mirror of
https://github.com/NohamR/knowledge-kit.git
synced 2026-05-25 04:17:17 +00:00
feature: design patter
This commit is contained in:
binpeng.liu
384
Chapter6 - Design Pattern/6.22.md
Normal file
384
Chapter6 - Design Pattern/6.22.md
Normal file
@@ -0,0 +1,384 @@
|
||||
# 策略模式
|
||||
> 如何避免冗长的if-else-switch分支判断代码
|
||||
|
||||
## 定义
|
||||
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）。
|
||||
|
||||
**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**。
|
||||
|
||||
## 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...
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
## 策略的创建
|
||||
因为策略模式会包含一组策略，在使用的时候，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，所以可以把 type 创建策略部分的逻辑抽取出来，放到工厂类中
|
||||
```
|
||||
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;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 策略的使用
|
||||
我们知道，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。接下来，我们通过一个例子来解释一下
|
||||
```
|
||||
// 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 {
|
||||
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);
|
||||
//...
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
从上面的代码中，我们也可以看出，“非运行时动态确定”，也就是第二个 Application 中的使用方式，并不能发挥策略模式的优势。在这种应用场景下，策略模式实际上退化成了“面向对象的多态特性”或“基于接口而非实现编程原则”。
|
||||
|
||||
## 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待动态，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、PromotionDiscountStrateg
|
||||
|
||||
|
||||
// 策略的创建
|
||||
public class DiscountStrategyFactory {
|
||||
private static final Map<OrderType, DiscountStrategy> strategies = new HashMa
|
||||
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.getDiscountStra
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
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
|
||||
|
||||
## 一个实际场景：如何实现一个支持给不同大小文件排序的小程序
|
||||
设计原则和思想其实比设计模式更加普适和重要，掌握了代码的设计原则和思想，我们甚至可以自己创造出来新的设计模式
|
||||
|
||||
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。如果由你来编写这样一个小程序，你会如何来实现呢？
|
||||
|
||||
### 问题与解决思路
|
||||
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，提高排序效率
|
||||
|
||||
### 代码实现与分析
|
||||
简易版本
|
||||
```
|
||||
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]);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
问题分析：
|
||||
在“编码规范”那一部分我们讲过，函数的行数不能过多，最好不要超过一屏的大小。所以，为了避免 sortFile() 函数过长，我们把每种排序算法从 sortFile() 函数中抽离出来，拆分成 4 个独立的排序函数。
|
||||
|
||||
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，如果我们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，那我们就要在代码设计、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。
|
||||
|
||||
### 代码优化与重构
|
||||
设计原则和思想，针对上面的问题，即便我们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，我们对代码进行重构。
|
||||
```
|
||||
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);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
问题分析：
|
||||
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，我们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，我们可以使用工厂模式对对象的创建进行封装。按照这个思路，我们对代码进行重构。重构之后的代码如下所示
|
||||
```
|
||||
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);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
问题分析：
|
||||
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。但如果你特别想将 if-else 分支判断移除掉，那也是有办法的。我直接给出代码，你一看就能明白。实际上，这也是基于查表法来解决的，其中的“algs”就是“表”。
|
||||
```
|
||||
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("ConcurrentE
|
||||
algs.add(new AlgRange(100*GB, Long.MAX_VALUE, SortAlgFactory.getSortAlg("Ma
|
||||
}
|
||||
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;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
一提到 if-else 分支判断，有人就觉得它是烂代码。如果 if-else 分支判断不复杂、代码不多，这并没有任何问题，毕竟 if-else 分支判断几乎是所有编程语言都会提供的语法，存在即有理由。遵循 KISS 原则，怎么简单怎么来，就是最好的设计。非得用策略模式，搞出 n 多类，反倒是一种过度设计。
|
||||
|
||||
一提到策略模式，有人就觉得，它的作用是避免 if-else 分支判断逻辑。实际上，这种认识是很片面的。策略模式主要的作用还是解耦策略的定义、创建和使用，控制代码的复杂度，让每个部分都不至于过于复杂、代码量过多。除此之外，对于复杂代码来说，策略模式还能让其满足开闭原则，添加新策略的时候，最小化、集中化代码改动，减少引入 bug 的风险。
|
||||
|
||||
策略模式定义一族算法类，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）
|
||||
策略模式用来解耦策略的定义、创建、使用。实际上，一个完整的策略模式就是由这三个部分组成的。
|
||||
- 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
|
||||
- 策略的创建由工厂类来完成，封装策略创建的细节。
|
||||
- 策略模式包含一组策略可选，客户端代码如何选择使用哪个策略，有两种确定方法：编译时静态确定和运行时动态确定。其中，“运行时动态确定”才是策略模式最典型的应用场景。
|
||||
除此之外，我们还可以通过策略模式来移除 if-else 分支判断。实际上，这得益于策略工厂类，更本质上点讲，是借助“查表法”，根据 type 查表替代根据 type 分支判断。
|
||||
Reference in New Issue
Block a user