如何在 Scala 中利用 ADT 良好地組織業務

時間 2019-12-02

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本文由 Shaw 發表在 ScalaCool 團隊博客。javascript

在用 Scala 作業務開發的時候，咱們大都會用到 case class 以及「模式匹配」，本文將介紹在平常開發中如何利用 case class 模擬 ADT 去良好地組織業務。java

ADT（代數數據類型）

在計算機編程、特別是函數式編程與類型理論中，ADT 是一種 composite type（組合類型）。例如，一個類型由其它類型組合而成。兩個常見的代數類型是 product（積）類型 (好比 tuples 和 records )和sum（和）類型，它也被稱爲 tagged unions 或 variant type。git

這裏簡單介紹一下常見的兩種代數類型 product（積）類型和 sum（和）類型github

計數（Counting）

在介紹兩種常見代數類型以前咱們先介紹一下「計數」的概念，方面理解後面所要介紹的內容。編程

爲了將某個類型與咱們熟悉的數字代數相關聯，咱們能夠計算該類型有多少種取值，例如 Haskell中的Bool 類型：數據結構

data Bool = true | false複製代碼

能夠看到 Bool 類型有兩種可能的取值，要麼是 false, 要麼是 true, 因此這裏咱們暫時將數字 2 與 Bool 類型相關聯。函數式編程

若是 Bool 類型關聯的是 2，那麼何種類型是 1 呢，在 Scala 中 Unit 類型只有一種取值：函數

scala> val a = ()
a: Unit = ()複製代碼

因此這裏咱們將數字 1 與 Unit 類型相關聯。fetch

有了「計數」這個概念，接下來咱們介紹常見的兩種代數類型。spa

product

product 能夠理解爲是一種組合（combination），能夠經過咱們熟悉的 *（乘法）操做來產生，對應的類型爲：

data Mul a b = Mul a b複製代碼

也就是說， a * b 類型是同時持有 a 和 b 的容器。

在 Scala中，tuples（元組）就是這樣的，例如：

scala> val b = (Boolean, Boolean)
b: (Boolean.type, Boolean.type) = (object scala.Boolean,object scala.Boolean)複製代碼

咱們定義的元組 b 就是兩個 Boolean 類型的組合，也就是說，元組 b 是同時擁有兩個 Boolean 類型的容器，能夠經過咱們前面介紹的「計數」的概念來理解：

Boolean 類型有兩種取值，當 Boolean 和 Boolean 經過 * 操做進行組合時：

2 * 2 = 4複製代碼

因此咱們定義的元組 b 有四種可能的取值，咱們利用「模式匹配」來列舉這四種取值：

b match {
  case (true, true) => ???
  case (true, false) => ???
  case (false, true) => ???
  case (false, false) => ???
}複製代碼

sum

sum 能夠理解爲是一種 alternation（選擇），能夠經過咱們熟悉的 + 操做來產生，對應的類型爲：

data Add a b = AddL a | AddR b複製代碼

a + b 是一個和類型，同時擁有 a 或者 b。

注意這裏是 a 或者 b，不一樣於上面介紹的 *。

這裏可能就會有疑惑了，爲何 + 操做對應的語義是「或者」呢，咱們依然經過前面介紹的「計數」的概念來理解：

在 Scala 中 Option 就是一種 sum 類型，例如：

scala> val c = Option(false)
c: Option[Boolean] = Some(false)複製代碼

option[Boolean] 實際上是 Boolean 與 None 經過 + 操做獲得的，分析：

Boolean 有兩種取值，None 只有一種，那麼：

2 + 1 = 3複製代碼

因此咱們定義的 c: Option[Boolean] 有三種可能的取值，咱們利用「模式匹配」來列舉這三種取值：

c match {
  case Some(true) => ???
  case Some(false) => ???
  case None => ???
}複製代碼

咱們能夠看到，Option[Boolean] 類型的取值要麼是 Boolean 類型，要麼是 None 類型，這兩種類型是「不能同時」存在的，這一點與 product 類型不一樣。而且 sum 類型是一個「閉環」，類型的定義已經包含了全部可能性，絕無可能會出現非法狀態。

在業務中使用 ADT

咱們在利用 Scala 的 case class 組織業務的時候其實就已經用到了 ADT，例如：

sealed trait Tree
case class Node(left: Tree, right: Tree) extends Tree
case class Leaf[A](value: A) extends Tree複製代碼

在上面「樹」結構的定義中，Node、Leaf 經過繼承 Tree，經過這種繼承關係而獲得的類型就是 ADT 中的 sum，而構造 Node 和 Leaf 的時候則是 ADT 中的 product。你們能夠經過咱們前面所說的「計數」的概念來驗證。

上面的代碼中出現了一個關鍵字 sealed，咱們先介紹一下這個關鍵字。

Sealed

前面咱們說過 sum 類型是一個「閉環」，當咱們將「樣例類」的「超類」聲明爲 sealed 後，該超類就變成了一個「密封類」，「密封類」的子類都必須在與該密封類相同的文件中定義，從而達到了上面說的「閉環」的效果。

好比咱們如今要爲上面的 Tree 添加一個 EmptyLeaf：

case object EmptyLeaf extends Tree複製代碼

那這段被添加的代碼必須放在咱們上面聲明 Tree 的那個文件裏面，不然會報錯。

另外，sealed 關鍵字也可讓「編譯器」檢查「模式」語句的完整性,例如：

sealed trait Answer
case object Yes extends Answer
case object No extends Answer

val x: Answer = Yes

x match {
    case Yes => println("Yes")
}

<console>: warning: match may not be exhaustive.
It would fail on the following input: No
       x match {
       ^複製代碼

「編譯器」會在編譯階段提早給咱們一個可能會出錯的「警告（warning）」

利用 ADT 來良好地組織業務

前面說了這麼多，終於進入正題了，接下來咱們以幾個例子來講明如何在開發中合理地利用 ADT。

場景一

如今咱們要開發一個與「優惠券」有關的業務，通常狀況下，咱們可能會這麼去定義優惠券的結構：

case class Coupon ( id: Long, baseInfo: BaseInfo, `type`: String, ... )

object Coupon {

  //優惠券類型
  object Type {

    // 現金券

    final val CashType       = "CASH"

    //折扣券

    final val DiscountType   = "DISCOUNT"

    // 禮品券

    final val GiftType       = "GIFT"
  }
}複製代碼

分析：這樣去定義「優惠券」的結構也能解決問題，可是當「優惠券」類型增多的時候，會出現不少的冗餘數據。好比說，不一樣的優惠類型，會有不一樣優惠信息，這些優惠信息在結構中對應的字段也會有所不一樣：

case class Coupon ( id: Long, baseInfo: BaseInfo, `type`: String, // 僅在優惠券類型是代金券的時候使用 leastCost: Option[Long], reduceCost: Option[Long], //僅在優惠券類型是折扣券的時候使用 discount: Option[Int], //僅在優惠券是禮品券的時候使用 gift: Option[String] )複製代碼

從上定義的結構咱們能夠看到，當咱們使用「禮品券」的時候，有三個字段（leastCost、reduceCost、discount）的值是 None，由於咱們根本就用不到。由此能夠看出，當「優惠券」的結構比較複雜的時候，可能會產生大量的冗餘字段，從而使咱們的代碼看上去很是臃腫，同時增長了咱們的開發難度。

利用 `ADT` 從新組織：

分析：經過上面的討論，咱們知道「優惠券」可能有多種類型，因此，咱們利用 ADT 將不一樣的「優惠券」分離開來：

// 將每一種優惠券公共的部分抽離出來

sealed trait Coupon {
  val id: Long
  val baseInfo: BaseInfo
  val status: Int
  val `type`: String
  ...
}

case class CashCoupon ( id: Long, baseInfo: BaseInfo, `type`: String = Coupon.Type.CashType, status: Int, leastCost: Long, reduceCost: Long, ... ) extends Coupon

case class DiscountCoupon ( id: Long, baseInfo: BaseInfo, `type`: String = Coupon.Type.DiscountType, status: Int, discount: Int, ... ) extends Coupon

case class GiftCoupon ( id: Long, baseInfo: BaseInfo, `type`: String = Coupon.Type.GiftType, status: Int, gift: String, ... ) extends Coupon複製代碼

同過合理地利用 ADT 咱們使每一種「優惠券」的結構更加清晰，同時也減小了字段的冗餘。而且，若是在業務後期咱們還要增長別的「優惠券」類型，咱們不用修改原來的結構，只須要再從新建立一個新的 case class 就能夠了：

好比咱們在後期增長了一種叫「團購券」的優惠券，咱們不須要修改原來定義的結構，直接：

case class GroupCoupon ( id: Long, baseInfo: BaseInfo, `type`: String, status: Int, dealDetail: String )複製代碼

而且在利用「模式匹配」的時候，咱們能夠像操做代數那樣：

coupon match {
  case c: CashCoupon => ???       // 咱們能夠直接在匹配完成以後使用 coupon
  case c: DiscountCoupon => ???
  case c: GiftCoupon => ???
  case c: GroupCoupon => ???
}

// 若是是咱們用 ADT 改造前的數據結構，那模式匹配就會變成：

coupon.`type` match {
  case Coupon.Type.CashType => ???      // 咱們只能使用 coupon.`type`
  case Coupon.Type.GiftType => ???
  case Coupon.Type.DiscountType => ???
  case Coupon.Type.GroupCoupon => ???
}複製代碼

經過本例，咱們能夠看到，利用 ADT 從新組織以後的數據結構減小了數據的冗餘，而且在使用「模式匹配」的時候更加清晰，在功能上也更增強大。

場景二

針對上面的優惠券，用戶在使用這些優惠券的時候，優惠券會存在不一樣的幾種狀態：

未領取
已領取但暫未使用
已使用
過時優惠券
無效優惠券

咱們如今想要根據這幾種不一樣的狀態渲染出不一樣的結果頁面，要獲得這幾種狀態，咱們一般會：

def fetched(c: Coupon, user: User) = {
  //根據coupon信息以及user信息去查詢用戶是否已經領取了這張優惠券
  ???
}

def used(c: Coupon, user: User) = {
  //根據coupon信息以及user信息去查詢用戶是否已經使用了這張優惠券
  ???
}

def isExpired(c: Coupon) = {
  //根據優惠券信息來判斷優惠券是否已通過期
  ???
}

def isAviable(c: Coupon) = {
  //根據優惠券信息來判斷優惠券是否已經失效
  ???
}複製代碼

咱們如今就利用這些狀態去渲染頁面：

def f(c: Coupon, user: User) = {
  if (!isAviable(coupon)) {
    if (!isExpired(coupon)) {
      if (used(coupon, user)) {
        //已使用的優惠券
        ???
      } else {
        if (fetched(coupon, user)) {
          //已領取但未使用的優惠券
          ???
        } else {
          //未領取的優惠券
          ???
        }
      }
    } else {
      //已過時的優惠券
      ???
    }
  } else {
    //已失效的優惠券
    ???
  }
}複製代碼

上面的代碼可以完成咱們的需求，可是，當優惠券的狀態變多的時候，該方法傳入的參數也會有所變化，「if-else」語句層級也會越多，很是容易出錯，同時代碼錶達的意思也沒那麼明確，可讀性極差。

因此咱們可否從新組織一下數據結構，使之可以利用「模式匹配」？

利用 `ADT` 從新組織：

分析：咱們在使用優惠券的時候無非就是判斷這幾種「狀態」，那咱們就利用 ADT 將這些狀態抽象化：

sealed trait CouponStatus {

  //每種狀態共用的一些信息
  val base: CouponStatusBase
}

case class CouponStatusBase ( coupon: Coupon, ... )

//未領取
case class StatusNotFetched ( base: CouponStatusBase ) extends CouponStatus

//已領取但未使用
case class StatusFetched ( base: CouponStatusBase, user: User ) extends CouponStatus

//已使用
case class StatusUsed ( base: CouponStatusBase, user: User ) extends CouponStatus

//過時優惠券
case class StatusExpired ( base: CouponStatusBase ) extends CouponStatus

case object StatusUnAvilable extends CouponStatus複製代碼

咱們利用 ADT 將「狀態」抽象化了，而且將每種「狀態」所須要使用到的數據所有構造在了一塊兒，那如今咱們再根據不一樣的「狀態」去渲染頁面就變成了：

def f(status: CouponStatus) = status match {
  case StatusNotFetched(base) => ???
  case StatusFetched(base, user) => ???
  case StatusUsed(base, user) => ???
  case StatusExpired(base) => ???
  case StatusUnAvilable => ???
}複製代碼