) {
  return  sb.Server
}

于是就可以以如下的方式来使用了：

sb := ServerBuilder{}
server, err := sb.Create("127.0.0.1", 8080).
  WithProtocol("udp").
  WithMaxConn(1024).
  WithTimeOut(30*time.Second).
  Build()

这样的方式也很清楚，不需要额外的Config类，使用链式的函数调用的方式来构造一个对象，只需要多加一个Builder类，这个Builder类似乎有点多余，感觉也可以直接在Server 上进行这样的 Builder 构造，但是在处理错误的时候可能就有点麻烦（需要为Server结构增加一个error 成员，破坏了Server结构体的“纯洁”），不如一个包装类更好一些。

那么，如果想省掉这个包装的结构体，那么就轮到我们的Functional Options上场了，函数式编程。

Functional Options

首先，我们先定义一个函数类型：

type Option func(*Server)

然后，我们可以使用函数式的方式定义一组如下的函数：

func Protocol(p string) Option {
    return func(s *Server) {
        s.Protocol = p
    }
}
func Timeout(timeout time.Duration) Option {
    return func(s *Server) {
        s.Timeout = timeout
    }
}
func MaxConns(maxconns int) Option {
    return func(s *Server) {
        s.MaxConns = maxconns
    }
}
func TLS(tls *tls.Config) Option {
    return func(s *Server) {
        s.TLS = tls
    }
}

再定一个 NewServer()的函数，其中，有一个可变参数 options 其可以传出多个上面上的函数，然后使用一个for-loop来调用这些函数设置我们的 Server 对象。

func NewServer(addr string, port int, options ...func(*Server)) (*Server, error) {

  srv := Server{
    Addr:     addr,
    Port:     port,
    Protocol: "tcp",
    Timeout:  30 * time.Second,
    MaxConns: 1000,
    TLS:      nil,
  }
  for _, option := range options {
    option(&srv)
  }
  //...
  return &srv, nil
}

于是，创建对象的时候就可以这样使用：

s1, _ := NewServer("localhost", 1024)
s2, _ := NewServer("localhost", 2048, Protocol("udp"))
s3, _ := NewServer("0.0.0.0", 8080, Timeout(300*time.Second), MaxConns(1000))

所以，以后，大家在要玩类似的代码时，强烈推荐使用Functional Options这种方式，这种方式至少带来了如下的好处：

• 直觉式的编程
• 高度的可配置化
• 很容易维护和扩展
• 自文档
• 容易上手
• 没有什么容易遗漏的事（判空）