对复杂if-else代码块的优化方案
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1.1 问题提出
对于很多码农而言，if-else可能是最高频的代码关键字，毕竟，这也比较符合人们二维思考问题的方式，试想大部分问题的答案都是只有两个维度，要么true，要么false，那么通过if-else的方式是再好不过了。当然，if-else固然好，但是在代码中过多的使用，或者反复的嵌套使用，那样就不好了。 前几天看到了下面这张图，固然这张图比较夸张，但是也说明了，多重嵌套的if-else的不可取之处。
今天本文就来聊聊，在java中，面对已经出现了的多重if-else嵌套的情况，我们应该怎么去优化。
考虑到要优化if，else的方案，那么现在正好手头上有一个具体的实例代码，在netty的自定义协议栈中，在netty收到消息之后的ByteToMessageDecoder中，将收到的二进制消息，转换为所需要的实体对象。
if(in.readInt() == 1) {
//转换为TankJoinMsg对象
}else if(in.readInt() == 2) {
//转换为TankStartMovingMsg对象
}else if(in.readInt() == 3) {
//转换为TankStopMsg对象
}else if(in.readInt() == 4) {
//转换为TankDirChangedMsg对象
}else if(in.readInt() == 5) {
//转换为BulletNew对象
}代码结构如上所示，现在需要在channel中对传入的第一个int字段进行判断，根据这个字段的值，来确定传入的数据类型，之后将后续的字节流转换为所需要的实体对象。这个过程非常low。
1.2 用switch-case优化
鉴于if-else的控制逻辑的冗余性，如果if-else的分支间不存在关联性，那么首先想到的解决方案是通过switch-case。对于本文的问题，可以定义一个枚举类MsgType，然后用switch-case来解决。 如下是定义的枚举类：
public enum MsgType {
TankJoin,TankDirChanged,TankStop,TankStartMoving,BulletNew,TankDie,TankExit
}之前的if-else代码被优化为：
MsgType msgType = MsgType.values()[in.readInt()];
int length = in.readInt();
if (in.readableBytes() < length) {
in.resetReaderIndex();
return;
}
byte[] bytes = new byte[length];
in.readBytes(bytes);
Msg msg = null;
switch (msgType) {
case TankJoin:
msg = new TankJoinMsg();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);
break;
case TankStartMoving:
msg = new TankStartMovingMsg();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);
break;
case TankStop:
msg = new TankStopMsg();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);
break;
case TankDirChanged:
msg = new TankDirChangedMsg();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);
break;
case BulletNew:
msg = new BulletNewMsg();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);
break;
case TankDie:
msg = new TankDieMsg();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);
break;
case TankExit:
msg = new TankExitMsg();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);
break;
default:
break;
}这样就能很好的将if转换为了switch-case的方式。但是需要注意的是，并不是全部的if-esle的复杂逻辑都能转换为switch-case，只有if的分支处于并列关系，且分支逻辑间没有什么关联性的情况才适用这种情况。此外，上述switch-case方法还存在一个问题就是，一旦增加了新的消息类型，那么就需要不断的修改这个类的代码进行扩展。这在设计上来说不是一个很好的设计。这就不满足开闭原则。
1.3 用反射替换switch-case
对于上述switch-case逻辑，我们可以看到，是存在一定的规律的，我们定义的消息类型，如TankJoin，则会处理为TankJoinMsg对象来进行处理。那么只要我们后续添加的类型都始终满足这个逻辑的话，我们就可以使用反射的方式来优化这部分代码，使其符合开闭原则。
Msg msg = null;
//此处可用反射替换
Class localClass = Class.forName("com.dhb.tank.mode."+msgType.toString()+"Msg");
msg = (Msg)localClass.newInstance();
msg.parse(bytes);
out.add(msg);这样就将上述复杂的switch代码通过反射几行代码就能搞定。 但是需要注意的是，反射代码存在的问题是，在写代码的时候需要满足一些通用的规则，如上述代码中，我们根据type的toString加上Msg字符串就能够反射出这个实体类，我们在增加新的业务类型的时候，就带来了局限性，所以通过反射方式来实现的逻辑的话，必须要将这写潜在的业务规则写明白，以便后续的开发者忽略了这些规则而造成bug。
1.4 策略模式进一步优化
如果要对反射的实现反射进一步优化的话，那么还可以使用策略模式来实现。 代码实现如下： 首先需要定义一个HashMap，将对应关系存在这个hashMap中。
private static final Map<MsgType,Msg> msgMap = new HashMap<>();
static{
msgMap.put(MsgType.TankJoin,new TankJoinMsg());
msgMap.put(MsgType.TankStartMoving,new TankStartMovingMsg());
msgMap.put(MsgType.TankStop,new TankStopMsg());
msgMap.put(MsgType.TankDirChanged,new TankDirChangedMsg());
msgMap.put(MsgType.BulletNew,new BulletNewMsg());
msgMap.put(MsgType.TankDie,new TankDieMsg());
msgMap.put(MsgType.TankExit,new TankExitMsg());
}之后使用这个代码就非常容易了：
Msg msg = null;
//此处可用反射替换
msg = msgMap.get(msgType);
msg.parse(bytes);
out.add(msg);可以直接采用get的方式就能轻松或者之前定义的msg类型进行处理。如果在spring中，这个map完全可以在配置文件中进行配置，然后再此处使用的时候进行注入。那么就能完美实现减少代码的目的。 不过需要注意的是，上述方式仍然只能解决并列的分支判断问题。
1.5 用责任链模式处理复杂的嵌套关系
考虑到策略模式只能解决并列分支的问题，对解决分支嵌套的问题还是没有任何帮助。因此，我们考虑另外一种设计模式，责任链模式。责任链模式的链实际上是一个list对象，如果需要进入下一个嵌套，那么此处就不是写一个新的if-else,而是将这个新的if-else封装为一个对象，写在代码里面。 如果假定我们上述的if-else嵌套为如下的话：
if(in.readInt() == 1) {
//转换为TankJoinMsg对象
if(in.readInt() == 2) {
//转换为TankStartMovingMsg对象
if(in.readInt() == 3) {
//转换为TankStopMsg对象
if(in.readInt() == 4) {
//转换为TankDirChangedMsg对象
if(in.readInt() == 5) {
//转换为BulletNew对象
//复杂嵌套式的处理逻辑
} else {
//处理逻辑5
}
}else {
//else处理逻辑4
}
}else {
//else处理逻辑3
}
}else {
//else处理逻辑2
}
}else {
//else处理逻辑1
} 这就与开篇那张图非常类似了，对于这样的嵌套逻辑，那么可以采用责任链模式进行优化。 上述代码修改为责任链如下： 构建了一个处理链：
public class ProcessChain {
int index = 0;
List<MsgProcesser> processers = new ArrayList<>();
public ProcessChain add(MsgProcesser p) {
processers.add(p);
return this;
}
public void process(Msg msg) {
if(index == processers.size()) {
return;
}
MsgProcesser proccess = processers.get(index);
index ++;
proccess.process(msg,this);
}
}之后将每层的if-else都定义为一个msgProcesser
public interface MsgProcesser {
public void process(Msg msg,ProcessChain chain);
}然后具体的类实现这个processer：
public class TankJoinMsgProcesser implements MsgProcesser{
@Override
public void process(Msg msg, ProcessChain chain) {
if(in.readInt() == 1) {
//if处理逻辑，之后继续执行责任链中的后续逻辑
chain.process(msg);
}else {
//else处理逻辑，并退出
}
}
}可以看到，我们在处理具体的proccesser的实现类的时候，如果if逻辑满足，则继续对链中的后续逻辑进行调用。 那么在调用的时候，只需要将已经构造好的处理器增加到chain中，之后就能完成整个流程。
ProcessChain chain = new ProcessChain();
chain.add(new TankJoinMsgProcesser()).add(new TankStartMovingMsgProcesser());
...
chain.process(msg);其本质就是将每一层的if-else都转换为了一个具体的类，如果某个类里面如果需要继续向下嵌套，那么继续调用这个chain的process方法。 需要注意的是，这是一种单一的责任链，如果条件复杂的情况下，可能会构成多个链。 反正不难看出，对于if-else的处理，实际上有很多方式，但是我们需要注意的是避免对程序的过度设计，这样会造成代码的可读性变差。
腾讯云开发者
