本文通过应用中天天都见得到的日志打印谈起，聊聊封装隐藏，性能优化，惰性求值，消除重复的技术实践。
延迟评估
Eliminate Effects Between Unrelated Things.
远古时代
这是早期日志打印的方式。
if (logger.isLoggable(Level.INFO)) {
logger.info("problem:" + getDiagnostic());
}
这个实现存在如下一些问题：
- 重复的「样板代码」，并且散乱到程序的各个角落；
- 在
logger.debug之前，首先要logger.isLoggable；Logger暴露了太多的状态逻辑，违反了LoD(Law of Demeter)。
应用LoD
logger.info("unexpect problem: {}", getDiagnostic());
这样的设计虽然将状态的查询进行了封装，但依然存在一个严重的性能问题。即使日志开关关闭，getDiagnostic都将被调用；如果它是一个耗时、昂贵的操作，将严重地消耗系统性能。
使用Java8
灵活地应用Lambda惰性求值的特性，可以很漂亮地解决这个问题。
public void log(Level level, Supplier<String> supplier) {
if (isLoggable(level)) {
log(supplier.get());
}
}
public void debug(Supplier<String> supplier) {
log(Level.DEBUG, supplier);
}
public void info(Supplier<String> supplier) {
log(Level.INFO, supplier);
}
...
用户的代码也更加简洁，省略了那些重复的样板代码。
logger.info(() -> "problem:" + getDiagnostic());
使用Scala: call-by-name
使用Java8 Lambda时，() ->的语法显得有点怪异；如果使用Scala，可以使用by-name机制进一步提高表达力。
def log(level: Level, msg: => String) {
if (isLoggable(level)) {
log(msg)
}
}
def debug(msg: => String) {
log(DEBUG, msg)
}
def info(msg: => String) {
log(INFO, msg)
}
logger.info(s"problem: ${getDiagnostic()}");
s"problem: ${getDiagnostic()}"语句并非在logger.info展开计算，它被延迟直至被apply的时候才真正地被评估和计算。
复用代码
DRY: Don't Repeat Youself
用户空间
再将目光投放到Java应用，当每次要使用Logger时，都需要搬迁import语句，并定义logger的静态字段，这样的重复结构很容易通过Copy-Paste产生。
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class Application {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Application.class);
public void run() {
logger.trace("start run");
}
}
消除重复
使用Scala可以定义Logging的特质，以便消除重复。
import org.slf4j.{Logger, LoggerFactory}
trait Logging {
val loggerName = this.getClass.getName
lazy val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(loggerName)
def trace(msg: => String) {
if (logger.isTraceEnabled())
logger.trace(msg)
}
def info(msg: => String) {
if (logger.isTraceEnabled())
logger.trace(msg)
}
...
}
混入特质
应用程序可以通过混入Logging，自动得到日志打印的各个接口。
class Main extends App with Logging {
info("starting...")
}
