scalaz-stream支持无穷数据流（infinite stream），这本身是它强大的功能之一，试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现。这是因为外界的输入是不可预料的，对于系统本身就是无穷的，比如键盘鼠标输入什么时候终止、网站上有多少网页、数据库中还有多少条记录等等。但对无穷数据流的运算又引发了新的挑战。我们知道，fp程序的主要运算方式是递归算法，这是个问题产生的源泉：极容易掉入*Error陷阱。相信许多人对scalaz-stream如何实现无穷数据的运算安全都充满了好奇和疑问，那我们就在本篇讨论中分析一下scalaz-stream的具体运算方式。
scalaz-stream是由Process类型组件链接而成。Process是个状态机器（state machine）由Emit、Await、Append、Halt几个状态组成。值得注意的是这几个状态都是结构化的：
case class Emit[+O](seq: Seq[O]) extends HaltEmitOrAwait[Nothing, O] with EmitOrAwait[Nothing, O] case class Await[+F[_], A, +O](
req: F[A]
, rcv: (EarlyCause \/ A) => Trampoline[Process[F, O]] @uncheckedVariance
, preempt : A => Trampoline[Process[F,Nothing]] @uncheckedVariance = (_:A) => Trampoline.delay(halt:Process[F,Nothing])
) extends HaltEmitOrAwait[F, O] with EmitOrAwait[F, O] {
...
}
case class Halt(cause: Cause) extends HaltEmitOrAwait[Nothing, Nothing] with HaltOrStep[Nothing, Nothing] case class Append[+F[_], +O](
head: HaltEmitOrAwait[F, O]
, stack: Vector[Cause => Trampoline[Process[F, O]]] @uncheckedVariance
) extends Process[F, O] {
...
}
首先这些结构代表了Process类型其中的某种状态，而且要注意Await和Append的连接函数运算结果是Trampoline类型的，说明运算这两个连接函数可以避免*Error，实现安全运行。同时仔细观察可以发现用这些状态结构是可以实现point和flatMap函数的：
def point(o: O): Process[Nothing,O] = Emit(o) /**
* Generate a `Process` dynamically for each output of this `Process`, and
* sequence these processes using `append`.
*/
final def flatMap[F2[x] >: F[x], O2](f: O => Process[F2, O2]): Process[F2, O2] = {
// Util.debug(s"FMAP $this")
this match {
case Halt(_) => this.asInstanceOf[Process[F2, O2]]
case Emit(os) if os.isEmpty => this.asInstanceOf[Process[F2, O2]]
case Emit(os) => os.tail.foldLeft(Try(f(os.head)))((p, n) => p ++ Try(f(n)))
case aw@Await(_, _, _) => aw.extend(_ flatMap f)
case ap@Append(p, n) => ap.extend(_ flatMap f)
}
}
以上证实了Process就是Free Monad。Free Monad可以实现函数结构化，通过heap置换stack，可以在固定的堆栈空间内运行任何规模的程序，有效解决运行递归算法造成的*Error问题。值得注意的是不但Await和Append这两个状态转换方式是结构化的，它们的连接函数（continuation）运算结果也是包嵌在Trampoline里的。也就是说这样的设计保证了无论在翻译多层的Process状态组合或者运算超长Process链接的stream都可以避免*Error。
我们来详细了解一下具体的scalaz-stream程序实现方式：在之前的讨论里介绍了通过Free Monad编程的特点是算式/算法关注分离。我们可以说用Process组合成stream就是所谓的算式：对程序功能的描述。而算法具体来说应该由两部分组成：程序翻译和运算，把程序功能描述翻译成Free Monad结构然后运算这些结构里的函数。连续的算法会被翻译成多层的结构。那么翻译和运算就可能会同时进行：翻译一层即运算一层。所以我称算法（interpreter）为译算器：代表翻译和运算。对于无穷运算程序，compiler只能用Process类型的构建器（constructor）把程序翻译成Process的初始状态，然后译算器（interpreter）会一边继续进一步翻译一边运算结果。我们先从分析Process的运算器（runner）Process.runLog作业模式开始：
/**
* Collect the outputs of this `Process[F,O]`, given a `Monad[F]` in
* which we can catch exceptions. This function is not tail recursive and
* relies on the `Monad[F]` to ensure stack safety.
*/
final def runLog[F2[x] >: F[x], O2 >: O](implicit F: Monad[F2], C: Catchable[F2]): F2[Vector[O2]] = {
runFoldMap[F2, Vector[O2]](Vector(_))(
F, C,
// workaround for performance bug in Vector ++
Monoid.instance[Vector[O2]]((a, b) => a fast_++ b, Vector())
)
}
runLog是runFoldMap函数的一个特殊施用：
/**
* Collect the outputs of this `Process[F,O]` into a Monoid `B`, given a `Monad[F]` in
* which we can catch exceptions. This function is not tail recursive and
* relies on the `Monad[F]` to ensure stack safety.
*/
final def runFoldMap[F2[x] >: F[x], B](f: O => B)(implicit F: Monad[F2], C: Catchable[F2], B: Monoid[B]): F2[B] = {
def go(cur: Process[F2, O], acc: B): F2[B] = {
cur.step match {
case s: Step[F2,O]@unchecked =>
(s.head, s.next) match {
case (Emit(os), cont) =>
F.bind(F.point(os.foldLeft(acc)((b, o) => B.append(b, f(o))))) { nacc =>
go(cont.continue.asInstanceOf[Process[F2,O]], nacc)
}
case (awt:Await[F2,Any,O]@unchecked, cont) =>
awt.evaluate.flatMap(p => go(p +: cont, acc))
}
case Halt(End) => F.point(acc)
case Halt(Kill) => F.point(acc)
case Halt(Error(rsn)) => C.fail(rsn)
}
} go(this, B.zero)
}
这里面又引用了step函数和Step类型：
/**
* Run one step of an incremental traversal of this `Process`.
* This function is mostly intended for internal use. As it allows
* a `Process` to be observed and captured during its execution,
* users are responsible for ensuring resource safety.
*/
final def step: HaltOrStep[F, O] = {
val empty: Emit[Nothing] = Emit(Nil)
@tailrec
def go(cur: Process[F,O], stack: Vector[Cause => Trampoline[Process[F,O]]], cnt: Int) : HaltOrStep[F,O] = {
if (stack.nonEmpty) cur match {
case Halt(End) if cnt <= => Step(empty,Cont(stack))
case Halt(cause) => go(Try(stack.head(cause).run), stack.tail, cnt - )
case Emit(os) if os.isEmpty => Step(empty,Cont(stack))
case emt@(Emit(os)) => Step(emt,Cont(stack))
case awt@Await(_,_,_) => Step(awt,Cont(stack))
case Append(h,st) => go(h, st fast_++ stack, cnt - )
} else cur match {
case hlt@Halt(cause) => hlt
case emt@Emit(os) if os.isEmpty => halt0
case emt@Emit(os) => Step(emt,Cont(Vector.empty))
case awt@Await(_,_,_) => Step(awt,Cont(Vector.empty))
case Append(h,st) => go(h,st, cnt - )
}
}
go(this,Vector.empty, ) // *any* value >= 1 works here. higher values improve throughput but reduce concurrency and fairness. 10 is a totally wild guess }
/**
* Intermediate step of process.
* Used to step within the process to define complex combinators.
*/
case class Step[+F[_], +O](head: EmitOrAwait[F, O], next: Cont[F, O]) extends HaltOrStep[F, O] {
def toProcess : Process[F,O] = Append(head.asInstanceOf[HaltEmitOrAwait[F,O]],next.stack)
} /**
* Continuation of the process. Represents process _stack_. Used in conjunction with `Step`.
*/
case class Cont[+F[_], +O](stack: Vector[Cause => Trampoline[Process[F, O]]] @uncheckedVariance) { /**
* Prepends supplied process to this stack
*/
def +:[F2[x] >: F[x], O2 >: O](p: Process[F2, O2]): Process[F2, O2] = prepend(p) /** alias for +: */
def prepend[F2[x] >: F[x], O2 >: O](p: Process[F2, O2]): Process[F2, O2] = {
if (stack.isEmpty) p
else p match {
case app: Append[F2@unchecked, O2@unchecked] => Append[F2, O2](app.head, app.stack fast_++ stack)
case emt: Emit[O2@unchecked] => Append(emt, stack)
case awt: Await[F2@unchecked, _, O2@unchecked] => Append(awt, stack)
case hlt@Halt(_) => Append(hlt, stack)
}
}
Step也是一个结构（case class），代表了一个完整连接的运算步骤：head为当前Emit或Await状态；next是另一种结构Cont，能引导下一个状态。stack代表一串状态连接函数：由当前状态终结原因推导到下一个状态。step函数的作用是判断当前Process状态是否符合构建Step结构条件，返回HaltOrStep类型结果，即：如当前Process状态不符合构建Step条件即进入Halt状态。从step函数中go函数的流程可以得出：当前状态为Emit或者Await时直接转成单步Step（没有下一个状态，next为空）。当前Process状态为Append时才会产生next不为空的Step（意思是完成当前状态运算后产生的结果会引导下一个状态）。很明显，这个step包含了翻译的作用：当前状态为Append时把它翻译成一个连续的Step：next这个Cont结构不为空，而Cont可以被转换成Process[F,O]：
/**
* Converts this stack to process, that is used
* when following process with normal termination.
*/
def continue: Process[F, O] = prepend(halt)
我们再看看runFoldMap里这段代码：
def go(cur: Process[F2, O], acc: B): F2[B] = {
cur.step match {
case s: Step[F2,O]@unchecked =>
(s.head, s.next) match {
case (Emit(os), cont) =>
F.bind(F.point(os.foldLeft(acc)((b, o) => B.append(b, f(o))))) { nacc =>
go(cont.continue.asInstanceOf[Process[F2,O]], nacc)
}
case (awt:Await[F2,Any,O]@unchecked, cont) =>
awt.evaluate.flatMap(p => go(p +: cont, acc))
}
case Halt(End) => F.point(acc)
case Halt(Kill) => F.point(acc)
case Halt(Error(rsn)) => C.fail(rsn)
}
如果当前状态是个多步的Step（next不为空）：运算当前步骤后递归式重复对下面的步骤进行翻译，即重复 ->go->step，同时对翻译的步骤进行运算。
下面我们再看看compiler是如何产生Process初始状态的：
emit() //> res3: scalaz.stream.Process0[Int] = Emit(Vector(3))
emitAll(Seq(,,)) //> res4: scalaz.stream.Process0[Int] = Emit(List(1, 2, 3))
Process(,,) //> res5: scalaz.stream.Process0[Int] = Emit(WrappedArray(1, 2, 3))
emitAll(Seq(,,)).toSource //> res6: scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int] = Emit(List(1, 2, 3))
compiler对这几个简单的Process描述都产生了所谓的单步结构。runLog可以直接运算Emit结构内的元素然后终止。再看看需要从外部获取数据的Source：
await(Task.delay())(emit) //> res8: scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int] = Await(scalaz.concurrent.Task@3dfc5fb8,<function1>,<function1>)
eval(Task.delay {}) //> res9: scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int] = Await(scalaz.concurrent.Task@7e2d773b,<function1>,<function1>)
compiler产生的是Await结构。Await结构内确切的内容是：
// Await{task, {o => Emit(o)}, {o => Halt(End)}}
对这个结构runLog会先运算task得出3，然后Emit(3)，之后正常终止Halt(End)。
我们跟着再观察一个连续运算的例子：
emit() ++ emit() //> res7: scalaz.stream.Process[Nothing,Int] = Append(Emit(Vector(1)),Vector(<function1>))
//Append{Emit(Vector(1)), Vector({case End => Emit(Vector(2)) case c => Halt(c)})} emit() ++ emit() ++ emit() //> res8: scalaz.stream.Process[Nothing,Int] = Append(Emit(Vector(1)),Vector(<function1>, <function1>))
//Append{Emit(Vector(1)), Vector({case End => Emit(Vector(2)) case c => Halt(c)},
// {case End => Emit(Vector(3)) case c => Halt(c)}}
对于 ++ 操作，compile产生了Append结构。结构内容如上所述。
用递归运算产生了下面的Await结构：
await(Task.delay())(emit) //> res9: scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int] = Await(scalaz.concurrent.Task@3dfc5fb8,<function1>,<function1>)
eval(Task.delay {}) //> res10: scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int] = Await(scalaz.concurrent.Task@7e2d773b,<function1>,<function1>)
// Await{task, {o => Emit(o)}, {o => Halt(End)}} await(Task.delay())(i => await(Task.delay())(j => emit(i+j)))
//> res11: scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int] = Await(scalaz.concurrent.Task@2173f6d9,<function1>,<function1>)
// Await{task, {o => Await {task1, {o1 => emit(o+o1)}, {o1 => Halt(End)}}
// , {o => Halt(End)}
以上这几个例子里的stream都是明确声明（declarative stream）的，属于有限规模数据。下面我们正式来介绍一下无穷数据流（infinite stream）的具体实现方式。之前我们认识到repeat是个无穷函数：p.repeat表示无限复制Process p。我们看看compiler是如何处理它的：
emit().repeat //> res12: scalaz.stream.Process[Nothing,Int] = Append(Emit(Vector(2)),Vector(<function1>))
repeat可以用Append结构表示：
case class Append[+F[_], +O](
head: HaltEmitOrAwait[F, O]
, stack: Vector[Cause => Trampoline[Process[F, O]]] @uncheckedVariance
) extends Process[F, O] {
再看看repeat函数的实现方法：
/**
* Run this process until it halts, then run it again and again, as
* long as no errors or `Kill` occur.
*/
final def repeat: Process[F, O] = this.append(this.repeat) /**
* If this process halts due to `Cause.End`, runs `p2` after `this`.
* Otherwise halts with whatever caused `this` to `Halt`.
*/
final def append[F2[x] >: F[x], O2 >: O](p2: => Process[F2, O2]): Process[F2, O2] = {
onHalt {
case End => p2
case cause => Halt(cause)
}
}
repeat通过append函数产生了个Append结构。append函数的作用是在上一个Process正常结束时继续运算p2，否则终止Halt。在repeat函数里这个p2就是repeat运算自己。用普通话解释：完成上一个运算后继续不断重复地再运算它。这就是一个典型的无穷数据源了。同时我们可以预测到Append结构里的内容：
emit().repeat //> res12: scalaz.stream.Process[Nothing,Int] = Append(Emit(Vector(2)),Vector(<function1>))
// app@Append{Emit(Vector(2)),Vector({case End => app case c => Halt(c)})}
app代表当前Append。按这样的原理我们可以编写一下无穷数据产生函数：
def dup(i: Int): Process[Task,Int] = await(Task.delay(i))(j => emit(j) ++ dup(j))
//> dup: (i: Int)scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int]
dup().take().runLog.run //> res13: Vector[Int] = Vector(5, 5, 5, 5, 5) def inc(start: Int): Process[Task,Int] = await(Task.delay(start))(i => emit(i) ++ inc(i+))
//> inc: (start: Int)scalaz.stream.Process[scalaz.concurrent.Task,Int]
inc().take().runLog.run //> res14: Vector[Int] = Vector(5, 6, 7, 8, 9)
我们知道最终这两个函数会产生Append结构，所以确定能够在固定的堆栈空间内运算这些Append结构内的连接函数（continuation），实现安全无穷运算。