云原生系列Go语言篇-泛型Part 2

本文介绍: 比如在C++中，编译器使用抽象数据类型的泛型来将运行时运算（确定所使用的实体类型）转化为编译时运算，为每种实体类型生成独立的函数。为区分传递给共享生成函数的类型，编译器添加了额外的运行时查询。就像类型元素用于指定可替换类型参数的类型一样，和类型可用于变量参数中的接口。Go也不支持函数或方法重载，那就需要为不同的类型指定不同的运算函数。Go 1.18的编译器要慢于之前的版本，但Go 1.20的编译器解决了这一问题。Go仍是一种小型且聚焦的编程语言，Go对泛型的实现并未包含部分在其它语言泛型中存在的特性。

就像在使用:=时支持类型推导一样，在调用泛型函数时Go同样支持类型推导。可在上面对Map、Filter和Reduce调用中看出。有些场景无法进行类型推导（如类型参数仅用作返回值）。这时，必须指定所有的参数类型。下面的代码演示了无法进行类型推导的场景：

type Integer interface {
    int | int8 | int16 | int32 | int64 | uint | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
}

func Convert[T1, T2 Integer](in T1) T2 {
    return T2(in)
}

func main() {
    var a int = 10
    b := Convert[int, int64](a) // 无法推导返回类型
    fmt.Println(b)
}

可在The Go Playground 或第8章的GitHub代码库的s ample_code/type _inference目录下测试这段代码。

类型元素也可指定哪些常量可赋值给泛型变量。和运算符一样，常需要对类型元素中的所有类型名有效。没有常量可同时赋值给Ordered中列出的所有类型，因此无法将一个常量赋值给该泛型类型的变量。如果使用Integer接口，以下代码无法编译通过，因为不能将1,000赋值给8位的整型：

// INVALID!
func PlusOneThousand[T Integer](in T) T {
    return in + 1_000
}

但下面的就是有效的：

// VALID
func PlusOneHundred[T Integer](in T) T {
    return in + 100
}

回到二叉树示例，来看如何使用所学的知识生成适用所有实体类型的树。

核心在于理解该树需要一个泛型函数，可比较两个值给出排序：

type OrderableFunc [T any] func(t1, t2 T) int

有了OrderableFunc，我们就可以稍稍修改树的实现。首先将其分成两种类型，Tree和Node：

type Tree[T any] struct {
    f    OrderableFunc[T]
    root *Node[T]
}

type Node[T any] struct {
    val         T
    left, right *Node[T]
}

通过构造函数构造一个新Tree：

func NewTree[T any](f OrderableFunc[T]) *Tree[T] {
    return &amp;Tree[T]{
        f: f,
    }
}

Tree的方法非常简单，因为它调用Node来完成任务：

func (t *Tree[T]) Add(v T) {
    t.root = t.root.Add(t.f, v)
}

func (t *Tree[T]) Contains(v T) bool {
    return t.root.Contains(t.f, v)
}

Node的Add和Contains方法与之前的非常类似。唯一的区别是传递了用于排序元素的函数：

func (n *Node[T]) Add(f OrderableFunc[T], v T) *Node[T] {
    if n == nil {
        return &amp;Node[T]{val: v}
    }
    switch r := f(v, n.val); {
    case r <= -1:
        n.left = n.left.Add(f, v)
    case r >= 1:
        n.right = n.right.Add(f, v)
    }
    return n
}

func (n *Node[T]) Contains(f OrderableFunc[T], v T) bool {
    if n == nil {
        return false
    }
    switch r := f(v, n.val); {
    case r <= -1:
        return n.left.Contains(f, v)
    case r >= 1:
        return n.right.Contains(f, v)
    }
    return true
}

现在我们需要匹配OrderedFunc定义的函数。所幸我们已经见过一个：cmp包中的Compare。在对Tree使用它时是这样：

t1 := NewTree(cmp.Compare[int])
t1.Add(10)
t1.Add(30)
t1.Add(15)
fmt.Println(t1.Contains(15))
fmt.Println(t1.Contains(40))

type Person struct {
    Name string
    Age int
}

func OrderPeople(p1, p2 Person) int {
    out := cmp.Compare(p1.Name, p2.Name)
    if out == 0 {
        out = cmp.Compare(p1.Age, p2.Age)
    }
    return out
}

t2 := NewTree(OrderPeople)
t2.Add(Person{"Bob", 30})
t2.Add(Person{"Maria", 35})
t2.Add(Person{"Bob", 50})
fmt.Println(t2.Contains(Person{"Bob", 30}))
fmt.Println(t2.Contains(Person{"Fred", 25}))

不使用函数，我们了可以为NewTree提供一个方法。在方法也是函数中我们讨论过，可以使用方法表达式来将方法看作函数。下面上手操作。首先编写方法：

func (p Person) Order(other Person) int {
    out := cmp.Compare(p.Name, other.Name)
    if out == 0 {
        out = cmp.Compare(p.Age, other.Age)
    }
    return out
}

t3 := NewTree(Person.Order)
t3.Add(Person{"Bob", 30})
t3.Add(Person{"Maria", 35})
t3.Add(Person{"Bob", 50})
fmt.Println(t3.Contains(Person{"Bob", 30}))
fmt.Println(t3.Contains(Person{"Fred", 25}))

在接口可比较一节中我们学到，接口中也是Go中一种可比较类型。这也就表示在对接口类型变量使用==和!=时要小心。如果接口的底层类型不可比较，代码会在运行时panic。

type Thinger interface {
    Thing()
}

type ThingerInt int

func (t ThingerInt) Thing() {
    fmt.Println("ThingInt:", t)
}

type ThingerSlice []int

func (t ThingerSlice) Thing() {
    fmt.Println("ThingSlice:", t)
}

func Comparer[T comparable](t1, t2 T) {
    if t1 == t2 {
        fmt.Println("equal!")
    }
}

调用带类型为int或ThingerInt的变量的函数完全合法：

var a int = 10
var b int = 10
Comparer(a, b) // prints true

var a2 ThingerInt = 20
var b2 ThingerInt = 20
Comparer(a2, b2) // prints true

编译器不允许我们调用变量类型为ThingerSlice（或[]int）的函数：

var a3 ThingerSlice = []int{1, 2, 3}
var b3 ThingerSlice = []int{1, 2, 3}
Comparer(a3, b3) // compile fails: "ThingerSlice does not satisfy comparable"

但所调用的变量类型为Thinger时完全合法。如果使用ThingerInt，代码可正常编译、运行：

var a4 Thinger = a2
var b4 Thinger = b2
Comparer(a4, b4) // prints true

但也可以将ThingerSlice赋值给Thinger类型的变量。这时会出问题：

a4 = a3
b4 = b3
Comparer(a4, b4) // compiles, panics at runtime

编译器允许我们构建这段代码，但运行后程序会panic（参见panic和recover一节了解更多信息），消息为panic: runtime error: comparing uncomparable type main.ThingerSlice。可在The Go Playground 或第8章的GitHub代码库的sample_code/more_comparable目录下测试这段代码。

虽然我们可以构建一个同时能处理自定义和内置类型的树，但在Py thon、Ruby和C++中处理的方法却不同。它们有运算符重载，允许用户自定义类型指定运算符的实现。 Go没有添加这种特性。也就意味着我们不能使用range遍历自定义容器类型，也不能对其使用[]进行索引。

没添加运算符重载有一些原因。其一是Go语言中有极其大量的运算符。Go也不支持函数或方法重载，那就需要为不同的类型指定不同的运算函数。此外，重载的代码会不易理解，因为开发人员会为符号巧立各种含义（在C++中，<<对一些类型表示按位左移，而对另一些类型则在左侧值的右侧写值）。Go努力避免这类易读性问题。

另一个未实现的有用特性是，Go的泛型实现对方法没有附加类型参数。回看Map/Reduce/Filter函数，你可能觉得它们可像方法那样使用，如：

type functionalSlice[T any] []T

// THIS DOES NOT WORK
func (fs functionalSlice[T]) Map[E any](f func(T) E) functionalSlice[E] {
    out := make(functionalSlice[E], len(fs))
    for i, v := range fs {
        out[i] = f(v)
    }
    return out
}

// THIS DOES NOT WORK
func (fs functionalSlice[T]) Reduce[E any](start E, f func(E, T) E) E {
    out := start
    for _, v := range fs {
        out = f(out, v)
    }
    return out
}

var numStrings = functionalSlice[string]{"1", "2", "3"}
sum := numStrings.Map(func(s string) int {
    v, _ := strconv.Atoi(s)
    return v
}).Reduce(0, func(acc int, cur int) int {
    return acc + cur
})

没有可变类型参数。在可变参数和切片一节中讨论到，要实现接收可变数量参数的函数，需要指定最后一个参数，其类型以...开头。比如，无法对可变参数指定某种类型模式，像可交替的string和int。所有的可变变量必须为同一种声明类型，是不是泛型皆可。

添加泛型显然会改变一些地道使用Go的建议。使用float64来表示所有的数值类型的时代结束了。应当使用any来代替interface{}表示数据结构或函数参数中未指定的类型。可以用一个点函数处理不同的切片类型。但不要觉得要马上使用类型参数切换掉所有的代码。在新设计模式发明和深化的同时老代码依然正常可用。

type Ager interface {
    age() int
}

func doubleAge(a Ager) int {
    return a.age() * 2
}

func doubleAgeGeneric[T Ager](a T) int {
    return a.age() * 2
}

Go 1.18刚发布泛型时是很保守的。在全局添加了any和comparable接口，但并未在标准库中做出支持泛型的API调整。只做出了样式变化，将大部分标准库中的interface{}改成了any。

现在Go社区更适应了泛型，我们也看到了更多的变化。从Go 1.21起，标准库中包含了一些函数，使用泛型实现切片、字典和并发的常用算法。在复合类型一文中我们讲到了slices和maps包中的Equal和EqualFunc函数。这些包中的其它函数简化了切片和字典操作。slices包中的Insert、Delete和DeleteFunc 函数让开发展不必构建极其复杂的切片处理代码。maps.Clone函数利用Go Runtime来提供更快速的方式，来创建字典的浅拷贝。在代码精确地只运行一次一节中，我们学到sync.OnceValue和sync.OnceValues，它们使用泛型来构建只运行一次并返回一到两个值的函数。推荐使用这些包中的函数，而不要自己去实现。未来版本的标准库还会包含更多用到泛型的函数和类型。

泛型可能是其它未来特性的基础。一个可能是sum types。就像类型元素用于指定可替换类型参数的类型一样，和类型可用于变量参数中的接口。这会出现一些有趣的特性。如今Go在JSON的常见场景存在问题：其字段可以是单个值也可是值列表。即使是有泛型，处理这种情况的唯一方式是装饰字段类型设为any。添加和类型可让我们创建指定字段可为字符串、字符串切片及其它类型的接口。然后类型switch可以枚举每种有效类型，提升类型案例。指定类型边界集的能力可以让现代语言（包括Rust和Swi ft）使用和类型替代枚举。而Go当前在枚举特性上存在不足，这会成为一种有吸引力的解决方案，但需要时间来评估和探讨这些想法。