面试题：Swift 元类型与泛型上下文在复杂架构中的深度优化

Question

在一个大型 Swift 项目中，有多个泛型类和泛型函数，并且频繁需要根据元类型进行动态调度。现在需要优化这部分代码以提高性能和可维护性。请阐述你的优化思路，并给出关键代码示例，包括如何通过元类型缓存、泛型约束细化等手段来实现优化。

Answer 1

优化思路

1. 元类型缓存：避免每次都通过反射获取元类型，而是在初始化阶段缓存常用的元类型。这样可以减少运行时的开销。
2. 泛型约束细化：通过更加具体的泛型约束，让编译器在编译期能做更多的类型检查和优化，减少运行时的不确定性。
3. 协议组合：使用协议组合来代替多个独立的协议约束，使代码更简洁且高效。
4. 静态分发：尽可能使用静态分发，减少动态调度的使用，因为静态分发在编译期就确定了调用的函数，性能更高。

关键代码示例

元类型缓存

class GenericCache<T> {
    static let type = T.self
}

// 使用元类型缓存
func performAction<T>(_ value: T) {
    let cachedType = GenericCache<T>.type
    // 根据缓存的元类型进行操作
    if cachedType == Int.self {
        if let intValue = value as? Int {
            print("Value is an integer: \(intValue)")
        }
    }
}

泛型约束细化

// 原始泛型函数，约束不具体
func process<T>(value: T) {
    // 这里编译器无法对T做更多优化
}

// 细化泛型约束
func process<T: Numeric>(value: T) {
    let result = value + value
    print("Processed result: \(result)")
}

协议组合

protocol Printable {
    func printDescription()
}

protocol Serializable {
    func serialize() -> String
}

// 组合协议
func handle<T: Printable & Serializable>(value: T) {
    value.printDescription()
    let serialized = value.serialize()
    print("Serialized: \(serialized)")
}

静态分发

protocol Shape {
    func area() -> Double
}

struct Circle: Shape {
    let radius: Double
    func area() -> Double {
        return .pi * radius * radius
    }
}

struct Square: Shape {
    let sideLength: Double
    func area() -> Double {
        return sideLength * sideLength
    }
}

// 静态分发，通过类型明确的参数调用
func calculateArea(_ shape: Circle) -> Double {
    return shape.area()
}

func calculateArea(_ shape: Square) -> Double {
    return shape.area()
}