提起异步操作的序列执行，指的是有一系列的异步操作（比如网络请求）的执行有前后的依赖关系，前一个请求执行完毕后，才能执行下一个请求。
异步操作的定义
我们定义一般异步操作都是如下形式：
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func asyncOperation(complete : ()-> Void){ //..do something complete() } |
常规的异步操作都会接受一个闭包作为参数，用于操作执行完毕后的回调。
那异步操作的序列化会有什么问题呢？ 看如下的伪代码：
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func asyncOperation(complete : ()-> Void){ //..do something print("fst executed") complete() } func asyncOperation1(complete : ()-> Void){ //..do something print("snd executed") complete() } func asyncOperation2(complete : ()-> Void){ //..do something print("third executed") complete() } |
我们定义了三个操作asyncOperation,asyncOperation1 和 asyncOperation2，现在我们想序列执行三个操作，然后在执行完后输出 all executed。 按照常规，我们就写下了如下的代码：
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asyncOperation { asyncOperation1({ asyncOperation2({ print("all executed") }) }) } |
可以看到，明明才三层，代码似乎就有点复杂了，而我们真正关心的代码却只有 print("all executed") 这一行。但为了遵从前后依赖的时许关系，我们不得不小心的处理回调，以防搞错层级。如果层级多了就有可能像这样：
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asyncOperation { asyncOperation1({ asyncOperation2({ asyncOperation3{ asyncOperation4{ asyncOperation5{ print("all executed") } } } }) }) } |
这就是传说中的callback hell, 而且这还只是最clean的情况，实际情况中还会耦合很多的逻辑代码，更加无法维护。
用reduce来实现异步操作的串行
那是否有解决办法呢？ 答案是有的。很多FRP的框架都提供了类似的实现，有兴趣的读者可以自行查看Promise、 ReactiveCocoa 和 RxSwift中的实现。
然后正如本节的标题所说，Swift提供了两个函数式的特性：
- 函数是一等公民（可以像变量一样传来传去，可以做函数参数、返回值
- 高阶函数，比如
map和reduce
接下来我们就用这两个特性，实现一个更加优雅的方式来做异步操作串行。
1. 定义类型
为了方便书写，我们先定义一下异步操作的类型：
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typealias AsyncFunc = (()->Void) -> Void |
AsyncFunc 代表了一个函数类型，这样的函数有一个闭包参数（其实就是上面 asyncOperation 的类型）
2. 从串行两个操作开始
我们先化简问题，假设我们只需要串行两个异步操作呢？ 有没有办法把两个异步操作串行成一个异步操作呢？ 想到这里，我们可以YY出这样一个函数：
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func concat(left : AsyncFunc , right : AsyncFunc) -> AsyncFunc{ } |
concat函数，顾名思义，是连接的意思。指的是将两个异步操作：left和right串行起来，并返回一个新的异步操作。
那现在，我们来思考如何实现concat函数，既然返回的是AsyncFunc 也就是一个函数，那我们可以先YY出这样的结构：
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func concat(left : AsyncFunc , right : AsyncFunc) -> AsyncFunc{ return { complete in } } |
仔细回忆 AsyncFunc 的类型： (()->Void) -> Void，所以闭包参数complete就对应前面的参数。
架子已经写好了，我们来思考要实现如何实现最终返回这个函数。根据concat的定义我们可以知道，我们最终返回的是一个 接受一个闭包作为参数， 先执行left，成功后执行right，成功后再执行传入的闭包。
你看，这样一分析，逻辑就非常清晰了，闭包参数就是complete. 我们抽丝剥茧，找到了问题的本质，于是很容易可以写出:
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func concat(left : AsyncFunc , right : AsyncFunc) -> AsyncFunc{ return { complete in left{ right{ complete() } } } } |
核心逻辑和我们最原始的版本其实并没有区别，区别就是不论再多个串行，我们都不需要写更多的嵌套了。
基于最开始的例子，我们测试一下：
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let concatedFunction = concat(asyncOperation, right: asyncOperation1) concatedFunction { print("all executed") } |
至此，我们以及成功的实现了把两个异步操作合并成一个串行的异步操作。
3. 定义一个运算符
让我们回过头去，再审视一个我们concact的签名：
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func concat(left : AsyncFunc , right : AsyncFunc) -> AsyncFunc{ |
我们忘记什么函数，什么闭包，什么异步。就来看签名：他接收两个相同类型的参数，最后返回一个结果，结果的类型和参数一致。
像什么？像雾像雨又像风？ 还是像加法像减法又像乘法？总之我们可以把他看做是某种运算，具备如下性质：
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a -> b -> c = concact(a,b) -> c = concat( concat(a,b) , c) (-> 代表异步地串行执行) |
既然是运算，我们干脆给他定义个运算符，修改我们的concat函数如下所示, + 代表这是一种用来表示结合的运算，>代表他有前后的依赖关系，不满足交换律。+> 就是我们自己定义的异步串行运算符。
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infix operator +> {associativity left precedence 150} func +> (left:AsyncFunc,right:AsyncFunc) -> AsyncFunc{ return { complete in left{ right{ complete() } } } } |
这样，我们最开始的，五个异步操作串行执行的代码就可以改为这样：
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let concatedFunction = asyncOperation +> asyncOperation1 +> asyncOperation2 +> asyncOperation3 +> asyncOperation4 +> asyncOperation5 concatedFunction { print("all executed") } |
我们先把五个操作串行成一个，然后执行它。
4. 串行任意多个异步操作
那你会说，如果我们有更多的异步操作呢？比如我们有一组异步操作：[AsyncFunc]， 难道只能展开来一个个用 +> 来合并吗？
其实，现在我们有了串行运算符，那就很容易想到我们可以拿我们刚才实现的+>运算符来reduce一组异步操作。继续用刚才的例子，我们先写下如下代码：
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let reducedFunction = [asyncOperation,asyncOperation1,asyncOperation2]. reduce(【初始值】, combine: +>) |
我们把刚才定义的三个异步函数扔到列表里，然后用我们的串行运算符+>来reduce他，combine 其实就是+>,但此时似乎又面临另外一个问题，【初始值】填什么？
每次思考reduce的初始值都是一个哲学问题，大多数情况下我们不希望他参与运算，但又不得不让他参与运算（因为combine是个二元函数），所以我们希望reduce的初始值(记为initial)具备如下性质：
combine(initial,x) = x
这种性质，大家应该能联想到一个类似的东西叫 CGAffineTransformIdentity,往深了讲，这其实是一个代数问题，不过这里暂时不讨论。
在本例，我们的initial可以定义为：
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let identityFunc:AsyncFunc = {f in f()} |
它是这样的一个函数，接受闭包作为参数，然后什么都不做，马上调用闭包。这里大家简单感受一下。_(:зゝ∠)
于是，我们完整的reduce版本可以定义为：
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let identityFunc:AsyncFunc = {f in f()} let reducedFunction = [asyncOperation,asyncOperation1,asyncOperation2,asyncOperation3,asyncOperation4,asyncOperation5]. reduce(identityFunc, combine: +>) reducedFunction { print("all executed") } |
首先定义了identityFunc作为初始值，然后把我们开头定义的几个异步操作reduce成一个：reducedFunction，然后调用了它，可以观察输出结果，和我们最开始写的嵌套版本是一样的。
引申的话题
带参数的串行
真实世界里，当我们需要串行异步操作的时候，一般后一个操作都需要前一个操作的执行结果。比如我们可能需要先请求新闻的列表，拿到新闻的id之后，再请求新闻的一些具体的信息，前后操作有数据上的依赖关系。（当然一般不这么搞，这里只是举个例子）
抽象的来看，我们要处理一组串行的操作，为了方便处理，我们希望函数的签名是一样的，偷懒的做法可以这样：
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typealias AsyncFunc = (info : AnyObject,complete:(AnyObject)->Void) -> Void |
定义闭包的类型为AnyObject->Void ，同时异步函数也接受一个AnyObject的参数，这样在各个异步函数中通过把参数cast成字典，提取信息，操作完毕后把结果的值传到回调的闭包中。具体实现见一下节
如果嫌AnyObject太丑的话也可以针对串行操作的场景设计一个protocol，然后用protocol作为参数的类型来传递信息。
错误处理
我们最终将一组异步操作，reduce成了一个异步操作，那如果中间某个操作出错了，我们该怎么知道呢？ 其中一种实现，可以是：
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typealias AsyncFunc = (info : AnyObject,complete:(AnyObject?,NSError?)->Void) -> Void |
对比之前带参数的例子，唯一的区别就是在闭包的参数里加了一个NSError？，以及把AnyObject改成了optional，因为这里的AnyObject代表的是结果，如果失败了，结果自然就是nil.
于是，我们的核心，串行运算符可以变成这样：
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func +>(left : AsyncFunc , right : AsyncFunc) -> AsyncFunc{ return { info , complete in left(info: info){ result,error in guard error == nil else{ complete(nil,error) return } right(info: info){result,error in complete(result,error) } } } } |
逻辑也是很直接的，我们首先尝试执行left，在left的回调中查看error是否是nil，如果不是，说明有错误，则立刻执行complete，并且带上这个error。否则再执行right，并将right的结果调用complete。然后在用+>连接了一组异步操作的时候，一旦有错，这个逻辑就可以让错误一步步传播到最顶层，避免执行了冗余的代码。
一个稍微异步一点的例子
随便建一个single view application，在viewcontroller.swift的顶部（swift 要求 operator 定义在 file scope，所以不能写在类里），添加：
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typealias AsyncFunc = (info : AnyObject,complete:(AnyObject?,NSError?)->Void) -> Void infix operator +> {} func +> (left:AsyncFunc,right:AsyncFunc) -> AsyncFunc{ return { info , complete in left(info: info){ result,error in guard error == nil else{ complete(nil,error) return } right(info: info){result,error in complete(result,error) } } } } |
然后修改viewDidLoad为如下代码：
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override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib. let identity:AsyncFunc = {info,complete in complete(nil,nil)} func dispatchSecond(afterSecond : Int, block:dispatch_block_t){ let time = dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, Int64(afterSecond) * Int64(NSEC_PER_SEC)) dispatch_after(time, dispatch_get_main_queue(), block) } let async1: AsyncFunc = { info, complete in dispatchSecond(2, block: { print("oh, im first one") complete(nil, nil) }) } let async2: AsyncFunc = { info, complete in dispatchSecond(2, block: { print("oh, im second one") complete(nil, nil) }) } let async3: AsyncFunc = { info, complete in dispatchSecond(2, block: { print("shit, im third one") complete(nil, nil) }) } let async4: AsyncFunc = { info, complete in dispatchSecond(2, block: { print("fuck, im fourth one") complete(nil, nil) }) } let asyncDaddy = [async1,async2,async3,async4].reduce(identity, combine: +>) asyncDaddy(info: 0) { (o, e) in print("okay, im deadly a last one") } } |
运行程序后，会每两秒有一个输出。：）
本文旨在抛砖引玉，其实swift的functional特性已经非常丰富，稍微探索一下是可以做出很多fancy的应用出来的。
在函数式编程的世界里，我们定义的
identity加上+>就是一种monoid，常见的monoid还有：加法： identity 就是 0 ， +> 就对应 +
乘法：identity 就是 1 ， +> 就对应 *一点有趣的思考： 刚才我们已经解释了，我们的
+>运算符是不支持交换律的，因为是串行。那它是否支持结合律呢？ 比如：(a +> b) +> c是否等于a +> (b +> c)？