knowledge-kit/Chapter6 - Design Pattern/6.12.md

# 原型模式
对于创建型模式，之前的文章已经讲了单例模式、工厂模式、建造者模式，今天我们来讲最后一个：原型模式。

对于熟悉 JavaScript 语言的前端程序员来说，原型模式是一种比较常用的开发模式。这是因为，有别于 Java、C++ 等基于类的面向对象编程语言，JavaScript 是一种基于原型的面向对象编程语言。即便 JavaScript 现在也引入了类的概念，但它也只是基于原型的语法糖而已。不过，如果你熟悉的是 Java、C++ 等这些编程语言，那在实际的开发中，就很少用到原型模式了

## 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。

## 何为“对象的创建成本比较大”？
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。

举个例子：
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。

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

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。

要求，任何时刻，系统 A 的所有数据都是一个版本的，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

方案：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。

可以利用语言提供的 Java 的 clone 或者 OC 的 copy 来实现复制一个对象。但存在深拷贝和浅拷贝2个概念。

## 原型模式的实现方式：深拷贝和浅拷贝
浅拷贝只会复制对象中基本数据类型数据和引用对象的内存地址，不会递归地复制引用对象，以及引用对象的引用对象......而深拷贝得到的是一份完完全全独立的对象。所以，深拷贝比起浅拷贝来说，更加耗时，更加耗内存空间。

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
第二种方法：先将对象序列化，然后再反序列化成新的对象。



风险：如果要拷贝的对象是不可变对象，浅拷贝共享不可变对象是没问题的，但对于可变对象来说，浅拷贝得到的对象和原始对象会共享部分数据，就有可能出现数据被修改的风险，也就变得复杂多了