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在本期文章中，西安达内Java培训(http://www.xatarena.cn)讲师将探讨 Java 下一代语言中的内存化。

内存化这个词是 Donald Michie（一位英国人工智能研究人员）发明的，用于表示重复的值的函数级缓存。如今，内存化在函数式编程语言中很常见，它要么被用作一个内置特性，要么被用作一个相对容易实现的特性。

内存化在以下场景中很有帮助。假设您必须反复调用一个注重性能的函数。一个常见解决方案是构建内部缓存。每次计算某个参数集的值时，您都会将该值放入缓存中，作为参数值的线索。在未来，如果该函数使用以前的参数调用，那么它将会从缓存返回值，而不是重新计算它。函数缓存是一种经典的计算机科学权衡：它使用更多内存（我们常常拥有丰富的内存）来不断实现更高的性能。

函数必须是纯粹的，缓存技术才能发挥其作用。纯函数 是没有副作用的函数：它没有引用任何其他易变的类字段，没有设置除返回值以外的任何值，而且仅依赖于参数作为输入。java.lang.Math 类中的所有方法都是纯函数的良好示例。显然，只有在函数可靠地为一组给定的参数返回相同值时，您才能成功地重用缓存的结果。

Groovy 中的内存化

内存化在 Groovy 中很简单，Groovy 在 Closure 类上包含一系列 memoize() 函数。例如，假设您有一个昂贵的哈希算法，以至于您需要缓存结果来提高效率。为此，您可以使用闭包块语法来定义方法，在返回时调用 memoize() 函数，如清单 1 所示。我并不是暗示清单 1 中使用的 ROT13 算法（即凯撒密码 的一个版本）的性能面临挑战，只是假设缓存在这个示例中很重要。

清单 1. Groovy 中的内存化

class NameHash {
def static hash = {name ->
name.collect{rot13(it)}.join()
}.memoize()

public static char rot13(s) {
char c = s
switch (c) {
case 'A'..'M':
case 'a'..'m': return c + 13

case 'N'..'Z':
case 'n'..'z': return c - 13
default: return c
}
}
}

class NameHashTest extends GroovyTestCase {
void testHash() {
assertEquals("ubzre", NameHash.hash.call("homer")) }
}