calc

calc 是一個我們想要做剖析（性能分析）的異步函數(shù)。按照慣例，它的最后一個參數(shù)是一個callback。我們像這樣使用 calc：

calc(arg, (err, res) => console.log(err || res))

或許，最簡單的對 calc 這樣的函數(shù)來剖析性能的方法是，增加一個計時邏輯到我們需要分析的地方：

const t0 = Date.now()
calc(arg, (err, res) => {
 const t1 = Date.now() 
 console.log(`Log: time: ${t1 = t0}`)
 console.log(err || res)
})

但是，這不是一個可復(fù)用的解決方案。每一次我們想要對一個函數(shù)計時，我們得引入一個 t0 在外層作用域并且改變 callback 來測量和記錄時間。

對我來說理想的方式是能夠僅僅通過包裝一個異步函數(shù)就能夠?qū)λM(jìn)行計時：

timeIt(calc)(arg, (err, res) => console.log(err || res))

timeIt 需要能夠很好地對每一個異步函數(shù)完成剖析和記錄執(zhí)行時間。

注意到 timeIt(calc) 有與原始的 calc 函數(shù)同樣的函數(shù)簽名，即它們接受同樣的參數(shù)和返回同樣的值，它只是增加了一個特性到 cale 上（能夠被記錄時間的特性）。

calc 和 timeIt(calc) 在任意時刻可以相互替代。

timeIt 本身是一個高階函數(shù)，因?yàn)樗邮芤粋€函數(shù)并返回一個函數(shù)。在我們的例子里，它接受 calc 異步函數(shù)，并返回一個函數(shù)與 calc 有同樣的參數(shù)和返回值。

下面演示我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn) timeIt 函數(shù)：

const timeIt = R.curry((report, f) => (...args) => {

 const t0 = Date.now()
 const nArgs = R.init(args)
 const callback = R.last(args)

 nArgs.push((...args) => {
 const t1 = Date.now()
 callback(...args)
 report(t1 - t0, ...args)
 })

 f(...nArgs)

})

const timeIt1 = timeIt(
 (t, err, res) => console.log(`Log: ${err || res} produced after: ${t}`)
)

const calc = (x, y, z, callback) =>
 setTimeout(() => callback(null, x * y / z), 1000)


calc(18, 7, 3, (err, res) => console.log(err || res))

timeIt1(calc)(18, 7, 3, (err, res) => console.log(err || res))

這個 timeIt 實(shí)現(xiàn)接受兩個參數(shù)：

      report: 一個函數(shù)用來生成剖析結(jié)果

      f: 我們想要做剖析的異步函數(shù)

timeIt1 是一個方便實(shí)用的功能函數(shù)，它只是用 console.log 記錄時間測量結(jié)果。我們通過給更通用的 timeIt 函數(shù)傳入 report 參數(shù)來定義它。

我們實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)，現(xiàn)在我們可以僅僅將異步函數(shù)包裝在 timeIt1 中就可以對它計時了：

timeIt1(calc)(18, 7, 3, (err, res) => console.log(err || res))

通用的 timeIt 函數(shù)接收一個 report 回調(diào)函數(shù)和一個異步函數(shù)并返回一個新的異步函數(shù)，這個異步函數(shù)與原函數(shù)有同樣的參數(shù)和返回值。我們可以這么使用：

timeIt(
 (time, ...result) => // report callback: log the time
 , asyncFunc
)(
 parameters…, 
 (...result) => // result of the async function
)

現(xiàn)在讓我們深入 timeIt 的實(shí)現(xiàn)。我們可以簡單地生成一個通用函數(shù)類似 timeIt1，因?yàn)?timeIt 使用 R.curry 科里化了。

我不打算在這篇文章里討論科里化，但是下面這段代碼演示了科里化的主要用法：

const f = R.curry((x, y) => x + y)
f(1, 10) // == 11
f(1)(10) // == 11

const plus1 = f(1)
plus1(10) // == 11

另一方面，這種方式實(shí)現(xiàn)的 timeIt 有幾個問題：

(...args) => {
 const t1 = Date.now()
 callback(...args)
 report(t1 — t0, ...args)
}

這是一個匿名函數(shù)（又名 lambda，callback），它在原函數(shù)異步執(zhí)行之后被調(diào)用。主要的問題是這個函數(shù)沒有處理異常的機(jī)制。如果 callback 拋出異常，report 就永遠(yuǎn)不會被調(diào)用。

我們可以添加一個 try / catch 到這個 lambda 函數(shù)里，然而問題的根源是 callback 和 report 是兩個 void 函數(shù)，它們沒有關(guān)聯(lián)在一起。timeIt 包含兩個延續(xù)（continuations）（report 和 callback）。如果我們只是在 console 下記錄執(zhí)行時間或者如果我們確定不論 report 還是 callback 都不會拋出異常，那么一切正常。但是如果我們想要根據(jù)剖析結(jié)果來執(zhí)行一些行為（所謂的自動擴(kuò)容）那么我們需要強(qiáng)化和厘清我們的程序中的延續(xù)序列。

好了，以上這篇文章的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)和工作有所幫助，如果有疑問可以留言交流。

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