利用 Function 打造高效斷言神器，真優雅！
在 Java 開發的征途中，我們時常與重復代碼不期而遇。這些重復代碼不僅讓項目顯得笨重，更增加了維護成本。幸運的是，Java 8 帶來了函數式編程的春風，以 Function 接口為代表的一系列新特性，為我們提供了破除這一難題的利劍。
本文將以一個實際應用場景為例，即使用 Java 8 的函數式編程特性來重構數據有效性斷言邏輯，展示如何通過 SFunction（基于 Java 8 的 Lambda 表達式封裝）減少代碼重復，從而提升代碼的優雅性和可維護性。
一、背景故事：數據校驗的煩惱
想象一下，在一個復雜的業務系統中，我們可能需要頻繁地驗證數據庫中某個字段值是否有效，是否符合預期值。傳統的做法可能充斥著大量相似的查詢邏輯，每次都需要手動構建查詢條件、執行查詢并處理結果，這樣的代碼既冗長又難以維護。
例如以下兩個驗證用戶 ID 和部門 ID 是否有效的方法，雖然簡單，但每次需要校驗不同實體或不同條件時，就需要復制粘貼并做相應修改，導致代碼庫中充滿了大量雷同的校驗邏輯，給維護帶來了困擾。
// 判斷用戶 ID 是否有效
public void checkUserExistence(String userId) {
User user = userDao.findById(userId);
if (user == null) {
thrownew RuntimeException('用戶ID無效');
}
}
// 判斷部門 ID 是否有效
public void checkDeptExistence(String deptId) {
Dept dept = deptDao.findById(deptId);
if (dept == null) {
thrownew RuntimeException('部門ID無效');
}
}二、Java 8 的魔法棒：函數式接口
Java 8 引入了函數式接口的概念，其中 Function<T, R> 是最基礎的代表，它接受一個類型 T 的輸入，返回類型 R 的結果。而在 MyBatis Plus 等框架中常用的 SFunction 是對 Lambda 表達式的進一步封裝，使得我們可以更加靈活地操作實體類的屬性。
三、實戰演練：重構斷言方法
下面的 ensureColumnValueValid 方法正是利用了函數式接口的魅力，實現了對任意實體類指定列值的有效性斷言：
/**
* 確認數據庫字段值有效（通用）
*
* @param <V> 待驗證值的類型
* @param valueToCheck 待驗證的值
* @param columnExtractor 實體類屬性提取函數
* @param queryExecutor 單條數據查詢執行器
* @param errorMessage 異常提示信息模板
*/
publicstatic <T, R, V> void ensureColumnValueValid(V valueToCheck, SFunction<T, R> columnExtractor, SFunction<LambdaQueryWrapper<T>, T> queryExecutor, String errorMessage) {
if (valueToCheck == null) return;
LambdaQueryWrapper<T> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.select(columnExtractor);
wrapper.eq(columnExtractor, valueToCheck);
wrapper.last('LIMIT 1');
T entity = queryExecutor.apply(wrapper);
R columnValue = columnExtractor.apply(entity);
if (entity == null || columnValue == null)
thrownew DataValidationException(String.format(errorMessage, valueToCheck));
}這個方法接受一個待驗證的值、一個實體類屬性提取函數、一個單行數據查詢執行器和一個異常信息模板作為參數。通過這四個參數，不僅能夠進行針對特定屬性的有效性檢查，而且還能生成具有一致性的異常信息。
四、對比分析
使用 Function 改造前：
// 判斷用戶 ID 是否有效
public void checkUserExistence(String userId) {
User user = userDao.findById(userId);
if (user == null) {
thrownew RuntimeException('用戶ID無效');
}
}
// 判斷部門 ID 是否有效
public void checkDeptExistence(String deptId) {
Dept dept = deptDao.findById(deptId);
if (dept == null) {
thrownew RuntimeException('部門ID無效');
}
}使用 Function 改造后：
public void assignTaskToUser(AddOrderDTO dto) {
ensureColumnValueValid(dto.getUserId(), User::getId, userDao::getOne, '用戶ID無效');
ensureColumnValueValid(dto.getDeptId(), Dept::getId, deptDao::getOne, '部門ID無效');
ensureColumnValueValid(dto.getCustomerId(), Customer::getId, customerDao::getOne, '客戶ID無效');
ensureColumnValueValid(dto.getDeptId(), Dept::getId, deptDao::getOne, '部門ID無效');
ensureColumnValueValid(dto.getSupplieId(), Supplie::getId, supplierDao::getOne, '供應商ID無效');
// 現在可以確信客戶存在
Customer cus = customerDao.findById(dto.getCustomerId());
// 創建訂單的邏輯...
}對比上述兩段代碼，我們發現后者不僅大幅減少了代碼量，而且通過函數式編程，表達出更為清晰的邏輯意圖，可讀性和可維護性都有所提高。
優點：
- 減少重復代碼： 通過 ensureColumnValueValid 方法，所有涉及數據庫字段值有效性檢查的地方都可以復用相同的邏輯，將變化的部分作為參數傳遞，大大減少了因特定校驗邏輯而產生的代碼量。
- 增強代碼復用： 抽象化的校驗方法適用于多種場景，無論是用戶ID、訂單號還是其他任何實體屬性的校驗，一套邏輯即可應對。
- 提升可讀性和維護性： 通過清晰的函數簽名和 Lambda 表達式，代碼意圖一目了然，降低了后續維護的成本。
- 靈活性和擴展性： 當校驗規則發生變化時，只需要調整 ensureColumnValueValid 方法或其內部實現，所有調用該方法的地方都會自動受益，提高了系統的靈活性和擴展性。
五、舉一反三：拓展校驗邏輯的邊界
通過上述的實踐，我們見識到了函數式編程在簡化數據校驗邏輯方面的威力。但這只是冰山一角，我們可以根據不同的業務場景，繼續擴展和完善校驗邏輯，實現更多樣化的校驗需求。以下兩個示例展示了如何在原有基礎上進一步深化，實現更復雜的數據比較和驗證功能。
1. 斷言指定列值等于預期值
首先，考慮一個場景：除了驗證數據的存在性，我們還需確認查詢到的某列值是否與預期值相符。這在驗證用戶角色、狀態變更等場景中尤為常見。為此，我們設計了 validateColumnValueMatchesExpected 方法：
/**
* 驗證查詢結果中指定列的值是否與預期值匹配
*
* @param <T> 實體類型
* @param <R> 目標列值的類型
* @param <C> 查詢條件列值的類型
* @param targetColumn 目標列的提取函數，用于獲取想要驗證的列值
* @param expectedValue 期望的列值
* @param conditionColumn 條件列的提取函數，用于設置查詢條件
* @param conditionValue 條件列對應的值
* @param queryMethod 執行查詢的方法引用，返回單個實體對象
* @param errorMessage 驗證失敗時拋出異常的錯誤信息模板
* @throws RuntimeException 當查詢結果中目標列的值與預期值不匹配時拋出異常
*/
publicstatic <T, R, C> void validateColumnValueMatchesExpected(
SFunction<T, R> targetColumn, R expectedValue,
SFunction<T, C> conditionColumn, C conditionValue,
SFunction<LambdaQueryWrapper<T>, T> queryMethod,
String errorMessage) {
// 創建查詢包裝器，選擇目標列并設置查詢條件
LambdaQueryWrapper<T> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.select(targetColumn);
wrapper.eq(conditionColumn, conditionValue);
// 執行查詢方法
T one = queryMethod.apply(wrapper);
// 如果查詢結果為空，則直接返回，視為驗證通過（或忽略）
if (one == null) return;
// 獲取查詢結果中目標列的實際值
R actualValue = targetColumn.apply(one);
// 比較實際值與預期值是否匹配，這里假設notMatch是一個自定義方法用于比較不匹配情況
boolean doesNotMatch = notMatch(actualValue, expectedValue);
if (doesNotMatch) {
// 若不匹配，則根據錯誤信息模板拋出異常
thrownew RuntimeException(String.format(errorMessage, expectedValue, actualValue));
}
}
// 假設的輔助方法，用于比較值是否不匹配，根據實際需要實現
privatestatic <R> boolean notMatch(R actual, R expected) {
// 示例簡單實現為不相等判斷，實際情況可能更復雜
return !Objects.equals(actual, expected);
}這個方法允許我們指定一個查詢目標列（targetColumn）、預期值（expectedValue）、查詢條件列（conditionColumn）及其對應的條件值（conditionValue），并提供一個查詢方法（queryMethod）來執行查詢。如果查詢到的列值與預期不符，則拋出異常，錯誤信息通過 errorMessage 參數定制。
應用場景：例如在一個權限管理系統中，當需要更新用戶角色時，系統需要確保當前用戶的角色在更新前是 “普通用戶”，才能將其升級為 “管理員”。此場景下，可以使用 validateColumnValueMatchesExpected 方法來驗證用戶當前的角色是否確實為“普通用戶”。
// 當用戶角色不是 “普通用戶” 時拋異常
validateColumnValueMatchesExpected(User::getRoleType, '普通用戶', User::getId, userId, userMapper::getOne, '用戶角色不是普通用戶，無法升級為管理員！');2. 斷言指定值位于期望值列表內
進一步，某些情況下我們需要驗證查詢結果中的某一列值是否屬于一個預設的值集合。例如，驗證用戶角色是否合法。為此，我們創建了 validateColumnValueMatchesExpectedList 方法：
/**
* 驗證查詢結果中指定列的值是否位于預期值列表內
*
* @param <T> 實體類型
* @param <R> 目標列值的類型
* @param <C> 查詢條件列值的類型
* @param targetColumn 目標列的提取函數，用于獲取想要驗證的列值
* @param expectedValueList 期望值的列表
* @param conditionColumn 條件列的提取函數，用于設置查詢條件
* @param conditionValue 條件列對應的值
* @param queryMethod 執行查詢的方法引用，返回單個實體對象
* @param errorMessage 驗證失敗時拋出異常的錯誤信息模板
* @throws RuntimeException 當查詢結果中目標列的值不在預期值列表內時拋出異常
*/
publicstatic <T, R, C> void validateColumnValueInExpectedList(
SFunction<T, R> targetColumn, List<R> expectedValueList,
SFunction<T, C> conditionColumn, C conditionValue,
SFunction<LambdaQueryWrapper<T>, T> queryMethod,
String errorMessage) {
LambdaQueryWrapper<T> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.select(targetColumn);
wrapper.eq(conditionColumn, conditionValue);
T one = queryMethod.apply(wrapper);
if (one == null) return;
R actualValue = targetColumn.apply(one);
if (actualValue == null) thrownew RuntimeException('列查詢結果為空');
if (!expectedValueList.contains(actualValue)) {
thrownew RuntimeException(errorMessage);
}
}這個方法接受一個目標列（targetColumn）、一個預期值列表（expectedValueList）、查詢條件列（conditionColumn）及其條件值（conditionValue），同樣需要一個查詢方法（queryMethod）。如果查詢到的列值不在預期值列表中，則觸發異常。
應用場景： 在一個電商平臺的訂單處理流程中，系統需要驗證訂單狀態是否處于可取消的狀態列表里（如 “待支付”、“待發貨”）才允許用戶取消訂單。此時，validateColumnValueInExpectedList 方法能有效確保操作的合法性。
// 假設 OrderStatusEnum 枚舉了所有可能的訂單狀態，cancelableStatuses 包含可取消的狀態
List<String> cancelableStatuses = Arrays.asList(OrderStatusEnum.WAITING_PAYMENT.getValue(), OrderStatusEnum.WAITING_DELIVERY.getValue());
// 驗證訂單狀態是否在可取消狀態列表內
validateColumnValueInExpectedList(Order::getStatus, cancelableStatuses, Order::getOrderId, orderId, orderMapper::selectOne, '訂單當前狀態不允許取消！');通過這兩個擴展方法，我們不僅鞏固了函數式編程在減少代碼重復、提升代碼靈活性方面的優勢，還進一步證明了通過抽象和泛型設計，可以輕松應對各種復雜的業務校驗需求，使代碼更加貼近業務邏輯，易于理解和維護。
六、核心優勢
(1) 代碼復用： 通過泛型和函數式接口，該方法能夠適應任何實體類和屬性的校驗需求，大大減少了重復的查詢邏輯代碼。
(2) 清晰表達意圖： 方法簽名直觀表達了校驗邏輯的目的，提高了代碼的可讀性和可維護性。
(3) 靈活性： 使用者只需提供幾個簡單的 Lambda 表達式，即可完成復雜的查詢邏輯配置，無需關心底層實現細節。
易于維護與擴展：
- 當需要增加新的實體驗證時，僅需調用 ensureColumnValueValid 并傳入相應的參數，無需編寫新的驗證邏輯，降低了維護成本。
- 修改驗證規則時，只需調整 ensureColumnValueValid 內部實現，所有調用處自動遵循新規則，便于統一管理。
- 異常處理集中于 ensureColumnValueValid 方法內部，統一了異常拋出行為，避免了在多個地方處理相同的邏輯錯誤，減少了潛在的錯誤源。
七、函數式編程的力量
通過這個實例，我們見證了函數式編程在簡化代碼、提高抽象層次上的強大能力。在 Java 8 及之后的版本中，擁抱函數式編程思想，不僅能夠使我們的代碼更加簡潔、靈活，還能在一定程度上促進代碼的正確性和可測試性。因此，無論是日常開發還是系統設計，都值得我們深入探索和應用這一現代編程范式，讓代碼如魔法般優雅而高效。
