设计模式学习笔记[02]

本笔记内容源于王争的《设计模式之美》课程。

四、设计模式与范式:创建型

单例模式

what

单例设计模式(Singleton Design Pattern)理解起来非常简单。一个类只允许创建一个对象(或者实例),那这个类就是一个单例类,这种设计模式就叫作单例设计模式,简称单例模式。

why

实战案例一:处理资源访问冲突

先来看第一个例子。在这个例子中,我们自定义实现了一个往文件中打印日志的Logger类。具体的代码实现如下所示:

public class Logger {
  private FileWriter writer;
  
  public Logger() {
    File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
    writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
  }
  
  public void log(String message) {
    writer.write(mesasge);
  }
}

// Logger类的应用示例:
public class UserController {
  private Logger logger = new Logger();
  
  public void login(String username, String password) {
    // ...省略业务逻辑代码...
    logger.log(username + " logined!");
  }
}

public class OrderController {
  private Logger logger = new Logger();
  
  public void create(OrderVo order) {
    // ...省略业务逻辑代码...
    logger.log("Created an order: " + order.toString());
  }
}

在上面的代码中,我们注意到,所有的日志都写入到同一个文件/Users/wangzheng/log.txt中。在UserController和OrderController中,我们分别创建两个Logger对象。在Web容器的Servlet多线程环境下,如果两个Servlet线程同时分别执行login()和create()两个函数,并且同时写日志到log.txt文件中,那就有可能存在日志信息互相覆盖的情况。

那如何来解决这个问题呢?我们最先想到的就是通过加锁的方式:给log()函数加互斥锁(Java中可以通过synchronized的关键字),同一时刻只允许一个线程调用执行log()函数。具体的代码实现如下所示:

public class Logger {
  private FileWriter writer;

  public Logger() {
    File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
    writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
  }
  
  public void log(String message) {
    synchronized(this) {
      writer.write(mesasge);
    }
  }
}

仔细想想,这真的能解决多线程写入日志时互相覆盖的问题吗?答案是否定的。这是因为,这种锁是一个对象级别的锁,一个对象在不同的线程下同时调用log()函数,会被强制要求顺序执行。但是,不同的对象之间并不共享同一把锁。在不同的线程下,通过不同的对象调用执行log()函数,锁并不会起作用,仍然有可能存在写入日志互相覆盖的问题。不过,我们给log()函数加不加对象级别的锁,其实都没有关系。因为FileWriter本身就是线程安全的,它的内部实现中本身就加了对象级别的锁,因此,在外层调用write()函数的时候,再加对象级别的锁实际上是多此一举。因为不同的Logger对象不共享FileWriter对象,所以,FileWriter对象级别的锁也解决不了数据写入互相覆盖的问题。

那我们该怎么解决这个问题呢?实际上,要想解决这个问题也不难,我们只需要把对象级别的锁,换成类级别的锁就可以了。让所有的对象都共享同一把锁。这样就避免了不同对象之间同时调用log()函数,而导致的日志覆盖问题。具体的代码实现如下所示:

public class Logger {
  private FileWriter writer;

  public Logger() {
    File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
    writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
  }
  
  public void log(String message) {
    synchronized(Logger.class) { // 类级别的锁
      writer.write(mesasge);
    }
  }
}

除了使用类级别锁之外,实际上,解决资源竞争问题的办法还有很多,分布式锁是最常听到的一种解决方案。不过,实现一个安全可靠、无bug、高性能的分布式锁,并不是件容易的事情。除此之外,并发队列(比如Java中的BlockingQueue)也可以解决这个问题:多个线程同时往并发队列里写日志,一个单独的线程负责将并发队列中的数据,写入到日志文件。这种方式实现起来也稍微有点复杂。

相对于这两种解决方案,单例模式的解决思路就简单一些了。单例模式相对于之前类级别锁的好处是,不用创建那么多Logger对象,一方面节省内存空间,另一方面节省系统文件句柄(对于操作系统来说,文件句柄也是一种资源,不能随便浪费)。

我们将Logger设计成一个单例类,程序中只允许创建一个Logger对象,所有的线程共享使用的这一个Logger对象,共享一个FileWriter对象,而FileWriter本身是对象级别线程安全的,也就避免了多线程情况下写日志会互相覆盖的问题。

按照这个设计思路,我们实现了Logger单例类。具体代码如下所示:

public class Logger {
  private FileWriter writer;
  private static final Logger instance = new Logger();

  private Logger() {
    File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
    writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
  }
  
  public static Logger getInstance() {
    return instance;
  }
  
  public void log(String message) {
    writer.write(mesasge);
  }
}

// Logger类的应用示例:
public class UserController {
  public void login(String username, String password) {
    // ...省略业务逻辑代码...
    Logger.getInstance().log(username + " logined!");
  }
}

public class OrderController {  
  public void create(OrderVo order) {
    // ...省略业务逻辑代码...
    Logger.getInstance().log("Created a order: " + order.toString());
  }
}

实战案例二:表示全局唯一类

从业务概念上,如果有些数据在系统中只应保存一份,那就比较适合设计为单例类。

比如,配置信息类。在系统中,我们只有一个配置文件,当配置文件被加载到内存之后,以对象的形式存在,也理所应当只有一份。

再比如,唯一递增ID号码生成器(第34讲中我们讲的是唯一ID生成器,这里讲的是唯一递增ID生成器),如果程序中有两个对象,那就会存在生成重复ID的情况,所以,我们应该将ID生成器类设计为单例。

how

尽管介绍如何实现一个单例模式的文章已经有很多了,但为了保证内容的完整性,我这里还是简单介绍一下几种经典实现方式。概括起来,要实现一个单例,我们需要关注的点无外乎下面几个:

饿汉式

饿汉式的实现方式比较简单。在类加载的时候,instance静态实例就已经创建并初始化好了,所以,instance实例的创建过程是线程安全的。不过,这样的实现方式不支持延迟加载。

public class IdGenerator { 
  private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
  private static final IdGenerator instance = new IdGenerator();
  private IdGenerator() {}
  public static IdGenerator getInstance() {
    return instance;
  }
  public long getId() { 
    return id.incrementAndGet();
  }
}

有人觉得这种实现方式不好,因为不支持延迟加载,如果实例占用资源多(比如占用内存多)或初始化耗时长(比如需要加载各种配置文件),提前初始化实例是一种浪费资源的行为。最好的方法应该在用到的时候再去初始化。不过,我个人并不认同这样的观点。

如果初始化耗时长,那我们最好不要等到真正要用它的时候,才去执行这个耗时长的初始化过程,这会影响到系统的性能(比如,在响应客户端接口请求的时候,做这个初始化操作,会导致此请求的响应时间变长,甚至超时)。采用饿汉式实现方式,将耗时的初始化操作,提前到程序启动的时候完成,这样就能避免在程序运行的时候,再去初始化导致的性能问题。

如果实例占用资源多,按照fail-fast的设计原则(有问题及早暴露),那我们也希望在程序启动时就将这个实例初始化好。如果资源不够,就会在程序启动的时候触发报错(比如Java中的 PermGen Space OOM),我们可以立即去修复。这样也能避免在程序运行一段时间后,突然因为初始化这个实例占用资源过多,导致系统崩溃,影响系统的可用性。

懒汉式

懒汉式相对于饿汉式的优势是支持延迟加载。

public class IdGenerator { 
  private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
  private static IdGenerator instance;
  private IdGenerator() {}
  public static synchronized IdGenerator getInstance() {
    if (instance == null) {
      instance = new IdGenerator();
    }
    return instance;
  }
  public long getId() { 
    return id.incrementAndGet();
  }
}

不过懒汉式的缺点也很明显,我们给getInstance()这个方法加了一把大锁(synchronzed),导致这个函数的并发度很低。量化一下的话,并发度是1,也就相当于串行操作了。而这个函数是在单例使用期间,一直会被调用。如果这个单例类偶尔会被用到,那这种实现方式还可以接受。但是,如果频繁地用到,那频繁加锁、释放锁及并发度低等问题,会导致性能瓶颈,这种实现方式就不可取了。

双重检测

饿汉式不支持延迟加载,懒汉式有性能问题,不支持高并发。那我们再来看一种既支持延迟加载、又支持高并发的单例实现方式,也就是双重检测实现方式。

在这种实现方式中,只要instance被创建之后,即便再调用getInstance()函数也不会再进入到加锁逻辑中了。所以,这种实现方式解决了懒汉式并发度低的问题。具体的代码实现如下所示:

public class IdGenerator { 
  private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
  private static IdGenerator instance;
  private IdGenerator() {}
  public static IdGenerator getInstance() {
    if (instance == null) {
      synchronized(IdGenerator.class) { // 此处为类级别的锁
        if (instance == null) {
          instance = new IdGenerator();
        }
      }
    }
    return instance;
  }
  public long getId() { 
    return id.incrementAndGet();
  }
}

有人说,这种实现方式有些问题。因为指令重排序,可能会导致IdGenerator对象被new出来,并且赋值给instance之后,还没来得及初始化(执行构造函数中的代码逻辑),就被另一个线程使用了。

要解决这个问题,我们需要给instance成员变量加上volatile关键字,禁止指令重排序才行。实际上,只有很低版本的Java才会有这个问题。我们现在用的高版本的Java已经在JDK内部实现中解决了这个问题(解决的方法很简单,只要把对象new操作和初始化操作设计为原子操作,就自然能禁止重排序)。

静态内部类

public class IdGenerator { 
  private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
  private IdGenerator() {}

  private static class SingletonHolder{
    private static final IdGenerator instance = new IdGenerator();
  }
  
  public static IdGenerator getInstance() {
    return SingletonHolder.instance;
  }
 
  public long getId() { 
    return id.incrementAndGet();
  }
}

SingletonHolder 是一个静态内部类,当外部类IdGenerator被加载的时候,并不会创建SingletonHolder实例对象。只有当调用getInstance()方法时,SingletonHolder才会被加载,这个时候才会创建instance。instance的唯一性、创建过程的线程安全性,都由JVM来保证。所以,这种实现方法既保证了线程安全,又能做到延迟加载。

枚举

最简单的实现方式,基于枚举类型的单例实现。这种实现方式通过Java枚举类型本身的特性,保证了实例创建的线程安全性和实例的唯一性。

public enum IdGenerator {
  INSTANCE;
  private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
 
  public long getId() { 
    return id.incrementAndGet();
  }
}

存在的问题

大部分情况下,我们在项目中使用单例,都是用它来表示一些全局唯一类,比如配置信息类、连接池类、ID生成器类。单例模式书写简洁、使用方便,在代码中,我们不需要创建对象,直接通过类似IdGenerator.getInstance().getId()这样的方法来调用就可以了。但是,这种使用方法有点类似硬编码(hard code),会带来诸多问题。

1.单例对OOP特性的支持不友好

我们知道,OOP的四大特性是封装、抽象、继承、多态。单例这种设计模式对于其中的抽象、继承、多态都支持得不好。

public class Order {
  public void create(...) {
    //...
    long id = IdGenerator.getInstance().getId();
    //...
  }
}

public class User {
  public void create(...) {
    // ...
    long id = IdGenerator.getInstance().getId();
    //...
  }
}

IdGenerator的使用方式违背了基于接口而非实现的设计原则,也就违背了广义上理解的OOP的抽象特性。如果未来某一天,我们希望针对不同的业务采用不同的ID生成算法。比如,订单ID和用户ID采用不同的ID生成器来生成。为了应对这个需求变化,我们需要修改所有用到IdGenerator类的地方,这样代码的改动就会比较大。

public class Order {
  public void create(...) {
    //...
    long id = IdGenerator.getInstance().getId();
    // 需要将上面一行代码,替换为下面一行代码
    long id = OrderIdGenerator.getIntance().getId();
    //...
  }
}

public class User {
  public void create(...) {
    // ...
    long id = IdGenerator.getInstance().getId();
    // 需要将上面一行代码,替换为下面一行代码
    long id = UserIdGenerator.getIntance().getId();
  }
}

除此之外,单例对继承、多态特性的支持也不友好。这里我之所以会用“不友好”这个词,而非“完全不支持”,是因为从理论上来讲,单例类也可以被继承、也可以实现多态,只是实现起来会非常奇怪,会导致代码的可读性变差。不明白设计意图的人,看到这样的设计,会觉得莫名其妙。所以,一旦你选择将某个类设计成到单例类,也就意味着放弃了继承和多态这两个强有力的面向对象特性,也就相当于损失了可以应对未来需求变化的扩展性。

2.单例会隐藏类之间的依赖关系

我们知道,代码的可读性非常重要。在阅读代码的时候,我们希望一眼就能看出类与类之间的依赖关系,搞清楚这个类依赖了哪些外部类。

通过构造函数、参数传递等方式声明的类之间的依赖关系,我们通过查看函数的定义,就能很容易识别出来。但是,单例类不需要显示创建、不需要依赖参数传递,在函数中直接调用就可以了。如果代码比较复杂,这种调用关系就会非常隐蔽。在阅读代码的时候,我们就需要仔细查看每个函数的代码实现,才能知道这个类到底依赖了哪些单例类。

3.单例对代码的扩展性不友好

我们知道,单例类只能有一个对象实例。如果未来某一天,我们需要在代码中创建两个实例或多个实例,那就要对代码有比较大的改动。你可能会说,会有这样的需求吗?既然单例类大部分情况下都用来表示全局类,怎么会需要两个或者多个实例呢?

实际上,这样的需求并不少见。我们拿数据库连接池来举例解释一下。

在系统设计初期,我们觉得系统中只应该有一个数据库连接池,这样能方便我们控制对数据库连接资源的消耗。所以,我们把数据库连接池类设计成了单例类。但之后我们发现,系统中有些SQL语句运行得非常慢。这些SQL语句在执行的时候,长时间占用数据库连接资源,导致其他SQL请求无法响应。为了解决这个问题,我们希望将慢SQL与其他SQL隔离开来执行。为了实现这样的目的,我们可以在系统中创建两个数据库连接池,慢SQL独享一个数据库连接池,其他SQL独享另外一个数据库连接池,这样就能避免慢SQL影响到其他SQL的执行。

如果我们将数据库连接池设计成单例类,显然就无法适应这样的需求变更,也就是说,单例类在某些情况下会影响代码的扩展性、灵活性。所以,数据库连接池、线程池这类的资源池,最好还是不要设计成单例类。实际上,一些开源的数据库连接池、线程池也确实没有设计成单例类。

4.单例对代码的可测试性不友好

单例模式的使用会影响到代码的可测试性。如果单例类依赖比较重的外部资源,比如DB,我们在写单元测试的时候,希望能通过mock的方式将它替换掉。而单例类这种硬编码式的使用方式,导致无法实现mock替换。

除此之外,如果单例类持有成员变量(比如IdGenerator中的id成员变量),那它实际上相当于一种全局变量,被所有的代码共享。如果这个全局变量是一个可变全局变量,也就是说,它的成员变量是可以被修改的,那我们在编写单元测试的时候,还需要注意不同测试用例之间,修改了单例类中的同一个成员变量的值,从而导致测试结果互相影响的问题。

5.单例不支持有参数的构造函数

单例不支持有参数的构造函数,比如我们创建一个连接池的单例对象,我们没法通过参数来指定连接池的大小。针对这个问题,我们来看下都有哪些解决方案。

第一种解决思路是:创建完实例之后,再调用init()函数传递参数。需要注意的是,我们在使用这个单例类的时候,要先调用init()方法,然后才能调用getInstance()方法,否则代码会抛出异常。具体的代码实现如下所示:

public class Singleton {
  private static Singleton instance = null;
  private final int paramA;
  private final int paramB;

  private Singleton(int paramA, int paramB) {
    this.paramA = paramA;
    this.paramB = paramB;
  }

  public static Singleton getInstance() {
    if (instance == null) {
       throw new RuntimeException("Run init() first.");
    }
    return instance;
  }

  public synchronized static Singleton init(int paramA, int paramB) {
    if (instance != null){
       throw new RuntimeException("Singleton has been created!");
    }
    instance = new Singleton(paramA, paramB);
    return instance;
  }
}

Singleton.init(10, 50); // 先init,再使用
Singleton singleton = Singleton.getInstance();

第二种解决思路是:将参数放到getIntance()方法中。具体的代码实现如下所示:

public class Singleton {
  private static Singleton instance = null;
  private final int paramA;
  private final int paramB;

  private Singleton(int paramA, int paramB) {
    this.paramA = paramA;
    this.paramB = paramB;
  }

  public synchronized static Singleton getInstance(int paramA, int paramB) {
    if (instance == null) {
      instance = new Singleton(paramA, paramB);
    }
    return instance;
  }
}

Singleton singleton = Singleton.getInstance(10, 50);

第三种解决思路是:将参数放到另外一个全局变量中。具体的代码实现如下。Config是一个存储了paramA和paramB值的全局变量。里面的值既可以像下面的代码那样通过静态常量来定义,也可以从配置文件中加载得到。实际上,这种方式是最值得推荐的。

public class Config {
  public static final int PARAM_A = 123;
  public static final int PARAM_B = 245;
}

public class Singleton {
  private static Singleton instance = null;
  private final int paramA;
  private final int paramB;

  private Singleton() {
    this.paramA = Config.PARAM_A;
    this.paramB = Config.PARAM_B;
  }

  public synchronized static Singleton getInstance() {
    if (instance == null) {
      instance = new Singleton();
    }
    return instance;
  }
}

替代解决方案

刚刚我们提到了单例的很多问题,你可能会说,即便单例有这么多问题,但我不用不行啊。我业务上有表示全局唯一类的需求,如果不用单例,我怎么才能保证这个类的对象全局唯一呢?

为了保证全局唯一,除了使用单例,我们还可以用静态方法来实现。这也是项目开发中经常用到的一种实现思路。比如,上一节课中讲的ID唯一递增生成器的例子,用静态方法实现一下,就是下面这个样子:

// 静态方法实现方式
public class IdGenerator {
  private static AtomicLong id = new AtomicLong(0);
  
  public static long getId() { 
    return id.incrementAndGet();
  }
}
// 使用举例
long id = IdGenerator.getId();

不过,静态方法这种实现思路,并不能解决我们之前提到的问题。实际上,它比单例更加不灵活,比如,它无法支持延迟加载。我们再来看看有没有其他办法。实际上,单例除了我们之前讲到的使用方法之外,还有另外一种使用方法。具体的代码如下所示:

// 1. 老的使用方式
public demofunction() {
  //...
  long id = IdGenerator.getInstance().getId();
  //...
}

// 2. 新的使用方式:依赖注入
public demofunction(IdGenerator idGenerator) {
  long id = idGenerator.getId();
}
// 外部调用demofunction()的时候,传入idGenerator
IdGenerator idGenerator = IdGenerator.getInsance();
demofunction(idGenerator);

基于新的使用方式,我们将单例生成的对象,作为参数传递给函数(也可以通过构造函数传递给类的成员变量),可以解决单例隐藏类之间依赖关系的问题。不过,对于单例存在的其他问题,比如对OOP特性、扩展性、可测性不友好等问题,还是无法解决。

所以,如果要完全解决这些问题,我们可能要从根上,寻找其他方式来实现全局唯一类。实际上,类对象的全局唯一性可以通过多种不同的方式来保证。我们既可以通过单例模式来强制保证,也可以通过工厂模式、IOC容器(比如Spring IOC容器)来保证,还可以通过程序员自己来保证(自己在编写代码的时候自己保证不要创建两个类对象)。

如何理解单例模式中的唯一性?

“一个类只允许创建唯一一个对象(或者实例),那这个类就是一个单例类,这种设计模式就叫作单例设计模式,简称单例模式。”定义中提到,“一个类只允许创建唯一一个对象”。那对象的唯一性的作用范围是什么呢?是指线程内只允许创建一个对象,还是指进程内只允许创建一个对象?答案是后者,也就是说,单例模式创建的对象是进程唯一的。

如何实现线程唯一的单例?

“进程唯一”指的是进程内唯一,进程间不唯一。类比一下,“线程唯一”指的是线程内唯一,线程间可以不唯一。实际上,“进程唯一”还代表了线程内、线程间都唯一,这也是“进程唯一”和“线程唯一”的区别之处。

线程唯一单例的代码实现很简单,如下所示。在代码中,我们通过一个HashMap来存储对象,其中key是线程ID,value是对象。这样我们就可以做到,不同的线程对应不同的对象,同一个线程只能对应一个对象。实际上,Java语言本身提供了ThreadLocal工具类,可以更加轻松地实现线程唯一单例。不过,ThreadLocal底层实现原理也是基于下面代码中所示的HashMap。

public class IdGenerator {
  private AtomicLong id = new AtomicLong(0);

  private static final ConcurrentHashMap<Long, IdGenerator> instances
          = new ConcurrentHashMap<>();

  private IdGenerator() {}

  public static IdGenerator getInstance() {
    Long currentThreadId = Thread.currentThread().getId();
    instances.putIfAbsent(currentThreadId, new IdGenerator());
    return instances.get(currentThreadId);
  }

  public long getId() {
    return id.incrementAndGet();
  }
}

如何实现集群环境下的单例?

将“集群唯一”跟“进程唯一”“线程唯一”做个对比。“进程唯一”指的是进程内唯一、进程间不唯一。“线程唯一”指的是线程内唯一、线程间不唯一。集群相当于多个进程构成的一个集合,“集群唯一”就相当于是进程内唯一、进程间也唯一。也就是说,不同的进程间共享同一个对象,不能创建同一个类的多个对象。

我们知道,经典的单例模式是进程内唯一的,那如何实现一个进程间也唯一的单例呢?如果严格按照不同的进程间共享同一个对象来实现,那集群唯一的单例实现起来就有点难度了。

具体来说,我们需要把这个单例对象序列化并存储到外部共享存储区(比如文件)。进程在使用这个单例对象的时候,需要先从外部共享存储区中将它读取到内存,并反序列化成对象,然后再使用,使用完成之后还需要再存储回外部共享存储区。

为了保证任何时刻,在进程间都只有一份对象存在,一个进程在获取到对象之后,需要对对象加锁,避免其他进程再将其获取。在进程使用完这个对象之后,还需要显式地将对象从内存中删除,并且释放对对象的加锁。

按照这个思路,我用伪代码实现了一下这个过程,具体如下所示:

public class IdGenerator {
  private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
  private static IdGenerator instance;
  private static SharedObjectStorage storage = FileSharedObjectStorage(/*入参省略,比如文件地址*/);
  private static DistributedLock lock = new DistributedLock();
  
  private IdGenerator() {}

  public synchronized static IdGenerator getInstance() 
    if (instance == null) {
      lock.lock();
      instance = storage.load(IdGenerator.class);
    }
    return instance;
  }
  
  public synchroinzed void freeInstance() {
    storage.save(this, IdGeneator.class);
    instance = null; //释放对象
    lock.unlock();
  }
  
  public long getId() { 
    return id.incrementAndGet();
  }
}

// IdGenerator使用举例
IdGenerator idGeneator = IdGenerator.getInstance();
long id = idGenerator.getId();
IdGenerator.freeInstance();

如何实现一个多例模式?

“单例”指的是,一个类只能创建一个对象。对应地,“多例”指的就是,一个类可以创建多个对象,但是个数是有限制的,比如只能创建3个对象。如果用代码来简单示例一下的话,就是下面这个样子:

public class BackendServer {
  private long serverNo;
  private String serverAddress;

  private static final int SERVER_COUNT = 3;
  private static final Map<Long, BackendServer> serverInstances = new HashMap<>();

  static {
    serverInstances.put(1L, new BackendServer(1L, "192.134.22.138:8080"));
    serverInstances.put(2L, new BackendServer(2L, "192.134.22.139:8080"));
    serverInstances.put(3L, new BackendServer(3L, "192.134.22.140:8080"));
  }

  private BackendServer(long serverNo, String serverAddress) {
    this.serverNo = serverNo;
    this.serverAddress = serverAddress;
  }

  public BackendServer getInstance(long serverNo) {
    return serverInstances.get(serverNo);
  }

  public BackendServer getRandomInstance() {
    Random r = new Random();
    int no = r.nextInt(SERVER_COUNT)+1;
    return serverInstances.get(no);
  }
}

实际上,对于多例模式,还有一种理解方式:同一类型的只能创建一个对象,不同类型的可以创建多个对象。这里的“类型”如何理解呢?

我们还是通过一个例子来解释一下,具体代码如下所示。在代码中,logger name就是刚刚说的“类型”,同一个logger name获取到的对象实例是相同的,不同的logger name获取到的对象实例是不同的。

public class Logger {
  private static final ConcurrentHashMap<String, Logger> instances
          = new ConcurrentHashMap<>();

  private Logger() {}

  public static Logger getInstance(String loggerName) {
    instances.putIfAbsent(loggerName, new Logger());
    return instances.get(loggerName);
  }

  public void log() {
    //...
  }
}

//l1==l2, l1!=l3
Logger l1 = Logger.getInstance("User.class");
Logger l2 = Logger.getInstance("User.class");
Logger l3 = Logger.getInstance("Order.class");

这种多例模式的理解方式有点类似工厂模式。它跟工厂模式的不同之处是,多例模式创建的对象都是同一个类的对象,而工厂模式创建的是不同子类的对象,关于这一点,下一节课中就会讲到。实际上,它还有点类似享元模式,两者的区别等到我们讲到享元模式的时候再来分析。除此之外,实际上,枚举类型也相当于多例模式,一个类型只能对应一个对象,一个类可以创建多个对象。

工厂模式

what

一般情况下,工厂模式(Factory Design Pattern)分为三种更加细分的类型:简单工厂、工厂方法和抽象工厂。不过,在GoF的《设计模式》一书中,它将简单工厂模式看作是工厂方法模式的一种特例,所以工厂模式只被分成了工厂方法和抽象工厂两类。实际上,前面一种分类方法更加常见。

how

简单工厂(Simple Factory)

在下面这段代码中,我们根据配置文件的后缀(json、xml、yaml、properties),选择不同的解析器(JsonRuleConfigParser、XmlRuleConfigParser……),将存储在文件中的配置解析成内存对象RuleConfig。

public class RuleConfigSource {
  public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
    String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
    IRuleConfigParser parser = null;
    if ("json".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parser = new JsonRuleConfigParser();
    } else if ("xml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parser = new XmlRuleConfigParser();
    } else if ("yaml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parser = new YamlRuleConfigParser();
    } else if ("properties".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parser = new PropertiesRuleConfigParser();
    } else {
      throw new InvalidRuleConfigException(
             "Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
    }

    String configText = "";
    //从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
    RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
    return ruleConfig;
  }

  private String getFileExtension(String filePath) {
    //...解析文件名获取扩展名,比如rule.json,返回json
    return "json";
  }
}

在“规范和重构”那一部分中,我们有讲到,为了让代码逻辑更加清晰,可读性更好,我们要善于将功能独立的代码块封装成函数。按照这个设计思路,我们可以将代码中涉及parser创建的部分逻辑剥离出来,抽象成createParser()函数。重构之后的代码如下所示:

  public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
    String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
    IRuleConfigParser parser = createParser(ruleConfigFileExtension);
    if (parser == null) {
      throw new InvalidRuleConfigException(
              "Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
    }

    String configText = "";
    //从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
    RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
    return ruleConfig;
  }

  private String getFileExtension(String filePath) {
    //...解析文件名获取扩展名,比如rule.json,返回json
    return "json";
  }

  private IRuleConfigParser createParser(String configFormat) {
    IRuleConfigParser parser = null;
    if ("json".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new JsonRuleConfigParser();
    } else if ("xml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new XmlRuleConfigParser();
    } else if ("yaml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new YamlRuleConfigParser();
    } else if ("properties".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new PropertiesRuleConfigParser();
    }
    return parser;
  }
}

为了让类的职责更加单一、代码更加清晰,我们还可以进一步将createParser()函数剥离到一个独立的类中,让这个类只负责对象的创建。而这个类就是我们现在要讲的简单工厂模式类。具体的代码如下所示:

public class RuleConfigSource {
  public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
    String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
    IRuleConfigParser parser = RuleConfigParserFactory.createParser(ruleConfigFileExtension);
    if (parser == null) {
      throw new InvalidRuleConfigException(
              "Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
    }

    String configText = "";
    //从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
    RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
    return ruleConfig;
  }

  private String getFileExtension(String filePath) {
    //...解析文件名获取扩展名,比如rule.json,返回json
    return "json";
  }
}

public class RuleConfigParserFactory {
  public static IRuleConfigParser createParser(String configFormat) {
    IRuleConfigParser parser = null;
    if ("json".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new JsonRuleConfigParser();
    } else if ("xml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new XmlRuleConfigParser();
    } else if ("yaml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new YamlRuleConfigParser();
    } else if ("properties".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
      parser = new PropertiesRuleConfigParser();
    }
    return parser;
  }
}

在上面的代码实现中,我们每次调用RuleConfigParserFactory的createParser()的时候,都要创建一个新的parser。实际上,如果parser可以复用,为了节省内存和对象创建的时间,我们可以将parser事先创建好缓存起来。当调用createParser()函数的时候,我们从缓存中取出parser对象直接使用。

这有点类似单例模式和简单工厂模式的结合,具体的代码实现如下所示。在接下来的讲解中,我们把上一种实现方法叫作简单工厂模式的第一种实现方法,把下面这种实现方法叫作简单工厂模式的第二种实现方法。

public class RuleConfigParserFactory {
  private static final Map<String, RuleConfigParser> cachedParsers = new HashMap<>();

  static {
    cachedParsers.put("json", new JsonRuleConfigParser());
    cachedParsers.put("xml", new XmlRuleConfigParser());
    cachedParsers.put("yaml", new YamlRuleConfigParser());
    cachedParsers.put("properties", new PropertiesRuleConfigParser());
  }

  public static IRuleConfigParser createParser(String configFormat) {
    if (configFormat == null || configFormat.isEmpty()) {
      return null;//返回null还是IllegalArgumentException全凭你自己说了算
    }
    IRuleConfigParser parser = cachedParsers.get(configFormat.toLowerCase());
    return parser;
  }
}

对于上面两种简单工厂模式的实现方法,如果我们要添加新的parser,那势必要改动到RuleConfigParserFactory的代码,那这是不是违反开闭原则呢?实际上,如果不是需要频繁地添加新的parser,只是偶尔修改一下RuleConfigParserFactory代码,稍微不符合开闭原则,也是完全可以接受的。

除此之外,在RuleConfigParserFactory的第一种代码实现中,有一组if分支判断逻辑,是不是应该用多态或其他设计模式来替代呢?实际上,如果if分支并不是很多,代码中有if分支也是完全可以接受的。应用多态或设计模式来替代if分支判断逻辑,也并不是没有任何缺点的,它虽然提高了代码的扩展性,更加符合开闭原则,但也增加了类的个数,牺牲了代码的可读性。关于这一点,我们在后面章节中会详细讲到。

总结一下,尽管简单工厂模式的代码实现中,有多处if分支判断逻辑,违背开闭原则,但权衡扩展性和可读性,这样的代码实现在大多数情况下(比如,不需要频繁地添加parser,也没有太多的parser)是没有问题的。

工厂方法(Factory Method)

如果我们非得要将if分支逻辑去掉,那该怎么办呢?比较经典处理方法就是利用多态。按照多态的实现思路,对上面的代码进行重构。重构之后的代码如下所示:

public interface IRuleConfigParserFactory {
  IRuleConfigParser createParser();
}

public class JsonRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
  @Override
  public IRuleConfigParser createParser() {
    return new JsonRuleConfigParser();
  }
}

public class XmlRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
  @Override
  public IRuleConfigParser createParser() {
    return new XmlRuleConfigParser();
  }
}

public class YamlRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
  @Override
  public IRuleConfigParser createParser() {
    return new YamlRuleConfigParser();
  }
}

public class PropertiesRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
  @Override
  public IRuleConfigParser createParser() {
    return new PropertiesRuleConfigParser();
  }
}

实际上,这就是工厂方法模式的典型代码实现。这样当我们新增一种parser的时候,只需要新增一个实现了IRuleConfigParserFactory接口的Factory类即可。所以,工厂方法模式比起简单工厂模式更加符合开闭原则。

从上面的工厂方法的实现来看,一切都很完美,但是实际上存在挺大的问题。问题存在于这些工厂类的使用上。接下来,我们看一下,如何用这些工厂类来实现RuleConfigSource的load()函数。具体的代码如下所示:

public class RuleConfigSource {
  public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
    String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);

    IRuleConfigParserFactory parserFactory = null;
    if ("json".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parserFactory = new JsonRuleConfigParserFactory();
    } else if ("xml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parserFactory = new XmlRuleConfigParserFactory();
    } else if ("yaml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parserFactory = new YamlRuleConfigParserFactory();
    } else if ("properties".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
      parserFactory = new PropertiesRuleConfigParserFactory();
    } else {
      throw new InvalidRuleConfigException("Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
    }
    IRuleConfigParser parser = parserFactory.createParser();

    String configText = "";
    //从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
    RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
    return ruleConfig;
  }

  private String getFileExtension(String filePath) {
    //...解析文件名获取扩展名,比如rule.json,返回json
    return "json";
  }
}

从上面的代码实现来看,工厂类对象的创建逻辑又耦合进了load()函数中,跟我们最初的代码版本非常相似,引入工厂方法非但没有解决问题,反倒让设计变得更加复杂了。那怎么来解决这个问题呢?

**我们可以为工厂类再创建一个简单工厂,也就是工厂的工厂,用来创建工厂类对象。**这段话听起来有点绕,我把代码实现出来了,你一看就能明白了。其中,RuleConfigParserFactoryMap类是创建工厂对象的工厂类,getParserFactory()返回的是缓存好的单例工厂对象。

public class RuleConfigSource {
  public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
    String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);

    IRuleConfigParserFactory parserFactory = RuleConfigParserFactoryMap.getParserFactory(ruleConfigFileExtension);
    if (parserFactory == null) {
      throw new InvalidRuleConfigException("Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
    }
    IRuleConfigParser parser = parserFactory.createParser();

    String configText = "";
    //从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
    RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
    return ruleConfig;
  }

  private String getFileExtension(String filePath) {
    //...解析文件名获取扩展名,比如rule.json,返回json
    return "json";
  }
}

//因为工厂类只包含方法,不包含成员变量,完全可以复用,
//不需要每次都创建新的工厂类对象,所以,简单工厂模式的第二种实现思路更加合适。
public class RuleConfigParserFactoryMap { //工厂的工厂
  private static final Map<String, IRuleConfigParserFactory> cachedFactories = new HashMap<>();

  static {
    cachedFactories.put("json", new JsonRuleConfigParserFactory());
    cachedFactories.put("xml", new XmlRuleConfigParserFactory());
    cachedFactories.put("yaml", new YamlRuleConfigParserFactory());
    cachedFactories.put("properties", new PropertiesRuleConfigParserFactory());
  }

  public static IRuleConfigParserFactory getParserFactory(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      return null;
    }
    IRuleConfigParserFactory parserFactory = cachedFactories.get(type.toLowerCase());
    return parserFactory;
  }
}

当我们需要添加新的规则配置解析器的时候,我们只需要创建新的parser类和parser factory类,并且在RuleConfigParserFactoryMap类中,将新的parser factory对象添加到cachedFactories中即可。代码的改动非常少,基本上符合开闭原则。

实际上,对于规则配置文件解析这个应用场景来说,工厂模式需要额外创建诸多Factory类,也会增加代码的复杂性,而且,每个Factory类只是做简单的new操作,功能非常单薄(只有一行代码),也没必要设计成独立的类,所以,在这个应用场景下,简单工厂模式简单好用,比工厂方法模式更加合适。

那什么时候该用工厂方法模式,而非简单工厂模式呢?

我们前面提到,之所以将某个代码块剥离出来,独立为函数或者类,原因是这个代码块的逻辑过于复杂,剥离之后能让代码更加清晰,更加可读、可维护。但是,如果代码块本身并不复杂,就几行代码而已,我们完全没必要将它拆分成单独的函数或者类。

基于这个设计思想,当对象的创建逻辑比较复杂,不只是简单的new一下就可以,而是要组合其他类对象,做各种初始化操作的时候,我们推荐使用工厂方法模式,将复杂的创建逻辑拆分到多个工厂类中,让每个工厂类都不至于过于复杂。而使用简单工厂模式,将所有的创建逻辑都放到一个工厂类中,会导致这个工厂类变得很复杂。

除此之外,在某些场景下,如果对象不可复用,那工厂类每次都要返回不同的对象。如果我们使用简单工厂模式来实现,就只能选择第一种包含if分支逻辑的实现方式。如果我们还想避免烦人的if-else分支逻辑,这个时候,我们就推荐使用工厂方法模式。

抽象工厂(Abstract Factory)

讲完了简单工厂、工厂方法,我们再来看抽象工厂模式。抽象工厂模式的应用场景比较特殊,没有前两种常用,所以不是我们本节课学习的重点,你简单了解一下就可以了。

在简单工厂和工厂方法中,类只有一种分类方式。比如,在规则配置解析那个例子中,解析器类只会根据配置文件格式(Json、Xml、Yaml……)来分类。但是,如果类有两种分类方式,比如,我们既可以按照配置文件格式来分类,也可以按照解析的对象(Rule规则配置还是System系统配置)来分类,那就会对应下面这8个parser类。

针对规则配置的解析器基于接口IRuleConfigParser
JsonRuleConfigParser
XmlRuleConfigParser
YamlRuleConfigParser
PropertiesRuleConfigParser

针对系统配置的解析器基于接口ISystemConfigParser
JsonSystemConfigParser
XmlSystemConfigParser
YamlSystemConfigParser
PropertiesSystemConfigParser

针对这种特殊的场景,如果还是继续用工厂方法来实现的话,我们要针对每个parser都编写一个工厂类,也就是要编写8个工厂类。如果我们未来还需要增加针对业务配置的解析器(比如IBizConfigParser),那就要再对应地增加4个工厂类。而我们知道,过多的类也会让系统难维护。这个问题该怎么解决呢?

抽象工厂就是针对这种非常特殊的场景而诞生的。我们可以让一个工厂负责创建多个不同类型的对象(IRuleConfigParser、ISystemConfigParser等),而不是只创建一种parser对象。这样就可以有效地减少工厂类的个数。具体的代码实现如下所示:

public interface IConfigParserFactory {
  IRuleConfigParser createRuleParser();
  ISystemConfigParser createSystemParser();
  //此处可以扩展新的parser类型,比如IBizConfigParser
}

public class JsonConfigParserFactory implements IConfigParserFactory {
  @Override
  public IRuleConfigParser createRuleParser() {
    return new JsonRuleConfigParser();
  }

  @Override
  public ISystemConfigParser createSystemParser() {
    return new JsonSystemConfigParser();
  }
}

public class XmlConfigParserFactory implements IConfigParserFactory {
  @Override
  public IRuleConfigParser createRuleParser() {
    return new XmlRuleConfigParser();
  }

  @Override
  public ISystemConfigParser createSystemParser() {
    return new XmlSystemConfigParser();
  }
}

// 省略YamlConfigParserFactory和PropertiesConfigParserFactory代码

如何设计实现一个Dependency Injection框架?

依赖注入框架,或者叫依赖注入容器(Dependency Injection Container),简称DI容器。

工厂模式和DI容器有何区别?

实际上,DI容器底层最基本的设计思路就是基于工厂模式的。DI容器相当于一个大的工厂类,负责在程序启动的时候,根据配置(要创建哪些类对象,每个类对象的创建需要依赖哪些其他类对象)事先创建好对象。当应用程序需要使用某个类对象的时候,直接从容器中获取即可。正是因为它持有一堆对象,所以这个框架才被称为“容器”。

DI容器相对于我们上节课讲的工厂模式的例子来说,它处理的是更大的对象创建工程。上节课讲的工厂模式中,一个工厂类只负责某个类对象或者某一组相关类对象(继承自同一抽象类或者接口的子类)的创建,而DI容器负责的是整个应用中所有类对象的创建。

除此之外,DI容器负责的事情要比单纯的工厂模式要多。比如,它还包括配置的解析、对象生命周期的管理。

DI容器的核心功能有哪些?

总结一下,一个简单的DI容器的核心功能一般有三个:配置解析、对象创建和对象生命周期管理。

首先,我们来看配置解析。

在上节课讲的工厂模式中,工厂类要创建哪个类对象是事先确定好的,并且是写死在工厂类代码中的。作为一个通用的框架来说,框架代码跟应用代码应该是高度解耦的,DI容器事先并不知道应用会创建哪些对象,不可能把某个应用要创建的对象写死在框架代码中。所以,我们需要通过一种形式,让应用告知DI容器要创建哪些对象。这种形式就是我们要讲的配置。

我们将需要由DI容器来创建的类对象和创建类对象的必要信息(使用哪个构造函数以及对应的构造函数参数都是什么等等),放到配置文件中。容器读取配置文件,根据配置文件提供的信息来创建对象。

下面是一个典型的Spring容器的配置文件。Spring容器读取这个配置文件,解析出要创建的两个对象:rateLimiter和redisCounter,并且得到两者的依赖关系:rateLimiter依赖redisCounter。

public class RateLimiter {
  private RedisCounter redisCounter;
  public RateLimiter(RedisCounter redisCounter) {
    this.redisCounter = redisCounter;
  }
  public void test() {
    System.out.println("Hello World!");
  }
  //...
}

public class RedisCounter {
  private String ipAddress;
  private int port;
  public RedisCounter(String ipAddress, int port) {
    this.ipAddress = ipAddress;
    this.port = port;
  }
  //...
}

配置文件beans.xml
<beans>
   <bean id="rateLimiter" class="com.xzg.RateLimiter">
      <constructor-arg ref="redisCounter"/>
   </bean>
 
   <bean id="redisCounter" class="com.xzg.redisCounter">
     <constructor-arg type="String" value="127.0.0.1">
     <constructor-arg type="int" value=1234>
   </bean>
</beans>

其次,我们再来看对象创建。

在DI容器中,如果我们给每个类都对应创建一个工厂类,那项目中类的个数会成倍增加,这会增加代码的维护成本。要解决这个问题并不难。我们只需要将所有类对象的创建都放到一个工厂类中完成就可以了,比如BeansFactory。

你可能会说,如果要创建的类对象非常多,BeansFactory中的代码会不会线性膨胀(代码量跟创建对象的个数成正比)呢?实际上并不会。待会讲到DI容器的具体实现的时候,我们会讲“反射”这种机制,它能在程序运行的过程中,动态地加载类、创建对象,不需要事先在代码中写死要创建哪些对象。所以,不管是创建一个对象还是十个对象,BeansFactory工厂类代码都是一样的。

最后,我们来看对象的生命周期管理。

上一节课我们讲到,简单工厂模式有两种实现方式,一种是每次都返回新创建的对象,另一种是每次都返回同一个事先创建好的对象,也就是所谓的单例对象。在Spring框架中,我们可以通过配置scope属性,来区分这两种不同类型的对象。scope=prototype表示返回新创建的对象,scope=singleton表示返回单例对象。

除此之外,我们还可以配置对象是否支持懒加载。如果lazy-init=true,对象在真正被使用到的时候(比如:BeansFactory.getBean(“userService”))才被被创建;如果lazy-init=false,对象在应用启动的时候就事先创建好。

不仅如此,我们还可以配置对象的init-method和destroy-method方法,比如init-method=loadProperties(),destroy-method=updateConfigFile()。DI容器在创建好对象之后,会主动调用init-method属性指定的方法来初始化对象。在对象被最终销毁之前,DI容器会主动调用destroy-method属性指定的方法来做一些清理工作,比如释放数据库连接池、关闭文件。

实现一个简单的DI容器

实际上,用Java语言来实现一个简单的DI容器,核心逻辑只需要包括这样两个部分:配置文件解析、根据配置文件通过“反射”语法来创建对象。

1.最小原型设计

因为我们主要是讲解设计模式,所以,在今天的讲解中,我们只实现一个DI容器的最小原型。像Spring框架这样的DI容器,它支持的配置格式非常灵活和复杂。为了简化代码实现,重点讲解原理,在最小原型中,我们只支持下面配置文件中涉及的配置语法。

配置文件beans.xml
<beans>
   <bean id="rateLimiter" class="com.xzg.RateLimiter">
      <constructor-arg ref="redisCounter"/>
   </bean>
 
   <bean id="redisCounter" class="com.xzg.redisCounter" scope="singleton" lazy-init="true">
     <constructor-arg type="String" value="127.0.0.1">
     <constructor-arg type="int" value=1234>
   </bean>
</bean

最小原型的使用方式跟Spring框架非常类似,示例代码如下所示:

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
            "beans.xml");
    RateLimiter rateLimiter = (RateLimiter) applicationContext.getBean("rateLimiter");
    rateLimiter.test();
    //...
  }
}
2.提供执行入口

前面我们讲到,面向对象设计的最后一步是:组装类并提供执行入口。在这里,执行入口就是一组暴露给外部使用的接口和类。

通过刚刚的最小原型使用示例代码,我们可以看出,执行入口主要包含两部分:ApplicationContext和ClassPathXmlApplicationContext。其中,ApplicationContext是接口,ClassPathXmlApplicationContext是接口的实现类。两个类具体实现如下所示:

public interface ApplicationContext {
  Object getBean(String beanId);
}

public class ClassPathXmlApplicationContext implements ApplicationContext {
  private BeansFactory beansFactory;
  private BeanConfigParser beanConfigParser;

  public ClassPathXmlApplicationContext(String configLocation) {
    this.beansFactory = new BeansFactory();
    this.beanConfigParser = new XmlBeanConfigParser();
    loadBeanDefinitions(configLocation);
  }

  private void loadBeanDefinitions(String configLocation) {
    InputStream in = null;
    try {
      in = this.getClass().getResourceAsStream("/" + configLocation);
      if (in == null) {
        throw new RuntimeException("Can not find config file: " + configLocation);
      }
      List<BeanDefinition> beanDefinitions = beanConfigParser.parse(in);
      beansFactory.addBeanDefinitions(beanDefinitions);
    } finally {
      if (in != null) {
        try {
          in.close();
        } catch (IOException e) {
          // TODO: log error
        }
      }
    }
  }

  @Override
  public Object getBean(String beanId) {
    return beansFactory.getBean(beanId);
  }
}

从上面的代码中,我们可以看出,ClassPathXmlApplicationContext负责组装BeansFactory和BeanConfigParser两个类,串联执行流程:从classpath中加载XML格式的配置文件,通过BeanConfigParser解析为统一的BeanDefinition格式,然后,BeansFactory根据BeanDefinition来创建对象。

3.配置文件解析

配置文件解析主要包含BeanConfigParser接口和XmlBeanConfigParser实现类,负责将配置文件解析为BeanDefinition结构,以便BeansFactory根据这个结构来创建对象。

配置文件的解析比较繁琐,不涉及我们专栏要讲的理论知识,不是我们讲解的重点,所以这里我只给出两个类的大致设计思路,并未给出具体的实现代码。如果感兴趣的话,你可以自行补充完整。具体的代码框架如下所示:

public interface BeanConfigParser {
  List<BeanDefinition> parse(InputStream inputStream);
  List<BeanDefinition> parse(String configContent);
}

public class XmlBeanConfigParser implements BeanConfigParser {

  @Override
  public List<BeanDefinition> parse(InputStream inputStream) {
    String content = null;
    // TODO:...
    return parse(content);
  }

  @Override
  public List<BeanDefinition> parse(String configContent) {
    List<BeanDefinition> beanDefinitions = new ArrayList<>();
    // TODO:...
    return beanDefinitions;
  }

}

public class BeanDefinition {
  private String id;
  private String className;
  private List<ConstructorArg> constructorArgs = new ArrayList<>();
  private Scope scope = Scope.SINGLETON;
  private boolean lazyInit = false;
  // 省略必要的getter/setter/constructors
 
  public boolean isSingleton() {
    return scope.equals(Scope.SINGLETON);
  }


  public static enum Scope {
    SINGLETON,
    PROTOTYPE
  }
  
  public static class ConstructorArg {
    private boolean isRef;
    private Class type;
    private Object arg;
    // 省略必要的getter/setter/constructors
  }
}
4.核心工厂类设计

最后,我们来看,BeansFactory是如何设计和实现的。这也是我们这个DI容器最核心的一个类了。它负责根据从配置文件解析得到的BeanDefinition来创建对象。

如果对象的scope属性是singleton,那对象创建之后会缓存在singletonObjects这样一个map中,下次再请求此对象的时候,直接从map中取出返回,不需要重新创建。如果对象的scope属性是prototype,那每次请求对象,BeansFactory都会创建一个新的对象返回。

实际上,BeansFactory创建对象用到的主要技术点就是Java中的反射语法:一种动态加载类和创建对象的机制。我们知道,JVM在启动的时候会根据代码自动地加载类、创建对象。至于都要加载哪些类、创建哪些对象,这些都是在代码中写死的,或者说提前写好的。但是,如果某个对象的创建并不是写死在代码中,而是放到配置文件中,我们需要在程序运行期间,动态地根据配置文件来加载类、创建对象,那这部分工作就没法让JVM帮我们自动完成了,我们需要利用Java提供的反射语法自己去编写代码。

搞清楚了反射的原理,BeansFactory的代码就不难看懂了。具体代码实现如下所示:

public class BeansFactory {
  private ConcurrentHashMap<String, Object> singletonObjects = new ConcurrentHashMap<>();
  private ConcurrentHashMap<String, BeanDefinition> beanDefinitions = new ConcurrentHashMap<>();

  public void addBeanDefinitions(List<BeanDefinition> beanDefinitionList) {
    for (BeanDefinition beanDefinition : beanDefinitionList) {
      this.beanDefinitions.putIfAbsent(beanDefinition.getId(), beanDefinition);
    }

    for (BeanDefinition beanDefinition : beanDefinitionList) {
      if (beanDefinition.isLazyInit() == false && beanDefinition.isSingleton()) {
        createBean(beanDefinition);
      }
    }
  }

  public Object getBean(String beanId) {
    BeanDefinition beanDefinition = beanDefinitions.get(beanId);
    if (beanDefinition == null) {
      throw new NoSuchBeanDefinitionException("Bean is not defined: " + beanId);
    }
    return createBean(beanDefinition);
  }

  @VisibleForTesting
  protected Object createBean(BeanDefinition beanDefinition) {
    if (beanDefinition.isSingleton() && singletonObjects.contains(beanDefinition.getId())) {
      return singletonObjects.get(beanDefinition.getId());
    }

    Object bean = null;
    try {
      Class beanClass = Class.forName(beanDefinition.getClassName());
      List<BeanDefinition.ConstructorArg> args = beanDefinition.getConstructorArgs();
      if (args.isEmpty()) {
        bean = beanClass.newInstance();
      } else {
        Class[] argClasses = new Class[args.size()];
        Object[] argObjects = new Object[args.size()];
        for (int i = 0; i < args.size(); ++i) {
          BeanDefinition.ConstructorArg arg = args.get(i);
          if (!arg.getIsRef()) {
            argClasses[i] = arg.getType();
            argObjects[i] = arg.getArg();
          } else {
            BeanDefinition refBeanDefinition = beanDefinitions.get(arg.getArg());
            if (refBeanDefinition == null) {
              throw new NoSuchBeanDefinitionException("Bean is not defined: " + arg.getArg());
            }
            argClasses[i] = Class.forName(refBeanDefinition.getClassName());
            argObjects[i] = createBean(refBeanDefinition);
          }
        }
        bean = beanClass.getConstructor(argClasses).newInstance(argObjects);
      }
    } catch (ClassNotFoundException | IllegalAccessException
            | InstantiationException | NoSuchMethodException | InvocationTargetException e) {
      throw new BeanCreationFailureException("", e);
    }

    if (bean != null && beanDefinition.isSingleton()) {
      singletonObjects.putIfAbsent(beanDefinition.getId(), bean);
      return singletonObjects.get(beanDefinition.getId());
    }
    return bean;
  }
}

建造者模式

Builder模式,中文翻译为建造者模式或者构建者模式,也有人叫它生成器模式

why

在平时的开发中,创建一个对象最常用的方式是,使用new关键字调用类的构造函数来完成。我的问题是,什么情况下这种方式就不适用了,就需要采用建造者模式来创建对象呢?你可以先思考一下,下面我通过一个例子来带你看一下。

假设有这样一道设计面试题:我们需要定义一个资源池配置类ResourcePoolConfig。这里的资源池,你可以简单理解为线程池、连接池、对象池等。在这个资源池配置类中,有以下几个成员变量,也就是可配置项。现在,请你编写代码实现这个ResourcePoolConfig类。

img

只要你稍微有点开发经验,那实现这样一个类对你来说并不是件难事。最常见、最容易想到的实现思路如下代码所示。因为maxTotal、maxIdle、minIdle不是必填变量,所以在创建ResourcePoolConfig对象的时候,我们通过往构造函数中,给这几个参数传递null值,来表示使用默认值。

public class ResourcePoolConfig {
  private static final int DEFAULT_MAX_TOTAL = 8;
  private static final int DEFAULT_MAX_IDLE = 8;
  private static final int DEFAULT_MIN_IDLE = 0;

  private String name;
  private int maxTotal = DEFAULT_MAX_TOTAL;
  private int maxIdle = DEFAULT_MAX_IDLE;
  private int minIdle = DEFAULT_MIN_IDLE;

  public ResourcePoolConfig(String name, Integer maxTotal, Integer maxIdle, Integer minIdle) {
    if (StringUtils.isBlank(name)) {
      throw new IllegalArgumentException("name should not be empty.");
    }
    this.name = name;

    if (maxTotal != null) {
      if (maxTotal <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("maxTotal should be positive.");
      }
      this.maxTotal = maxTotal;
    }

    if (maxIdle != null) {
      if (maxIdle < 0) {
        throw new IllegalArgumentException("maxIdle should not be negative.");
      }
      this.maxIdle = maxIdle;
    }

    if (minIdle != null) {
      if (minIdle < 0) {
        throw new IllegalArgumentException("minIdle should not be negative.");
      }
      this.minIdle = minIdle;
    }
  }
  //...省略getter方法...
}

现在,ResourcePoolConfig只有4个可配置项,对应到构造函数中,也只有4个参数,参数的个数不多。但是,如果可配置项逐渐增多,变成了8个、10个,甚至更多,那继续沿用现在的设计思路,构造函数的参数列表会变得很长,代码在可读性和易用性上都会变差。在使用构造函数的时候,我们就容易搞错各参数的顺序,传递进错误的参数值,导致非常隐蔽的bug。

// 参数太多,导致可读性差、参数可能传递错误
ResourcePoolConfig config = new ResourcePoolConfig("dbconnectionpool", 16, null, 8, null, false , true, 10, 20false true);

解决这个问题的办法你应该也已经想到了,那就是用set()函数来给成员变量赋值,以替代冗长的构造函数。我们直接看代码,具体如下所示。其中,配置项name是必填的,所以我们把它放到构造函数中设置,强制创建类对象的时候就要填写。其他配置项maxTotal、maxIdle、minIdle都不是必填的,所以我们通过set()函数来设置,让使用者自主选择填写或者不填写。

public class ResourcePoolConfig {
  private static final int DEFAULT_MAX_TOTAL = 8;
  private static final int DEFAULT_MAX_IDLE = 8;
  private static final int DEFAULT_MIN_IDLE = 0;

  private String name;
  private int maxTotal = DEFAULT_MAX_TOTAL;
  private int maxIdle = DEFAULT_MAX_IDLE;
  private int minIdle = DEFAULT_MIN_IDLE;
  
  public ResourcePoolConfig(String name) {
    if (StringUtils.isBlank(name)) {
      throw new IllegalArgumentException("name should not be empty.");
    }
    this.name = name;
  }

  public void setMaxTotal(int maxTotal) {
    if (maxTotal <= 0) {
      throw new IllegalArgumentException("maxTotal should be positive.");
    }
    this.maxTotal = maxTotal;
  }

  public void setMaxIdle(int maxIdle) {
    if (maxIdle < 0) {
      throw new IllegalArgumentException("maxIdle should not be negative.");
    }
    this.maxIdle = maxIdle;
  }

  public void setMinIdle(int minIdle) {
    if (minIdle < 0) {
      throw new IllegalArgumentException("minIdle should not be negative.");
    }
    this.minIdle = minIdle;
  }
  //...省略getter方法...
}

接下来,我们来看新的ResourcePoolConfig类该如何使用。我写了一个示例代码,如下所示。没有了冗长的函数调用和参数列表,代码在可读性和易用性上提高了很多。

// ResourcePoolConfig使用举例
ResourcePoolConfig config = new ResourcePoolConfig("dbconnectionpool");
config.setMaxTotal(16);
config.setMaxIdle(8);

至此,我们仍然没有用到建造者模式,通过构造函数设置必填项,通过set()方法设置可选配置项,就能实现我们的设计需求。如果我们把问题的难度再加大点,比如,还需要解决下面这三个问题,那现在的设计思路就不能满足了。

为了解决这些问题,建造者模式就派上用场了。

how

我们可以把校验逻辑放置到Builder类中,先创建建造者,并且通过set()方法设置建造者的变量值,然后在使用build()方法真正创建对象之前,做集中的校验,校验通过之后才会创建对象。除此之外,我们把ResourcePoolConfig的构造函数改为private私有权限。这样我们就只能通过建造者来创建ResourcePoolConfig类对象。并且,ResourcePoolConfig没有提供任何set()方法,这样我们创建出来的对象就是不可变对象了。

我们用建造者模式重新实现了上面的需求,具体的代码如下所示:

public class ResourcePoolConfig {
  private String name;
  private int maxTotal;
  private int maxIdle;
  private int minIdle;

  private ResourcePoolConfig(Builder builder) {
    this.name = builder.name;
    this.maxTotal = builder.maxTotal;
    this.maxIdle = builder.maxIdle;
    this.minIdle = builder.minIdle;
  }
  //...省略getter方法...

  //我们将Builder类设计成了ResourcePoolConfig的内部类。
  //我们也可以将Builder类设计成独立的非内部类ResourcePoolConfigBuilder。
  public static class Builder {
    private static final int DEFAULT_MAX_TOTAL = 8;
    private static final int DEFAULT_MAX_IDLE = 8;
    private static final int DEFAULT_MIN_IDLE = 0;

    private String name;
    private int maxTotal = DEFAULT_MAX_TOTAL;
    private int maxIdle = DEFAULT_MAX_IDLE;
    private int minIdle = DEFAULT_MIN_IDLE;

    public ResourcePoolConfig build() {
      // 校验逻辑放到这里来做,包括必填项校验、依赖关系校验、约束条件校验等
      if (StringUtils.isBlank(name)) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
      }
      if (maxIdle > maxTotal) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
      }
      if (minIdle > maxTotal || minIdle > maxIdle) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
      }

      return new ResourcePoolConfig(this);
    }

    public Builder setName(String name) {
      if (StringUtils.isBlank(name)) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
      }
      this.name = name;
      return this;
    }

    public Builder setMaxTotal(int maxTotal) {
      if (maxTotal <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
      }
      this.maxTotal = maxTotal;
      return this;
    }

    public Builder setMaxIdle(int maxIdle) {
      if (maxIdle < 0) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
      }
      this.maxIdle = maxIdle;
      return this;
    }

    public Builder setMinIdle(int minIdle) {
      if (minIdle < 0) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
      }
      this.minIdle = minIdle;
      return this;
    }
  }
}

// 这段代码会抛出IllegalArgumentException,因为minIdle>maxIdle
ResourcePoolConfig config = new ResourcePoolConfig.Builder()
        .setName("dbconnectionpool")
        .setMaxTotal(16)
        .setMaxIdle(10)
        .setMinIdle(12)
        .build();

实际上,使用建造者模式创建对象,还能避免对象存在无效状态。我再举个例子解释一下。比如我们定义了一个长方形类,如果不使用建造者模式,采用先创建后set的方式,那就会导致在第一个set之后,对象处于无效状态。具体代码如下所示:

Rectangle r = new Rectange(); // r is invalid
r.setWidth(2); // r is invalid
r.setHeight(3); // r is valid

为了避免这种无效状态的存在,我们就需要使用构造函数一次性初始化好所有的成员变量。如果构造函数参数过多,我们就需要考虑使用建造者模式,先设置建造者的变量,然后再一次性地创建对象,让对象一直处于有效状态。

实际上,如果我们并不是很关心对象是否有短暂的无效状态,也不是太在意对象是否是可变的。比如,对象只是用来映射数据库读出来的数据,那我们直接暴露set()方法来设置类的成员变量值是完全没问题的。而且,使用建造者模式来构建对象,代码实际上是有点重复的,ResourcePoolConfig类中的成员变量,要在Builder类中重新再定义一遍。

实际上,使用建造者模式创建对象,还能避免对象存在无效状态。我再举个例子解释一下。比如我们定义了一个长方形类,如果不使用建造者模式,采用先创建后set的方式,那就会导致在第一个set之后,对象处于无效状态。具体代码如下所示:

Rectangle r = new Rectange(); // r is invalid
r.setWidth(2); // r is invalid
r.setHeight(3); // r is valid

为了避免这种无效状态的存在,我们就需要使用构造函数一次性初始化好所有的成员变量。如果构造函数参数过多,我们就需要考虑使用建造者模式,先设置建造者的变量,然后再一次性地创建对象,让对象一直处于有效状态。

实际上,如果我们并不是很关心对象是否有短暂的无效状态,也不是太在意对象是否是可变的。比如,对象只是用来映射数据库读出来的数据,那我们直接暴露set()方法来设置类的成员变量值是完全没问题的。而且,使用建造者模式来构建对象,代码实际上是有点重复的,ResourcePoolConfig类中的成员变量,要在Builder类中重新再定义一遍。

与工厂模式区别

实际上,工厂模式是用来创建不同但是相关类型的对象(继承同一父类或者接口的一组子类),由给定的参数来决定创建哪种类型的对象。建造者模式是用来创建一种类型的复杂对象,通过设置不同的可选参数,“定制化”地创建不同的对象。

网上有一个经典的例子很好地解释了两者的区别。

顾客走进一家餐馆点餐,我们利用工厂模式,根据用户不同的选择,来制作不同的食物,比如披萨、汉堡、沙拉。对于披萨来说,用户又有各种配料可以定制,比如奶酪、西红柿、起司,我们通过建造者模式根据用户选择的不同配料来制作披萨。

实际上,我们也不要太学院派,非得把工厂模式、建造者模式分得那么清楚,我们需要知道的是,每个模式为什么这么设计,能解决什么问题。只有了解了这些最本质的东西,我们才能不生搬硬套,才能灵活应用,甚至可以混用各种模式创造出新的模式,来解决特定场景的问题。

原型模式

原型模式的原理与应用

如果对象的创建成本比较大,而同一个类的不同对象之间差别不大(大部分字段都相同),在这种情况下,我们可以利用对已有对象(原型)进行复制(或者叫拷贝)的方式来创建新对象,以达到节省创建时间的目的。这种基于原型来创建对象的方式就叫作原型设计模式(Prototype Design Pattern),简称原型模式

那何为“对象的创建成本比较大”?

实际上,创建对象包含的申请内存、给成员变量赋值这一过程,本身并不会花费太多时间,或者说对于大部分业务系统来说,这点时间完全是可以忽略的。应用一个复杂的模式,只得到一点点的性能提升,这就是所谓的过度设计,得不偿失。

但是,如果对象中的数据需要经过复杂的计算才能得到(比如排序、计算哈希值),或者需要从RPC、网络、数据库、文件系统等非常慢速的IO中读取,这种情况下,我们就可以利用原型模式,从其他已有对象中直接拷贝得到,而不用每次在创建新对象的时候,都重复执行这些耗时的操作。

这么说还是比较理论,接下来,我们通过一个例子来解释一下刚刚这段话。

假设数据库中存储了大约10万条“搜索关键词”信息,每条信息包含关键词、关键词被搜索的次数、信息最近被更新的时间等。系统A在启动的时候会加载这份数据到内存中,用于处理某些其他的业务需求。为了方便快速地查找某个关键词对应的信息,我们给关键词建立一个散列表索引。

如果你熟悉的是Java语言,可以直接使用语言中提供的HashMap容器来实现。其中,HashMap的key为搜索关键词,value为关键词详细信息(比如搜索次数)。我们只需要将数据从数据库中读取出来,放入HashMap就可以了。

不过,我们还有另外一个系统B,专门用来分析搜索日志,定期(比如间隔10分钟)批量地更新数据库中的数据,并且标记为新的数据版本。比如,在下面的示例图中,我们对v2版本的数据进行更新,得到v3版本的数据。这里我们假设只有更新和新添关键词,没有删除关键词的行为。

img

为了保证系统A中数据的实时性(不一定非常实时,但数据也不能太旧),系统A需要定期根据数据库中的数据,更新内存中的索引和数据。

我们该如何实现这个需求呢?

实际上,也不难。我们只需要在系统A中,记录当前数据的版本Va对应的更新时间Ta,从数据库中捞出更新时间大于Ta的所有搜索关键词,也就是找出Va版本与最新版本数据的“差集”,然后针对差集中的每个关键词进行处理。如果它已经在散列表中存在了,我们就更新相应的搜索次数、更新时间等信息;如果它在散列表中不存在,我们就将它插入到散列表中。

public class Demo {
  private ConcurrentHashMap<String, SearchWord> currentKeywords = new ConcurrentHashMap<>();
  private long lastUpdateTime = -1;

  public void refresh() {
    // 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据,放入到currentKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords(lastUpdateTime);
    long maxNewUpdatedTime = lastUpdateTime;
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      if (searchWord.getLastUpdateTime() > maxNewUpdatedTime) {
        maxNewUpdatedTime = searchWord.getLastUpdateTime();
      }
      if (currentKeywords.containsKey(searchWord.getKeyword())) {
        currentKeywords.replace(searchWord.getKeyword(), searchWord);
      } else {
        currentKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
      }
    }

    lastUpdateTime = maxNewUpdatedTime;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords(long lastUpdateTime) {
    // TODO: 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据
    return null;
  }
}

不过,现在,我们有一个特殊的要求:任何时刻,系统A中的所有数据都必须是同一个版本的,要么都是版本a,要么都是版本b,不能有的是版本a,有的是版本b。那刚刚的更新方式就不能满足这个要求了。除此之外,我们还要求:在更新内存数据的时候,系统A不能处于不可用状态,也就是不能停机更新数据。

那我们该如何实现现在这个需求呢?

实际上,也不难。我们把正在使用的数据的版本定义为“服务版本”,当我们要更新内存中的数据的时候,我们并不是直接在服务版本(假设是版本a数据)上更新,而是重新创建另一个版本数据(假设是版本b数据),等新的版本数据建好之后,再一次性地将服务版本从版本a切换到版本b。这样既保证了数据一直可用,又避免了中间状态的存在。

public class Demo {
  private HashMap<String, SearchWord> currentKeywords=new HashMap<>();

  public void refresh() {
    HashMap<String, SearchWord> newKeywords = new LinkedHashMap<>();

    // 从数据库中取出所有的数据,放入到newKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords();
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      newKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
    }

    currentKeywords = newKeywords;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords() {
    // TODO: 从数据库中取出所有的数据
    return null;
  }
}

不过,在上面的代码实现中,newKeywords构建的成本比较高。我们需要将这10万条数据从数据库中读出,然后计算哈希值,构建newKeywords。这个过程显然是比较耗时。为了提高效率,原型模式就派上用场了。

我们拷贝currentKeywords数据到newKeywords中,然后从数据库中只捞出新增或者有更新的关键词,更新到newKeywords中。而相对于10万条数据来说,每次新增或者更新的关键词个数是比较少的,所以,这种策略大大提高了数据更新的效率。

按照这个设计思路,我给出的示例代码如下所示:

public class Demo {
  private HashMap<String, SearchWord> currentKeywords=new HashMap<>();
  private long lastUpdateTime = -1;

  public void refresh() {
    // 原型模式就这么简单,拷贝已有对象的数据,更新少量差值
    HashMap<String, SearchWord> newKeywords = (HashMap<String, SearchWord>) currentKeywords.clone();

    // 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据,放入到newKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords(lastUpdateTime);
    long maxNewUpdatedTime = lastUpdateTime;
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      if (searchWord.getLastUpdateTime() > maxNewUpdatedTime) {
        maxNewUpdatedTime = searchWord.getLastUpdateTime();
      }
      if (newKeywords.containsKey(searchWord.getKeyword())) {
        SearchWord oldSearchWord = newKeywords.get(searchWord.getKeyword());
        oldSearchWord.setCount(searchWord.getCount());
        oldSearchWord.setLastUpdateTime(searchWord.getLastUpdateTime());
      } else {
        newKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
      }
    }

    lastUpdateTime = maxNewUpdatedTime;
    currentKeywords = newKeywords;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords(long lastUpdateTime) {
    // TODO: 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据
    return null;
  }
}

这里我们利用了Java中的clone()语法来复制一个对象。如果你熟悉的语言没有这个语法,那把数据从currentKeywords中一个个取出来,然后再重新计算哈希值,放入到newKeywords中也是可以接受的。毕竟,最耗时的还是从数据库中取数据的操作。相对于数据库的IO操作来说,内存操作和CPU计算的耗时都是可以忽略的。

不过,不知道你有没有发现,实际上,刚刚的代码实现是有问题的。要弄明白到底有什么问题,我们需要先了解另外两个概念:深拷贝(Deep Copy)和浅拷贝(Shallow Copy)。

原型模式的实现方式:深拷贝和浅拷贝

在内存中,用散列表组织的搜索关键词信息是如何存储的。我画了一张示意图,大致结构如下所示。从图中我们可以发现,散列表索引中,每个结点存储的key是搜索关键词,value是SearchWord对象的内存地址。SearchWord对象本身存储在散列表之外的内存空间中。

img

浅拷贝和深拷贝的区别在于,浅拷贝只会复制图中的索引(散列表),不会复制数据(SearchWord对象)本身。相反,深拷贝不仅仅会复制索引,还会复制数据本身。浅拷贝得到的对象(newKeywords)跟原始对象(currentKeywords)共享数据(SearchWord对象),而深拷贝得到的是一份完完全全独立的对象。具体的对比如下图所示:

img

img

在Java语言中,Object类的clone()方法执行的就是我们刚刚说的浅拷贝。它只会拷贝对象中的基本数据类型的数据(比如,int、long),以及引用对象(SearchWord)的内存地址,不会递归地拷贝引用对象本身。

在上面的代码中,我们通过调用HashMap上的clone()浅拷贝方法来实现原型模式。当我们通过newKeywords更新SearchWord对象的时候(比如,更新“设计模式”这个搜索关键词的访问次数),newKeywords和currentKeywords因为指向相同的一组SearchWord对象,就会导致currentKeywords中指向的SearchWord,有的是老版本的,有的是新版本的,就没法满足我们之前的需求:currentKeywords中的数据在任何时刻都是同一个版本的,不存在介于老版本与新版本之间的中间状态。

现在,我们又该如何来解决这个问题呢?

我们可以将浅拷贝替换为深拷贝。newKeywords不仅仅复制currentKeywords的索引,还把SearchWord对象也复制一份出来,这样newKeywords和currentKeywords就指向不同的SearchWord对象,也就不存在更新newKeywords的数据会导致currentKeywords的数据也被更新的问题了。

那如何实现深拷贝呢?总结一下的话,有下面两种方法。

第一种方法:递归拷贝对象、对象的引用对象以及引用对象的引用对象……直到要拷贝的对象只包含基本数据类型数据,没有引用对象为止。根据这个思路对之前的代码进行重构。重构之后的代码如下所示:

public class Demo {
  private HashMap<String, SearchWord> currentKeywords=new HashMap<>();
  private long lastUpdateTime = -1;

  public void refresh() {
    // Deep copy
    HashMap<String, SearchWord> newKeywords = new HashMap<>();
    for (HashMap.Entry<String, SearchWord> e : currentKeywords.entrySet()) {
      SearchWord searchWord = e.getValue();
      SearchWord newSearchWord = new SearchWord(
              searchWord.getKeyword(), searchWord.getCount(), searchWord.getLastUpdateTime());
      newKeywords.put(e.getKey(), newSearchWord);
    }

    // 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据,放入到newKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords(lastUpdateTime);
    long maxNewUpdatedTime = lastUpdateTime;
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      if (searchWord.getLastUpdateTime() > maxNewUpdatedTime) {
        maxNewUpdatedTime = searchWord.getLastUpdateTime();
      }
      if (newKeywords.containsKey(searchWord.getKeyword())) {
        SearchWord oldSearchWord = newKeywords.get(searchWord.getKeyword());
        oldSearchWord.setCount(searchWord.getCount());
        oldSearchWord.setLastUpdateTime(searchWord.getLastUpdateTime());
      } else {
        newKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
      }
    }

    lastUpdateTime = maxNewUpdatedTime;
    currentKeywords = newKeywords;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords(long lastUpdateTime) {
    // TODO: 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据
    return null;
  }

}

第二种方法:先将对象序列化,然后再反序列化成新的对象。具体的示例代码如下所示:

public Object deepCopy(Object object) {
  ByteArrayOutputStream bo = new ByteArrayOutputStream();
  ObjectOutputStream oo = new ObjectOutputStream(bo);
  oo.writeObject(object);
  
  ByteArrayInputStream bi = new ByteArrayInputStream(bo.toByteArray());
  ObjectInputStream oi = new ObjectInputStream(bi);
  
  return oi.readObject();
}

刚刚的两种实现方法,不管采用哪种,深拷贝都要比浅拷贝耗时、耗内存空间。针对我们这个应用场景,有没有更快、更省内存的实现方式呢?

我们可以先采用浅拷贝的方式创建newKeywords。对于需要更新的SearchWord对象,我们再使用深度拷贝的方式创建一份新的对象,替换newKeywords中的老对象。毕竟需要更新的数据是很少的。这种方式即利用了浅拷贝节省时间、空间的优点,又能保证currentKeywords中的中数据都是老版本的数据。具体的代码实现如下所示。这也是标题中讲到的,在我们这个应用场景下,最快速clone散列表的方式。

public class Demo {
  private HashMap<String, SearchWord> currentKeywords=new HashMap<>();
  private long lastUpdateTime = -1;

  public void refresh() {
    // Shallow copy
    HashMap<String, SearchWord> newKeywords = (HashMap<String, SearchWord>) currentKeywords.clone();

    // 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据,放入到newKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords(lastUpdateTime);
    long maxNewUpdatedTime = lastUpdateTime;
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      if (searchWord.getLastUpdateTime() > maxNewUpdatedTime) {
        maxNewUpdatedTime = searchWord.getLastUpdateTime();
      }
      if (newKeywords.containsKey(searchWord.getKeyword())) {
        newKeywords.remove(searchWord.getKeyword());
      }
      newKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
    }

    lastUpdateTime = maxNewUpdatedTime;
    currentKeywords = newKeywords;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords(long lastUpdateTime) {
    // TODO: 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据
    return null;
  }
}

五、设计模式与范式:结构型

代理模式

代理模式的原理解析

代理模式(Proxy Design Pattern)的原理和代码实现都不难掌握。它在不改变原始类(或叫被代理类)代码的情况下,通过引入代理类来给原始类附加功能。

我们以之前讲的性能计数器作为例子。当时我们开发了一个MetricsCollector类,用来收集接口请求的原始数据,比如访问时间、处理时长等。在业务系统中,我们采用如下方式来使用这个MetricsCollector类:

public class UserController {
  //...省略其他属性和方法...
  private MetricsCollector metricsCollector; // 依赖注入

  public UserVo login(String telephone, String password) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();

    // ... 省略login逻辑...

    long endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
    long responseTime = endTimeStamp - startTimestamp;
    RequestInfo requestInfo = new RequestInfo("login", responseTime, startTimestamp);
    metricsCollector.recordRequest(requestInfo);

    //...返回UserVo数据...
  }

  public UserVo register(String telephone, String password) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();

    // ... 省略register逻辑...

    long endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
    long responseTime = endTimeStamp - startTimestamp;
    RequestInfo requestInfo = new RequestInfo("register", responseTime, startTimestamp);
    metricsCollector.recordRequest(requestInfo);

    //...返回UserVo数据...
  }
}

很明显,上面的写法有两个问题。第一,性能计数器框架代码侵入到业务代码中,跟业务代码高度耦合。如果未来需要替换这个框架,那替换的成本会比较大。第二,收集接口请求的代码跟业务代码无关,本就不应该放到一个类中。业务类最好职责更加单一,只聚焦业务处理。

为了将框架代码和业务代码解耦,代理模式就派上用场了。代理类UserControllerProxy和原始类UserController实现相同的接口IUserController。UserController类只负责业务功能。代理类UserControllerProxy负责在业务代码执行前后附加其他逻辑代码,并通过委托的方式调用原始类来执行业务代码。具体的代码实现如下所示:

public interface IUserController {
  UserVo login(String telephone, String password);
  UserVo register(String telephone, String password);
}

public class UserController implements IUserController {
  //...省略其他属性和方法...

  @Override
  public UserVo login(String telephone, String password) {
    //...省略login逻辑...
    //...返回UserVo数据...
  }

  @Override
  public UserVo register(String telephone, String password) {
    //...省略register逻辑...
    //...返回UserVo数据...
  }
}

public class UserControllerProxy implements IUserController {
  private MetricsCollector metricsCollector;
  private UserController userController;

  public UserControllerProxy(UserController userController) {
    this.userController = userController;
    this.metricsCollector = new MetricsCollector();
  }

  @Override
  public UserVo login(String telephone, String password) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();

    // 委托
    UserVo userVo = userController.login(telephone, password);

    long endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
    long responseTime = endTimeStamp - startTimestamp;
    RequestInfo requestInfo = new RequestInfo("login", responseTime, startTimestamp);
    metricsCollector.recordRequest(requestInfo);

    return userVo;
  }

  @Override
  public UserVo register(String telephone, String password) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();

    UserVo userVo = userController.register(telephone, password);

    long endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
    long responseTime = endTimeStamp - startTimestamp;
    RequestInfo requestInfo = new RequestInfo("register", responseTime, startTimestamp);
    metricsCollector.recordRequest(requestInfo);

    return userVo;
  }
}

//UserControllerProxy使用举例
//因为原始类和代理类实现相同的接口,是基于接口而非实现编程
//将UserController类对象替换为UserControllerProxy类对象,不需要改动太多代码
IUserController userController = new UserControllerProxy(new UserController());

参照基于接口而非实现编程的设计思想,将原始类对象替换为代理类对象的时候,为了让代码改动尽量少,在刚刚的代理模式的代码实现中,代理类和原始类需要实现相同的接口。但是,如果原始类并没有定义接口,并且原始类代码并不是我们开发维护的(比如它来自一个第三方的类库),我们也没办法直接修改原始类,给它重新定义一个接口。在这种情况下,我们该如何实现代理模式呢?

对于这种外部类的扩展,我们一般都是采用继承的方式。这里也不例外。我们让代理类继承原始类,然后扩展附加功能。

public class UserControllerProxy extends UserController {
  private MetricsCollector metricsCollector;

  public UserControllerProxy() {
    this.metricsCollector = new MetricsCollector();
  }

  public UserVo login(String telephone, String password) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();

    UserVo userVo = super.login(telephone, password);

    long endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
    long responseTime = endTimeStamp - startTimestamp;
    RequestInfo requestInfo = new RequestInfo("login", responseTime, startTimestamp);
    metricsCollector.recordRequest(requestInfo);

    return userVo;
  }

  public UserVo register(String telephone, String password) {
    long startTimestamp = System.currentTimeMillis();

    UserVo userVo = super.register(telephone, password);

    long endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
    long responseTime = endTimeStamp - startTimestamp;
    RequestInfo requestInfo = new RequestInfo("register", responseTime, startTimestamp);
    metricsCollector.recordRequest(requestInfo);

    return userVo;
  }
}
//UserControllerProxy使用举例
UserController userController = new UserControllerProxy();

动态代理的原理解析

不过,刚刚的代码实现还是有点问题。一方面,我们需要在代理类中,将原始类中的所有的方法,都重新实现一遍,并且为每个方法都附加相似的代码逻辑。另一方面,如果要添加的附加功能的类有不止一个,我们需要针对每个类都创建一个代理类。

如果有50个要添加附加功能的原始类,那我们就要创建50个对应的代理类。这会导致项目中类的个数成倍增加,增加了代码维护成本。并且,每个代理类中的代码都有点像模板式的“重复”代码,也增加了不必要的开发成本。那这个问题怎么解决呢?

我们可以使用动态代理来解决这个问题。所谓动态代理(Dynamic Proxy),就是我们不事先为每个原始类编写代理类,而是在运行的时候,动态地创建原始类对应的代理类,然后在系统中用代理类替换掉原始类。那如何实现动态代理呢?

如果你熟悉的是Java语言,实现动态代理就是件很简单的事情。因为Java语言本身就已经提供了动态代理的语法(实际上,动态代理底层依赖的就是Java的反射语法)。我们来看一下,如何用Java的动态代理来实现刚刚的功能。具体的代码如下所示。其中,MetricsCollectorProxy作为一个动态代理类,动态地给每个需要收集接口请求信息的类创建代理类。

public class MetricsCollectorProxy {
  private MetricsCollector metricsCollector;

  public MetricsCollectorProxy() {
    this.metricsCollector = new MetricsCollector();
  }

  public Object createProxy(Object proxiedObject) {
    Class<?>[] interfaces = proxiedObject.getClass().getInterfaces();
    DynamicProxyHandler handler = new DynamicProxyHandler(proxiedObject);
    return Proxy.newProxyInstance(proxiedObject.getClass().getClassLoader(), interfaces, handler);
  }

  private class DynamicProxyHandler implements InvocationHandler {
    private Object proxiedObject;

    public DynamicProxyHandler(Object proxiedObject) {
      this.proxiedObject = proxiedObject;
    }

    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
      long startTimestamp = System.currentTimeMillis();
      Object result = method.invoke(proxiedObject, args);
      long endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
      long responseTime = endTimeStamp - startTimestamp;
      String apiName = proxiedObject.getClass().getName() + ":" + method.getName();
      RequestInfo requestInfo = new RequestInfo(apiName, responseTime, startTimestamp);
      metricsCollector.recordRequest(requestInfo);
      return result;
    }
  }
}

//MetricsCollectorProxy使用举例
MetricsCollectorProxy proxy = new MetricsCollectorProxy();
IUserController userController = (IUserController) proxy.createProxy(new UserController());

实际上,Spring AOP底层的实现原理就是基于动态代理。用户配置好需要给哪些类创建代理,并定义好在执行原始类的业务代码前后执行哪些附加功能。Spring为这些类创建动态代理对象,并在JVM中替代原始类对象。原本在代码中执行的原始类的方法,被换作执行代理类的方法,也就实现了给原始类添加附加功能的目的。

代理模式的应用场景

1.业务系统的非功能性需求开发

代理模式最常用的一个应用场景就是,在业务系统中开发一些非功能性需求,比如:监控、统计、鉴权、限流、事务、幂等、日志。我们将这些附加功能与业务功能解耦,放到代理类中统一处理,让程序员只需要关注业务方面的开发。

2.代理模式在RPC、缓存中的应用

实际上,RPC框架也可以看作一种代理模式,GoF的《设计模式》一书中把它称作远程代理。通过远程代理,将网络通信、数据编解码等细节隐藏起来。客户端在使用RPC服务的时候,就像使用本地函数一样,无需了解跟服务器交互的细节。除此之外,RPC服务的开发者也只需要开发业务逻辑,就像开发本地使用的函数一样,不需要关注跟客户端的交互细节。

**我们再来看代理模式在缓存中的应用。**假设我们要开发一个接口请求的缓存功能,对于某些接口请求,如果入参相同,在设定的过期时间内,直接返回缓存结果,而不用重新进行逻辑处理。比如,针对获取用户个人信息的需求,我们可以开发两个接口,一个支持缓存,一个支持实时查询。对于需要实时数据的需求,我们让其调用实时查询接口,对于不需要实时数据的需求,我们让其调用支持缓存的接口。那如何来实现接口请求的缓存功能呢?

最简单的实现方法就是刚刚我们讲到的,给每个需要支持缓存的查询需求都开发两个不同的接口,一个支持缓存,一个支持实时查询。但是,这样做显然增加了开发成本,而且会让代码看起来非常臃肿(接口个数成倍增加),也不方便缓存接口的集中管理(增加、删除缓存接口)、集中配置(比如配置每个接口缓存过期时间)。

针对这些问题,代理模式就能派上用场了,确切地说,应该是动态代理。如果是基于Spring框架来开发的话,那就可以在AOP切面中完成接口缓存的功能。在应用启动的时候,我们从配置文件中加载需要支持缓存的接口,以及相应的缓存策略(比如过期时间)等。当请求到来的时候,我们在AOP切面中拦截请求,如果请求中带有支持缓存的字段(比如http://…?..&cached=true),我们便从缓存(内存缓存或者Redis缓存等)中获取数据直接返回。

桥接模式

个人认为课程的这部分解释得不是很好。可以参考博文 https://refactoringguru.cn/design-patterns/bridge

桥接模式,也叫作桥梁模式,英文是Bridge Design Pattern

桥接模式的原理解析

这个模式有两种不同的理解方式。

当然,这其中“最纯正”的理解方式,当属GoF的《设计模式》一书中对桥接模式的定义。毕竟,这23种经典的设计模式,最初就是由这本书总结出来的。在GoF的《设计模式》一书中,桥接模式是这么定义的:“Decouple an abstraction from its implementation so that the two can vary independently。”翻译成中文就是:“将抽象和实现解耦,让它们可以独立变化。”

关于桥接模式,很多书籍、资料中,还有另外一种理解方式:“一个类存在两个(或多个)独立变化的维度,我们通过组合的方式,让这两个(或多个)维度可以独立进行扩展。”通过组合关系来替代继承关系,避免继承层次的指数级爆炸。这种理解方式非常类似于,我们之前讲过的“组合优于继承”设计原则,所以,这里我就不多解释了。我们重点看下GoF的理解方式。

GoF给出的定义非常的简短,单凭这一句话,估计没几个人能看懂是什么意思。所以,我们通过JDBC驱动的例子来解释一下。JDBC驱动是桥接模式的经典应用。我们先来看一下,如何利用JDBC驱动来查询数据库。具体的代码如下所示:

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");//加载及注册JDBC驱动程序
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/sample_db?user=root&password=your_password";
Connection con = DriverManager.getConnection(url);
Statement stmt = con.createStatement()
String query = "select * from test";
ResultSet rs=stmt.executeQuery(query);
while(rs.next()) {
  rs.getString(1);
  rs.getInt(2);
}

如果我们想要把MySQL数据库换成Oracle数据库,只需要把第一行代码中的com.mysql.jdbc.Driver换成oracle.jdbc.driver.OracleDriver就可以了。当然,也有更灵活的实现方式,我们可以把需要加载的Driver类写到配置文件中,当程序启动的时候,自动从配置文件中加载,这样在切换数据库的时候,我们都不需要修改代码,只需要修改配置文件就可以了。

不管是改代码还是改配置,在项目中,从一个数据库切换到另一种数据库,都只需要改动很少的代码,或者完全不需要改动代码,那如此优雅的数据库切换是如何实现的呢?

源码之下无秘密。要弄清楚这个问题,我们先从com.mysql.jdbc.Driver这个类的代码看起。我摘抄了部分相关代码,放到了这里,你可以看一下。

package com.mysql.jdbc;
import java.sql.SQLException;

public class Driver extends NonRegisteringDriver implements java.sql.Driver {
	static {
		try {
			java.sql.DriverManager.registerDriver(new Driver());
		} catch (SQLException E) {
			throw new RuntimeException("Can't register driver!");
		}
	}

	/**
	 * Construct a new driver and register it with DriverManager
	 * @throws SQLException if a database error occurs.
	 */
	public Driver() throws SQLException {
		// Required for Class.forName().newInstance()
	}
}

结合com.mysql.jdbc.Driver的代码实现,我们可以发现,当执行Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”)这条语句的时候,实际上是做了两件事情。第一件事情是要求JVM查找并加载指定的Driver类,第二件事情是执行该类的静态代码,也就是将MySQL Driver注册到DriverManager类中。

现在,我们再来看一下,DriverManager类是干什么用的。具体的代码如下所示。当我们把具体的Driver实现类(比如,com.mysql.jdbc.Driver)注册到DriverManager之后,后续所有对JDBC接口的调用,都会委派到对具体的Driver实现类来执行。而Driver实现类都实现了相同的接口(java.sql.Driver ),这也是可以灵活切换Driver的原因。

public class DriverManager {
  private final static CopyOnWriteArrayList<DriverInfo> registeredDrivers = new CopyOnWriteArrayList<DriverInfo>();

  //...
  static {
    loadInitialDrivers();
    println("JDBC DriverManager initialized");
  }
  //...

  public static synchronized void registerDriver(java.sql.Driver driver) throws SQLException {
    if (driver != null) {
      registeredDrivers.addIfAbsent(new DriverInfo(driver));
    } else {
      throw new NullPointerException();
    }
  }

  public static Connection getConnection(String url, String user, String password) throws SQLException {
    java.util.Properties info = new java.util.Properties();
    if (user != null) {
      info.put("user", user);
    }
    if (password != null) {
      info.put("password", password);
    }
    return (getConnection(url, info, Reflection.getCallerClass()));
  }
  //...
}

桥接模式的定义是“将抽象和实现解耦,让它们可以独立变化”。那弄懂定义中“抽象”和“实现”两个概念,就是理解桥接模式的关键。那在JDBC这个例子中,什么是“抽象”?什么是“实现”呢?

实际上,JDBC本身就相当于“抽象”。注意,这里所说的“抽象”,指的并非“抽象类”或“接口”,而是跟具体的数据库无关的、被抽象出来的一套“类库”。具体的Driver(比如,com.mysql.jdbc.Driver)就相当于“实现”。注意,这里所说的“实现”,也并非指“接口的实现类”,而是跟具体数据库相关的一套“类库”。JDBC和Driver独立开发,通过对象之间的组合关系,组装在一起。JDBC的所有逻辑操作,最终都委托给Driver来执行。

应用举例

我们讲过一个API接口监控告警的例子:根据不同的告警规则,触发不同类型的告警。告警支持多种通知渠道,包括:邮件、短信、微信、自动语音电话。通知的紧急程度有多种类型,包括:SEVERE(严重)、URGENCY(紧急)、NORMAL(普通)、TRIVIAL(无关紧要)。不同的紧急程度对应不同的通知渠道。比如,SERVE(严重)级别的消息会通过“自动语音电话”告知相关人员。

在当时的代码实现中,关于发送告警信息那部分代码,我们只给出了粗略的设计,现在我们来一块实现一下。我们先来看最简单、最直接的一种实现方式。代码如下所示:

public enum NotificationEmergencyLevel {
  SEVERE, URGENCY, NORMAL, TRIVIAL
}

public class Notification {
  private List<String> emailAddresses;
  private List<String> telephones;
  private List<String> wechatIds;

  public Notification() {}

  public void setEmailAddress(List<String> emailAddress) {
    this.emailAddresses = emailAddress;
  }

  public void setTelephones(List<String> telephones) {
    this.telephones = telephones;
  }

  public void setWechatIds(List<String> wechatIds) {
    this.wechatIds = wechatIds;
  }

  public void notify(NotificationEmergencyLevel level, String message) {
    if (level.equals(NotificationEmergencyLevel.SEVERE)) {
      //...自动语音电话
    } else if (level.equals(NotificationEmergencyLevel.URGENCY)) {
      //...发微信
    } else if (level.equals(NotificationEmergencyLevel.NORMAL)) {
      //...发邮件
    } else if (level.equals(NotificationEmergencyLevel.TRIVIAL)) {
      //...发邮件
    }
  }
}

//在API监控告警的例子中,我们如下方式来使用Notification类:
public class ErrorAlertHandler extends AlertHandler {
  public ErrorAlertHandler(AlertRule rule, Notification notification){
    super(rule, notification);
  }


  @Override
  public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {
    if (apiStatInfo.getErrorCount() > rule.getMatchedRule(apiStatInfo.getApi()).getMaxErrorCount()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
    }
  }
}

Notification类的代码实现有一个最明显的问题,那就是有很多if-else分支逻辑。实际上,如果每个分支中的代码都不复杂,后期也没有无限膨胀的可能(增加更多if-else分支判断),那这样的设计问题并不大,没必要非得一定要摒弃if-else分支逻辑。

不过,Notification的代码显然不符合这个条件。因为每个if-else分支中的代码逻辑都比较复杂,发送通知的所有逻辑都扎堆在Notification类中。我们知道,类的代码越多,就越难读懂,越难修改,维护的成本也就越高。很多设计模式都是试图将庞大的类拆分成更细小的类,然后再通过某种更合理的结构组装在一起。

针对Notification的代码,我们将不同渠道的发送逻辑剥离出来,形成独立的消息发送类(MsgSender相关类)。其中,Notification类相当于抽象,MsgSender类相当于实现,两者可以独立开发,通过组合关系(也就是桥梁)任意组合在一起。所谓任意组合的意思就是,不同紧急程度的消息和发送渠道之间的对应关系,不是在代码中固定写死的,我们可以动态地去指定(比如,通过读取配置来获取对应关系)。

按照这个设计思路,我们对代码进行重构。重构之后的代码如下所示:

public interface MsgSender {
  void send(String message);
}

public class TelephoneMsgSender implements MsgSender {
  private List<String> telephones;

  public TelephoneMsgSender(List<String> telephones) {
    this.telephones = telephones;
  }

  @Override
  public void send(String message) {
    //...
  }

}

public class EmailMsgSender implements MsgSender {
  // 与TelephoneMsgSender代码结构类似,所以省略...
}

public class WechatMsgSender implements MsgSender {
  // 与TelephoneMsgSender代码结构类似,所以省略...
}

public abstract class Notification {
  protected MsgSender msgSender;

  public Notification(MsgSender msgSender) {
    this.msgSender = msgSender;
  }

  public abstract void notify(String message);
}

public class SevereNotification extends Notification {
  public SevereNotification(MsgSender msgSender) {
    super(msgSender);
  }

  @Override
  public void notify(String message) {
    msgSender.send(message);
  }
}

public class UrgencyNotification extends Notification {
  // 与SevereNotification代码结构类似,所以省略...
}
public class NormalNotification extends Notification {
  // 与SevereNotification代码结构类似,所以省略...
}
public class TrivialNotification extends Notification {
  // 与SevereNotification代码结构类似,所以省略...
}

装饰器模式

Java IO类的“奇怪”用法

Java IO类库非常庞大和复杂,有几十个类,负责IO数据的读取和写入。如果对Java IO类做一下分类,我们可以从下面两个维度将它划分为四类。具体如下所示:

img

针对不同的读取和写入场景,Java IO又在这四个父类基础之上,扩展出了很多子类。具体如下所示:

img

比如下面这样一段代码。我们打开文件test.txt,从中读取数据。其中,InputStream是一个抽象类,FileInputStream是专门用来读取文件流的子类。BufferedInputStream是一个支持带缓存功能的数据读取类,可以提高数据读取的效率。

InputStream in = new FileInputStream("/user/wangzheng/test.txt");
InputStream bin = new BufferedInputStream(in);
byte[] data = new byte[128];
while (bin.read(data) != -1) {
  //...
}

初看上面的代码,我们会觉得Java IO的用法比较麻烦,需要先创建一个FileInputStream对象,然后再传递给BufferedInputStream对象来使用。我在想,Java IO为什么不设计一个继承FileInputStream并且支持缓存的BufferedFileInputStream类呢?这样我们就可以像下面的代码中这样,直接创建一个BufferedFileInputStream类对象,打开文件读取数据,用起来岂不是更加简单?

InputStream bin = new BufferedFileInputStream("/user/wangzheng/test.txt");
byte[] data = new byte[128];
while (bin.read(data) != -1) {
  //...
}

基于继承的设计方案

如果InputStream只有一个子类FileInputStream的话,那我们在FileInputStream基础之上,再设计一个孙子类BufferedFileInputStream,也算是可以接受的,毕竟继承结构还算简单。但实际上,继承InputStream的子类有很多。我们需要给每一个InputStream的子类,再继续派生支持缓存读取的子类。

除了支持缓存读取之外,如果我们还需要对功能进行其他方面的增强,比如下面的DataInputStream类,支持按照基本数据类型(int、boolean、long等)来读取数据。

FileInputStream in = new FileInputStream("/user/wangzheng/test.txt");
DataInputStream din = new DataInputStream(in);
int data = din.readInt();

在这种情况下,如果我们继续按照继承的方式来实现的话,就需要再继续派生出DataFileInputStream、DataPipedInputStream等类。如果我们还需要既支持缓存、又支持按照基本类型读取数据的类,那就要再继续派生出BufferedDataFileInputStream、BufferedDataPipedInputStream等n多类。这还只是附加了两个增强功能,如果我们需要附加更多的增强功能,那就会导致组合爆炸,类继承结构变得无比复杂,代码既不好扩展,也不好维护。

基于装饰器模式的设计方案

针对刚刚的继承结构过于复杂的问题,我们可以通过将继承关系改为组合关系来解决。下面的代码展示了Java IO的这种设计思路。

public abstract class InputStream {
  //...
  public int read(byte b[]) throws IOException {
    return read(b, 0, b.length);
  }
  
  public int read(byte b[], int off, int len) throws IOException {
    //...
  }
  
  public long skip(long n) throws IOException {
    //...
  }

  public int available() throws IOException {
    return 0;
  }
  
  public void close() throws IOException {}

  public synchronized void mark(int readlimit) {}
    
  public synchronized void reset() throws IOException {
    throw new IOException("mark/reset not supported");
  }

  public boolean markSupported() {
    return false;
  }
}

public class BufferedInputStream extends InputStream {
  protected volatile InputStream in;

  protected BufferedInputStream(InputStream in) {
    this.in = in;
  }
  
  //...实现基于缓存的读数据接口...  
}

public class DataInputStream extends InputStream {
  protected volatile InputStream in;

  protected DataInputStream(InputStream in) {
    this.in = in;
  }
  
  //...实现读取基本类型数据的接口
}

从Java IO的设计来看,装饰器模式相对于简单的组合关系,还有两个比较特殊的地方。

**第一个比较特殊的地方是:装饰器类和原始类继承同样的父类,这样我们可以对原始类“嵌套”多个装饰器类。**比如,下面这样一段代码,我们对FileInputStream嵌套了两个装饰器类:BufferedInputStream和DataInputStream,让它既支持缓存读取,又支持按照基本数据类型来读取数据。

InputStream in = new FileInputStream("/user/wangzheng/test.txt");
InputStream bin = new BufferedInputStream(in);
DataInputStream din = new DataInputStream(bin);
int data = din.readInt();

**第二个比较特殊的地方是:装饰器类是对功能的增强,这也是装饰器模式应用场景的一个重要特点。**实际上,符合“组合关系”这种代码结构的设计模式有很多,比如之前讲过的代理模式、桥接模式,还有现在的装饰器模式。尽管它们的代码结构很相似,但是每种设计模式的意图是不同的。就拿比较相似的代理模式和装饰器模式来说吧,代理模式中,代理类附加的是跟原始类无关的功能,而在装饰器模式中,装饰器类附加的是跟原始类相关的增强功能。

// 代理模式的代码结构(下面的接口也可以替换成抽象类)
public interface IA {
  void f();
}
public class A impelements IA {
  public void f() { //... }
}
public class AProxy implements IA {
  private IA a;
  public AProxy(IA a) {
    this.a = a;
  }
  
  public void f() {
    // 新添加的代理逻辑
    a.f();
    // 新添加的代理逻辑
  }
}

// 装饰器模式的代码结构(下面的接口也可以替换成抽象类)
public interface IA {
  void f();
}
public class A implements IA {
  public void f() { //... }
}
public class ADecorator implements IA {
  private IA a;
  public ADecorator(IA a) {
    this.a = a;
  }
  
  public void f() {
    // 功能增强代码
    a.f();
    // 功能增强代码
  }
}

实际上,如果去查看JDK的源码,你会发现,BufferedInputStream、DataInputStream并非继承自InputStream,而是另外一个叫FilterInputStream的类。那这又是出于什么样的设计意图,才引入这样一个类呢?

我们再重新来看一下BufferedInputStream类的代码。InputStream是一个抽象类而非接口,而且它的大部分函数(比如read()、available())都有默认实现,按理来说,我们只需要在BufferedInputStream类中重新实现那些需要增加缓存功能的函数就可以了,其他函数继承InputStream的默认实现。但实际上,这样做是行不通的。

对于即便是不需要增加缓存功能的函数来说,BufferedInputStream还是必须把它重新实现一遍,简单包裹对InputStream对象的函数调用。具体的代码示例如下所示。如果不重新实现,那BufferedInputStream类就无法将最终读取数据的任务,委托给传递进来的InputStream对象来完成。这一部分稍微有点不好理解,你自己多思考一下。

public class BufferedInputStream extends InputStream {
  protected volatile InputStream in;

  protected BufferedInputStream(InputStream in) {
    this.in = in;
  }
  
  // f()函数不需要增强,只是重新调用一下InputStream in对象的f()
  public void f() {
    in.f();
  }  
}

实际上,DataInputStream也存在跟BufferedInputStream同样的问题。为了避免代码重复,Java IO抽象出了一个装饰器父类FilterInputStream,代码实现如下所示。InputStream的所有的装饰器类(BufferedInputStream、DataInputStream)都继承自这个装饰器父类。这样,装饰器类只需要实现它需要增强的方法就可以了,其他方法继承装饰器父类的默认实现。

public class FilterInputStream extends InputStream {
  protected volatile InputStream in;

  protected FilterInputStream(InputStream in) {
    this.in = in;
  }

  public int read() throws IOException {
    return in.read();
  }

  public int read(byte b[]) throws IOException {
    return read(b, 0, b.length);
  }
   
  public int read(byte b[], int off, int len) throws IOException {
    return in.read(b, off, len);
  }

  public long skip(long n) throws IOException {
    return in.skip(n);
  }

  public int available() throws IOException {
    return in.available();
  }

  public void close() throws IOException {
    in.close();
  }

  public synchronized void mark(int readlimit) {
    in.mark(readlimit);
  }

  public synchronized void reset() throws IOException {
    in.reset();
  }

  public boolean markSupported() {
    return in.markSupportezd();
  }
}

适配器模式

原理与实现

适配器模式Adapter Design Pattern。顾名思义就是用来做适配的,它将不兼容的接口转换为可兼容的接口,让原本由于接口不兼容而不能一起工作的类可以一起工作。对于这个模式,有一个经常被拿来解释它的例子,就是USB转接头充当适配器,把两种不兼容的接口,通过转接变得可以一起工作。

适配器模式有两种实现方式:类适配器和对象适配器。其中,类适配器使用继承关系来实现,对象适配器使用组合关系来实现。具体的代码实现如下所示。其中,ITarget表示要转化成的接口定义。Adaptee是一组不兼容ITarget接口定义的接口,Adaptor将Adaptee转化成一组符合ITarget接口定义的接口。

// 类适配器: 基于继承
public interface ITarget {
  void f1();
  void f2();
  void fc();
}

public class Adaptee {
  public void fa() { //... }
  public void fb() { //... }
  public void fc() { //... }
}

public class Adaptor extends Adaptee implements ITarget {
  public void f1() {
    super.fa();
  }
  
  public void f2() {
    //...重新实现f2()...
  }
  
  // 这里fc()不需要实现,直接继承自Adaptee,这是跟对象适配器最大的不同点
}

// 对象适配器:基于组合
public interface ITarget {
  void f1();
  void f2();
  void fc();
}

public class Adaptee {
  public void fa() { //... }
  public void fb() { //... }
  public void fc() { //... }
}

public class Adaptor implements ITarget {
  private Adaptee adaptee;
  
  public Adaptor(Adaptee adaptee) {
    this.adaptee = adaptee;
  }
  
  public void f1() {
    adaptee.fa(); //委托给Adaptee
  }
  
  public void f2() {
    //...重新实现f2()...
  }
  
  public void fc() {
    adaptee.fc();
  }
}

针对这两种实现方式,在实际的开发中,到底该如何选择使用哪一种呢?判断的标准主要有两个,一个是Adaptee接口的个数,另一个是Adaptee和ITarget的契合程度。

应用场景

一般来说,适配器模式可以看作一种“补偿模式”,用来补救设计上的缺陷。应用这种模式算是“无奈之举”。如果在设计初期,我们就能协调规避接口不兼容的问题,那这种模式就没有应用的机会了。

前面我们反复提到,适配器模式的应用场景是“接口不兼容”。那在实际的开发中,什么情况下才会出现接口不兼容呢?

  1. 封装有缺陷的接口设计

假设我们依赖的外部系统在接口设计方面有缺陷(比如包含大量静态方法),引入之后会影响到我们自身代码的可测试性。为了隔离设计上的缺陷,我们希望对外部系统提供的接口进行二次封装,抽象出更好的接口设计,这个时候就可以使用适配器模式了。

举个例子:

public class CD { //这个类来自外部sdk,我们无权修改它的代码
  //...
  public static void staticFunction1() { //... }
  
  public void uglyNamingFunction2() { //... }

  public void tooManyParamsFunction3(int paramA, int paramB, ...) { //... }
  
   public void lowPerformanceFunction4() { //... }
}

// 使用适配器模式进行重构
public class ITarget {
  void function1();
  void function2();
  void fucntion3(ParamsWrapperDefinition paramsWrapper);
  void function4();
  //...
}
// 注意:适配器类的命名不一定非得末尾带Adaptor
public class CDAdaptor extends CD implements ITarget {
  //...
  public void function1() {
     super.staticFunction1();
  }
  
  public void function2() {
    super.uglyNamingFucntion2();
  }
  
  public void function3(ParamsWrapperDefinition paramsWrapper) {
     super.tooManyParamsFunction3(paramsWrapper.getParamA(), ...);
  }
  
  public void function4() {
    //...reimplement it...
  }
}
  1. 统一多个类的接口设计

某个功能的实现依赖多个外部系统(或者说类)。通过适配器模式,将它们的接口适配为统一的接口定义,然后我们就可以使用多态的特性来复用代码逻辑。具体我还是举个例子来解释一下。

假设我们的系统要对用户输入的文本内容做敏感词过滤,为了提高过滤的召回率,我们引入了多款第三方敏感词过滤系统,依次对用户输入的内容进行过滤,过滤掉尽可能多的敏感词。但是,每个系统提供的过滤接口都是不同的。这就意味着我们没法复用一套逻辑来调用各个系统。这个时候,我们就可以使用适配器模式,将所有系统的接口适配为统一的接口定义,这样我们可以复用调用敏感词过滤的代码。

你可以配合着下面的代码示例,来理解我刚才举的这个例子。

public class ASensitiveWordsFilter { // A敏感词过滤系统提供的接口
  //text是原始文本,函数输出用***替换敏感词之后的文本
  public String filterSexyWords(String text) {
    // ...
  }
  
  public String filterPoliticalWords(String text) {
    // ...
  } 
}

public class BSensitiveWordsFilter  { // B敏感词过滤系统提供的接口
  public String filter(String text) {
    //...
  }
}

public class CSensitiveWordsFilter { // C敏感词过滤系统提供的接口
  public String filter(String text, String mask) {
    //...
  }
}

// 未使用适配器模式之前的代码:代码的可测试性、扩展性不好
public class RiskManagement {
  private ASensitiveWordsFilter aFilter = new ASensitiveWordsFilter();
  private BSensitiveWordsFilter bFilter = new BSensitiveWordsFilter();
  private CSensitiveWordsFilter cFilter = new CSensitiveWordsFilter();
  
  public String filterSensitiveWords(String text) {
    String maskedText = aFilter.filterSexyWords(text);
    maskedText = aFilter.filterPoliticalWords(maskedText);
    maskedText = bFilter.filter(maskedText);
    maskedText = cFilter.filter(maskedText, "***");
    return maskedText;
  }
}

// 使用适配器模式进行改造
public interface ISensitiveWordsFilter { // 统一接口定义
  String filter(String text);
}

public class ASensitiveWordsFilterAdaptor implements ISensitiveWordsFilter {
  private ASensitiveWordsFilter aFilter;
  public String filter(String text) {
    String maskedText = aFilter.filterSexyWords(text);
    maskedText = aFilter.filterPoliticalWords(maskedText);
    return maskedText;
  }
}
//...省略BSensitiveWordsFilterAdaptor、CSensitiveWordsFilterAdaptor...

// 扩展性更好,更加符合开闭原则,如果添加一个新的敏感词过滤系统,
// 这个类完全不需要改动;而且基于接口而非实现编程,代码的可测试性更好。
public class RiskManagement { 
  private List<ISensitiveWordsFilter> filters = new ArrayList<>();
 
  public void addSensitiveWordsFilter(ISensitiveWordsFilter filter) {
    filters.add(filter);
  }
  
  public String filterSensitiveWords(String text) {
    String maskedText = text;
    for (ISensitiveWordsFilter filter : filters) {
      maskedText = filter.filter(maskedText);
    }
    return maskedText;
  }
}
  1. 替换依赖的外部系统

当我们把项目中依赖的一个外部系统替换为另一个外部系统的时候,利用适配器模式,可以减少对代码的改动。具体的代码示例如下所示:

// 外部系统A
public interface IA {
  //...
  void fa();
}
public class A implements IA {
  //...
  public void fa() { //... }
}
// 在我们的项目中,外部系统A的使用示例
public class Demo {
  private IA a;
  public Demo(IA a) {
    this.a = a;
  }
  //...
}
Demo d = new Demo(new A());

// 将外部系统A替换成外部系统B
public class BAdaptor implemnts IA {
  private B b;
  public BAdaptor(B b) {
    this.b= b;
  }
  public void fa() {
    //...
    b.fb();
  }
}
// 借助BAdaptor,Demo的代码中,调用IA接口的地方都无需改动,
// 只需要将BAdaptor如下注入到Demo即可。
Demo d = new Demo(new BAdaptor(new B()));
  1. 兼容老版本接口

在做版本升级的时候,对于一些要废弃的接口,我们不直接将其删除,而是暂时保留,并且标注为deprecated,并将内部实现逻辑委托为新的接口实现。这样做的好处是,让使用它的项目有个过渡期,而不是强制进行代码修改。这也可以粗略地看作适配器模式的一个应用场景。同样,我还是通过一个例子,来进一步解释一下。

JDK1.0中包含一个遍历集合容器的类Enumeration。JDK2.0对这个类进行了重构,将它改名为Iterator类,并且对它的代码实现做了优化。但是考虑到如果将Enumeration直接从JDK2.0中删除,那使用JDK1.0的项目如果切换到JDK2.0,代码就会编译不通过。为了避免这种情况的发生,我们必须把项目中所有使用到Enumeration的地方,都修改为使用Iterator才行。

单独一个项目做Enumeration到Iterator的替换,勉强还能接受。但是,使用Java开发的项目太多了,一次JDK的升级,导致所有的项目不做代码修改就会编译报错,这显然是不合理的。这就是我们经常所说的不兼容升级。为了做到兼容使用低版本JDK的老代码,我们可以暂时保留Enumeration类,并将其实现替换为直接调用Itertor。代码示例如下所示:

public class Collections {
  public static Emueration emumeration(final Collection c) {
    return new Enumeration() {
      Iterator i = c.iterator();
      
      public boolean hasMoreElments() {
        return i.hashNext();
      }
      
      public Object nextElement() {
        return i.next():
      }
    }
  }
}
  1. 适配不同格式的数据

前面我们讲到,适配器模式主要用于接口的适配,实际上,它还可以用在不同格式的数据之间的适配。比如,把从不同征信系统拉取的不同格式的征信数据,统一为相同的格式,以方便存储和使用。再比如,Java中的Arrays.asList()也可以看作一种数据适配器,将数组类型的数据转化为集合容器类型。

List<String> stooges = Arrays.asList("Larry", "Moe", "Curly");

剖析适配器模式在Java日志中的应用

Java中有很多日志框架,在项目开发中,我们常常用它们来打印日志信息。其中,比较常用的有log4j、logback,以及JDK提供的JUL(java.util.logging)和Apache的JCL(Jakarta Commons Logging)等。

大部分日志框架都提供了相似的功能,比如按照不同级别(debug、info、warn、erro……)打印日志等,但它们却并没有实现统一的接口。这主要可能是历史的原因,它不像JDBC那样,一开始就制定了数据库操作的接口规范。

如果我们只是开发一个自己用的项目,那用什么日志框架都可以,log4j、logback随便选一个就好。但是,如果我们开发的是一个集成到其他系统的组件、框架、类库等,那日志框架的选择就没那么随意了。

比如,项目中用到的某个组件使用log4j来打印日志,而我们项目本身使用的是logback。将组件引入到项目之后,我们的项目就相当于有了两套日志打印框架。每种日志框架都有自己特有的配置方式。所以,我们要针对每种日志框架编写不同的配置文件(比如,日志存储的文件地址、打印日志的格式)。如果引入多个组件,每个组件使用的日志框架都不一样,那日志本身的管理工作就变得非常复杂。所以,为了解决这个问题,我们需要统一日志打印框架。

如果你是做Java开发的,那Slf4j这个_x0008_日志框架你肯定不陌生,它相当于JDBC规范,提供了一套打印日志的统一接口规范。不过,它只定义了接口,并没有提供具体的实现,需要配合其他日志框架(log4j、logback……)来使用。

不仅如此,Slf4j的出现晚于JUL、JCL、log4j等日志框架,所以,这些日志框架也不可能牺牲掉版本兼容性,将接口改造成符合Slf4j接口规范。Slf4j也事先考虑到了这个问题,所以,它不仅仅提供了统一的接口定义,还提供了针对不同日志框架的适配器。对不同日志框架的接口进行二次封装,适配成统一的Slf4j接口定义。具体的代码示例如下所示:

// slf4j统一的接口定义
package org.slf4j;
public interface Logger {
  public boolean isTraceEnabled();
  public void trace(String msg);
  public void trace(String format, Object arg);
  public void trace(String format, Object arg1, Object arg2);
  public void trace(String format, Object[] argArray);
  public void trace(String msg, Throwable t);
 
  public boolean isDebugEnabled();
  public void debug(String msg);
  public void debug(String format, Object arg);
  public void debug(String format, Object arg1, Object arg2)
  public void debug(String format, Object[] argArray)
  public void debug(String msg, Throwable t);

  //...省略info、warn、error等一堆接口
}

// log4j日志框架的适配器
// Log4jLoggerAdapter实现了LocationAwareLogger接口,
// 其中LocationAwareLogger继承自Logger接口,
// 也就相当于Log4jLoggerAdapter实现了Logger接口。
package org.slf4j.impl;
public final class Log4jLoggerAdapter extends MarkerIgnoringBase
  implements LocationAwareLogger, Serializable {
  final transient org.apache.log4j.Logger logger; // log4j
 
  public boolean isDebugEnabled() {
    return logger.isDebugEnabled();
  }
 
  public void debug(String msg) {
    logger.log(FQCN, Level.DEBUG, msg, null);
  }
 
  public void debug(String format, Object arg) {
    if (logger.isDebugEnabled()) {
      FormattingTuple ft = MessageFormatter.format(format, arg);
      logger.log(FQCN, Level.DEBUG, ft.getMessage(), ft.getThrowable());
    }
  }
 
  public void debug(String format, Object arg1, Object arg2) {
    if (logger.isDebugEnabled()) {
      FormattingTuple ft = MessageFormatter.format(format, arg1, arg2);
      logger.log(FQCN, Level.DEBUG, ft.getMessage(), ft.getThrowable());
    }
  }
 
  public void debug(String format, Object[] argArray) {
    if (logger.isDebugEnabled()) {
      FormattingTuple ft = MessageFormatter.arrayFormat(format, argArray);
      logger.log(FQCN, Level.DEBUG, ft.getMessage(), ft.getThrowable());
    }
  }
 
  public void debug(String msg, Throwable t) {
    logger.log(FQCN, Level.DEBUG, msg, t);
  }
  //...省略一堆接口的实现...
}

所以,在开发业务系统或者开发框架、组件的时候,我们统一使用Slf4j提供的接口来编写打印日志的代码,具体使用哪种日志框架实现(log4j、logback……),是可以动态地指定的(使用Java的SPI技术,这里我不多解释,你自行研究吧),只需要将相应的SDK导入到项目中即可。

不过,你可能会说,如果一些老的项目没有使用Slf4j,而是直接使用比如JCL来打印日志,那如果想要替换成其他日志框架,比如log4j,该怎么办呢?实际上,Slf4j不仅仅提供了从其他日志框架到Slf4j的适配器,还提供了反向适配器,也就是从Slf4j到其他日志框架的适配。我们可以先将JCL切换为Slf4j,然后再将Slf4j切换为log4j。经过两次适配器的转换,我们就能成功将log4j切换为了logback。

门面模式

门面模式,也叫外观模式,英文全称是Facade Design Pattern。在GoF的《设计模式》一书中,门面模式是这样定义的:

Provide a unified interface to a set of interfaces in a subsystem. Facade Pattern defines a higher-level interface that makes the subsystem easier to use.

翻译成中文就是:门面模式为子系统提供一组统一的接口,定义一组高层接口让子系统更易用。

假设有一个系统A,提供了a、b、c、d四个接口。系统B完成某个业务功能,需要调用A系统的a、b、d接口。利用门面模式,我们提供一个包裹a、b、d接口调用的门面接口x,给系统B直接使用。

不知道你会不会有这样的疑问,让系统B直接调用a、b、d感觉没有太大问题呀,为什么还要提供一个包裹a、b、d的接口x呢?关于这个问题,我通过一个具体的例子来解释一下。

假设我们刚刚提到的系统A是一个后端服务器,系统B是App客户端。App客户端通过后端服务器提供的接口来获取数据。我们知道,App和服务器之间是通过移动网络通信的,网络通信耗时比较多,为了提高App的响应速度,我们要尽量减少App与服务器之间的网络通信次数。

假设,完成某个业务功能(比如显示某个页面信息)需要“依次”调用a、b、d三个接口,因自身业务的特点,不支持并发调用这三个接口。

如果我们现在发现App客户端的响应速度比较慢,排查之后发现,是因为过多的接口调用过多的网络通信。针对这种情况,我们就可以利用门面模式,让后端服务器提供一个包裹a、b、d三个接口调用的接口x。App客户端调用一次接口x,来获取到所有想要的数据,将网络通信的次数从3次减少到1次,也就提高了App的响应速度。

这里举的例子只是应用门面模式的其中一个意图,也就是解决性能问题。实际上,不同的应用场景下,使用门面模式的意图也不同。

应用场景举例

在GoF给出的定义中提到,“门面模式让子系统更加易用”,实际上,它除了解决易用性问题之外,还能解决其他很多方面的问题。

强调一下,门面模式定义中的“子系统(subsystem)”也可以有多种理解方式。它既可以是一个完整的系统,也可以是更细粒度的类或者模块。

  1. 解决易用性问题

门面模式可以用来封装系统的底层实现,隐藏系统的复杂性,提供一组更加简单易用、更高层的接口。比如,Linux系统调用函数就可以看作一种“门面”。它是Linux操作系统暴露给开发者的一组“特殊”的编程接口,它封装了底层更基础的Linux内核调用。再比如,Linux的Shell命令,实际上也可以看作一种门面模式的应用。它继续封装系统调用,提供更加友好、简单的命令,让我们可以直接通过执行命令来跟操作系统交互。

我们前面也多次讲过,设计原则、思想、模式很多都是相通的,是同一个道理不同角度的表述。实际上,从隐藏实现复杂性,提供更易用接口这个意图来看,门面模式有点类似之前讲到的迪米特法则(最少知识原则)和接口隔离原则:两个有交互的系统,只暴露有限的必要的接口。除此之外,门面模式还有点类似之前提到封装、抽象的设计思想,提供更抽象的接口,封装底层实现细节。

  1. 解决性能问题

通过将多个接口调用替换为一个门面接口调用,减少网络通信成本,提高App客户端的响应速度。我们来讨论一下这样一个问题:从代码实现的角度来看,该如何组织门面接口和非门面接口?

如果门面接口不多,我们完全可以将它跟非门面接口放到一块,也不需要特殊标记,当作普通接口来用即可。如果门面接口很多,我们可以在已有的接口之上,再重新抽象出一层,专门放置门面接口,从类、包的命名上跟原来的接口层做区分。如果门面接口特别多,并且很多都是跨多个子系统的,我们可以将门面接口放到一个新的子系统中。

  1. 解决分布式事务问题

在一个金融系统中,有两个业务领域模型,用户和钱包。这两个业务领域模型都对外暴露了一系列接口,比如用户的增删改查接口、钱包的增删改查接口。假设有这样一个业务场景:在用户注册的时候,我们不仅会创建用户(在数据库User表中),还会给用户创建一个钱包(在数据库的Wallet表中)。

对于这样一个简单的业务需求,我们可以通过依次调用用户的创建接口和钱包的创建接口来完成。但是,用户注册需要支持事务,也就是说,创建用户和钱包的两个操作,要么都成功,要么都失败,不能一个成功、一个失败。

要支持两个接口调用在一个事务中执行,是比较难实现的,这涉及分布式事务问题。虽然我们可以通过引入分布式事务框架或者事后补偿的机制来解决,但代码实现都比较复杂。而最简单的解决方案是,利用数据库事务或者Spring框架提供的事务(如果是Java语言的话),在一个事务中,执行创建用户和创建钱包这两个SQL操作。这就要求两个SQL操作要在一个接口中完成,所以,我们可以借鉴门面模式的思想,再设计一个包裹这两个操作的新接口,让新接口在一个事务中执行两个SQL操作。

组合模式

组合模式(Composite Design Pattern)跟之前讲的面向对象设计中的“组合关系(通过组合来组装两个类)”,完全是两码事。这里讲的“组合模式”,主要是用来处理树形结构数据。这里的“数据”,你可以简单理解为一组对象集合。

正因为其应用场景的特殊性,数据必须能表示成树形结构,这也导致了这种模式在实际的项目开发中并不那么常用。但是,一旦数据满足树形结构,应用这种模式就能发挥很大的作用,能让代码变得非常简洁。

原理与实现

在GoF的《设计模式》一书中,组合模式是这样定义的:

Compose objects into tree structure to represent part-whole hierarchies.Composite lets client treat individual objects and compositions of objects uniformly.

翻译成中文就是:将一组对象组织(Compose)成树形结构,以表示一种“部分-整体”的层次结构。组合让客户端(在很多设计模式书籍中,“客户端”代指代码的使用者。)可以统一单个对象和组合对象的处理逻辑。

假设我们有这样一个需求:设计一个类来表示文件系统中的目录,能方便地实现下面这些功能:

这里给出了这个类的骨架代码,如下所示。其中的核心逻辑并未实现。在下面的代码实现中,我们把文件和目录统一用FileSystemNode类来表示,并且通过isFile属性来区分。

public class FileSystemNode {
  private String path;
  private boolean isFile;
  private List<FileSystemNode> subNodes = new ArrayList<>();

  public FileSystemNode(String path, boolean isFile) {
    this.path = path;
    this.isFile = isFile;
  }

  public int countNumOfFiles() {
    if (isFile) {
      return 1;
    }
    int numOfFiles = 0;
    for (FileSystemNode fileOrDir : subNodes) {
      numOfFiles += fileOrDir.countNumOfFiles();
    }
    return numOfFiles;
  }

  public long countSizeOfFiles() {
    if (isFile) {
      File file = new File(path);
      if (!file.exists()) return 0;
      return file.length();
    }
    long sizeofFiles = 0;
    for (FileSystemNode fileOrDir : subNodes) {
      sizeofFiles += fileOrDir.countSizeOfFiles();
    }
    return sizeofFiles;
  }

  public String getPath() {
    return path;
  }

  public void addSubNode(FileSystemNode fileOrDir) {
    subNodes.add(fileOrDir);
  }

  public void removeSubNode(FileSystemNode fileOrDir) {
    int size = subNodes.size();
    int i = 0;
    for (; i < size; ++i) {
      if (subNodes.get(i).getPath().equalsIgnoreCase(fileOrDir.getPath())) {
        break;
      }
    }
    if (i < size) {
      subNodes.remove(i);
    }
  }
}

单纯从功能实现角度来说,上面的代码没有问题,已经实现了我们想要的功能。但是,如果我们开发的是一个大型系统,从扩展性(文件或目录可能会对应不同的操作)、业务建模(文件和目录从业务上是两个概念)、代码的可读性(文件和目录区分对待更加符合人们对业务的认知)的角度来说,我们最好对文件和目录进行区分设计,定义为File和Directory两个类。

按照这个设计思路,我们对代码进行重构。重构之后的代码如下所示:

public abstract class FileSystemNode {
  protected String path;

  public FileSystemNode(String path) {
    this.path = path;
  }

  public abstract int countNumOfFiles();
  public abstract long countSizeOfFiles();

  public String getPath() {
    return path;
  }
}

public class File extends FileSystemNode {
  public File(String path) {
    super(path);
  }

  @Override
  public int countNumOfFiles() {
    return 1;
  }

  @Override
  public long countSizeOfFiles() {
    java.io.File file = new java.io.File(path);
    if (!file.exists()) return 0;
    return file.length();
  }
}

public class Directory extends FileSystemNode {
  private List<FileSystemNode> subNodes = new ArrayList<>();

  public Directory(String path) {
    super(path);
  }

  @Override
  public int countNumOfFiles() {
    int numOfFiles = 0;
    for (FileSystemNode fileOrDir : subNodes) {
      numOfFiles += fileOrDir.countNumOfFiles();
    }
    return numOfFiles;
  }

  @Override
  public long countSizeOfFiles() {
    long sizeofFiles = 0;
    for (FileSystemNode fileOrDir : subNodes) {
      sizeofFiles += fileOrDir.countSizeOfFiles();
    }
    return sizeofFiles;
  }

  public void addSubNode(FileSystemNode fileOrDir) {
    subNodes.add(fileOrDir);
  }

  public void removeSubNode(FileSystemNode fileOrDir) {
    int size = subNodes.size();
    int i = 0;
    for (; i < size; ++i) {
      if (subNodes.get(i).getPath().equalsIgnoreCase(fileOrDir.getPath())) {
        break;
      }
    }
    if (i < size) {
      subNodes.remove(i);
    }
  }
}

文件和目录类都设计好了,我们来看,如何用它们来表示一个文件系统中的目录树结构。具体的代码示例如下所示:

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    /**
     * /
     * /wz/
     * /wz/a.txt
     * /wz/b.txt
     * /wz/movies/
     * /wz/movies/c.avi
     * /xzg/
     * /xzg/docs/
     * /xzg/docs/d.txt
     */
    Directory fileSystemTree = new Directory("/");
    Directory node_wz = new Directory("/wz/");
    Directory node_xzg = new Directory("/xzg/");
    fileSystemTree.addSubNode(node_wz);
    fileSystemTree.addSubNode(node_xzg);

    File node_wz_a = new File("/wz/a.txt");
    File node_wz_b = new File("/wz/b.txt");
    Directory node_wz_movies = new Directory("/wz/movies/");
    node_wz.addSubNode(node_wz_a);
    node_wz.addSubNode(node_wz_b);
    node_wz.addSubNode(node_wz_movies);

    File node_wz_movies_c = new File("/wz/movies/c.avi");
    node_wz_movies.addSubNode(node_wz_movies_c);

    Directory node_xzg_docs = new Directory("/xzg/docs/");
    node_xzg.addSubNode(node_xzg_docs);

    File node_xzg_docs_d = new File("/xzg/docs/d.txt");
    node_xzg_docs.addSubNode(node_xzg_docs_d);

    System.out.println("/ files num:" + fileSystemTree.countNumOfFiles());
    System.out.println("/wz/ files num:" + node_wz.countNumOfFiles());
  }
}

我们对照着这个例子,再重新看一下组合模式的定义:“将一组对象(文件和目录)组织成树形结构,以表示一种‘部分-整体’的层次结构(目录与子目录的嵌套结构)。组合模式让客户端可以统一单个对象(文件)和组合对象(目录)的处理逻辑(递归遍历)。”

实际上,刚才讲的这种组合模式的设计思路,与其说是一种设计模式,倒不如说是对业务场景的一种数据结构和算法的抽象。其中,数据可以表示成树这种数据结构,业务需求可以通过在树上的递归遍历算法来实现。

应用场景举例

假设我们在开发一个OA系统(办公自动化系统)。公司的组织结构包含部门和员工两种数据类型。其中,部门又可以包含子部门和员工。在数据库中的表结构如下所示:

img

我们希望在内存中构建整个公司的人员架构图(部门、子部门、员工的隶属关系),并且提供接口计算出部门的薪资成本(隶属于这个部门的所有员工的薪资和)。

部门包含子部门和员工,这是一种嵌套结构,可以表示成树这种数据结构。计算每个部门的薪资开支这样一个需求,也可以通过在树上的遍历算法来实现。所以,从这个角度来看,这个应用场景可以使用组合模式来设计和实现。

这个例子的代码结构跟上一个例子的很相似,代码实现我直接贴在了下面,你可以对比着看一下。其中,HumanResource是部门类(Department)和员工类(Employee)抽象出来的父类,为的是能统一薪资的处理逻辑。Demo中的代码负责从数据库中读取数据并在内存中构建组织架构图。

public abstract class HumanResource {
  protected long id;
  protected double salary;

  public HumanResource(long id) {
    this.id = id;
  }

  public long getId() {
    return id;
  }

  public abstract double calculateSalary();
}

public class Employee extends HumanResource {
  public Employee(long id, double salary) {
    super(id);
    this.salary = salary;
  }

  @Override
  public double calculateSalary() {
    return salary;
  }
}

public class Department extends HumanResource {
  private List<HumanResource> subNodes = new ArrayList<>();

  public Department(long id) {
    super(id);
  }

  @Override
  public double calculateSalary() {
    double totalSalary = 0;
    for (HumanResource hr : subNodes) {
      totalSalary += hr.calculateSalary();
    }
    this.salary = totalSalary;
    return totalSalary;
  }

  public void addSubNode(HumanResource hr) {
    subNodes.add(hr);
  }
}

// 构建组织架构的代码
public class Demo {
  private static final long ORGANIZATION_ROOT_ID = 1001;
  private DepartmentRepo departmentRepo; // 依赖注入
  private EmployeeRepo employeeRepo; // 依赖注入

  public void buildOrganization() {
    Department rootDepartment = new Department(ORGANIZATION_ROOT_ID);
    buildOrganization(rootDepartment);
  }

  private void buildOrganization(Department department) {
    List<Long> subDepartmentIds = departmentRepo.getSubDepartmentIds(department.getId());
    for (Long subDepartmentId : subDepartmentIds) {
      Department subDepartment = new Department(subDepartmentId);
      department.addSubNode(subDepartment);
      buildOrganization(subDepartment);
    }
    List<Long> employeeIds = employeeRepo.getDepartmentEmployeeIds(department.getId());
    for (Long employeeId : employeeIds) {
      double salary = employeeRepo.getEmployeeSalary(employeeId);
      department.addSubNode(new Employee(employeeId, salary));
    }
  }
}

享元模式

原理与实现

享元模式(Flyweight Design Pattern)顾名思义就是被共享的单元。享元模式的意图是复用对象,节省内存,前提是享元对象是不可变对象。

具体来讲,当一个系统中存在大量重复对象的时候,如果这些重复的对象是不可变对象,我们就可以利用享元模式将对象设计成享元,在内存中只保留一份实例,供多处代码引用。这样可以减少内存中对象的数量,起到节省内存的目的。实际上,不仅仅相同对象可以设计成享元,对于相似对象,我们也可以将这些对象中相同的部分(字段)提取出来,设计成享元,让这些大量相似对象引用这些享元。

定义中的“不可变对象”指的是,一旦通过构造函数初始化完成之后,它的状态(对象的成员变量或者属性)就不会再被修改了。所以,不可变对象不能暴露任何set()等修改内部状态的方法。之所以要求享元是不可变对象,那是因为它会被多处代码共享使用,避免一处代码对享元进行了修改,影响到其他使用它的代码。

假设我们在开发一个棋牌游戏(比如象棋)。一个游戏厅中有成千上万个“房间”,每个房间对应一个棋局。棋局要保存每个棋子的数据,比如:棋子类型(将、相、士、炮等)、棋子颜色(红方、黑方)、棋子在棋局中的位置。利用这些数据,我们就能显示一个完整的棋盘给玩家。具体的代码如下所示。其中,ChessPiece类表示棋子,ChessBoard类表示一个棋局,里面保存了象棋中30个棋子的信息。

public class ChessPiece {//棋子
  private int id;
  private String text;
  private Color color;
  private int positionX;
  private int positionY;

  public ChessPiece(int id, String text, Color color, int positionX, int positionY) {
    this.id = id;
    this.text = text;
    this.color = color;
    this.positionX = positionX;
    this.positionY = positionX;
  }

  public static enum Color {
    RED, BLACK
  }

  // ...省略其他属性和getter/setter方法...
}

public class ChessBoard {//棋局
  private Map<Integer, ChessPiece> chessPieces = new HashMap<>();

  public ChessBoard() {
    init();
  }

  private void init() {
    chessPieces.put(1, new ChessPiece(1, "車", ChessPiece.Color.BLACK, 0, 0));
    chessPieces.put(2, new ChessPiece(2,"馬", ChessPiece.Color.BLACK, 0, 1));
    //...省略摆放其他棋子的代码...
  }

  public void move(int chessPieceId, int toPositionX, int toPositionY) {
    //...省略...
  }
}

为了记录每个房间当前的棋局情况,我们需要给每个房间都创建一个ChessBoard棋局对象。因为游戏大厅中有成千上万的房间(实际上,百万人同时在线的游戏大厅也有很多),那保存这么多棋局对象就会消耗大量的内存。有没有什么办法来节省内存呢?

这个时候,享元模式就可以派上用场了。像刚刚的实现方式,在内存中会有大量的相似对象。这些相似对象的id、text、color都是相同的,唯独positionX、positionY不同。实际上,我们可以将棋子的id、text、color属性拆分出来,设计成独立的类,并且作为享元供多个棋盘复用。这样,棋盘只需要记录每个棋子的位置信息就可以了。具体的代码实现如下所示:

// 享元类
public class ChessPieceUnit {
  private int id;
  private String text;
  private Color color;

  public ChessPieceUnit(int id, String text, Color color) {
    this.id = id;
    this.text = text;
    this.color = color;
  }

  public static enum Color {
    RED, BLACK
  }

  // ...省略其他属性和getter方法...
}

public class ChessPieceUnitFactory {
  private static final Map<Integer, ChessPieceUnit> pieces = new HashMap<>();

  static {
    pieces.put(1, new ChessPieceUnit(1, "車", ChessPieceUnit.Color.BLACK));
    pieces.put(2, new ChessPieceUnit(2,"馬", ChessPieceUnit.Color.BLACK));
    //...省略摆放其他棋子的代码...
  }

  public static ChessPieceUnit getChessPiece(int chessPieceId) {
    return pieces.get(chessPieceId);
  }
}

public class ChessPiece {
  private ChessPieceUnit chessPieceUnit;
  private int positionX;
  private int positionY;

  public ChessPiece(ChessPieceUnit unit, int positionX, int positionY) {
    this.chessPieceUnit = unit;
    this.positionX = positionX;
    this.positionY = positionY;
  }
  // 省略getter、setter方法
}

public class ChessBoard {
  private Map<Integer, ChessPiece> chessPieces = new HashMap<>();

  public ChessBoard() {
    init();
  }

  private void init() {
    chessPieces.put(1, new ChessPiece(
            ChessPieceUnitFactory.getChessPiece(1), 0,0));
    chessPieces.put(1, new ChessPiece(
            ChessPieceUnitFactory.getChessPiece(2), 1,0));
    //...省略摆放其他棋子的代码...
  }

  public void move(int chessPieceId, int toPositionX, int toPositionY) {
    //...省略...
  }
}

在上面的代码实现中,我们利用工厂类来缓存ChessPieceUnit信息(也就是id、text、color)。通过工厂类获取到的ChessPieceUnit就是享元。所有的ChessBoard对象共享这30个ChessPieceUnit对象(因为象棋中只有30个棋子)。在使用享元模式之前,记录1万个棋局,我们要创建30万(30*1万)个棋子的ChessPieceUnit对象。利用享元模式,我们只需要创建30个享元对象供所有棋局共享使用即可,大大节省了内存。

享元模式在文本编辑器中的应用

为了简化需求背景,我们假设这个文本编辑器只实现了文字编辑功能,不包含图片、表格等复杂的编辑功能。对于简化之后的文本编辑器,我们要在内存中表示一个文本文件,只需要记录文字和格式两部分信息就可以了,其中,格式又包括文字的字体、大小、颜色等信息。

尽管在实际的文档编写中,我们一般都是按照文本类型(标题、正文……)来设置文字的格式,标题是一种格式,正文是另一种格式等等。但是,从理论上讲,我们可以给文本文件中的每个文字都设置不同的格式。为了实现如此灵活的格式设置,并且代码实现又不过于太复杂,我们把每个文字都当作一个独立的对象来看待,并且在其中包含它的格式信息。具体的代码示例如下所示:

public class Character {//文字
  private char c;

  private Font font;
  private int size;
  private int colorRGB;

  public Character(char c, Font font, int size, int colorRGB) {
    this.c = c;
    this.font = font;
    this.size = size;
    this.colorRGB = colorRGB;
  }
}

public class Editor {
  private List<Character> chars = new ArrayList<>();

  public void appendCharacter(char c, Font font, int size, int colorRGB) {
    Character character = new Character(c, font, size, colorRGB);
    chars.add(character);
  }
}

在文本编辑器中,我们每敲一个文字,都会调用Editor类中的appendCharacter()方法,创建一个新的Character对象,保存到chars数组中。如果一个文本文件中,有上万、十几万、几十万的文字,那我们就要在内存中存储这么多Character对象。那有没有办法可以节省一点内存呢?

public class CharacterStyle {
  private Font font;
  private int size;
  private int colorRGB;

  public CharacterStyle(Font font, int size, int colorRGB) {
    this.font = font;
    this.size = size;
    this.colorRGB = colorRGB;
  }

  @Override
  public boolean equals(Object o) {
    CharacterStyle otherStyle = (CharacterStyle) o;
    return font.equals(otherStyle.font)
            && size == otherStyle.size
            && colorRGB == otherStyle.colorRGB;
  }
}

public class CharacterStyleFactory {
  private static final List<CharacterStyle> styles = new ArrayList<>();

  public static CharacterStyle getStyle(Font font, int size, int colorRGB) {
    CharacterStyle newStyle = new CharacterStyle(font, size, colorRGB);
    for (CharacterStyle style : styles) {
      if (style.equals(newStyle)) {
        return style;
      }
    }
    styles.add(newStyle);
    return newStyle;
  }
}

public class Character {
  private char c;
  private CharacterStyle style;

  public Character(char c, CharacterStyle style) {
    this.c = c;
    this.style = style;
  }
}

public class Editor {
  private List<Character> chars = new ArrayList<>();

  public void appendCharacter(char c, Font font, int size, int colorRGB) {
    Character character = new Character(c, CharacterStyleFactory.getStyle(font, size, colorRGB));
    chars.add(character);
  }
}

享元模式vs单例、缓存、对象池

享元模式跟单例的区别。

在单例模式中,一个类只能创建一个对象,而在享元模式中,一个类可以创建多个对象,每个对象被多处代码引用共享。实际上,享元模式有点类似于之前讲到的单例的变体:多例。

我们前面也多次提到,区别两种设计模式,不能光看代码实现,而是要看设计意图,也就是要解决的问题。尽管从代码实现上来看,享元模式和多例有很多相似之处,但从设计意图上来看,它们是完全不同的。应用享元模式是为了对象复用,节省内存,而应用多例模式是为了限制对象的个数。

享元模式跟缓存的区别。

在享元模式的实现中,我们通过工厂类来“缓存”已经创建好的对象。这里的“缓存”实际上是“存储”的意思,跟我们平时所说的“数据库缓存”“CPU缓存”“MemCache缓存”是两回事。我们平时所讲的缓存,主要是为了提高访问效率,而非复用。

享元模式跟对象池的区别。

对象池、连接池(比如数据库连接池)、线程池等也是为了复用,那它们跟享元模式有什么区别呢?

你可能对连接池、线程池比较熟悉,对对象池比较陌生,所以,这里我简单解释一下对象池。像C++这样的编程语言,内存的管理是由程序员负责的。为了避免频繁地进行对象创建和释放导致内存碎片,我们可以预先申请一片连续的内存空间,也就是这里说的对象池。每次创建对象时,我们从对象池中直接取出一个空闲对象来使用,对象使用完成之后,再放回到对象池中以供后续复用,而非直接释放掉。

虽然对象池、连接池、线程池、享元模式都是为了复用,但是,如果我们再细致地抠一抠“复用”这个字眼的话,对象池、连接池、线程池等池化技术中的“复用”和享元模式中的“复用”实际上是不同的概念。

池化技术中的“复用”可以理解为“重复使用”,主要目的是节省时间(比如从数据库池中取一个连接,不需要重新创建)。在任意时刻,每一个对象、连接、线程,并不会被多处使用,而是被一个使用者独占,当使用完成之后,放回到池中,再由其他使用者重复利用。享元模式中的“复用”可以理解为“共享使用”,在整个生命周期中,都是被所有使用者共享的,主要目的是节省空间。

享元模式在Java Integer中的应用

Integer i1 = 56;
Integer i2 = 56;
Integer i3 = 129;
Integer i4 = 129;
System.out.println(i1 == i2);
System.out.println(i3 == i4);

前4行赋值语句都会触发自动装箱操作,也就是会创建Integer对象并且赋值给i1、i2、i3、i4这四个变量。i1、i2存储的数值相同,都是56,也都指向相同的Integer对象,所以通过“==”来判定是否相同的时候,会返回true。i1、i2存储的数值相同,但指向的Integer对象不同,i3==i4判定语句会返回false。实际上,这正是因为Integer用到了享元模式来复用对象,才导致了这样的运行结果。当我们通过自动装箱,也就是调用valueOf()来创建Integer对象的时候,如果要创建的Integer对象的值在-128到127之间,会从IntegerCache类中直接返回,否则才调用new方法创建。看代码更加清晰一些,Integer类的valueOf()函数的具体代码如下所示:

public static Integer valueOf(int i) {
    if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high)
        return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];
    return new Integer(i);
}

实际上,这里的IntegerCache相当于,我们上一节课中讲的生成享元对象的工厂类,只不过名字不叫xxxFactory而已。我们来看它的具体代码实现。这个类是Integer的内部类,你也可以自行查看JDK源码。

/**
 * Cache to support the object identity semantics of autoboxing for values between
 * -128 and 127 (inclusive) as required by JLS.
 *
 * The cache is initialized on first usage.  The size of the cache
 * may be controlled by the {@code -XX:AutoBoxCacheMax=<size>} option.
 * During VM initialization, java.lang.Integer.IntegerCache.high property
 * may be set and saved in the private system properties in the
 * sun.misc.VM class.
 */
private static class IntegerCache {
    static final int low = -128;
    static final int high;
    static final Integer cache[];

    static {
        // high value may be configured by property
        int h = 127;
        String integerCacheHighPropValue =
            sun.misc.VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");
        if (integerCacheHighPropValue != null) {
            try {
                int i = parseInt(integerCacheHighPropValue);
                i = Math.max(i, 127);
                // Maximum array size is Integer.MAX_VALUE
                h = Math.min(i, Integer.MAX_VALUE - (-low) -1);
            } catch( NumberFormatException nfe) {
                // If the property cannot be parsed into an int, ignore it.
            }
        }
        high = h;

        cache = new Integer[(high - low) + 1];
        int j = low;
        for(int k = 0; k < cache.length; k++)
            cache[k] = new Integer(j++);

        // range [-128, 127] must be interned (JLS7 5.1.7)
        assert IntegerCache.high >= 127;
    }

    private IntegerCache() {}
}

为什么IntegerCache只缓存-128到127之间的整型值呢?

在IntegerCache的代码实现中,当这个类被加载的时候,缓存的享元对象会被集中一次性创建好。毕竟整型值太多了,我们不可能在IntegerCache类中预先创建好所有的整型值,这样既占用太多内存,也使得加载IntegerCache类的时间过长。所以,我们只能选择缓存对于大部分应用来说最常用的整型值,也就是一个字节的大小(-128到127之间的数据)。

实际上,JDK也提供了方法来让我们可以自定义缓存的最大值,有下面两种方式。如果你通过分析应用的JVM内存占用情况,发现-128到255之间的数据占用的内存比较多,你就可以用如下方式,将缓存的最大值从127调整到255。不过,这里注意一下,JDK并没有提供设置最小值的方法。

//方法一:
-Djava.lang.Integer.IntegerCache.high=255
//方法二:
-XX:AutoBoxCacheMax=255

现在,让我们再回到最开始的问题,因为56处于-128和127之间,i1和i2会指向相同的享元对象,所以i1==i2返回true。而129大于127,并不会被缓存,每次都会创建一个全新的对象,也就是说,i3和i4指向不同的Integer对象,所以i3==i4返回false。

实际上,除了Integer类型之外,其他包装器类型,比如Long、Short、Byte等,也都利用了享元模式来缓存-128到127之间的数据。比如,Long类型对应的LongCache享元工厂类及valueOf()函数代码如下所示:

private static class LongCache {
    private LongCache(){}

    static final Long cache[] = new Long[-(-128) + 127 + 1];

    static {
        for(int i = 0; i < cache.length; i++)
            cache[i] = new Long(i - 128);
    }
}

public static Long valueOf(long l) {
    final int offset = 128;
    if (l >= -128 && l <= 127) { // will cache
        return LongCache.cache[(int)l + offset];
    }
    return new Long(l);
}

在我们平时的开发中,对于下面这样三种创建整型对象的方式,我们优先使用后两种。

Integer a = new Integer(123);
Integer a = 123;
Integer a = Integer.valueOf(123);

第一种创建方式并不会使用到IntegerCache,而后面两种创建方法可以利用IntegerCache缓存,返回共享的对象,以达到节省内存的目的。举一个极端一点的例子,假设程序需要创建1万个-128到127之间的Integer对象。使用第一种创建方式,我们需要分配1万个Integer对象的内存空间;使用后两种创建方式,我们最多只需要分配256个Integer对象的内存空间。

享元模式在Java String中的应用

String s1 = "小争哥";
String s2 = "小争哥";
String s3 = new String("小争哥");

System.out.println(s1 == s2);
System.out.println(s1 == s3);

上面代码的运行结果是:一个true,一个false。跟Integer类的设计思路相似,String类利用享元模式来复用相同的字符串常量(也就是代码中的“小争哥”)。JVM会专门开辟一块存储区来存储字符串常量,这块存储区叫作“字符串常量池”。上面代码对应的内存存储结构如下所示:

img

不过,String类的享元模式的设计,跟Integer类稍微有些不同。Integer类中要共享的对象,是在类加载的时候,就集中一次性创建好的。但是,对于字符串来说,我们没法事先知道要共享哪些字符串常量,所以没办法事先创建好,只能在某个字符串常量第一次被用到的时候,存储到常量池中,当之后再用到的时候,直接引用常量池中已经存在的即可,就不需要再重新创建了。

六、设计模式与范式:行为型

观察者模式

原理及应用场景剖析

观察者模式(Observer Design Pattern)也被称为发布订阅模式(Publish-Subscribe Design Pattern)。在GoF的《设计模式》一书中,它的定义是这样的:

Define a one-to-many dependency between objects so that when one object changes state, all its dependents are notified and updated automatically.

翻译成中文就是:在对象之间定义一个一对多的依赖,当一个对象状态改变的时候,所有依赖的对象都会自动收到通知。

一般情况下,被依赖的对象叫作被观察者(Observable),依赖的对象叫作观察者(Observer)。不过,在实际的项目开发中,这两种对象的称呼是比较灵活的,有各种不同的叫法,比如:Subject-Observer、Publisher-Subscriber、Producer-Consumer、EventEmitter-EventListener、Dispatcher-Listener。不管怎么称呼,只要应用场景符合刚刚给出的定义,都可以看作观察者模式。

我们先来看其中最经典的一种实现方式。这也是在讲到这种模式的时候,很多书籍或资料给出的最常见的实现方式。具体的代码如下所示:

public interface Subject {
  void registerObserver(Observer observer);
  void removeObserver(Observer observer);
  void notifyObservers(Message message);
}

public interface Observer {
  void update(Message message);
}

public class ConcreteSubject implements Subject {
  private List<Observer> observers = new ArrayList<Observer>();

  @Override
  public void registerObserver(Observer observer) {
    observers.add(observer);
  }

  @Override
  public void removeObserver(Observer observer) {
    observers.remove(observer);
  }

  @Override
  public void notifyObservers(Message message) {
    for (Observer observer : observers) {
      observer.update(message);
    }
  }

}

public class ConcreteObserverOne implements Observer {
  @Override
  public void update(Message message) {
    //TODO: 获取消息通知,执行自己的逻辑...
    System.out.println("ConcreteObserverOne is notified.");
  }
}

public class ConcreteObserverTwo implements Observer {
  @Override
  public void update(Message message) {
    //TODO: 获取消息通知,执行自己的逻辑...
    System.out.println("ConcreteObserverTwo is notified.");
  }
}

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    ConcreteSubject subject = new ConcreteSubject();
    subject.registerObserver(new ConcreteObserverOne());
    subject.registerObserver(new ConcreteObserverTwo());
    subject.notifyObservers(new Message());
  }
}

假设我们在开发一个P2P投资理财系统,用户注册成功之后,我们会给用户发放投资体验金。代码实现大致是下面这个样子的:

public class UserController {
  private UserService userService; // 依赖注入
  private PromotionService promotionService; // 依赖注入

  public Long register(String telephone, String password) {
    //省略输入参数的校验代码
    //省略userService.register()异常的try-catch代码
    long userId = userService.register(telephone, password);
    promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
    return userId;
  }
}

虽然注册接口做了两件事情,注册和发放体验金,违反单一职责原则,但是,如果没有扩展和修改的需求,现在的代码实现是可以接受的。如果非得用观察者模式,就需要引入更多的类和更加复杂的代码结构,反倒是一种过度设计。

相反,如果需求频繁变动,比如,用户注册成功之后,不再发放体验金,而是改为发放优惠券,并且还要给用户发送一封“欢迎注册成功”的站内信。这种情况下,我们就需要频繁地修改register()函数中的代码,违反开闭原则。而且,如果注册成功之后需要执行的后续操作越来越多,那register()函数的逻辑会变得越来越复杂,也就影响到代码的可读性和可维护性。

这个时候,观察者模式就能派上用场了。利用观察者模式,我对上面的代码进行了重构。重构之后的代码如下所示:

public interface RegObserver {
  void handleRegSuccess(long userId);
}

public class RegPromotionObserver implements RegObserver {
  private PromotionService promotionService; // 依赖注入

  @Override
  public void handleRegSuccess(long userId) {
    promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
  }
}

public class RegNotificationObserver implements RegObserver {
  private NotificationService notificationService;

  @Override
  public void handleRegSuccess(long userId) {
    notificationService.sendInboxMessage(userId, "Welcome...");
  }
}

public class UserController {
  private UserService userService; // 依赖注入
  private List<RegObserver> regObservers = new ArrayList<>();

  // 一次性设置好,之后也不可能动态的修改
  public void setRegObservers(List<RegObserver> observers) {
    regObservers.addAll(observers);
  }

  public Long register(String telephone, String password) {
    //省略输入参数的校验代码
    //省略userService.register()异常的try-catch代码
    long userId = userService.register(telephone, password);

    for (RegObserver observer : regObservers) {
      observer.handleRegSuccess(userId);
    }

    return userId;
  }
}

当我们需要添加新的观察者的时候,比如,用户注册成功之后,推送用户注册信息给大数据征信系统,基于观察者模式的代码实现,UserController类的register()函数完全不需要修改,只需要再添加一个实现了RegObserver接口的类,并且通过setRegObservers()函数将它注册到UserController类中即可。

不过,你可能会说,当我们把发送体验金替换为发送优惠券的时候,需要修改RegPromotionObserver类中handleRegSuccess()函数的代码,这还是违反开闭原则呀?你说得没错,不过,相对于register()函数来说,handleRegSuccess()函数的逻辑要简单很多,修改更不容易出错,引入bug的风险更低。

基于不同应用场景的不同实现方式

观察者模式的应用场景非常广泛,小到代码层面的解耦,大到架构层面的系统解耦,再或者一些产品的设计思路,都有这种模式的影子,比如,邮件订阅、RSS Feeds,本质上都是观察者模式。

不同的应用场景和需求下,这个模式也有截然不同的实现方式,开篇的时候我们也提到,有同步阻塞的实现方式,也有异步非阻塞的实现方式;有进程内的实现方式,也有跨进程的实现方式。

之前讲到的实现方式,从刚刚的分类方式上来看,它是一种同步阻塞的实现方式。观察者和被观察者代码在同一个线程内执行,被观察者一直阻塞,直到所有的观察者代码都执行完成之后,才执行后续的代码。对照上面讲到的用户注册的例子,register()函数依次调用执行每个观察者的handleRegSuccess()函数,等到都执行完成之后,才会返回结果给客户端。

如果注册接口是一个调用比较频繁的接口,对性能非常敏感,希望接口的响应时间尽可能短,那我们可以将同步阻塞的实现方式改为异步非阻塞的实现方式,以此来减少响应时间。具体来讲,当userService.register()函数执行完成之后,我们启动一个新的线程来执行观察者的handleRegSuccess()函数,这样userController.register()函数就不需要等到所有的handleRegSuccess()函数都执行完成之后才返回结果给客户端。userController.register()函数从执行3个SQL语句才返回,减少到只需要执行1个SQL语句就返回,响应时间粗略来讲减少为原来的1/3。

那如何实现一个异步非阻塞的观察者模式呢?简单一点的做法是,在每个handleRegSuccess()函数中,创建一个新的线程执行代码。不过,我们还有更加优雅的实现方式,那就是基于EventBus来实现。

刚刚讲到的两个场景,不管是同步阻塞实现方式还是异步非阻塞实现方式,都是进程内的实现方式。如果用户注册成功之后,我们需要发送用户信息给大数据征信系统,而大数据征信系统是一个独立的系统,跟它之间的交互是跨不同进程的,那如何实现一个跨进程的观察者模式呢?

如果大数据征信系统提供了发送用户注册信息的RPC接口,我们仍然可以沿用之前的实现思路,在handleRegSuccess()函数中调用RPC接口来发送数据。但是,我们还有更加优雅、更加常用的一种实现方式,那就是基于消息队列(Message Queue,比如ActiveMQ)来实现。

当然,这种实现方式也有弊端,那就是需要引入一个新的系统(消息队列),增加了维护成本。不过,它的好处也非常明显。在原来的实现方式中,观察者需要注册到被观察者中,被观察者需要依次遍历观察者来发送消息。而基于消息队列的实现方式,被观察者和观察者解耦更加彻底,两部分的耦合更小。被观察者完全不感知观察者,同理,观察者也完全不感知被观察者。被观察者只管发送消息到消息队列,观察者只管从消息队列中读取消息来执行相应的逻辑。

异步非阻塞观察者模式的简易实现

有两种实现方式。其中一种是:在每个handleRegSuccess()函数中创建一个新的线程执行代码逻辑;另一种是:在UserController的register()函数中使用线程池来执行每个观察者的handleRegSuccess()函数。两种实现方式的具体代码如下所示:

// 第一种实现方式,其他类代码不变,就没有再重复罗列
public class RegPromotionObserver implements RegObserver {
  private PromotionService promotionService; // 依赖注入

  @Override
  public void handleRegSuccess(Long userId) {
    Thread thread = new Thread(new Runnable() {
      @Override
      public void run() {
        promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
      }
    });
    thread.start();
  }
}

// 第二种实现方式,其他类代码不变,就没有再重复罗列
public class UserController {
  private UserService userService; // 依赖注入
  private List<RegObserver> regObservers = new ArrayList<>();
  private Executor executor;

  public UserController(Executor executor) {
    this.executor = executor;
  }

  public void setRegObservers(List<RegObserver> observers) {
    regObservers.addAll(observers);
  }

  public Long register(String telephone, String password) {
    //省略输入参数的校验代码
    //省略userService.register()异常的try-catch代码
    long userId = userService.register(telephone, password);

    for (RegObserver observer : regObservers) {
      executor.execute(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
          observer.handleRegSuccess(userId);
        }
      });
    }

    return userId;
  }
}

对于第一种实现方式,频繁地创建和销毁线程比较耗时,并且并发线程数无法控制,创建过多的线程会导致堆栈溢出。第二种实现方式,尽管利用了线程池解决了第一种实现方式的问题,但线程池、异步执行逻辑都耦合在了register()函数中,增加了这部分业务代码的维护成本。

如果我们的需求更加极端一点,需要在同步阻塞和异步非阻塞之间灵活切换,那就要不停地修改UserController的代码。除此之外,如果在项目中,不止一个业务模块需要用到异步非阻塞观察者模式,那这样的代码实现也无法做到复用。

我们知道,框架的作用有:隐藏实现细节,降低开发难度,做到代码复用,解耦业务与非业务代码,让程序员聚焦业务开发。针对异步非阻塞观察者模式,我们也可以将它抽象成框架来达到这样的效果

EventBus框架功能需求介绍

EventBus翻译为“事件总线”,它提供了实现观察者模式的骨架代码。我们可以基于此框架,非常容易地在自己的业务场景中实现观察者模式,不需要从零开始开发。其中,Google Guava EventBus就是一个比较著名的EventBus框架,它不仅仅支持异步非阻塞模式,同时也支持同步阻塞模式

public class UserController {
  private UserService userService; // 依赖注入

  private EventBus eventBus;
  private static final int DEFAULT_EVENTBUS_THREAD_POOL_SIZE = 20;

  public UserController() {
    //eventBus = new EventBus(); // 同步阻塞模式
    eventBus = new AsyncEventBus(Executors.newFixedThreadPool(DEFAULT_EVENTBUS_THREAD_POOL_SIZE)); // 异步非阻塞模式
  }

  public void setRegObservers(List<Object> observers) {
    for (Object observer : observers) {
      eventBus.register(observer);
    }
  }

  public Long register(String telephone, String password) {
    //省略输入参数的校验代码
    //省略userService.register()异常的try-catch代码
    long userId = userService.register(telephone, password);

    eventBus.post(userId);

    return userId;
  }
}

public class RegPromotionObserver {
  private PromotionService promotionService; // 依赖注入

  @Subscribe
  public void handleRegSuccess(Long userId) {
    promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
  }
}

public class RegNotificationObserver {
  private NotificationService notificationService;

  @Subscribe
  public void handleRegSuccess(Long userId) {
    notificationService.sendInboxMessage(userId, "...");
  }
}

利用EventBus框架实现的观察者模式,跟从零开始编写的观察者模式相比,从大的流程上来说,实现思路大致一样,都需要定义Observer,并且通过register()函数注册Observer,也都需要通过调用某个函数(比如,EventBus中的post()函数)来给Observer发送消息(在EventBus中消息被称作事件event)。

但在实现细节方面,它们又有些区别。基于EventBus,我们不需要定义Observer接口,任意类型的对象都可以注册到EventBus中,通过@Subscribe注解来标明类中哪个函数可以接收被观察者发送的消息。

接下来,我们详细地讲一下,Guava EventBus的几个主要的类和函数。

Guava EventBus对外暴露的所有可调用接口,都封装在EventBus类中。其中,EventBus实现了同步阻塞的观察者模式,AsyncEventBus继承自EventBus,提供了异步非阻塞的观察者模式。具体使用方式如下所示:

EventBus eventBus = new EventBus(); // 同步阻塞模式
EventBus eventBus = new AsyncEventBus(Executors.newFixedThreadPool(8))// 异步阻塞模式

EventBus类提供了register()函数用来注册观察者。具体的函数定义如下所示。它可以接受任何类型(Object)的观察者。而在经典的观察者模式的实现中,register()函数必须接受实现了同一Observer接口的类对象。

public void register(Object object);

相对于register()函数,unregister()函数用来从EventBus中删除某个观察者。我就不多解释了,具体的函数定义如下所示:

public void unregister(Object object);

EventBus类提供了post()函数,用来给观察者发送消息。具体的函数定义如下所示:

public void post(Object event);

跟经典的观察者模式的不同之处在于,当我们调用post()函数发送消息的时候,并非把消息发送给所有的观察者,而是发送给可匹配的观察者。所谓可匹配指的是,能接收的消息类型是发送消息(post函数定义中的event)类型的父类。

比如,AObserver能接收的消息类型是XMsg,BObserver能接收的消息类型是YMsg,CObserver能接收的消息类型是ZMsg。其中,XMsg是YMsg的父类。当我们如下发送消息的时候,相应能接收到消息的可匹配观察者如下所示:

XMsg xMsg = new XMsg();
YMsg yMsg = new YMsg();
ZMsg zMsg = new ZMsg();
post(xMsg); => AObserver接收到消息
post(yMsg); => AObserverBObserver接收到消息
post(zMsg); => CObserver接收到消息

你可能会问,每个Observer能接收的消息类型是在哪里定义的呢?我们来看下Guava EventBus最特别的一个地方,那就是@Subscribe注解。

EventBus通过@Subscribe注解来标明,某个函数能接收哪种类型的消息。具体的使用代码如下所示。在DObserver类中,我们通过@Subscribe注解了两个函数f1()、f2()。

public DObserver {
  //...省略其他属性和方法...
  
  @Subscribe
  public void f1(PMsg event) { //... }
  
  @Subscribe
  public void f2(QMsg event) { //... }
}

当通过register()函数将DObserver 类对象注册到EventBus的时候,EventBus会根据@Subscribe注解找到f1()和f2(),并且将两个函数能接收的消息类型记录下来(PMsg->f1,QMsg->f2)。当我们通过post()函数发送消息(比如QMsg消息)的时候,EventBus会通过之前的记录(QMsg->f2),调用相应的函数(f2)。

手把手实现一个EventBus框架

我们重点来看,EventBus中两个核心函数register()和post()的实现原理。弄懂了它们,基本上就弄懂了整个EventBus框架。下面两张图是这两个函数的实现原理图。

img

img

从图中我们可以看出,最关键的一个数据结构是Observer注册表,记录了消息类型和可接收消息函数的对应关系。当调用register()函数注册观察者的时候,EventBus通过解析@Subscribe注解,生成Observer注册表。当调用post()函数发送消息的时候,EventBus通过注册表找到相应的可接收消息的函数,然后通过Java的反射语法来动态地创建对象、执行函数。对于同步阻塞模式,EventBus在一个线程内依次执行相应的函数。对于异步非阻塞模式,EventBus通过一个线程池来执行相应的函数。

弄懂了原理,实现起来就简单多了。整个小框架的代码实现包括5个类:EventBus、AsyncEventBus、Subscribe、ObserverAction、ObserverRegistry。接下来,我们依次来看下这5个类。

  1. Subscribe

Subscribe是一个注解,用于标明观察者中的哪个函数可以接收消息。

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Beta
public @interface Subscribe {}
  1. ObserverActio

ObserverAction类用来表示@Subscribe注解的方法,其中,target表示观察者类,method表示方法。它主要用在ObserverRegistry观察者注册表中。

public class ObserverAction {
  private Object target;
  private Method method;

  public ObserverAction(Object target, Method method) {
    this.target = Preconditions.checkNotNull(target);
    this.method = method;
    this.method.setAccessible(true);
  }

  public void execute(Object event) { // event是method方法的参数
    try {
      method.invoke(target, event);
    } catch (InvocationTargetException | IllegalAccessException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}
  1. ObserverRegistry

ObserverRegistry类就是前面讲到的Observer注册表,是最复杂的一个类,框架中几乎所有的核心逻辑都在这个类中。这个类大量使用了Java的反射语法,不过代码整体来说都不难理解,其中,一个比较有技巧的地方是CopyOnWriteArraySet的使用。

CopyOnWriteArraySet,顾名思义,在写入数据的时候,会创建一个新的set,并且将原始数据clone到新的set中,在新的set中写入数据完成之后,再用新的set替换老的set。这样就能保证在写入数据的时候,不影响数据的读取操作,以此来解决读写并发问题。除此之外,CopyOnWriteSet还通过加锁的方式,避免了并发写冲突。具体的作用你可以去查看一下CopyOnWriteSet类的源码,一目了然。

public class ObserverRegistry {
  private ConcurrentMap<Class<?>, CopyOnWriteArraySet<ObserverAction>> registry = new ConcurrentHashMap<>();

  public void register(Object observer) {
    Map<Class<?>, Collection<ObserverAction>> observerActions = findAllObserverActions(observer);
    for (Map.Entry<Class<?>, Collection<ObserverAction>> entry : observerActions.entrySet()) {
      Class<?> eventType = entry.getKey();
      Collection<ObserverAction> eventActions = entry.getValue();
      CopyOnWriteArraySet<ObserverAction> registeredEventActions = registry.get(eventType);
      if (registeredEventActions == null) {
        registry.putIfAbsent(eventType, new CopyOnWriteArraySet<>());
        registeredEventActions = registry.get(eventType);
      }
      registeredEventActions.addAll(eventActions);
    }
  }

  public List<ObserverAction> getMatchedObserverActions(Object event) {
    List<ObserverAction> matchedObservers = new ArrayList<>();
    Class<?> postedEventType = event.getClass();
    for (Map.Entry<Class<?>, CopyOnWriteArraySet<ObserverAction>> entry : registry.entrySet()) {
      Class<?> eventType = entry.getKey();
      Collection<ObserverAction> eventActions = entry.getValue();
      if (postedEventType.isAssignableFrom(eventType)) {
        matchedObservers.addAll(eventActions);
      }
    }
    return matchedObservers;
  }

  private Map<Class<?>, Collection<ObserverAction>> findAllObserverActions(Object observer) {
    Map<Class<?>, Collection<ObserverAction>> observerActions = new HashMap<>();
    Class<?> clazz = observer.getClass();
    for (Method method : getAnnotatedMethods(clazz)) {
      Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
      Class<?> eventType = parameterTypes[0];
      if (!observerActions.containsKey(eventType)) {
        observerActions.put(eventType, new ArrayList<>());
      }
      observerActions.get(eventType).add(new ObserverAction(observer, method));
    }
    return observerActions;
  }

  private List<Method> getAnnotatedMethods(Class<?> clazz) {
    List<Method> annotatedMethods = new ArrayList<>();
    for (Method method : clazz.getDeclaredMethods()) {
      if (method.isAnnotationPresent(Subscribe.class)) {
        Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
        Preconditions.checkArgument(parameterTypes.length == 1,
                "Method %s has @Subscribe annotation but has %s parameters."
                        + "Subscriber methods must have exactly 1 parameter.",
                method, parameterTypes.length);
        annotatedMethods.add(method);
      }
    }
    return annotatedMethods;
  }
}
  1. EventBus

EventBus实现的是阻塞同步的观察者模式。看代码你可能会有些疑问,这明明就用到了线程池Executor啊。实际上,MoreExecutors.directExecutor()是Google Guava提供的工具类,看似是多线程,实际上是单线程。之所以要这么实现,主要还是为了跟AsyncEventBus统一代码逻辑,做到代码复用。

public class EventBus {
  private Executor executor;
  private ObserverRegistry registry = new ObserverRegistry();

  public EventBus() {
    this(MoreExecutors.directExecutor());
  }

  protected EventBus(Executor executor) {
    this.executor = executor;
  }

  public void register(Object object) {
    registry.register(object);
  }

  public void post(Object event) {
    List<ObserverAction> observerActions = registry.getMatchedObserverActions(event);
    for (ObserverAction observerAction : observerActions) {
      executor.execute(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
          observerAction.execute(event);
        }
      });
    }
  }
}
  1. AsyncEventBus

有了EventBus,AsyncEventBus的实现就非常简单了。为了实现异步非阻塞的观察者模式,它就不能再继续使用MoreExecutors.directExecutor()了,而是需要在构造函数中,由调用者注入线程池。

public class AsyncEventBus extends EventBus {
  public AsyncEventBus(Executor executor) {
    super(executor);
  }
}

至此,我们用了不到200行代码,就实现了一个还算凑活能用的EventBus,从功能上来讲,它跟Google Guava EventBus几乎一样。不过,如果去查看Google Guava EventBus的源码,你会发现,在实现细节方面,相比我们现在的实现,它其实做了很多优化,比如优化了在注册表中查找消息可匹配函数的算法。

模板模式

模板模式的原理与实现

模板模式,全称是模板方法设计模式,英文是Template Method Design Pattern。在GoF的《设计模式》一书中,它是这么定义的:

Define the skeleton of an algorithm in an operation, deferring some steps to subclasses. Template Method lets subclasses redefine certain steps of an algorithm without changing the algorithm’s structure.

翻译成中文就是:模板方法模式在一个方法中定义一个算法骨架,并将某些步骤推迟到子类中实现。模板方法模式可以让子类在不改变算法整体结构的情况下,重新定义算法中的某些步骤。

这里的“算法”,我们可以理解为广义上的“业务逻辑”,并不特指数据结构和算法中的“算法”。这里的算法骨架就是“模板”,包含算法骨架的方法就是“模板方法”,这也是模板方法模式名字的由来。

原理很简单,代码实现就更加简单。templateMethod()函数定义为final,是为了避免子类重写它。method1()和method2()定义为abstract,是为了强迫子类去实现。不过,这些都不是必须的,在实际的项目开发中,模板模式的代码实现比较灵活,待会儿讲到应用场景的时候,我们会有具体的体现。

public abstract class AbstractClass {
  public final void templateMethod() {
    //...
    method1();
    //...
    method2();
    //...
  }
  
  protected abstract void method1();
  protected abstract void method2();
}

public class ConcreteClass1 extends AbstractClass {
  @Override
  protected void method1() {
    //...
  }
  
  @Override
  protected void method2() {
    //...
  }
}

public class ConcreteClass2 extends AbstractClass {
  @Override
  protected void method1() {
    //...
  }
  
  @Override
  protected void method2() {
    //...
  }
}

AbstractClass demo = ConcreteClass1();
demo.templateMethod();

模板模式作用一:复用

模板模式把一个算法中不变的流程抽象到父类的模板方法templateMethod()中,将可变的部分method1()、method2()留给子类ContreteClass1和ContreteClass2来实现。所有的子类都可以复用父类中模板方法定义的流程代码。我们通过两个小例子来更直观地体会一下。

1. Java InputStream

在代码中,read()函数是一个模板方法,定义了读取数据的整个流程,并且暴露了一个可以由子类来定制的抽象方法。不过这个方法也被命名为了read(),只是参数跟模板方法不同。

public abstract class InputStream implements Closeable {
  //...省略其他代码...
  
  public int read(byte b[], int off, int len) throws IOException {
    if (b == null) {
      throw new NullPointerException();
    } else if (off < 0 || len < 0 || len > b.length - off) {
      throw new IndexOutOfBoundsException();
    } else if (len == 0) {
      return 0;
    }

    int c = read();
    if (c == -1) {
      return -1;
    }
    b[off] = (byte)c;

    int i = 1;
    try {
      for (; i < len ; i++) {
        c = read();
        if (c == -1) {
          break;
        }
        b[off + i] = (byte)c;
      }
    } catch (IOException ee) {
    }
    return i;
  }
  
  public abstract int read() throws IOException;
}

public class ByteArrayInputStream extends InputStream {
  //...省略其他代码...
  
  @Override
  public synchronized int read() {
    return (pos < count) ? (buf[pos++] & 0xff) : -1;
  }
}

2. Java AbstractList

在Java AbstractList类中,addAll()函数可以看作模板方法,add()是子类需要重写的方法,尽管没有声明为abstract的,但函数实现直接抛出了UnsupportedOperationException异常。如果子类不重写是不能使用的。

public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {
    rangeCheckForAdd(index);
    boolean modified = false;
    for (E e : c) {
        add(index++, e);
        modified = true;
    }
    return modified;
}

public void add(int index, E element) {
    throw new UnsupportedOperationException();
}

模板模式作用二:扩展

这里所说的扩展,并不是指代码的扩展性,而是指框架的扩展性。基于这个作用,模板模式常用在框架的开发中,让框架用户可以在不修改框架源码的情况下,定制化框架的功能。

Java Servlet

如果我们抛开这些高级框架来开发Web项目,必然会用到Servlet。实际上,使用比较底层的Servlet来开发Web项目也不难。我们只需要定义一个继承HttpServlet的类,并且重写其中的doGet()或doPost()方法,来分别处理get和post请求。

public class HelloServlet extends HttpServlet {
  @Override
  protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
    this.doPost(req, resp);
  }
  
  @Override
  protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
    resp.getWriter().write("Hello World.");
  }
}

除此之外,我们还需要在配置文件web.xml中做如下配置。Tomcat、Jetty等Servlet容器在启动的时候,会自动加载这个配置文件中的URL和Servlet之间的映射关系。

<servlet>
    <servlet-name>HelloServlet</servlet-name>
    <servlet-class>com.xzg.cd.HelloServlet</servlet-class>
</servlet>

<servlet-mapping>
    <servlet-name>HelloServlet</servlet-name>
    <url-pattern>/hello</url-pattern>
</servlet-mapping>

当我们在浏览器中输入网址(比如,http://127.0.0.1:8080/hello)的时候,Servlet容器会接收到相应的请求,并且根据URL和Servlet之间的映射关系,找到相应的Servlet(HelloServlet),然后执行它的service()方法。service()方法定义在父类HttpServlet中,它会调用doGet()或doPost()方法,然后输出数据(“Hello world”)到网页。

我们现在来看,HttpServlet的service()函数长什么样子。

public void service(ServletRequest req, ServletResponse res)
    throws ServletException, IOException
{
    HttpServletRequest  request;
    HttpServletResponse response;
    if (!(req instanceof HttpServletRequest &&
            res instanceof HttpServletResponse)) {
        throw new ServletException("non-HTTP request or response");
    }
    request = (HttpServletRequest) req;
    response = (HttpServletResponse) res;
    service(request, response);
}

protected void service(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
    throws ServletException, IOException
{
    String method = req.getMethod();
    if (method.equals(METHOD_GET)) {
        long lastModified = getLastModified(req);
        if (lastModified == -1) {
            // servlet doesn't support if-modified-since, no reason
            // to go through further expensive logic
            doGet(req, resp);
        } else {
            long ifModifiedSince = req.getDateHeader(HEADER_IFMODSINCE);
            if (ifModifiedSince < lastModified) {
                // If the servlet mod time is later, call doGet()
                // Round down to the nearest second for a proper compare
                // A ifModifiedSince of -1 will always be less
                maybeSetLastModified(resp, lastModified);
                doGet(req, resp);
            } else {
                resp.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_MODIFIED);
            }
        }
    } else if (method.equals(METHOD_HEAD)) {
        long lastModified = getLastModified(req);
        maybeSetLastModified(resp, lastModified);
        doHead(req, resp);
    } else if (method.equals(METHOD_POST)) {
        doPost(req, resp);
    } else if (method.equals(METHOD_PUT)) {
        doPut(req, resp);
    } else if (method.equals(METHOD_DELETE)) {
        doDelete(req, resp);
    } else if (method.equals(METHOD_OPTIONS)) {
        doOptions(req,resp);
    } else if (method.equals(METHOD_TRACE)) {
        doTrace(req,resp);
    } else {
        String errMsg = lStrings.getString("http.method_not_implemented");
        Object[] errArgs = new Object[1];
        errArgs[0] = method;
        errMsg = MessageFormat.format(errMsg, errArgs);
        resp.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_IMPLEMENTED, errMsg);
    }
}

从上面的代码中我们可以看出,HttpServlet的service()方法就是一个模板方法,它实现了整个HTTP请求的执行流程,doGet()、doPost()是模板中可以由子类来定制的部分。实际上,这就相当于Servlet框架提供了一个扩展点(doGet()、doPost()方法),让框架用户在不用修改Servlet框架源码的情况下,将业务代码通过扩展点镶嵌到框架中执行。

JUnit TestCase

跟Java Servlet类似,JUnit框架也通过模板模式提供了一些功能扩展点(setUp()、tearDown()等),让框架用户可以在这些扩展点上扩展功能。

在使用JUnit测试框架来编写单元测试的时候,我们编写的测试类都要继承框架提供的TestCase类。在TestCase类中,runBare()函数是模板方法,它定义了执行测试用例的整体流程:先执行setUp()做些准备工作,然后执行runTest()运行真正的测试代码,最后执行tearDown()做扫尾工作。

TestCase类的具体代码如下所示。尽管setUp()、tearDown()并不是抽象函数,还提供了默认的实现,不强制子类去重新实现,但这部分也是可以在子类中定制的,所以也符合模板模式的定义。

public abstract class TestCase extends Assert implements Test {
  public void runBare() throws Throwable {
    Throwable exception = null;
    setUp();
    try {
      runTest();
    } catch (Throwable running) {
      exception = running;
    } finally {
      try {
        tearDown();
      } catch (Throwable tearingDown) {
        if (exception == null) exception = tearingDown;
      }
    }
    if (exception != null) throw exception;
  }
  
  /**
  * Sets up the fixture, for example, open a network connection.
  * This method is called before a test is executed.
  */
  protected void setUp() throws Exception {
  }

  /**
  * Tears down the fixture, for example, close a network connection.
  * This method is called after a test is executed.
  */
  protected void tearDown() throws Exception {
  }
}

回调(Callback)的原理解析

相对于普通的函数调用来说,回调是一种双向调用关系。A类事先注册某个函数F到B类,A类在调用B类的P函数的时候,B类反过来调用A类注册给它的F函数。这里的F函数就是“回调函数”。A调用B,B反过来又调用A,这种调用机制就叫作“回调”。

A类如何将回调函数传递给B类呢?不同的编程语言,有不同的实现方法。C语言可以使用函数指针,Java则需要使用包裹了回调函数的类对象,我们简称为回调对象。Java代码如下所示:

public interface ICallback {
  void methodToCallback();
}

public class BClass {
  public void process(ICallback callback) {
    //...
    callback.methodToCallback();
    //...
  }
}

public class AClass {
  public static void main(String[] args) {
    BClass b = new BClass();
    b.process(new ICallback() { //回调对象
      @Override
      public void methodToCallback() {
        System.out.println("Call back me.");
      }
    });
  }
}

从代码实现中,我们可以看出,回调跟模板模式一样,也具有复用和扩展的功能。除了回调函数之外,BClass类的process()函数中的逻辑都可以复用。如果ICallback、BClass类是框架代码,AClass是使用框架的客户端代码,我们可以通过ICallback定制process()函数,也就是说,框架因此具有了扩展的能力。

实际上,回调不仅可以应用在代码设计上,在更高层次的架构设计上也比较常用。比如,通过三方支付系统来实现支付功能,用户在发起支付请求之后,一般不会一直阻塞到支付结果返回,而是注册回调接口(类似回调函数,一般是一个回调用的URL)给三方支付系统,等三方支付系统执行完成之后,将结果通过回调接口返回给用户。

回调可以分为同步回调和异步回调(或者延迟回调)。同步回调指在函数返回之前执行回调函数;异步回调指的是在函数返回之后执行回调函数。上面的代码实际上是同步回调的实现方式,在process()函数返回之前,执行完回调函数methodToCallback()。而上面支付的例子是异步回调的实现方式,发起支付之后不需要等待回调接口被调用就直接返回。从应用场景上来看,同步回调看起来更像模板模式,异步回调看起来更像观察者模式。

应用举例一:JdbcTemplate

Spring提供了很多Template类,比如,JdbcTemplate、RedisTemplate、RestTemplate。尽管都叫作xxxTemplate,但它们并非基于模板模式来实现的,而是基于回调来实现的,确切地说应该是同步回调。

我们拿其中的JdbcTemplate来举例分析一下。Java提供了JDBC类库来封装不同类型的数据库操作。不过,直接使用JDBC来编写操作数据库的代码,还是有点复杂的。比如,下面这段是使用JDBC来查询用户信息的代码。

public class JdbcDemo {
  public User queryUser(long id) {
    Connection conn = null;
    Statement stmt = null;
    try {
      //1.加载驱动
      Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
      conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/demo", "xzg", "xzg");

      //2.创建statement类对象,用来执行SQL语句
      stmt = conn.createStatement();

      //3.ResultSet类,用来存放获取的结果集
      String sql = "select * from user where id=" + id;
      ResultSet resultSet = stmt.executeQuery(sql);

      String eid = null, ename = null, price = null;

      while (resultSet.next()) {
        User user = new User();
        user.setId(resultSet.getLong("id"));
        user.setName(resultSet.getString("name"));
        user.setTelephone(resultSet.getString("telephone"));
        return user;
      }
    } catch (ClassNotFoundException e) {
      // TODO: log...
    } catch (SQLException e) {
      // TODO: log...
    } finally {
      if (conn != null)
        try {
          conn.close();
        } catch (SQLException e) {
          // TODO: log...
        }
      if (stmt != null)
        try {
          stmt.close();
        } catch (SQLException e) {
          // TODO: log...
        }
    }
    return null;
  }

}

queryUser()函数包含很多流程性质的代码,跟业务无关,比如,加载驱动、创建数据库连接、创建statement、关闭连接、关闭statement、处理异常。针对不同的SQL执行请求,这些流程性质的代码是相同的、可以复用的,我们不需要每次都重新敲一遍。

针对这个问题,Spring提供了JdbcTemplate,对JDBC进一步封装,来简化数据库编程。使用JdbcTemplate查询用户信息,我们只需要编写跟这个业务有关的代码,其中包括,查询用户的SQL语句、查询结果与User对象之间的映射关系。其他流程性质的代码都封装在了JdbcTemplate类中,不需要我们每次都重新编写。用JdbcTemplate重写上面的例子,如下所示:

public class JdbcTemplateDemo {
  private JdbcTemplate jdbcTemplate;

  public User queryUser(long id) {
    String sql = "select * from user where id="+id;
    return jdbcTemplate.query(sql, new UserRowMapper()).get(0);
  }

  class UserRowMapper implements RowMapper<User> {
    public User mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
      User user = new User();
      user.setId(rs.getLong("id"));
      user.setName(rs.getString("name"));
      user.setTelephone(rs.getString("telephone"));
      return user;
    }
  }
}

那JdbcTemplate底层具体是如何实现的呢?JdbcTemplate通过回调的机制,将不变的执行流程抽离出来,放到模板方法execute()中,将可变的部分设计成回调StatementCallback,由用户来定制。query()函数是对execute()函数的二次封装,让接口用起来更加方便。

@Override
public <T> List<T> query(String sql, RowMapper<T> rowMapper) throws DataAccessException {
 return query(sql, new RowMapperResultSetExtractor<T>(rowMapper));
}

@Override
public <T> T query(final String sql, final ResultSetExtractor<T> rse) throws DataAccessException {
 Assert.notNull(sql, "SQL must not be null");
 Assert.notNull(rse, "ResultSetExtractor must not be null");
 if (logger.isDebugEnabled()) {
  logger.debug("Executing SQL query [" + sql + "]");
 }

 class QueryStatementCallback implements StatementCallback<T>, SqlProvider {
  @Override
  public T doInStatement(Statement stmt) throws SQLException {
   ResultSet rs = null;
   try {
    rs = stmt.executeQuery(sql);
    ResultSet rsToUse = rs;
    if (nativeJdbcExtractor != null) {
     rsToUse = nativeJdbcExtractor.getNativeResultSet(rs);
    }
    return rse.extractData(rsToUse);
   }
   finally {
    JdbcUtils.closeResultSet(rs);
   }
  }
  @Override
  public String getSql() {
   return sql;
  }
 }

 return execute(new QueryStatementCallback());
}

@Override
public <T> T execute(StatementCallback<T> action) throws DataAccessException {
 Assert.notNull(action, "Callback object must not be null");

 Connection con = DataSourceUtils.getConnection(getDataSource());
 Statement stmt = null;
 try {
  Connection conToUse = con;
  if (this.nativeJdbcExtractor != null &&
    this.nativeJdbcExtractor.isNativeConnectionNecessaryForNativeStatements()) {
   conToUse = this.nativeJdbcExtractor.getNativeConnection(con);
  }
  stmt = conToUse.createStatement();
  applyStatementSettings(stmt);
  Statement stmtToUse = stmt;
  if (this.nativeJdbcExtractor != null) {
   stmtToUse = this.nativeJdbcExtractor.getNativeStatement(stmt);
  }
  T result = action.doInStatement(stmtToUse);
  handleWarnings(stmt);
  return result;
 }
 catch (SQLException ex) {
  // Release Connection early, to avoid potential connection pool deadlock
  // in the case when the exception translator hasn't been initialized yet.
  JdbcUtils.closeStatement(stmt);
  stmt = null;
  DataSourceUtils.releaseConnection(con, getDataSource());
  con = null;
  throw getExceptionTranslator().translate("StatementCallback", getSql(action), ex);
 }
 finally {
  JdbcUtils.closeStatement(stmt);
  DataSourceUtils.releaseConnection(con, getDataSource());
 }
}

应用举例二:setClickListener()

在客户端开发中,我们经常给控件注册事件监听器,比如下面这段代码,就是在Android应用开发中,给Button控件的点击事件注册监听器。

Button button = (Button)findViewById(R.id.button);
button.setOnClickListener(new OnClickListener() {
  @Override
  public void onClick(View v) {
    System.out.println("I am clicked.");
  }
});

从代码结构上来看,事件监听器很像回调,即传递一个包含回调函数(onClick())的对象给另一个函数。从应用场景上来看,它又很像观察者模式,即事先注册观察者(OnClickListener),当用户点击按钮的时候,发送点击事件给观察者,并且执行相应的onClick()函数。

前面讲到,回调分为同步回调和异步回调。这里的回调算是异步回调。

应用举例三:addShutdownHook()

Hook可以翻译成“钩子”,那它跟Callback有什么区别呢?

网上有人认为Hook就是Callback,两者说的是一回事儿,只是表达不同而已。而有人觉得Hook是Callback的一种应用。Callback更侧重语法机制的描述,Hook更加侧重应用场景的描述。

Hook比较经典的应用场景是Tomcat和JVM的shutdown hook。接下来,我们拿JVM来举例说明一下。JVM提供了Runtime.addShutdownHook(Thread hook)方法,可以注册一个JVM关闭的Hook。当应用程序关闭的时候,JVM会自动调用Hook代码。代码示例如下所示:

public class ShutdownHookDemo {

  private static class ShutdownHook extends Thread {
    public void run() {
      System.out.println("I am called during shutting down.");
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new ShutdownHook());
  }
}

再来看addShutdownHook()的代码实现,如下所示。

public class Runtime {
  public void addShutdownHook(Thread hook) {
    SecurityManager sm = System.getSecurityManager();
    if (sm != null) {
      sm.checkPermission(new RuntimePermission("shutdownHooks"));
    }
    ApplicationShutdownHooks.add(hook);
  }
}

class ApplicationShutdownHooks {
    /* The set of registered hooks */
    private static IdentityHashMap<Thread, Thread> hooks;
    static {
            hooks = new IdentityHashMap<>();
        } catch (IllegalStateException e) {
            hooks = null;
        }
    }

    static synchronized void add(Thread hook) {
        if(hooks == null)
            throw new IllegalStateException("Shutdown in progress");

        if (hook.isAlive())
            throw new IllegalArgumentException("Hook already running");

        if (hooks.containsKey(hook))
            throw new IllegalArgumentException("Hook previously registered");

        hooks.put(hook, hook);
    }

    static void runHooks() {
        Collection<Thread> threads;
        synchronized(ApplicationShutdownHooks.class) {
            threads = hooks.keySet();
            hooks = null;
        }

        for (Thread hook : threads) {
            hook.start();
        }
        for (Thread hook : threads) {
            while (true) {
                try {
                    hook.join();
                    break;
                } catch (InterruptedException ignored) {
                }
            }
        }
    }
}

从代码中我们可以发现,有关Hook的逻辑都被封装到ApplicationShutdownHooks类中了。当应用程序关闭的时候,JVM会调用这个类的runHooks()方法,创建多个线程,并发地执行多个Hook。在注册完Hook之后,并不需要等待Hook执行完成,所以,这也算是一种异步回调。

模板模式 VS 回调

从应用场景上来看,同步回调跟模板模式几乎一致。它们都是在一个大的算法骨架中,自由替换其中的某个步骤,起到代码复用和扩展的目的。而异步回调跟模板模式有较大差别,更像是观察者模式。

从代码实现上来看,回调和模板模式完全不同。回调基于组合关系来实现,把一个对象传递给另一个对象,是一种对象之间的关系;模板模式基于继承关系来实现,子类重写父类的抽象方法,是一种类之间的关系。

前面也讲到,组合优于继承。实际上,这里也不例外。在代码实现上,回调相对于模板模式会更加灵活,主要体现在下面几点。

策略模式

策略模式的原理与实现

策略模式,英文全称是Strategy Design Pattern。在GoF的《设计模式》一书中,它是这样定义的:

Define a family of algorithms, encapsulate each one, and make them interchangeable. Strategy lets the algorithm vary independently from clients that use it.

翻译成中文就是:定义一族算法类,将每个算法分别封装起来,让它们可以互相替换。策略模式可以使算法的变化独立于使用它们的客户端(这里的客户端代指使用算法的代码)。

我们知道,工厂模式是解耦对象的创建和使用,观察者模式是解耦观察者和被观察者。策略模式跟两者类似,也能起到解耦的作用,不过,它解耦的是策略的定义、创建、使用这三部分。

1.策略的定义

策略类的定义比较简单,包含一个策略接口和一组实现这个接口的策略类。因为所有的策略类都实现相同的接口,所以,客户端代码基于接口而非实现编程,可以灵活地替换不同的策略。示例代码如下所示:

public interface Strategy {
  void algorithmInterface();
}

public class ConcreteStrategyA implements Strategy {
  @Override
  public void  algorithmInterface() {
    //具体的算法...
  }
}

public class ConcreteStrategyB implements Strategy {
  @Override
  public void  algorithmInterface() {
    //具体的算法...
  }
}

2.策略的创建

因为策略模式会包含一组策略,在使用它们的时候,一般会通过类型(type)来判断创建哪个策略来使用。为了封装创建逻辑,我们需要对客户端代码屏蔽创建细节。我们可以把根据type创建策略的逻辑抽离出来,放到工厂类中。示例代码如下所示:

public class StrategyFactory {
  private static final Map<String, Strategy> strategies = new HashMap<>();

  static {
    strategies.put("A", new ConcreteStrategyA());
    strategies.put("B", new ConcreteStrategyB());
  }

  public static Strategy getStrategy(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("type should not be empty.");
    }
    return strategies.get(type);
  }
}

一般来讲,如果策略类是无状态的,不包含成员变量,只是纯粹的算法实现,这样的策略对象是可以被共享使用的,不需要在每次调用getStrategy()的时候,都创建一个新的策略对象。针对这种情况,我们可以使用上面这种工厂类的实现方式,事先创建好每个策略对象,缓存到工厂类中,用的时候直接返回。

相反,如果策略类是有状态的,根据业务场景的需要,我们希望每次从工厂方法中,获得的都是新创建的策略对象,而不是缓存好可共享的策略对象,那我们就需要按照如下方式来实现策略工厂类。

public class StrategyFactory {
  public static Strategy getStrategy(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("type should not be empty.");
    }

    if (type.equals("A")) {
      return new ConcreteStrategyA();
    } else if (type.equals("B")) {
      return new ConcreteStrategyB();
    }

    return null;
  }
}

3.策略的使用

策略模式包含一组可选策略,客户端代码一般如何确定使用哪个策略呢?最常见的是运行时动态确定使用哪种策略,这也是策略模式最典型的应用场景。

这里的“运行时动态”指的是,我们事先并不知道会使用哪个策略,而是在程序运行期间,根据配置、用户输入、计算结果等这些不确定因素,动态决定使用哪种策略。

// 策略接口:EvictionStrategy
// 策略类:LruEvictionStrategy、FifoEvictionStrategy、LfuEvictionStrategy...
// 策略工厂:EvictionStrategyFactory

public class UserCache {
  private Map<String, User> cacheData = new HashMap<>();
  private EvictionStrategy eviction;

  public UserCache(EvictionStrategy eviction) {
    this.eviction = eviction;
  }

  //...
}

// 运行时动态确定,根据配置文件的配置决定使用哪种策略
public class Application {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    EvictionStrategy evictionStrategy = null;
    Properties props = new Properties();
    props.load(new FileInputStream("./config.properties"));
    String type = props.getProperty("eviction_type");
    evictionStrategy = EvictionStrategyFactory.getEvictionStrategy(type);
    UserCache userCache = new UserCache(evictionStrategy);
    //...
  }
}

// 非运行时动态确定,在代码中指定使用哪种策略
public class Application {
  public static void main(String[] args) {
    //...
    EvictionStrategy evictionStrategy = new LruEvictionStrategy();
    UserCache userCache = new UserCache(evictionStrategy);
    //...
  }
}

如何利用策略模式避免分支判断?

实际上,能够移除分支判断逻辑的模式不仅仅有策略模式,后面我们要讲的状态模式也可以。对于使用哪种模式,具体还要看应用场景来定。 策略模式适用于根据不同类型的动态,决定使用哪种策略这样一种应用场景。

我们先通过一个例子来看下,if-else或switch-case分支判断逻辑是如何产生的。具体的代码如下所示。在这个例子中,我们没有使用策略模式,而是将策略的定义、创建、使用直接耦合在一起。

public class OrderService {
  public double discount(Order order) {
    double discount = 0.0;
    OrderType type = order.getType();
    if (type.equals(OrderType.NORMAL)) { // 普通订单
      //...省略折扣计算算法代码
    } else if (type.equals(OrderType.GROUPON)) { // 团购订单
      //...省略折扣计算算法代码
    } else if (type.equals(OrderType.PROMOTION)) { // 促销订单
      //...省略折扣计算算法代码
    }
    return discount;
  }
}

如何来移除掉分支判断逻辑呢?那策略模式就派上用场了。我们使用策略模式对上面的代码重构,将不同类型订单的打折策略设计成策略类,并由工厂类来负责创建策略对象。具体的代码如下所示:

// 策略的定义
public interface DiscountStrategy {
  double calDiscount(Order order);
}
// 省略NormalDiscountStrategy、GrouponDiscountStrategy、PromotionDiscountStrategy类代码...

// 策略的创建
public class DiscountStrategyFactory {
  private static final Map<OrderType, DiscountStrategy> strategies = new HashMap<>();

  static {
    strategies.put(OrderType.NORMAL, new NormalDiscountStrategy());
    strategies.put(OrderType.GROUPON, new GrouponDiscountStrategy());
    strategies.put(OrderType.PROMOTION, new PromotionDiscountStrategy());
  }

  public static DiscountStrategy getDiscountStrategy(OrderType type) {
    return strategies.get(type);
  }
}

// 策略的使用
public class OrderService {
  public double discount(Order order) {
    OrderType type = order.getType();
    DiscountStrategy discountStrategy = DiscountStrategyFactory.getDiscountStrategy(type);
    return discountStrategy.calDiscount(order);
  }
}

重构之后的代码就没有了if-else分支判断语句了。实际上,这得益于策略工厂类。在工厂类中,我们用Map来缓存策略,根据type直接从Map中获取对应的策略,从而避免if-else分支判断逻辑。等后面讲到使用状态模式来避免分支判断逻辑的时候,你会发现,它们使用的是同样的套路。本质上都是借助“查表法”,根据type查表(代码中的strategies就是表)替代根据type分支判断。

但是,如果业务场景需要每次都创建不同的策略对象,我们就要用另外一种工厂类的实现方式了。具体的代码如下所示:

public class DiscountStrategyFactory {
  public static DiscountStrategy getDiscountStrategy(OrderType type) {
    if (type == null) {
      throw new IllegalArgumentException("Type should not be null.");
    }
    if (type.equals(OrderType.NORMAL)) {
      return new NormalDiscountStrategy();
    } else if (type.equals(OrderType.GROUPON)) {
      return new GrouponDiscountStrategy();
    } else if (type.equals(OrderType.PROMOTION)) {
      return new PromotionDiscountStrategy();
    }
    return null;
  }
}

这种实现方式相当于把原来的if-else分支逻辑,从OrderService类中转移到了工厂类中,实际上并没有真正将它移除。

例子:实现一个支持给不同大小文件排序的小程序

问题与解决思路

假设有这样一个需求,希望写一个小程序,实现对一个文件进行排序的功能。文件中只包含整型数,并且,相邻的数字通过逗号来区隔。

你可能会说,这不是很简单嘛,只需要将文件中的内容读取出来,并且通过逗号分割成一个一个的数字,放到内存数组中,然后编写某种排序算法(比如快排),或者直接使用编程语言提供的排序函数,对数组进行排序,最后再将数组中的数据写入文件就可以了。

但是,如果文件很大呢?比如有10GB大小,因为内存有限(比如只有8GB大小),我们没办法一次性加载文件中的所有数据到内存中,这个时候,我们就要利用外部排序算法了。

如果文件更大,比如有100GB大小,我们为了利用CPU多核的优势,可以在外部排序的基础之上进行优化,加入多线程并发排序的功能,这就有点类似“单机版”的MapReduce。

如果文件非常大,比如有1TB大小,即便是单机多线程排序,这也算很慢了。这个时候,我们可以使用真正的MapReduce框架,利用多机的处理能力,提高排序的效率。

代码实现与分析

先用最简单直接的方式将它实现出来。(下面的代码只给出了跟设计模式相关的骨架代码,并没有给出每种排序算法的具体代码实现。)

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    if (fileSize < 6 * GB) { // [0, 6GB)
      quickSort(filePath);
    } else if (fileSize < 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      externalSort(filePath);
    } else if (fileSize < 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      concurrentExternalSort(filePath);
    } else { // [100GB, ~)
      mapreduceSort(filePath);
    }
  }

  private void quickSort(String filePath) {
    // 快速排序
  }

  private void externalSort(String filePath) {
    // 外部排序
  }

  private void concurrentExternalSort(String filePath) {
    // 多线程外部排序
  }

  private void mapreduceSort(String filePath) {
    // 利用MapReduce多机排序
  }
}

public class SortingTool {
  public static void main(String[] args) {
    Sorter sorter = new Sorter();
    sorter.sortFile(args[0]);
  }
}

如果只是开发一个简单的工具,那上面的代码实现就足够了。毕竟,代码不多,后续修改、扩展的需求也不多,怎么写都不会导致代码不可维护。但是,如果是在开发一个大型项目,排序文件只是其中的一个功能模块,那就要在代码设计、代码质量上下点儿功夫了。只有每个小的功能模块都写好,整个项目的代码才能不差。

在代码中并没有给出每种排序算法的代码实现。实际上,每种排序算法的实现逻辑都比较复杂,代码行数都比较多。所有排序算法的代码实现都堆在Sorter一个类中,这就会导致这个类的代码很多。而在“编码规范”那一部分中也讲到,一个类的代码太多也会影响到可读性、可维护性。除此之外,所有的排序算法都设计成Sorter的私有函数,也会影响代码的可复用性。

代码优化与重构

只要掌握了我们之前讲过的设计原则和思想,针对上面的问题,即便想不到该用什么设计模式来重构,也应该能知道该如何解决,那就是将Sorter类中的某些代码拆分出来,独立成职责更加单一的小类。实际上,拆分是应对类或者函数代码过多、应对代码复杂性的一个常用手段。按照这个解决思路,对代码进行重构。

public interface ISortAlg {
  void sort(String filePath);
}

public class QuickSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class ExternalSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class ConcurrentExternalSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class MapReduceSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg;
    if (fileSize < 6 * GB) { // [0, 6GB)
      sortAlg = new QuickSort();
    } else if (fileSize < 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      sortAlg = new ExternalSort();
    } else if (fileSize < 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      sortAlg = new ConcurrentExternalSort();
    } else { // [100GB, ~)
      sortAlg = new MapReduceSort();
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }
}

经过拆分之后,每个类的代码都不会太多,每个类的逻辑都不会太复杂,代码的可读性、可维护性提高了。除此之外,将排序算法设计成独立的类,跟具体的业务逻辑(代码中的if-else那部分逻辑)解耦,也让排序算法能够复用。这一步实际上就是策略模式的第一步,也就是将策略的定义分离出来。

实际上,上面的代码还可以继续优化。每种排序类都是无状态的,我们没必要在每次使用的时候,都重新创建一个新的对象。所以,还可以使用工厂模式对对象的创建进行封装。

public class SortAlgFactory {
  private static final Map<String, ISortAlg> algs = new HashMap<>();

  static {
    algs.put("QuickSort", new QuickSort());
    algs.put("ExternalSort", new ExternalSort());
    algs.put("ConcurrentExternalSort", new ConcurrentExternalSort());
    algs.put("MapReduceSort", new MapReduceSort());
  }

  public static ISortAlg getSortAlg(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("type should not be empty.");
    }
    return algs.get(type);
  }
}

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg;
    if (fileSize < 6 * GB) { // [0, 6GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("QuickSort");
    } else if (fileSize < 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("ExternalSort");
    } else if (fileSize < 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("ConcurrentExternalSort");
    } else { // [100GB, ~)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("MapReduceSort");
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }
}

经过上面两次重构之后,现在的代码实际上已经符合策略模式的代码结构了。我们通过策略模式将策略的定义、创建、使用解耦,让每一部分都不至于太复杂。不过,Sorter类中的sortFile()函数还是有一堆if-else逻辑。这里的if-else逻辑分支不多、也不复杂,这样写完全没问题。但如果想将if-else分支判断移除掉,那也是有办法的。

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;
  private static final List<AlgRange> algs = new ArrayList<>();
  static {
    algs.add(new AlgRange(0, 6*GB, SortAlgFactory.getSortAlg("QuickSort")));
    algs.add(new AlgRange(6*GB, 10*GB, SortAlgFactory.getSortAlg("ExternalSort")));
    algs.add(new AlgRange(10*GB, 100*GB, SortAlgFactory.getSortAlg("ConcurrentExternalSort")));
    algs.add(new AlgRange(100*GB, Long.MAX_VALUE, SortAlgFactory.getSortAlg("MapReduceSort")));
  }

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg = null;
    for (AlgRange algRange : algs) {
      if (algRange.inRange(fileSize)) {
        sortAlg = algRange.getAlg();
        break;
      }
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }

  private static class AlgRange {
    private long start;
    private long end;
    private ISortAlg alg;

    public AlgRange(long start, long end, ISortAlg alg) {
      this.start = start;
      this.end = end;
      this.alg = alg;
    }

    public ISortAlg getAlg() {
      return alg;
    }

    public boolean inRange(long size) {
      return size >= start && size < end;
    }
  }
}

实际上,这也是基于查表法来解决的,其中的“algs”就是“表”。

现在的代码实现就更加优美了。我们把可变的部分隔离到了策略工厂类和Sorter类中的静态代码段中。当要添加一个新的排序算法时,只需要修改策略工厂类和Sort类中的静态代码段,其他代码都不需要修改,这样就将代码改动最小化、集中化了。

你可能会说,即便这样,当我们添加新的排序算法的时候,还是需要修改代码,并不完全符合开闭原则。有什么办法让我们完全满足开闭原则呢?

对于Java语言来说,我们可以通过反射来避免对策略工厂类的修改。具体是这么做的:我们通过一个配置文件或者自定义的annotation来标注都有哪些策略类;策略工厂类读取配置文件或者搜索被annotation标注的策略类,然后通过反射动态地加载这些策略类、创建策略对象;当我们新添加一个策略的时候,只需要将这个新添加的策略类添加到配置文件或者用annotation标注即可。

对于Sorter来说,我们可以通过同样的方法来避免修改。我们通过将文件大小区间和算法之间的对应关系放到配置文件中。当添加新的排序算法时,我们只需要改动配置文件即可,不需要改动代码。

职责链模式

职责链模式的原理和实现

职责链模式的英文翻译是Chain Of Responsibility Design Pattern。在GoF的《设计模式》中,它是这么定义的:

Avoid coupling the sender of a request to its receiver by giving more than one object a chance to handle the request. Chain the receiving objects and pass the request along the chain until an object handles it.

翻译成中文就是:将请求的发送和接收解耦,让多个接收对象都有机会处理这个请求。将这些接收对象串成一条链,并沿着这条链传递这个请求,直到链上的某个接收对象能够处理它为止。

这么说比较抽象,我用更加容易理解的话来进一步解读一下。

在职责链模式中,多个处理器(也就是刚刚定义中说的“接收对象”)依次处理同一个请求。一个请求先经过A处理器处理,然后再把请求传递给B处理器,B处理器处理完后再传递给C处理器,以此类推,形成一个链条。链条上的每个处理器各自承担各自的处理职责,所以叫作职责链模式。

职责链模式有多种实现方式,第一种实现方式如下所示。其中,Handler是所有处理器类的抽象父类,handle()是抽象方法。每个具体的处理器类(HandlerA、HandlerB)的handle()函数的代码结构类似,如果它能处理该请求,就不继续往下传递;如果不能处理,则交由后面的处理器来处理(也就是调用successor.handle())。HandlerChain是处理器链,从数据结构的角度来看,它就是一个记录了链头、链尾的链表。其中,记录链尾是为了方便添加处理器。

public abstract class Handler {
  protected Handler successor = null;

  public void setSuccessor(Handler successor) {
    this.successor = successor;
  }

  public abstract void handle();
}

public class HandlerA extends Handler {
  @Override
  public void handle() {
    boolean handled = false;
    //...
    if (!handled && successor != null) {
      successor.handle();
    }
  }
}

public class HandlerB extends Handler {
  @Override
  public void handle() {
    boolean handled = false;
    //...
    if (!handled && successor != null) {
      successor.handle();
    } 
  }
}

public class HandlerChain {
  private Handler head = null;
  private Handler tail = null;

  public void addHandler(Handler handler) {
    handler.setSuccessor(null);

    if (head == null) {
      head = handler;
      tail = handler;
      return;
    }

    tail.setSuccessor(handler);
    tail = handler;
  }

  public void handle() {
    if (head != null) {
      head.handle();
    }
  }
}

// 使用举例
public class Application {
  public static void main(String[] args) {
    HandlerChain chain = new HandlerChain();
    chain.addHandler(new HandlerA());
    chain.addHandler(new HandlerB());
    chain.handle();
  }
}

实际上,上面的代码实现不够优雅。处理器类的handle()函数,不仅包含自己的业务逻辑,还包含对下一个处理器的调用,也就是代码中的successor.handle()。一个不熟悉这种代码结构的程序员,在添加新的处理器类的时候,很有可能忘记在handle()函数中调用successor.handle(),这就会导致代码出现bug。

针对这个问题,我们对代码进行重构,利用模板模式,将调用successor.handle()的逻辑从具体的处理器类中剥离出来,放到抽象父类中。这样具体的处理器类只需要实现自己的业务逻辑就可以了。重构之后的代码如下所示:

public abstract class Handler {
  protected Handler successor = null;

  public void setSuccessor(Handler successor) {
    this.successor = successor;
  }

  public final void handle() {
    boolean handled = doHandle();
    if (successor != null && !handled) {
      successor.handle();
    }
  }

  protected abstract boolean doHandle();
}

public class HandlerA extends Handler {
  @Override
  protected boolean doHandle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}

public class HandlerB extends Handler {
  @Override
  protected boolean doHandle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}

// HandlerChain和Application代码不变

再来看第二种实现方式,代码如下所示。这种实现方式更加简单。HandlerChain类用数组而非链表来保存所有的处理器,并且需要在HandlerChain的handle()函数中,依次调用每个处理器的handle()函数。

public interface IHandler {
  boolean handle();
}

public class HandlerA implements IHandler {
  @Override
  public boolean handle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}

public class HandlerB implements IHandler {
  @Override
  public boolean handle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}

public class HandlerChain {
  private List<IHandler> handlers = new ArrayList<>();

  public void addHandler(IHandler handler) {
    this.handlers.add(handler);
  }

  public void handle() {
    for (IHandler handler : handlers) {
      boolean handled = handler.handle();
      if (handled) {
        break;
      }
    }
  }
}

// 使用举例
public class Application {
  public static void main(String[] args) {
    HandlerChain chain = new HandlerChain();
    chain.addHandler(new HandlerA());
    chain.addHandler(new HandlerB());
    chain.handle();
  }
}

在GoF给出的定义中,如果处理器链上的某个处理器能够处理这个请求,那就不会继续往下传递请求。实际上,职责链模式还有一种变体,那就是请求会被所有的处理器都处理一遍,不存在中途终止的情况。这种变体也有两种实现方式:用链表存储处理器和用数组存储处理器,跟上面的两种实现方式类似,只需要稍微修改即可。

职责链模式的应用场景举例

敏感词过滤

对于支持UGC(User Generated Content,用户生成内容)的应用(比如论坛)来说,用户生成的内容(比如,在论坛中发表的帖子)可能会包含一些敏感词(比如涉黄、广告、反动等词汇)。针对这个应用场景,我们就可以利用职责链模式来过滤这些敏感词。

对于包含敏感词的内容,我们有两种处理方式,一种是直接禁止发布,另一种是给敏感词打马赛克(比如,用***替换敏感词)之后再发布。第一种处理方式符合GoF给出的职责链模式的定义,第二种处理方式是职责链模式的变体。

这里只给出第一种实现方式的代码示例,如下所示,并且,我们只给出了代码实现的骨架,具体的敏感词过滤算法并没有给出。

public interface SensitiveWordFilter {
  boolean doFilter(Content content);
}

public class SexyWordFilter implements SensitiveWordFilter {
  @Override
  public boolean doFilter(Content content) {
    boolean legal = true;
    //...
    return legal;
  }
}

// PoliticalWordFilter、AdsWordFilter类代码结构与SexyWordFilter类似

public class SensitiveWordFilterChain {
  private List<SensitiveWordFilter> filters = new ArrayList<>();

  public void addFilter(SensitiveWordFilter filter) {
    this.filters.add(filter);
  }

  // return true if content doesn't contain sensitive words.
  public boolean filter(Content content) {
    for (SensitiveWordFilter filter : filters) {
      if (!filter.doFilter(content)) {
        return false;
      }
    }
    return true;
  }
}

public class ApplicationDemo {
  public static void main(String[] args) {
    SensitiveWordFilterChain filterChain = new SensitiveWordFilterChain();
    filterChain.addFilter(new AdsWordFilter());
    filterChain.addFilter(new SexyWordFilter());
    filterChain.addFilter(new PoliticalWordFilter());

    boolean legal = filterChain.filter(new Content());
    if (!legal) {
      // 不发表
    } else {
      // 发表
    }
  }
}

Servlet Filter

Servlet Filter是Java Servlet规范中定义的组件,翻译成中文就是过滤器,它可以实现对HTTP请求的过滤功能,比如鉴权、限流、记录日志、验证参数等等。因为它是Servlet规范的一部分,所以,只要是支持Servlet的Web容器(比如,Tomcat、Jetty等),都支持过滤器功能。

在实际项目中,要使用Servlet Filter,只需要定义一个实现javax.servlet.Filter接口的过滤器类,并且将它配置在web.xml配置文件中。Web容器启动的时候,会读取web.xml中的配置,创建过滤器对象。当有请求到来的时候,会先经过过滤器,然后才由Servlet来处理。

public class LogFilter implements Filter {
  @Override
  public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
    // 在创建Filter时自动调用,
    // 其中filterConfig包含这个Filter的配置参数,比如name之类的(从配置文件中读取的)
  }

  @Override
  public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
    System.out.println("拦截客户端发送来的请求.");
    chain.doFilter(request, response);
    System.out.println("拦截发送给客户端的响应.");
  }

  @Override
  public void destroy() {
    // 在销毁Filter时自动调用
  }
}

// 在web.xml配置文件中如下配置:
<filter>
  <filter-name>logFilter</filter-name>
  <filter-class>com.xzg.cd.LogFilter</filter-class>
</filter>
<filter-mapping>
    <filter-name>logFilter</filter-name>
    <url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>

职责链模式的实现包含处理器接口(IHandler)或抽象类(Handler),以及处理器链(HandlerChain)。对应到Servlet Filter,javax.servlet.Filter就是处理器接口,FilterChain就是处理器链。

不过,Servlet只是一个规范,并不包含具体的实现,所以,Servlet中的FilterChain只是一个接口定义。具体的实现类由遵从Servlet规范的Web容器来提供,比如,ApplicationFilterChain类就是Tomcat提供的FilterChain的实现类,源码(简化后)如下所示。

public final class ApplicationFilterChain implements FilterChain {
  private int pos = 0; //当前执行到了哪个filter
  private int n; //filter的个数
  private ApplicationFilterConfig[] filters;
  private Servlet servlet;
  
  @Override
  public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response) {
    if (pos < n) {
      ApplicationFilterConfig filterConfig = filters[pos++];
      Filter filter = filterConfig.getFilter();
      filter.doFilter(request, response, this);
    } else {
      // filter都处理完毕后,执行servlet
      servlet.service(request, response);
    }
  }
  
  public void addFilter(ApplicationFilterConfig filterConfig) {
    for (ApplicationFilterConfig filter:filters)
      if (filter==filterConfig)
         return;

    if (n == filters.length) {//扩容
      ApplicationFilterConfig[] newFilters = new ApplicationFilterConfig[n + INCREMENT];
      System.arraycopy(filters, 0, newFilters, 0, n);
      filters = newFilters;
    }
    filters[n++] = filterConfig;
  }
}

ApplicationFilterChain中的doFilter()函数的代码实现比较有技巧,实际上是一个递归调用。你可以用每个Filter(比如LogFilter)的doFilter()的代码实现,直接替换ApplicationFilterChain的第12行代码,一眼就能看出是递归调用了。

这样实现主要是为了在一个doFilter()方法中,支持双向拦截,既能拦截客户端发送来的请求,也能拦截发送给客户端的响应。

Spring Interceptor

Spring Interceptor,翻译成中文就是拦截器。尽管英文单词和中文翻译都不同,但这两者基本上可以看作一个概念,都用来实现对HTTP请求进行拦截处理。

它们不同之处在于,Servlet Filter是Servlet规范的一部分,实现依赖于Web容器。Spring Interceptor是Spring MVC框架的一部分,由Spring MVC框架来提供实现。客户端发送的请求,会先经过Servlet Filter,然后再经过Spring Interceptor,最后到达具体的业务代码中。

img

在项目中,该如何使用Spring Interceptor呢?一个简单的示例代码,如下所示。LogInterceptor实现的功能跟刚才的LogFilter完全相同,只是实现方式上稍有区别。LogFilter对请求和响应的拦截是在doFilter()一个函数中实现的,而LogInterceptor对请求的拦截在preHandle()中实现,对响应的拦截在postHandle()中实现。

public class LogInterceptor implements HandlerInterceptor {

  @Override
  public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
    System.out.println("拦截客户端发送来的请求.");
    return true; // 继续后续的处理
  }

  @Override
  public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
    System.out.println("拦截发送给客户端的响应.");
  }

  @Override
  public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
    System.out.println("这里总是被执行.");
  }
}

//在Spring MVC配置文件中配置interceptors
<mvc:interceptors>
   <mvc:interceptor>
       <mvc:mapping path="/*"/>
       <bean class="com.xzg.cd.LogInterceptor" />
   </mvc:interceptor>
</mvc:interceptors>

Spring Interceptor底层也是基于职责链模式实现的。其中,HandlerExecutionChain类是职责链模式中的处理器链。它的实现相较于Tomcat中的ApplicationFilterChain来说,逻辑更加清晰,不需要使用递归来实现,主要是因为它将请求和响应的拦截工作,拆分到了两个函数中实现。HandlerExecutionChain的源码(简化)如下所示:

public class HandlerExecutionChain {
 private final Object handler;
 private HandlerInterceptor[] interceptors;
 
 public void addInterceptor(HandlerInterceptor interceptor) {
  initInterceptorList().add(interceptor);
 }

 boolean applyPreHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception {
  HandlerInterceptor[] interceptors = getInterceptors();
  if (!ObjectUtils.isEmpty(interceptors)) {
   for (int i = 0; i < interceptors.length; i++) {
    HandlerInterceptor interceptor = interceptors[i];
    if (!interceptor.preHandle(request, response, this.handler)) {
     triggerAfterCompletion(request, response, null);
     return false;
    }
   }
  }
  return true;
 }

 void applyPostHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, ModelAndView mv) throws Exception {
  HandlerInterceptor[] interceptors = getInterceptors();
  if (!ObjectUtils.isEmpty(interceptors)) {
   for (int i = interceptors.length - 1; i >= 0; i--) {
    HandlerInterceptor interceptor = interceptors[i];
    interceptor.postHandle(request, response, this.handler, mv);
   }
  }
 }

 void triggerAfterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Exception ex)
   throws Exception {
  HandlerInterceptor[] interceptors = getInterceptors();
  if (!ObjectUtils.isEmpty(interceptors)) {
   for (int i = this.interceptorIndex; i >= 0; i--) {
    HandlerInterceptor interceptor = interceptors[i];
    try {
     interceptor.afterCompletion(request, response, this.handler, ex);
    } catch (Throwable ex2) {
     logger.error("HandlerInterceptor.afterCompletion threw exception", ex2);
    }
   }
  }
 }
}

在Spring框架中,DispatcherServlet的doDispatch()方法来分发请求,它在真正的业务逻辑执行前后,执行HandlerExecutionChain中的applyPreHandle()和applyPostHandle()函数,用来实现拦截的功能。

状态模式

有限状态机

有限状态机,Finite State Machine,缩写为FSM,简称为状态机。状态机有3个组成部分:状态(State)、事件(Event)、动作(Action)。其中,事件也称为转移条件(Transition Condition)。事件触发状态的转移及动作的执行。不过,动作不是必须的,也可能只转移状态,不执行任何动作。

在“超级马里奥”游戏中,马里奥可以变身为多种形态,比如小马里奥(Small Mario)、超级马里奥(Super Mario)、火焰马里奥(Fire Mario)、斗篷马里奥(Cape Mario)等等。在不同的游戏情节下,各个形态会互相转化,并相应的增减积分。比如,初始形态是小马里奥,吃了蘑菇之后就会变成超级马里奥,并且增加100积分。

实际上,马里奥形态的转变就是一个状态机。其中,马里奥的不同形态就是状态机中的“状态”,游戏情节(比如吃了蘑菇)就是状态机中的“事件”,加减积分就是状态机中的“动作”。比如,吃蘑菇这个事件,会触发状态的转移:从小马里奥转移到超级马里奥,以及触发动作的执行(增加100积分)。

img

如何将上面的状态转移图翻译成代码呢?

骨架代码,如下所示。其中,obtainMushRoom()、obtainCape()、obtainFireFlower()、meetMonster()这几个函数,能够根据当前的状态和事件,更新状态和增减积分。

public enum State {
  SMALL(0),
  SUPER(1),
  FIRE(2),
  CAPE(3);

  private int value;

  private State(int value) {
    this.value = value;
  }

  public int getValue() {
    return this.value;
  }
}

public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private State currentState;

  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = State.SMALL;
  }

  public void obtainMushRoom() {
    //TODO
  }

  public void obtainCape() {
    //TODO
  }

  public void obtainFireFlower() {
    //TODO
  }

  public void meetMonster() {
    //TODO
  }

  public int getScore() {
    return this.score;
  }

  public State getCurrentState() {
    return this.currentState;
  }
}

public class ApplicationDemo {
  public static void main(String[] args) {
    MarioStateMachine mario = new MarioStateMachine();
    mario.obtainMushRoom();
    int score = mario.getScore();
    State state = mario.getCurrentState();
    System.out.println("mario score: " + score + "; state: " + state);
  }
}

状态机实现方式一:分支逻辑法

public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private State currentState;

  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = State.SMALL;
  }

  public void obtainMushRoom() {
    if (currentState.equals(State.SMALL)) {
      this.currentState = State.SUPER;
      this.score += 100;
    }
  }

  public void obtainCape() {
    if (currentState.equals(State.SMALL) || currentState.equals(State.SUPER) ) {
      this.currentState = State.CAPE;
      this.score += 200;
    }
  }

  public void obtainFireFlower() {
    if (currentState.equals(State.SMALL) || currentState.equals(State.SUPER) ) {
      this.currentState = State.FIRE;
      this.score += 300;
    }
  }

  public void meetMonster() {
    if (currentState.equals(State.SUPER)) {
      this.currentState = State.SMALL;
      this.score -= 100;
      return;
    }

    if (currentState.equals(State.CAPE)) {
      this.currentState = State.SMALL;
      this.score -= 200;
      return;
    }

    if (currentState.equals(State.FIRE)) {
      this.currentState = State.SMALL;
      this.score -= 300;
      return;
    }
  }

  public int getScore() {
    return this.score;
  }

  public State getCurrentState() {
    return this.currentState;
  }
}

对于简单的状态机来说,分支逻辑这种实现方式是可以接受的。但是,对于复杂的状态机来说,这种实现方式极易漏写或者错写某个状态转移。除此之外,代码中充斥着大量的if-else或者switch-case分支判断逻辑,可读性和可维护性都很差。如果哪天修改了状态机中的某个状态转移,我们要在冗长的分支逻辑中找到对应的代码进行修改,很容易改错,引入bug。

状态机实现方式二:查表法

实际上,上面这种实现方法有点类似hard code,对于复杂的状态机来说不适用,而状态机的第二种实现方式查表法,就更加合适了。

实际上,除了用状态转移图来表示之外,状态机还可以用二维表来表示,如下所示。在这个二维表中,第一维表示当前状态,第二维表示事件,值表示当前状态经过事件之后,转移到的新状态及其执行的动作。

img

相对于分支逻辑的实现方式,查表法的代码实现更加清晰,可读性和可维护性更好。当修改状态机时,我们只需要修改transitionTable和actionTable两个二维数组即可。实际上,如果我们把这两个二维数组存储在配置文件中,当需要修改状态机时,我们甚至可以不修改任何代码,只需要修改配置文件就可以了。具体的代码如下所示:

public enum Event {
  GOT_MUSHROOM(0),
  GOT_CAPE(1),
  GOT_FIRE(2),
  MET_MONSTER(3);

  private int value;

  private Event(int value) {
    this.value = value;
  }

  public int getValue() {
    return this.value;
  }
}

public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private State currentState;

  private static final State[][] transitionTable = {
          {SUPER, CAPE, FIRE, SMALL},
          {SUPER, CAPE, FIRE, SMALL},
          {CAPE, CAPE, CAPE, SMALL},
          {FIRE, FIRE, FIRE, SMALL}
  };

  private static final int[][] actionTable = {
          {+100, +200, +300, +0},
          {+0, +200, +300, -100},
          {+0, +0, +0, -200},
          {+0, +0, +0, -300}
  };

  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = State.SMALL;
  }

  public void obtainMushRoom() {
    executeEvent(Event.GOT_MUSHROOM);
  }

  public void obtainCape() {
    executeEvent(Event.GOT_CAPE);
  }

  public void obtainFireFlower() {
    executeEvent(Event.GOT_FIRE);
  }

  public void meetMonster() {
    executeEvent(Event.MET_MONSTER);
  }

  private void executeEvent(Event event) {
    int stateValue = currentState.getValue();
    int eventValue = event.getValue();
    this.currentState = transitionTable[stateValue][eventValue];
    this.score += actionTable[stateValue][eventValue];
  }

  public int getScore() {
    return this.score;
  }

  public State getCurrentState() {
    return this.currentState;
  }

}

状态机实现方式三:状态模式

在查表法的代码实现中,事件触发的动作只是简单的积分加减,所以,用一个int类型的二维数组actionTable就能表示,二维数组中的值表示积分的加减值。但是,如果要执行的动作并非这么简单,而是一系列复杂的逻辑操作(比如加减积分、写数据库,还有可能发送消息通知等等),就没法用如此简单的二维数组来表示了。这也就是说,查表法的实现方式有一定局限性。

虽然分支逻辑的实现方式不存在这个问题,但它又存在前面讲到的其他问题,比如分支判断逻辑较多,导致代码可读性和可维护性不好等。实际上,针对分支逻辑法存在的问题,我们可以使用状态模式来解决。

状态模式通过将事件触发的状态转移和动作执行,拆分到不同的状态类中,来避免分支判断逻辑。

利用状态模式来补全MarioStateMachine类,补全后的代码如下所示。

其中,IMario是状态的接口,定义了所有的事件。SmallMario、SuperMario、CapeMario、FireMario是IMario接口的实现类,分别对应状态机中的4个状态。原来所有的状态转移和动作执行的代码逻辑,都集中在MarioStateMachine类中,现在,这些代码逻辑被分散到了这4个状态类中。

public interface IMario { //所有状态类的接口
  State getName();
  //以下是定义的事件
  void obtainMushRoom();
  void obtainCape();
  void obtainFireFlower();
  void meetMonster();
}

public class SmallMario implements IMario {
  private MarioStateMachine stateMachine;

  public SmallMario(MarioStateMachine stateMachine) {
    this.stateMachine = stateMachine;
  }

  @Override
  public State getName() {
    return State.SMALL;
  }

  @Override
  public void obtainMushRoom() {
    stateMachine.setCurrentState(new SuperMario(stateMachine));
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 100);
  }

  @Override
  public void obtainCape() {
    stateMachine.setCurrentState(new CapeMario(stateMachine));
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 200);
  }

  @Override
  public void obtainFireFlower() {
    stateMachine.setCurrentState(new FireMario(stateMachine));
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 300);
  }

  @Override
  public void meetMonster() {
    // do nothing...
  }
}

public class SuperMario implements IMario {
  private MarioStateMachine stateMachine;

  public SuperMario(MarioStateMachine stateMachine) {
    this.stateMachine = stateMachine;
  }

  @Override
  public State getName() {
    return State.SUPER;
  }

  @Override
  public void obtainMushRoom() {
    // do nothing...
  }

  @Override
  public void obtainCape() {
    stateMachine.setCurrentState(new CapeMario(stateMachine));
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 200);
  }

  @Override
  public void obtainFireFlower() {
    stateMachine.setCurrentState(new FireMario(stateMachine));
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 300);
  }

  @Override
  public void meetMonster() {
    stateMachine.setCurrentState(new SmallMario(stateMachine));
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() - 100);
  }
}

// 省略CapeMario、FireMario类...

public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private IMario currentState; // 不再使用枚举来表示状态

  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = new SmallMario(this);
  }

  public void obtainMushRoom() {
    this.currentState.obtainMushRoom();
  }

  public void obtainCape() {
    this.currentState.obtainCape();
  }

  public void obtainFireFlower() {
    this.currentState.obtainFireFlower();
  }

  public void meetMonster() {
    this.currentState.meetMonster();
  }

  public int getScore() {
    return this.score;
  }

  public State getCurrentState() {
    return this.currentState.getName();
  }

  public void setScore(int score) {
    this.score = score;
  }

  public void setCurrentState(IMario currentState) {
    this.currentState = currentState;
  }
}

需要强调的是,MarioStateMachine和各个状态类之间是双向依赖关系。MarioStateMachine依赖各个状态类是理所当然的,但是,反过来,各个状态类为什么要依赖MarioStateMachine呢?这是因为,各个状态类需要更新MarioStateMachine中的两个变量,score和currentState。

实际上,上面的代码还可以继续优化,我们可以将状态类设计成单例,毕竟状态类中不包含任何成员变量。但是,当将状态类设计成单例之后,我们就无法通过构造函数来传递MarioStateMachine了,而状态类又要依赖MarioStateMachine。

前面单例模式的章节中提到过几种解决方法,在这里,我们可以通过函数参数将MarioStateMachine传递进状态类。

public interface IMario {
  State getName();
  void obtainMushRoom(MarioStateMachine stateMachine);
  void obtainCape(MarioStateMachine stateMachine);
  void obtainFireFlower(MarioStateMachine stateMachine);
  void meetMonster(MarioStateMachine stateMachine);
}

public class SmallMario implements IMario {
  private static final SmallMario instance = new SmallMario();
  private SmallMario() {}
  public static SmallMario getInstance() {
    return instance;
  }

  @Override
  public State getName() {
    return State.SMALL;
  }

  @Override
  public void obtainMushRoom(MarioStateMachine stateMachine) {
    stateMachine.setCurrentState(SuperMario.getInstance());
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 100);
  }

  @Override
  public void obtainCape(MarioStateMachine stateMachine) {
    stateMachine.setCurrentState(CapeMario.getInstance());
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 200);
  }

  @Override
  public void obtainFireFlower(MarioStateMachine stateMachine) {
    stateMachine.setCurrentState(FireMario.getInstance());
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 300);
  }

  @Override
  public void meetMonster(MarioStateMachine stateMachine) {
    // do nothing...
  }
}

// 省略SuperMario、CapeMario、FireMario类...

public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private IMario currentState;

  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = SmallMario.getInstance();
  }

  public void obtainMushRoom() {
    this.currentState.obtainMushRoom(this);
  }

  public void obtainCape() {
    this.currentState.obtainCape(this);
  }

  public void obtainFireFlower() {
    this.currentState.obtainFireFlower(this);
  }

  public void meetMonster() {
    this.currentState.meetMonster(this);
  }

  public int getScore() {
    return this.score;
  }

  public State getCurrentState() {
    return this.currentState.getName();
  }

  public void setScore(int score) {
    this.score = score;
  }

  public void setCurrentState(IMario currentState) {
    this.currentState = currentState;
  }
}

实际上,像游戏这种比较复杂的状态机,包含的状态比较多,我优先推荐使用查表法,而状态模式会引入非常多的状态类,会导致代码比较难维护。相反,像电商下单、外卖下单这种类型的状态机,它们的状态并不多,状态转移也比较简单,但事件触发执行的动作包含的业务逻辑可能会比较复杂,所以,更加推荐使用状态模式来实现。

迭代器模式

迭代器模式的原理和实现

迭代器模式(Iterator Design Pattern),也叫作游标模式(Cursor Design Pattern),用来遍历集合对象。这里说的“集合对象”也可以叫“容器”“聚合对象”,实际上就是包含一组对象的对象,比如数组、链表、树、图、跳表。迭代器模式将集合对象的遍历操作从集合类中拆分出来,放到迭代器类中,让两者的职责更加单一。

迭代器是用来遍历容器的,所以,一个完整的迭代器模式一般会涉及容器容器迭代器两部分内容。为了达到基于接口而非实现编程的目的,容器又包含容器接口、容器实现类,迭代器又包含迭代器接口、迭代器实现类。

img

现在针对ArrayList和LinkedList两个线性容器,设计实现对应的迭代器。按照之前给出的迭代器模式的类图,定义一个迭代器接口Iterator,以及针对两种容器的具体的迭代器实现类ArrayIterator和ListIterator。先来看下Iterator接口的定义。

// 接口定义方式一
public interface Iterator<E> {
  boolean hasNext();
  void next();
  E currentItem();
}

// 接口定义方式二
public interface Iterator<E> {
  boolean hasNext();
  E next();
}

Iterator接口有两种定义方式。

在第一种定义中,next()函数用来将游标后移一位元素,currentItem()函数用来返回当前游标指向的元素。在第二种定义中,返回当前元素与后移一位这两个操作,要放到同一个函数next()中完成。

第一种定义方式更加灵活一些,比如可以多次调用currentItem()查询当前元素,而不移动游标。

在接下来的实现中,选择了第一种接口定义方式。

public class ArrayIterator<E> implements Iterator<E> {
  private int cursor;
  private ArrayList<E> arrayList;

  public ArrayIterator(ArrayList<E> arrayList) {
    this.cursor = 0;
    this.arrayList = arrayList;
  }

  @Override
  public boolean hasNext() {
    return cursor != arrayList.size(); //注意这里,cursor在指向最后一个元素的时候,hasNext()仍旧返回true。
  }

  @Override
  public void next() {
    cursor++;
  }

  @Override
  public E currentItem() {
    if (cursor >= arrayList.size()) {
      throw new NoSuchElementException();
    }
    return arrayList.get(cursor);
  }
}

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    ArrayList<String> names = new ArrayList<>();
    names.add("xzg");
    names.add("wang");
    names.add("zheng");
    
    Iterator<String> iterator = new ArrayIterator(names);
    while (iterator.hasNext()) {
      System.out.println(iterator.currentItem());
      iterator.next();
    }
  }
}

在上面的代码实现中,需要将待遍历的容器对象,通过构造函数传递给迭代器类。实际上,为了封装迭代器的创建细节,可以在容器中定义一个iterator()方法,来创建对应的迭代器。为了能实现基于接口而非实现编程,还需要将这个方法定义在List接口中。具体的代码实现和使用示例如下所示:

public interface List<E> {
  Iterator iterator();
  //...省略其他接口函数...
}

public class ArrayList<E> implements List<E> {
  //...
  public Iterator iterator() {
    return new ArrayIterator(this);
  }
  //...省略其他代码
}

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    List<String> names = new ArrayList<>();
    names.add("xzg");
    names.add("wang");
    names.add("zheng");
    
    Iterator<String> iterator = names.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
      System.out.println(iterator.currentItem());
      iterator.next();
    }
  }
}

迭代器模式的优势

一般来讲,遍历集合数据有三种方法:for循环、foreach循环、iterator迭代器。

List<String> names = new ArrayList<>();
names.add("xzg");
names.add("wang");
names.add("zheng");

// 第一种遍历方式:for循环
for (int i = 0; i < names.size(); i++) {
  System.out.print(names.get(i) + ",");
}

// 第二种遍历方式:foreach循环
for (String name : names) {
  System.out.print(name + ",")
}

// 第三种遍历方式:迭代器遍历
Iterator<String> iterator = names.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
  System.out.print(iterator.next() + ",");//Java中的迭代器接口是第二种定义方式,next()既移动游标又返回数据
}

实际上,foreach循环只是一个语法糖而已,底层是基于迭代器来实现的。也就是说,上面代码中的第二种遍历方式(foreach循环代码)的底层实现,就是第三种遍历方式(迭代器遍历代码)。这两种遍历方式可以看作同一种遍历方式,也就是迭代器遍历方式。

从上面的代码来看,for循环遍历方式比起迭代器遍历方式,代码看起来更加简洁。那我们为什么还要用迭代器来遍历容器呢?为什么还要给容器设计对应的迭代器呢?原因有以下三个。

首先,对于类似数组和链表这样的数据结构,遍历方式比较简单,直接使用for循环来遍历就足够了。但是,对于复杂的数据结构(比如树、图)来说,有各种复杂的遍历方式。比如,树有前中后序、按层遍历,图有深度优先、广度优先遍历等等。如果由客户端代码来实现这些遍历算法,势必增加开发成本,而且容易写错。如果将这部分遍历的逻辑写到容器类中,也会导致容器类代码的复杂性。

前面也多次提到,应对复杂性的方法就是拆分。可以将遍历操作拆分到迭代器类中。比如,针对图的遍历,就可以定义DFSIterator、BFSIterator两个迭代器类,让它们分别来实现深度优先遍历和广度优先遍历。

其次,将游标指向的当前位置等信息,存储在迭代器类中,每个迭代器独享游标信息。这样就可以创建多个不同的迭代器,同时对同一个容器进行遍历而互不影响。

最后,容器和迭代器都提供了抽象的接口,方便在开发的时候,基于接口而非具体的实现编程。当需要切换新的遍历算法的时候,比如,从前往后遍历链表切换成从后往前遍历链表,客户端代码只需要将迭代器类从LinkedIterator切换为ReversedLinkedIterator即可,其他代码都不需要修改。除此之外,添加新的遍历算法,只需要扩展新的迭代器类,也更符合开闭原则。

在遍历的同时增删集合元素会发生什么?

在通过迭代器来遍历集合元素的同时,增加或者删除集合中的元素,有可能会导致某个元素被重复遍历或遍历不到。不过,并不是所有情况下都会遍历出错,有的时候也可以正常遍历,所以,这种行为称为结果不可预期行为或者未决行为,也就是说,运行结果到底是对还是错,要视情况而定。

如何应对遍历时改变集合导致的未决行为?

当通过迭代器来遍历集合的时候,增加、删除集合元素会导致不可预期的遍历结果。实际上,“不可预期”比直接出错更加可怕,有的时候运行正确,有的时候运行错误,一些隐藏很深、很难debug的bug就是这么产生的。那我们如何才能避免出现这种不可预期的运行结果呢?

有两种比较干脆利索的解决方案:一种是遍历的时候不允许增删元素,另一种是增删元素之后让遍历报错。

实际上,第一种解决方案比较难实现,我们要确定遍历开始和结束的时间点。遍历开始的时间节点我们很容易获得。我们可以把创建迭代器的时间点作为遍历开始的时间点。但是遍历结束的时间点比较难确定。所以第二种解决方法更加合理。

如何设计实现一个支持“快照”功能的iterator

理解这个问题最关键的是理解“快照”两个字。所谓“快照”,指我们为容器创建迭代器的时候,相当于给容器拍了一张快照(Snapshot)。之后即便我们增删容器中的元素,快照中的元素并不会做相应的改动。而迭代器遍历的对象是快照而非容器,这样就避免了在使用迭代器遍历的过程中,增删容器中的元素,导致的不可预期的结果或者报错。

List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(3);
list.add(8);
list.add(2);

Iterator<Integer> iter1 = list.iterator();//snapshot: 3, 8, 2
list.remove(new Integer(2));//list:3, 8
Iterator<Integer> iter2 = list.iterator();//snapshot: 3, 8
list.remove(new Integer(3));//list:8
Iterator<Integer> iter3 = list.iterator();//snapshot: 3

// 输出结果:3 8 2
while (iter1.hasNext()) {
  System.out.print(iter1.next() + " ");
}
System.out.println();

// 输出结果:3 8
while (iter2.hasNext()) {
  System.out.print(iter1.next() + " ");
}
System.out.println();

// 输出结果:8
while (iter3.hasNext()) {
  System.out.print(iter1.next() + " ");
}
System.out.println();

下面是针对这个功能需求的骨架代码,其中包含ArrayList、SnapshotArrayIterator两个类。

public ArrayList<E> implements List<E> {
  // TODO: 成员变量、私有函数定义
  
  @Override
  public void add(E obj) {
    //TODO
  }
  
  @Override
  public void remove(E obj) {
    // TODO
  }
  
  @Override
  public Iterator<E> iterator() {
    return new SnapshotArrayIterator(this);
  }
}

public class SnapshotArrayIterator<E> implements Iterator<E> {
  // TODO
  
  @Override
  public boolean hasNext() {
    // TODO
  }
  
  @Override
  public E next() {//返回当前元素,并且游标后移一位
    // TODO
  }
}

解决方案一

先来看最简单的一种解决办法。在迭代器类中定义一个成员变量snapshot来存储快照。每当创建迭代器的时候,都拷贝一份容器中的元素到快照中,后续的遍历操作都基于这个迭代器自己持有的快照来进行。

public class SnapshotArrayIterator<E> implements Iterator<E> {
  private int cursor;
  private ArrayList<E> snapshot;

  public SnapshotArrayIterator(ArrayList<E> arrayList) {
    this.cursor = 0;
    this.snapshot = new ArrayList<>();
    this.snapshot.addAll(arrayList);
  }

  @Override
  public boolean hasNext() {
    return cursor < snapshot.size();
  }

  @Override
  public E next() {
    E currentItem = snapshot.get(cursor);
    cursor++;
    return currentItem;
  }
}

这个解决方案虽然简单,但代价也有点高。每次创建迭代器的时候,都要拷贝一份数据到快照中,会增加内存的消耗。如果一个容器同时有多个迭代器在遍历元素,就会导致数据在内存中重复存储多份。不过,庆幸的是,Java中的拷贝属于浅拷贝,也就是说,容器中的对象并非真的拷贝了多份,而只是拷贝了对象的引用而已。

解决方案二

可以在容器中,为每个元素保存两个时间戳,一个是添加时间戳addTimestamp,一个是删除时间戳delTimestamp。当元素被加入到集合中的时候,我们将addTimestamp设置为当前时间,将delTimestamp设置成最大长整型值(Long.MAX_VALUE)。当元素被删除时,我们将delTimestamp更新为当前时间,表示已经被删除。

注意,这里只是标记删除,而非真正将它从容器中删除。

同时,每个迭代器也保存一个迭代器创建时间戳snapshotTimestamp,也就是迭代器对应的快照的创建时间戳。当使用迭代器来遍历容器的时候,只有满足addTimestamp<snapshotTimestamp<delTimestamp的元素,才是属于这个迭代器的快照。

如果元素的addTimestamp>snapshotTimestamp,说明元素在创建了迭代器之后才加入的,不属于这个迭代器的快照;如果元素的delTimestamp<snapshotTimestamp,说明元素在创建迭代器之前就被删除掉了,也不属于这个迭代器的快照。

这样就在不拷贝容器的情况下,在容器本身上借助时间戳实现了快照功能。具体的代码实现如下所示。注意,这里没有考虑ArrayList的扩容问题。

public class ArrayList<E> implements List<E> {
  private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

  private int actualSize; //不包含标记删除元素
  private int totalSize; //包含标记删除元素

  private Object[] elements;
  private long[] addTimestamps;
  private long[] delTimestamps;

  public ArrayList() {
    this.elements = new Object[DEFAULT_CAPACITY];
    this.addTimestamps = new long[DEFAULT_CAPACITY];
    this.delTimestamps = new long[DEFAULT_CAPACITY];
    this.totalSize = 0;
    this.actualSize = 0;
  }

  @Override
  public void add(E obj) {
    elements[totalSize] = obj;
    addTimestamps[totalSize] = System.currentTimeMillis();
    delTimestamps[totalSize] = Long.MAX_VALUE;
    totalSize++;
    actualSize++;
  }

  @Override
  public void remove(E obj) {
    for (int i = 0; i < totalSize; ++i) {
      if (elements[i].equals(obj)) {
        delTimestamps[i] = System.currentTimeMillis();
        actualSize--;
      }
    }
  }

  public int actualSize() {
    return this.actualSize;
  }

  public int totalSize() {
    return this.totalSize;
  }

  public E get(int i) {
    if (i >= totalSize) {
      throw new IndexOutOfBoundsException();
    }
    return (E)elements[i];
  }

  public long getAddTimestamp(int i) {
    if (i >= totalSize) {
      throw new IndexOutOfBoundsException();
    }
    return addTimestamps[i];
  }

  public long getDelTimestamp(int i) {
    if (i >= totalSize) {
      throw new IndexOutOfBoundsException();
    }
    return delTimestamps[i];
  }
}

public class SnapshotArrayIterator<E> implements Iterator<E> {
  private long snapshotTimestamp;
  private int cursorInAll; // 在整个容器中的下标,而非快照中的下标
  private int leftCount; // 快照中还有几个元素未被遍历
  private ArrayList<E> arrayList;

  public SnapshotArrayIterator(ArrayList<E> arrayList) {
    this.snapshotTimestamp = System.currentTimeMillis();
    this.cursorInAll = 0;
    this.leftCount = arrayList.actualSize();;
    this.arrayList = arrayList;

    justNext(); // 先跳到这个迭代器快照的第一个元素
  }

  @Override
  public boolean hasNext() {
    return this.leftCount >= 0; // 注意是>=, 而非>
  }

  @Override
  public E next() {
    E currentItem = arrayList.get(cursorInAll);
    justNext();
    return currentItem;
  }

  private void justNext() {
    while (cursorInAll < arrayList.totalSize()) {
      long addTimestamp = arrayList.getAddTimestamp(cursorInAll);
      long delTimestamp = arrayList.getDelTimestamp(cursorInAll);
      if (snapshotTimestamp > addTimestamp && snapshotTimestamp < delTimestamp) {
        leftCount--;
        break;
      }
      cursorInAll++;
    }
  }
}

实际上,上面的解决方案相当于解决了一个问题,又引入了另外一个问题。ArrayList底层依赖数组这种数据结构,原本可以支持快速的随机访问,在O(1)时间复杂度内获取下标为i的元素,但现在,删除数据并非真正的删除,只是通过时间戳来标记删除,这就导致无法支持按照下标快速随机访问了。

解决的方法也不难,可以在ArrayList中存储两个数组。一个支持标记删除的,用来实现快照遍历功能;一个不支持标记删除的(也就是将要删除的数据直接从数组中移除),用来支持随机访问。

访问者模式

访问者模式可以算是23种经典设计模式中最难理解的几个之一。因为它难理解、难实现,应用它会导致代码的可读性、可维护性变差,所以,访问者模式在实际的软件开发中很少被用到,在没有特别必要的情况下,建议不要使用访问者模式。

“发明”访问者模式

假设我们从网站上爬取了很多资源文件,它们的格式有三种:PDF、PPT、Word。我们现在要开发一个工具来处理这批资源文件。这个工具的其中一个功能是,把这些资源文件中的文本内容抽取出来放到txt文件中。

实现这个功能并不难,不同的人有不同的写法。其中,ResourceFile是一个抽象类,包含一个抽象函数extract2txt()。PdfFile、PPTFile、WordFile都继承ResourceFile类,并且重写了extract2txt()函数。在ToolApplication中,可以利用多态特性,根据对象的实际类型,来决定执行哪个方法。

public abstract class ResourceFile {
  protected String filePath;

  public ResourceFile(String filePath) {
    this.filePath = filePath;
  }

  public abstract void extract2txt();
}

public class PPTFile extends ResourceFile {
  public PPTFile(String filePath) {
    super(filePath);
  }

  @Override
  public void extract2txt() {
    //...省略一大坨从PPT中抽取文本的代码...
    //...将抽取出来的文本保存在跟filePath同名的.txt文件中...
    System.out.println("Extract PPT.");
  }
}

public class PdfFile extends ResourceFile {
  public PdfFile(String filePath) {
    super(filePath);
  }

  @Override
  public void extract2txt() {
    //...
    System.out.println("Extract PDF.");
  }
}

public class WordFile extends ResourceFile {
  public WordFile(String filePath) {
    super(filePath);
  }

  @Override
  public void extract2txt() {
    //...
    System.out.println("Extract WORD.");
  }
}

// 运行结果是:
// Extract PDF.
// Extract WORD.
// Extract PPT.
public class ToolApplication {
  public static void main(String[] args) {
    List<ResourceFile> resourceFiles = listAllResourceFiles(args[0]);
    for (ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
      resourceFile.extract2txt();
    }
  }

  private static List<ResourceFile> listAllResourceFiles(String resourceDirectory) {
    List<ResourceFile> resourceFiles = new ArrayList<>();
    //...根据后缀(pdf/ppt/word)由工厂方法创建不同的类对象(PdfFile/PPTFile/WordFile)
    resourceFiles.add(new PdfFile("a.pdf"));
    resourceFiles.add(new WordFile("b.word"));
    resourceFiles.add(new PPTFile("c.ppt"));
    return resourceFiles;
  }
}

如果工具的功能不停地扩展,不仅要能抽取文本内容,还要支持压缩、提取文件元信息(文件名、大小、更新时间等等)构建索引等一系列的功能,那如果我们继续按照上面的实现思路,就会存在这样几个问题:

针对上面的问题,常用的解决方法就是拆分解耦,把业务操作跟具体的数据结构解耦,设计成独立的类。这里按照访问者模式的演进思路来对上面的代码进行重构。重构之后的代码如下所示。

public abstract class ResourceFile {
  protected String filePath;
  public ResourceFile(String filePath) {
    this.filePath = filePath;
  }
}

public class PdfFile extends ResourceFile {
  public PdfFile(String filePath) {
    super(filePath);
  }
  //...
}
//...PPTFile、WordFile代码省略...
public class Extractor {
  public void extract2txt(PPTFile pptFile) {
    //...
    System.out.println("Extract PPT.");
  }

  public void extract2txt(PdfFile pdfFile) {
    //...
    System.out.println("Extract PDF.");
  }

  public void extract2txt(WordFile wordFile) {
    //...
    System.out.println("Extract WORD.");
  }
}

public class ToolApplication {
  public static void main(String[] args) {
    Extractor extractor = new Extractor();
    List<ResourceFile> resourceFiles = listAllResourceFiles(args[0]);
    for (ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
      extractor.extract2txt(resourceFile);
    }
  }

  private static List<ResourceFile> listAllResourceFiles(String resourceDirectory) {
    List<ResourceFile> resourceFiles = new ArrayList<>();
    //...根据后缀(pdf/ppt/word)由工厂方法创建不同的类对象(PdfFile/PPTFile/WordFile)
    resourceFiles.add(new PdfFile("a.pdf"));
    resourceFiles.add(new WordFile("b.word"));
    resourceFiles.add(new PPTFile("c.ppt"));
    return resourceFiles;
  }
}

其中最关键的一点设计是,把抽取文本内容的操作,设计成了三个重载函数。函数重载是Java、C++这类面向对象编程语言中常见的语法机制。所谓重载函数是指,在同一类中函数名相同、参数不同的一组函数。

不过上面的代码是编译通过不了的,第37行会报错。我们知道,多态是一种动态绑定,可以在运行时获取对象的实际类型,来运行实际类型对应的方法。而函数重载是一种静态绑定,在编译时并不能获取对象的实际类型,而是根据声明类型执行声明类型对应的方法。

解决的办法稍微有点难理解,先来看代码。

public abstract class ResourceFile {
  protected String filePath;
  public ResourceFile(String filePath) {
    this.filePath = filePath;
  }
  abstract public void accept(Extractor extractor);
}

public class PdfFile extends ResourceFile {
  public PdfFile(String filePath) {
    super(filePath);
  }

  @Override
  public void accept(Extractor extractor) {
    extractor.extract2txt(this);
  }

  //...
}

//...PPTFile、WordFile跟PdfFile类似,这里就省略了...
//...Extractor代码不变...

public class ToolApplication {
  public static void main(String[] args) {
    Extractor extractor = new Extractor();
    List<ResourceFile> resourceFiles = listAllResourceFiles(args[0]);
    for (ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
      resourceFile.accept(extractor);
    }
  }

  private static List<ResourceFile> listAllResourceFiles(String resourceDirectory) {
    List<ResourceFile> resourceFiles = new ArrayList<>();
    //...根据后缀(pdf/ppt/word)由工厂方法创建不同的类对象(PdfFile/PPTFile/WordFile)
    resourceFiles.add(new PdfFile("a.pdf"));
    resourceFiles.add(new WordFile("b.word"));
    resourceFiles.add(new PPTFile("c.ppt"));
    return resourceFiles;
  }
}

现在,如果要继续添加新的功能,比如前面提到的压缩功能,根据不同的文件类型,使用不同的压缩算法来压缩资源文件,那么需要实现一个类似Extractor类的新类Compressor类,在其中定义三个重载函数,实现对不同类型资源文件的压缩。除此之外,还要在每个资源文件类中定义新的accept重载函数。

public abstract class ResourceFile {
  protected String filePath;
  public ResourceFile(String filePath) {
    this.filePath = filePath;
  }
  abstract public void accept(Extractor extractor);
  abstract public void accept(Compressor compressor);
}

public class PdfFile extends ResourceFile {
  public PdfFile(String filePath) {
    super(filePath);
  }

  @Override
  public void accept(Extractor extractor) {
    extractor.extract2txt(this);
  }

  @Override
  public void accept(Compressor compressor) {
    compressor.compress(this);
  }

  //...
}
}
//...PPTFile、WordFile跟PdfFile类似,这里就省略了...
//...Extractor代码不变

public class ToolApplication {
  public static void main(String[] args) {
    Extractor extractor = new Extractor();
    List<ResourceFile> resourceFiles = listAllResourceFiles(args[0]);
    for (ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
      resourceFile.accept(extractor);
    }

    Compressor compressor = new Compressor();
    for(ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
      resourceFile.accept(compressor);
    }
  }

  private static List<ResourceFile> listAllResourceFiles(String resourceDirectory) {
    List<ResourceFile> resourceFiles = new ArrayList<>();
    //...根据后缀(pdf/ppt/word)由工厂方法创建不同的类对象(PdfFile/PPTFile/WordFile)
    resourceFiles.add(new PdfFile("a.pdf"));
    resourceFiles.add(new WordFile("b.word"));
    resourceFiles.add(new PPTFile("c.ppt"));
    return resourceFiles;
  }
}

上面代码还存在一些问题,添加一个新的业务,还是需要修改每个资源文件类,违反了开闭原则。针对这个问题,可以抽象出来一个Visitor接口,包含是三个命名非常通用的visit()重载函数,分别处理三种不同类型的资源文件。具体做什么业务处理,由实现这个Visitor接口的具体的类来决定,比如Extractor负责抽取文本内容,Compressor负责压缩。当我们新添加一个业务功能的时候,资源文件类不需要做任何修改,只需要修改ToolApplication的代码就可以了。

按照这个思路对代码进行重构,重构之后的代码如下所示:

public abstract class ResourceFile {
  protected String filePath;
  public ResourceFile(String filePath) {
    this.filePath = filePath;
  }
  abstract public void accept(Visitor vistor);
}

public class PdfFile extends ResourceFile {
  public PdfFile(String filePath) {
    super(filePath);
  }

  @Override
  public void accept(Visitor visitor) {
    visitor.visit(this);
  }

  //...
}
//...PPTFile、WordFile跟PdfFile类似,这里就省略了...

public interface Visitor {
  void visit(PdfFile pdfFile);
  void visit(PPTFile pdfFile);
  void visit(WordFile pdfFile);
}

public class Extractor implements Visitor {
  @Override
  public void visit(PPTFile pptFile) {
    //...
    System.out.println("Extract PPT.");
  }

  @Override
  public void visit(PdfFile pdfFile) {
    //...
    System.out.println("Extract PDF.");
  }

  @Override
  public void visit(WordFile wordFile) {
    //...
    System.out.println("Extract WORD.");
  }
}

public class Compressor implements Visitor {
  @Override
  public void visit(PPTFile pptFile) {
    //...
    System.out.println("Compress PPT.");
  }

  @Override
  public void visit(PdfFile pdfFile) {
    //...
    System.out.println("Compress PDF.");
  }

  @Override
  public void visit(WordFile wordFile) {
    //...
    System.out.println("Compress WORD.");
  }

}

public class ToolApplication {
  public static void main(String[] args) {
    Extractor extractor = new Extractor();
    List<ResourceFile> resourceFiles = listAllResourceFiles(args[0]);
    for (ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
      resourceFile.accept(extractor);
    }

    Compressor compressor = new Compressor();
    for(ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
      resourceFile.accept(compressor);
    }
  }

  private static List<ResourceFile> listAllResourceFiles(String resourceDirectory) {
    List<ResourceFile> resourceFiles = new ArrayList<>();
    //...根据后缀(pdf/ppt/word)由工厂方法创建不同的类对象(PdfFile/PPTFile/WordFile)
    resourceFiles.add(new PdfFile("a.pdf"));
    resourceFiles.add(new WordFile("b.word"));
    resourceFiles.add(new PPTFile("c.ppt"));
    return resourceFiles;
  }
}

重新来看访问者模式

访问者者模式的英文翻译是Visitor Design Pattern。在GoF的《设计模式》一书中,它是这么定义的:

Allows for one or more operation to be applied to a set of objects at runtime, decoupling the operations from the object structure.

翻译成中文就是:允许一个或者多个操作应用到一组对象上,解耦操作和对象本身。

对于访问者模式的代码实现,实际上,在上面例子中,经过层层重构之后的最终代码,就是标准的访问者模式的实现代码。

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访问者模式的应用场景一般来说,针对的是一组类型不同的对象(PdfFile、PPTFile、WordFile)。不过,尽管这组对象的类型是不同的,但是,它们继承相同的父类(ResourceFile)或者实现相同的接口。在不同的应用场景下,我们需要对这组对象进行一系列不相关的业务操作(抽取文本、压缩等),但为了避免不断添加功能导致类(PdfFile、PPTFile、WordFile)不断膨胀,职责越来越不单一,以及避免频繁地添加功能导致的频繁代码修改,使用访问者模式,将对象与操作解耦,将这些业务操作抽离出来,定义在独立细分的访问者类(Extractor、Compressor)中。

为什么支持双分派的语言不需要访问者模式?

讲到访问者模式,大部分书籍或者资料都会讲到Double Dispatch,中文翻译为双分派。

既然有Double Dispatch,对应的就有Single Dispatch。所谓Single Dispatch,指的是执行哪个对象的方法,根据对象的运行时类型来决定;执行对象的哪个方法,根据方法参数的编译时类型来决定。所谓Double Dispatch,指的是执行哪个对象的方法,根据对象的运行时类型来决定;执行对象的哪个方法,根据方法参数的运行时类型来决定。

如何理解“Dispatch”这个单词呢? 在面向对象编程语言中,我们可以把方法调用理解为一种消息传递,也就是“Dispatch”。一个对象调用另一个对象的方法,就相当于给它发送一条消息。这条消息起码要包含对象名、方法名、方法参数。

如何理解“Single”“Double”这两个单词呢?“Single”“Double”指的是执行哪个对象的哪个方法,跟几个因素的运行时类型有关。我们进一步解释一下。Single Dispatch之所以称为“Single”,是因为执行哪个对象的哪个方法,只跟“对象”的运行时类型有关。Double Dispatch之所以称为“Double”,是因为执行哪个对象的哪个方法,跟“对象”和“方法参数”两者的运行时类型有关。

具体到编程语言的语法机制,Single Dispatch和Double Dispatch跟多态和函数重载直接相关。当前主流的面向对象编程语言(比如,Java、C++、C#)都只支持Single Dispatch,不支持Double Dispatch。

除了访问者模式,其他实现的方案?

开发这个工具有很多种代码设计和实现思路。比如,还可以利用工厂模式来实现,定义一个包含extract2txt()接口函数的Extractor接口。PdfExtractor、PPTExtractor、WordExtractor类实现Extractor接口,并且在各自的extract2txt()函数中,分别实现Pdf、PPT、Word格式文件的文本内容抽取。ExtractorFactory工厂类根据不同的文件类型,返回不同的Extractor。

备忘录模式

备忘录模式的原理与实现

备忘录模式,也叫快照(Snapshot)模式,英文翻译是Memento Design Pattern。在GoF的《设计模式》一书中,备忘录模式是这么定义的:

Captures and externalizes an object’s internal state so that it can be restored later, all without violating encapsulation.

翻译成中文就是:在不违背封装原则的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在该对象之外保存这个状态,以便之后恢复对象为先前的状态。

假设有这样一道面试题,希望你编写一个小程序,可以接收命令行的输入。用户输入文本时,程序将其追加存储在内存文本中;用户输入“:list”,程序在命令行中输出内存文本的内容;用户输入“:undo”,程序会撤销上一次输入的文本,也就是从内存文本中将上次输入的文本删除掉。

举个例子:

>hello
>:list
hello
>world
>:list
helloworld
>:undo
>:list
hello

整体上来讲,这个小程序实现起来并不复杂。下面一种实现思路:

public class InputText {
  private StringBuilder text = new StringBuilder();

  public String getText() {
    return text.toString();
  }

  public void append(String input) {
    text.append(input);
  }

  public void setText(String text) {
    this.text.replace(0, this.text.length(), text);
  }
}

public class SnapshotHolder {
  private Stack<InputText> snapshots = new Stack<>();

  public InputText popSnapshot() {
    return snapshots.pop();
  }

  public void pushSnapshot(InputText inputText) {
    InputText deepClonedInputText = new InputText();
    deepClonedInputText.setText(inputText.getText());
    snapshots.push(deepClonedInputText);
  }
}

public class ApplicationMain {
  public static void main(String[] args) {
    InputText inputText = new InputText();
    SnapshotHolder snapshotsHolder = new SnapshotHolder();
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    while (scanner.hasNext()) {
      String input = scanner.next();
      if (input.equals(":list")) {
        System.out.println(inputText.getText());
      } else if (input.equals(":undo")) {
        InputText snapshot = snapshotsHolder.popSnapshot();
        inputText.setText(snapshot.getText());
      } else {
        snapshotsHolder.pushSnapshot(inputText);
        inputText.append(input);
      }
    }
  }
}

实际上,备忘录模式的实现很灵活,也没有很固定的实现方式,在不同的业务需求、不同编程语言下,代码实现可能都不大一样。上面的代码基本上已经实现了最基本的备忘录的功能。但是上面的代码并不满足“在不违背封装原则的前提下,进行对象的备份和恢复。”这一点:

针对以上问题,对代码做两点修改。其一,定义一个独立的类(Snapshot类)来表示快照,而不是复用InputText类。这个类只暴露get()方法,没有set()等任何修改内部状态的方法。其二,在InputText类中,我们把setText()方法重命名为restoreSnapshot()方法,用意更加明确,只用来恢复对象。

public class InputText {
  private StringBuilder text = new StringBuilder();

  public String getText() {
    return text.toString();
  }

  public void append(String input) {
    text.append(input);
  }

  public Snapshot createSnapshot() {
    return new Snapshot(text.toString());
  }

  public void restoreSnapshot(Snapshot snapshot) {
    this.text.replace(0, this.text.length(), snapshot.getText());
  }
}

public class Snapshot {
  private String text;

  public Snapshot(String text) {
    this.text = text;
  }

  public String getText() {
    return this.text;
  }
}

public class SnapshotHolder {
  private Stack<Snapshot> snapshots = new Stack<>();

  public Snapshot popSnapshot() {
    return snapshots.pop();
  }

  public void pushSnapshot(Snapshot snapshot) {
    snapshots.push(snapshot);
  }
}

public class ApplicationMain {
  public static void main(String[] args) {
    InputText inputText = new InputText();
    SnapshotHolder snapshotsHolder = new SnapshotHolder();
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    while (scanner.hasNext()) {
      String input = scanner.next();
      if (input.equals(":list")) {
        System.out.println(inputText.toString());
      } else if (input.equals(":undo")) {
        Snapshot snapshot = snapshotsHolder.popSnapshot();
        inputText.restoreSnapshot(snapshot);
      } else {
        snapshotsHolder.pushSnapshot(inputText.createSnapshot());
        inputText.append(input);
      }
    }
  }
}

如何优化内存和时间消耗?

如果要备份的对象数据比较大,备份频率又比较高,那快照占用的内存会比较大,备份和恢复的耗时会比较长。这个问题该如何解决呢?

不同的应用场景下有不同的解决方法。比如前面举的那个例子,应用场景是利用备忘录来实现撤销操作,而且仅仅支持顺序撤销,也就是说,每次操作只能撤销上一次的输入,不能跳过上次输入撤销之前的输入。在具有这样特点的应用场景下,为了节省内存,我们不需要在快照中存储完整的文本,只需要记录少许信息,比如在获取快照当下的文本长度,用这个值结合InputText类对象存储的文本来做撤销操作。

再举一个例子。假设每当有数据改动,我们都需要生成一个备份,以备之后恢复。如果需要备份的数据很大,这样高频率的备份,不管是对存储(内存或者硬盘)的消耗,还是对时间的消耗,都可能是无法接受的。想要解决这个问题,我们一般会采用“低频率全量备份”和“高频率增量备份”相结合的方法。

全量备份就不用讲了,它跟我们上面的例子类似,就是把所有的数据“拍个快照”保存下来。所谓“增量备份”,指的是记录每次操作或数据变动。

当我们需要恢复到某一时间点的备份的时候,如果这一时间点有做全量备份,我们直接拿来恢复就可以了。如果这一时间点没有对应的全量备份,我们就先找到最近的一次全量备份,然后用它来恢复,之后执行此次全量备份跟这一时间点之间的所有增量备份,也就是对应的操作或者数据变动。这样就能减少全量备份的数量和频率,减少对时间、内存的消耗。

命令模式

命令模式Command Design Pattern,在GoF的《设计模式》一书中,它是这么定义的:

The command pattern encapsulates a request as an object, thereby letting us parameterize other objects with different requests, queue or log requests, and support undoable operations.

命令模式将请求(命令)封装为一个对象,这样可以使用不同的请求参数化其他对象(将不同请求依赖注入到其他对象),并且能够支持请求(命令)的排队执行、记录日志、撤销等(附加控制)功能。

对于GoF给出的定义,我这里再进一步解读一下。

落实到编码实现,命令模式用的最核心的实现手段,是将函数封装成对象。我们知道,C语言支持函数指针,可以把函数当作变量传递来传递去。但是,在大部分编程语言中,函数没法儿作为参数传递给其他函数,也没法儿赋值给变量。借助命令模式,我们可以将函数封装成对象。具体来说就是,设计一个包含这个函数的类,实例化一个对象传来传去,这样就可以实现把函数像对象一样使用。从实现的角度来说,它类似之前讲过的回调。

把函数封装成对象之后,对象就可以存储下来,方便控制执行。所以,命令模式的主要作用和应用场景,是用来控制命令的执行,比如,异步、延迟、排队执行命令、撤销重做命令、存储命令、给命令记录日志等等,这才是命令模式能发挥独一无二作用的地方。

命令模式的实战讲解

假设我们正在开发一个类似《天天酷跑》或者《QQ卡丁车》这样的手游。这种游戏本身的复杂度集中在客户端。后端基本上只负责数据(比如积分、生命值、装备)的更新和查询,所以,后端逻辑相对于客户端来说,要简单很多。

为了提高性能,我们会把游戏中玩家的信息保存在内存中。在游戏进行的过程中,只更新内存中的数据,游戏结束之后,再将内存中的数据存档,也就是持久化到数据库中。为了降低实现的难度,一般来说,同一个游戏场景里的玩家,会被分配到同一台服务上。这样,一个玩家拉取同一个游戏场景中的其他玩家的信息,就不需要跨服务器去查找了,实现起来就简单了很多。

一般来说,游戏客户端和服务器之间的数据交互是比较频繁的,所以,为了节省网络连接建立的开销,客户端和服务器之间一般采用长连接的方式来通信。通信的格式有多种,比如Protocol Buffer、JSON、XML,甚至可以自定义格式。不管是什么格式,客户端发送给服务器的请求,一般都包括两部分内容:指令和数据。其中,指令我们也可以叫作事件,数据是执行这个指令所需的数据。

服务器在接收到客户端的请求之后,会解析出指令和数据,并且根据指令的不同,执行不同的处理逻辑。对于这样的一个业务场景,一般有两种架构实现思路。

常用的一种实现思路是利用多线程。一个线程接收请求,接收到请求之后,启动一个新的线程来处理请求。具体点讲,一般是通过一个主线程来接收客户端发来的请求。每当接收到一个请求之后,就从一个专门用来处理请求的线程池中,捞出一个空闲线程来处理。

另一种实现思路是在一个线程内轮询接收请求和处理请求。这种处理方式不太常见。尽管它无法利用多线程多核处理的优势,但是对于IO密集型的业务来说,它避免了多线程不停切换对性能的损耗,并且克服了多线程编程Bug比较难调试的缺点,也算是手游后端服务器开发中比较常见的架构模式了。

接下来就重点讲一下第二种实现方式。

整个手游后端服务器轮询获取客户端发来的请求,获取到请求之后,借助命令模式,把请求包含的数据和处理逻辑封装为命令对象,并存储在内存队列中。然后,再从队列中取出一定数量的命令来执行。执行完成之后,再重新开始新的一轮轮询。具体的示例代码如下所示:

public interface Command {
  void execute();
}

public class GotDiamondCommand implements Command {
  // 省略成员变量

  public GotDiamondCommand(/*数据*/) {
    //...
  }

  @Override
  public void execute() {
    // 执行相应的逻辑
  }
}
//GotStartCommand/HitObstacleCommand/ArchiveCommand类省略

public class GameApplication {
  private static final int MAX_HANDLED_REQ_COUNT_PER_LOOP = 100;
  private Queue<Command> queue = new LinkedList<>();

  public void mainloop() {
    while (true) {
      List<Request> requests = new ArrayList<>();
      
      //省略从epoll或者select中获取数据,并封装成Request的逻辑,
      //注意设置超时时间,如果很长时间没有接收到请求,就继续下面的逻辑处理。
      
      for (Request request : requests) {
        Event event = request.getEvent();
        Command command = null;
        if (event.equals(Event.GOT_DIAMOND)) {
          command = new GotDiamondCommand(/*数据*/);
        } else if (event.equals(Event.GOT_STAR)) {
          command = new GotStartCommand(/*数据*/);
        } else if (event.equals(Event.HIT_OBSTACLE)) {
          command = new HitObstacleCommand(/*数据*/);
        } else if (event.equals(Event.ARCHIVE)) {
          command = new ArchiveCommand(/*数据*/);
        } // ...一堆else if...

        queue.add(command);
      }

      int handledCount = 0;
      while (handledCount < MAX_HANDLED_REQ_COUNT_PER_LOOP) {
        if (queue.isEmpty()) {
          break;
        }
        Command command = queue.poll();
        command.execute();
      }
    }
  }
}

命令模式 VS 策略模式

你可能会觉得,命令模式跟策略模式、工厂模式非常相似啊,那它们的区别在哪里呢?

实际上,每个设计模式都应该由两部分组成:第一部分是应用场景,即这个模式可以解决哪类问题;第二部分是解决方案,即这个模式的设计思路和具体的代码实现。不过,代码实现并不是模式必须包含的。如果你单纯地只关注解决方案这一部分,甚至只关注代码实现,就会产生大部分模式看起来都很相似的错觉。

实际上,设计模式之间的主要区别还是在于设计意图,也就是应用场景。单纯地看设计思路或者代码实现,有些模式确实很相似,比如策略模式和工厂模式。

之前讲策略模式的时候,我们有讲到,策略模式包含策略的定义、创建和使用三部分,从代码结构上来,它非常像工厂模式。它们的区别在于,策略模式侧重“策略”或“算法”这个特定的应用场景,用来解决根据运行时状态从一组策略中选择不同策略的问题,而工厂模式侧重封装对象的创建过程,这里的对象没有任何业务场景的限定,可以是策略,但也可以是其他东西。从设计意图上来,这两个模式完全是两回事儿。

有了刚刚的铺垫,接下来,我们再来看命令模式跟策略模式的区别。你可能会觉得,命令的执行逻辑也可以看作策略,那它是不是就是策略模式了呢?实际上,这两者有一点细微的区别。

在策略模式中,不同的策略具有相同的目的、不同的实现、互相之间可以替换。比如,BubbleSort、SelectionSort都是为了实现排序的,只不过一个是用冒泡排序算法来实现的,另一个是用选择排序算法来实现的。而在命令模式中,不同的命令具有不同的目的,对应不同的处理逻辑,并且互相之间不可替换。

解释器模式

解释器模式的原理和实现

解释器模式Interpreter Design Pattern,在GoF的《设计模式》一书中,它是这样定义的:

Interpreter pattern is used to defines a grammatical representation for a language and provides an interpreter to deal with this grammar.

翻译成中文就是:解释器模式为某个语言定义它的语法(或者叫文法)表示,并定义一个解释器用来处理这个语法。

假设一个新的加减乘除计算“语言”,语法规则如下:

比如“ 8 3 2 4 - + * ”这样一个表达式,按照上面的语法规则来处理,取出数字“8 3”和“-”运算符,计算得到5,于是表达式就变成了“ 5 2 4 + * ”。然后,再取出“ 5 2 ”和“ + ”运算符,计算得到7,表达式就变成了“ 7 4 * ”。最后,取出“ 7 4”和“ * ”运算符,最终得到的结果就是28。

用代码实现出来如下所示。

public class ExpressionInterpreter {
  private Deque<Long> numbers = new LinkedList<>();

  public long interpret(String expression) {
    String[] elements = expression.split(" ");
    int length = elements.length;
    for (int i = 0; i < (length+1)/2; ++i) {
      numbers.addLast(Long.parseLong(elements[i]));
    }

    for (int i = (length+1)/2; i < length; ++i) {
      String operator = elements[i];
      boolean isValid = "+".equals(operator) || "-".equals(operator)
              || "*".equals(operator) || "/".equals(operator);
      if (!isValid) {
        throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
      }

      long number1 = numbers.pollFirst();
      long number2 = numbers.pollFirst();
      long result = 0;
      if (operator.equals("+")) {
        result = number1 + number2;
      } else if (operator.equals("-")) {
        result = number1 - number2;
      } else if (operator.equals("*")) {
        result = number1 * number2;
      } else if (operator.equals("/")) {
        result = number1 / number2;
      }
      numbers.addFirst(result);
    }

    if (numbers.size() != 1) {
      throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
    }

    return numbers.pop();
  }
}

在上面的代码实现中,语法规则的解析逻辑(第23、25、27、29行)都集中在一个函数中,对于简单的语法规则的解析,这样的设计就足够了。但是,对于复杂的语法规则的解析,逻辑复杂,代码量多,所有的解析逻辑都耦合在一个函数中,这样显然是不合适的。这个时候,就要考虑拆分代码,将解析逻辑拆分到独立的小类中。

解释器模式的代码实现比较灵活,没有固定的模板。

它的代码实现的核心思想,就是将语法解析的工作拆分到各个小类中,以此来避免大而全的解析类。一般的做法是,将语法规则拆分成一些小的独立的单元,然后对每个单元进行解析,最终合并为对整个语法规则的解析。

前面定义的语法规则有两类表达式,一类是数字,一类是运算符,运算符又包括加减乘除。利用解释器模式,我们把解析的工作拆分到NumberExpression、AdditionExpression、SubstractionExpression、MultiplicationExpression、DivisionExpression这样五个解析类中。

按照这个思路重构之后的代码如下所示。

public interface Expression {
  long interpret();
}

public class NumberExpression implements Expression {
  private long number;

  public NumberExpression(long number) {
    this.number = number;
  }

  public NumberExpression(String number) {
    this.number = Long.parseLong(number);
  }

  @Override
  public long interpret() {
    return this.number;
  }
}

public class AdditionExpression implements Expression {
  private Expression exp1;
  private Expression exp2;

  public AdditionExpression(Expression exp1, Expression exp2) {
    this.exp1 = exp1;
    this.exp2 = exp2;
  }

  @Override
  public long interpret() {
    return exp1.interpret() + exp2.interpret();
  }
}
// SubstractionExpression/MultiplicationExpression/DivisionExpression与AdditionExpression代码结构类似,这里就省略了

public class ExpressionInterpreter {
  private Deque<Expression> numbers = new LinkedList<>();

  public long interpret(String expression) {
    String[] elements = expression.split(" ");
    int length = elements.length;
    for (int i = 0; i < (length+1)/2; ++i) {
      numbers.addLast(new NumberExpression(elements[i]));
    }

    for (int i = (length+1)/2; i < length; ++i) {
      String operator = elements[i];
      boolean isValid = "+".equals(operator) || "-".equals(operator)
              || "*".equals(operator) || "/".equals(operator);
      if (!isValid) {
        throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
      }

      Expression exp1 = numbers.pollFirst();
      Expression exp2 = numbers.pollFirst();
      Expression combinedExp = null;
      if (operator.equals("+")) {
        combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
      } else if (operator.equals("-")) {
        combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
      } else if (operator.equals("*")) {
        combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
      } else if (operator.equals("/")) {
        combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
      }
      long result = combinedExp.interpret();
      numbers.addFirst(new NumberExpression(result));
    }

    if (numbers.size() != 1) {
      throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
    }

    return numbers.pop().interpret();
  }
}

解释器模式实战举例

在我们平时的项目开发中,监控系统非常重要,它可以时刻监控业务系统的运行情况,及时将异常报告给开发者。比如,如果每分钟接口出错数超过100,监控系统就通过短信、微信、邮件等方式发送告警给开发者。

一般来讲,监控系统支持开发者自定义告警规则,比如我们可以用下面这样一个表达式,来表示一个告警规则,它表达的意思是:每分钟API总出错数超过100或者每分钟API总调用数超过10000就触发告警。

api_error_per_minute > 100 || api_count_per_minute > 10000

在监控系统中,告警模块只负责根据统计数据和告警规则,判断是否触发告警。至于每分钟API接口出错数、每分钟接口调用数等统计数据的计算,是由其他模块来负责的。其他模块将统计数据放到一个Map中(数据的格式如下所示),发送给告警模块。接下来,我们只关注告警模块。

Map<String, Long> apiStat = new HashMap<>();
apiStat.put("api_error_per_minute", 103);
apiStat.put("api_count_per_minute", 987);

为了简化讲解和代码实现,我们假设自定义的告警规则只包含“||、&&、>、<、==”这五个运算符,其中,“>、<、==”运算符的优先级高于“||、&&”运算符,“&&”运算符优先级高于“||”。在表达式中,任意元素之间需要通过空格来分隔。除此之外,用户可以自定义要监控的key,比如前面的api_error_per_minute、api_count_per_minute。

public class AlertRuleInterpreter {

  // key1 > 100 && key2 < 1000 || key3 == 200
  public AlertRuleInterpreter(String ruleExpression) {
    //TODO:由你来完善
  }

  //<String, Long> apiStat = new HashMap<>();
  //apiStat.put("key1", 103);
  //apiStat.put("key2", 987);
  public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
    //TODO:由你来完善
  }

}

public class DemoTest {
  public static void main(String[] args) {
    String rule = "key1 > 100 && key2 < 30 || key3 < 100 || key4 == 88";
    AlertRuleInterpreter interpreter = new AlertRuleInterpreter(rule);
    Map<String, Long> stats = new HashMap<>();
    stats.put("key1", 101l);
    stats.put("key3", 121l);
    stats.put("key4", 88l);
    boolean alert = interpreter.interpret(stats);
    System.out.println(alert);
  }
}

实际上,我们可以把自定义的告警规则,看作一种特殊“语言”的语法规则。实现一个解释器,能够根据规则,针对用户输入的数据,判断是否触发告警。利用解释器模式,可以把解析表达式的逻辑拆分到各个小类中,避免大而复杂的大类的出现。

public interface Expression {
  boolean interpret(Map<String, Long> stats);
}

public class GreaterExpression implements Expression {
  private String key;
  private long value;

  public GreaterExpression(String strExpression) {
    String[] elements = strExpression.trim().split("\\s+");
    if (elements.length != 3 || !elements[1].trim().equals(">")) {
      throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + strExpression);
    }
    this.key = elements[0].trim();
    this.value = Long.parseLong(elements[2].trim());
  }

  public GreaterExpression(String key, long value) {
    this.key = key;
    this.value = value;
  }

  @Override
  public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
    if (!stats.containsKey(key)) {
      return false;
    }
    long statValue = stats.get(key);
    return statValue > value;
  }
}

// LessExpression/EqualExpression跟GreaterExpression代码类似,这里就省略了

public class AndExpression implements Expression {
  private List<Expression> expressions = new ArrayList<>();

  public AndExpression(String strAndExpression) {
    String[] strExpressions = strAndExpression.split("&&");
    for (String strExpr : strExpressions) {
      if (strExpr.contains(">")) {
        expressions.add(new GreaterExpression(strExpr));
      } else if (strExpr.contains("<")) {
        expressions.add(new LessExpression(strExpr));
      } else if (strExpr.contains("==")) {
        expressions.add(new EqualExpression(strExpr));
      } else {
        throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + strAndExpression);
      }
    }
  }

  public AndExpression(List<Expression> expressions) {
    this.expressions.addAll(expressions);
  }

  @Override
  public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
    for (Expression expr : expressions) {
      if (!expr.interpret(stats)) {
        return false;
      }
    }
    return true;
  }

}

public class OrExpression implements Expression {
  private List<Expression> expressions = new ArrayList<>();

  public OrExpression(String strOrExpression) {
    String[] andExpressions = strOrExpression.split("\\|\\|");
    for (String andExpr : andExpressions) {
      expressions.add(new AndExpression(andExpr));
    }
  }

  public OrExpression(List<Expression> expressions) {
    this.expressions.addAll(expressions);
  }

  @Override
  public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
    for (Expression expr : expressions) {
      if (expr.interpret(stats)) {
        return true;
      }
    }
    return false;
  }
}

public class AlertRuleInterpreter {
  private Expression expression;

  public AlertRuleInterpreter(String ruleExpression) {
    this.expression = new OrExpression(ruleExpression);
  }

  public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
    return expression.interpret(stats);
  }
} 

中介模式

中介模式的原理和实现

中介模式Mediator Design Pattern,在GoF中的《设计模式》一书中,它是这样定义的:

Mediator pattern defines a separate (mediator) object that encapsulates the interaction between a set of objects and the objects delegate their interaction to a mediator object instead of interacting with each other directly.

翻译成中文就是:中介模式定义了一个单独的(中介)对象,来封装一组对象之间的交互。将这组对象之间的交互委派给与中介对象交互,来避免对象之间的直接交互。

实际上,中介模式的设计思想跟中间层很像,通过引入中介这个中间层,将一组对象之间的交互关系(或者说依赖关系)从多对多(网状关系)转换为一对多(星状关系)。原来一个对象要跟n个对象交互,现在只需要跟一个中介对象交互,从而最小化对象之间的交互关系,降低了代码的复杂度,提高了代码的可读性和可维护性。

img

提到中介模式,有一个比较经典的例子不得不说,那就是航空管制。

为了让飞机在飞行的时候互不干扰,每架飞机都需要知道其他飞机每时每刻的位置,这就需要时刻跟其他飞机通信。飞机通信形成的通信网络就会无比复杂。这个时候,我们通过引入“塔台”这样一个中介,让每架飞机只跟塔台来通信,发送自己的位置给塔台,由塔台来负责每架飞机的航线调度。这样就大大简化了通信网络。

刚刚举的是生活中的例子,再举一个跟编程开发相关的例子。这个例子与UI控件有关,算是中介模式比较经典的应用,很多书籍在讲到中介模式的时候,都会拿它来举例。

假设有一个比较复杂的对话框,对话框中有很多控件,比如按钮、文本框、下拉框等。当对某个控件进行操作的时候,其他控件会做出相应的反应,比如,在下拉框中选择“注册”,注册相关的控件就会显示在对话框中。如果在下拉框中选择“登陆”,登陆相关的控件就会显示在对话框中。

按照通常我们习惯的UI界面的开发方式,将刚刚的需求用代码实现出来,就是下面这个样子。在这种实现方式中,控件和控件之间互相操作、互相依赖。

public class UIControl {
  private static final String LOGIN_BTN_ID = "login_btn";
  private static final String REG_BTN_ID = "reg_btn";
  private static final String USERNAME_INPUT_ID = "username_input";
  private static final String PASSWORD_INPUT_ID = "pswd_input";
  private static final String REPEATED_PASSWORD_INPUT_ID = "repeated_pswd_input";
  private static final String HINT_TEXT_ID = "hint_text";
  private static final String SELECTION_ID = "selection";

  public static void main(String[] args) {
    Button loginButton = (Button)findViewById(LOGIN_BTN_ID);
    Button regButton = (Button)findViewById(REG_BTN_ID);
    Input usernameInput = (Input)findViewById(USERNAME_INPUT_ID);
    Input passwordInput = (Input)findViewById(PASSWORD_INPUT_ID);
    Input repeatedPswdInput = (Input)findViewById(REPEATED_PASSWORD_INPUT_ID);
    Text hintText = (Text)findViewById(HINT_TEXT_ID);
    Selection selection = (Selection)findViewById(SELECTION_ID);

    loginButton.setOnClickListener(new OnClickListener() {
      @Override
      public void onClick(View v) {
        String username = usernameInput.text();
        String password = passwordInput.text();
        //校验数据...
        //做业务处理...
      }
    });

    regButton.setOnClickListener(new OnClickListener() {
      @Override
      public void onClick(View v) {
      //获取usernameInput、passwordInput、repeatedPswdInput数据...
      //校验数据...
      //做业务处理...
      }
    });

    //...省略selection下拉选择框相关代码....
  }
}

再按照中介模式,将上面的代码重新实现一下。在新的代码实现中,各个控件只跟中介对象交互,中介对象负责所有业务逻辑的处理。

public interface Mediator {
  void handleEvent(Component component, String event);
}

public class LandingPageDialog implements Mediator {
  private Button loginButton;
  private Button regButton;
  private Selection selection;
  private Input usernameInput;
  private Input passwordInput;
  private Input repeatedPswdInput;
  private Text hintText;

  @Override
  public void handleEvent(Component component, String event) {
    if (component.equals(loginButton)) {
      String username = usernameInput.text();
      String password = passwordInput.text();
      //校验数据...
      //做业务处理...
    } else if (component.equals(regButton)) {
      //获取usernameInput、passwordInput、repeatedPswdInput数据...
      //校验数据...
      //做业务处理...
    } else if (component.equals(selection)) {
      String selectedItem = selection.select();
      if (selectedItem.equals("login")) {
        usernameInput.show();
        passwordInput.show();
        repeatedPswdInput.hide();
        hintText.hide();
        //...省略其他代码
      } else if (selectedItem.equals("register")) {
        //....
      }
    }
  }
}

public class UIControl {
  private static final String LOGIN_BTN_ID = "login_btn";
  private static final String REG_BTN_ID = "reg_btn";
  private static final String USERNAME_INPUT_ID = "username_input";
  private static final String PASSWORD_INPUT_ID = "pswd_input";
  private static final String REPEATED_PASSWORD_INPUT_ID = "repeated_pswd_input";
  private static final String HINT_TEXT_ID = "hint_text";
  private static final String SELECTION_ID = "selection";

  public static void main(String[] args) {
    Button loginButton = (Button)findViewById(LOGIN_BTN_ID);
    Button regButton = (Button)findViewById(REG_BTN_ID);
    Input usernameInput = (Input)findViewById(USERNAME_INPUT_ID);
    Input passwordInput = (Input)findViewById(PASSWORD_INPUT_ID);
    Input repeatedPswdInput = (Input)findViewById(REPEATED_PASSWORD_INPUT_ID);
    Text hintText = (Text)findViewById(HINT_TEXT_ID);
    Selection selection = (Selection)findViewById(SELECTION_ID);

    Mediator dialog = new LandingPageDialog();
    dialog.setLoginButton(loginButton);
    dialog.setRegButton(regButton);
    dialog.setUsernameInput(usernameInput);
    dialog.setPasswordInput(passwordInput);
    dialog.setRepeatedPswdInput(repeatedPswdInput);
    dialog.setHintText(hintText);
    dialog.setSelection(selection);

    loginButton.setOnClickListener(new OnClickListener() {
      @Override
      public void onClick(View v) {
        dialog.handleEvent(loginButton, "click");
      }
    });

    regButton.setOnClickListener(new OnClickListener() {
      @Override
      public void onClick(View v) {
        dialog.handleEvent(regButton, "click");
      }
    });

    //....
  }
}

从代码中我们可以看出,原本业务逻辑会分散在各个控件中,现在都集中到了中介类中。实际上,这样做既有好处,也有坏处。好处是简化了控件之间的交互,坏处是中介类有可能会变成大而复杂的“上帝类”(God Class)。所以,在使用中介模式的时候,我们要根据实际的情况,平衡对象之间交互的复杂度和中介类本身的复杂度。

中介模式 VS 观察者模式

前面讲观察者模式的时候讲到,观察者模式有多种实现方式。虽然经典的实现方式没法彻底解耦观察者和被观察者,观察者需要注册到被观察者中,被观察者状态更新需要调用观察者的update()方法。但是,在跨进程的实现方式中,可以利用消息队列实现彻底解耦,观察者和被观察者都只需要跟消息队列交互,观察者完全不知道被观察者的存在,被观察者也完全不知道观察者的存在。

前面提到,中介模式也是为了解耦对象之间的交互,所有的参与者都只与中介进行交互。而观察者模式中的消息队列,就有点类似中介模式中的“中介”,观察者模式的中观察者和被观察者,就有点类似中介模式中的“参与者”。那问题来了:中介模式和观察者模式的区别在哪里呢?什么时候选择使用中介模式?什么时候选择使用观察者模式呢?

在观察者模式中,尽管一个参与者既可以是观察者,同时也可以是被观察者,但是,大部分情况下,交互关系往往都是单向的,一个参与者要么是观察者,要么是被观察者,不会兼具两种身份。也就是说,在观察者模式的应用场景中,参与者之间的交互关系比较有条理。

而中介模式正好相反。只有当参与者之间的交互关系错综复杂,维护成本很高的时候,我们才考虑使用中介模式。毕竟,中介模式的应用会带来一定的副作用,前面也讲到,它有可能会产生大而复杂的上帝类。除此之外,如果一个参与者状态的改变,其他参与者执行的操作有一定先后顺序的要求,这个时候,中介模式就可以利用中介类,通过先后调用不同参与者的方法,来实现顺序的控制,而观察者模式是无法实现这样的顺序要求的。