way-to-architect
  • 前言
  • Java
    • Java关键字
      • Java中四种修饰符的限制范围
      • static和final
    • 容器
      • 容器概述
        • 容器:综述
        • Iterator原理及实现
        • fast-fail机制
        • 比较器Comparator
        • Collections工具类
      • List
        • List综述
        • ArrayList原理分析
        • ArrayList在循环过程中删除元素的问题
        • 常用的小技巧
        • CopyOnWrite
      • Set
        • Set综述
        • HashSet
        • LinkedHashSet
        • TreeSet
      • Queue
        • Queue综述
        • ArrayBlockingQueue实现原理
        • LinkedBlockingQueue实现原理
        • 高性能无锁队列Disruptor
      • Map
        • Map综述
        • HashMap
          • HashMap实现原理
          • HashMap中的位运算
          • HashMap其他问题
        • LinkedHashMap
        • TreeMap
        • ConcurrentHashMap
          • ConcurrentHashMap实现原理JDK1.7
          • ConcurrentHashMap实现原理JDK1.8
        • ConcurrentSkipListMap
        • Map中key和value的null的问题
    • 线程
      • 线程
        • 创建线程
        • 线程状态及切换
        • 线程中断的理解
        • 几种方法的解释
        • 用户线程与守护线程
        • 线程组ThreadGroup
      • 线程池
        • 线程池工作原理及创建
        • Executor
        • 如何确保同一属性的任务被同一线程执行
      • ThreadLocal
        • ThreadLocal原理
        • ThreadLocal之父子线程传值
        • InheritableThreadLocal
      • 同步与锁
        • 线程安全与锁优化
        • synchronize关键字
        • Lock
          • 队列同步器
            • 同步状态的获取与释放
            • 使用方式
            • 示例:Mutex
            • 示例:TwinsLock
          • 重入锁和读写锁
          • LockSupport
          • Condition
          • 并发工具类
        • CAS
          • CAS的理解
          • Java中原子操作类
        • 3个经典同步问题
      • fork/join的理解
    • I/O
      • I/O概述
        • 磁盘I/O与网络I/O
        • 主要接口
        • 输入流和输出流的使用示例
        • InputStream的重复读
        • BufferdxxxxStream
        • Serailizable
        • File常用方法
        • Files和Path
        • RandomAccessFile
        • 通过零拷贝实现有效数据传输
        • 正确地处理文件
      • NIO基础
      • NIO2
      • Netty
        • Java I/O的演进之路
        • 为什么是Netty
        • 更多
      • I/O调优
    • 异常
      • 异常体系及为什么要有这种异常设计
      • 多catch的执行情况
      • try catch finally 与reture
      • 异常处理的误区
      • Preconditions:方法入参校验工具
    • 枚举
      • 常见用法
      • 枚举类在序列化中的问题
    • 注解
      • 概述
      • Spring中的组合注解的条件注解
      • 常用注解
        • JSR-330标准注解
    • 反射
      • 概述
      • 内部类的反射
      • 反射中需要注意的地方
    • 流程控制
      • switch case without break
      • Java: for(;;) vs. while(true)
    • JVM
      • JVM内存结构
      • Java内存模型
      • 垃圾收集器和内存分配策略
      • 四种引用类型区别及何时回收
      • 类文件结构
      • 类初始化顺序
      • 类加载机制
      • 虚拟机执行引擎
      • 逃逸分析
      • JVM常用配置
      • GC日志分析
      • Java8 JVM 参数解读
      • 垃圾收集器和内存分配策略
    • 面向对象
      • Object类中的方法
      • Class类中的方法
      • 值传递还是引用传递?
      • 接口和抽象类的区别
      • 深拷贝和浅拷贝
      • Integer.parseInt()与Interger.valueof()
      • hashCode()与equal()
      • String
        • String池化及intern()方法的作用
        • 关于字符串
    • 序列化
      • Java序列化的方式有哪些?
    • 新特性
      • 流 Stream
        • Stream是什么
        • Stream API详解
        • Stream进阶
        • 流编程
        • 其他事项
      • lambda表达式
      • 默认方法(Default Methods)
      • @FunctionalInterface注解
    • SPI
      • 理解SPI
    • 字节码
      • javaagent
      • 字节码操纵
      • 如何查看类编译后的字节码指令
      • 字节码指令有哪些
  • Python
    • 异常处理
  • Go
  • 数据结构与算法
    • 数据结构
      • 概述
        • 线性表
        • 栈
        • 队列
        • 串
        • 树
        • 图
      • Java的一些实现
      • 红黑树
      • 双缓冲队列
      • 跳表SkipList
    • 算法
      • 概述
      • 常见算法
        • 基本排序
        • 高级排序
        • 动态规划
  • 框架或工具
    • Spring
      • Spring基础
        • Spring整体架构
        • 什么是IoC
        • Ioc容器的基本实现
        • Spring的MainClass
          • Spring的BeanFactory
          • Spring的Register
          • Spring的Resource和ResourceLoader
          • Spring的PropertySource
          • Spring的PropertyResolver
          • Spring的PropertyEditor
          • Spring的Convert
          • Spring的BeanDefinition
          • Spring的BeanDefinitionReader
          • Spring的BeanDefiniton其他Reader
          • Spring的BeanDefinition其他Reader2
          • Spring的Aware
          • Spring的BeanFctoryPostProcessor
          • Spring的BeanPostProcessor
          • Spring的Listener
        • Xml格式的应用启动
          • Xml格式的应用启动2
          • Xml格式的应用启动3
          • Xml格式的应用启动4
          • Xml格式的应用启动5
          • Xml格式的应用启动6
          • Xml格式的应用启动7
        • Spring中的设计模式
        • 什么是AOP
        • Spring中AOP的实现
      • Spring应用
        • Spring的事务控制
        • @Transactional注解在什么情况下会失效
        • 如何在数据库事务提交成功后进行异步操作
        • Spring中定时任务的原理
    • SpringMVC
      • Controller是如何将参数和前端传来的数据一一对应的
      • 请求处理流程
    • Zookeeper
      • Zookeeper是什么
      • Zookeeper能干啥
    • Shiro
    • druid
    • Netty
    • Consul
      • Consul是什么
    • etcd
    • confd
    • Akka
      • Actor模型是什么
  • 数据库
    • 基本概念
    • MySQL
      • 基本配置
      • MySQL数据类型
      • MySQL存储引擎
      • MySQL事务
        • MySQL事务概念
      • MySQL索引
        • MySQL中的索引类型
        • B-Tree/B+Tree概述
        • 为什么使用B+Tree
        • MySQL中的B+Tree索引
        • MySQL高性能索引策略
      • MySQL查询
        • MySQL查询过程
        • MySQL查询性能优化
        • 使用EXPLAIN
      • MySQL锁
        • MySQL中锁概述
        • InnoDB的并发控制
        • MySQL乐观锁
      • MySQL分库分表
        • 分库/分表
        • 跨库JOIN
        • 跨库分页
        • 分库分表后的平滑扩容
        • 分区表
        • 分布式ID生成方法
      • MySQL实战
        • 在线表结构变更
        • MySQL优化规则
        • MySQL问题排查
        • 常见查询场景
    • Redis
    • Hbase
    • OpenTSDB
    • rrd
    • MongoDB
    • 连接池
  • 系统设计
    • 一致性Hash算法
    • 限流
      • 限流是什么
      • 限流算法
      • 应用内限流
      • 分布式限流
      • 接入层限流
        • ngx_http_limit_conn_module
        • ngx_http_limit_req_module
        • lua_resty_limit-tarffic
      • 节流
    • 降级
      • 降级详解
      • 人工降级开关的实现
      • 自动降级的实现:Hystrix
    • 负载均衡
      • 概述
      • 互联网架构下的负载均衡
      • Nginx负载均衡(七层)
      • Nginx负载均衡(四层)
      • Nginx动态配置
    • 超时与重试机制
      • 什么地方要超时与重试
      • 代理层超时与重试
      • Web容器超时
      • 中间件客户端超时与重试
      • 数据库超时
      • NoSQL客户端超时设置
      • 业务超时
      • 前端请求超时
    • 网关
    • CAP
      • 什么是CAP
      • CAP理解
    • 生产者-消费者模型
      • 使用notify/wait方式
      • 使用await/signal实现
      • 使用阻塞队列实现
      • 使用信号量实现
      • 使用管道流实现
      • 无锁队列Disruptor
      • 双缓冲队列
    • 缓存
      • 缓存概述
      • 数据库缓存
      • 应用缓存
      • 前端缓存
      • 本地缓存
    • 秒杀
    • LRU
  • 版本控制
    • Git
      • Git常用命令
      • 场景命令
    • Svn
  • 计算机操作系统
    • Linux
      • Linux中重要概念
      • 常用命令
      • 查看日志
      • 权限管理
      • 登录或传输
      • 防火墙
      • 配置ssh免密
      • 进程
      • 防火墙
    • Mac
    • 计算机基础
      • 进制
      • Java中的位运算
      • 计算机存储系统结构
  • 网络
    • TCP三次握手和四次挥手
    • 网络术语
      • 网关、路由器、交换机、IP等
      • VLAN
      • LAN
  • 设计模式
    • 设计模式概述
    • 创建型
      • 单例模式
      • 工厂模式
      • 建造者模式
      • 原型模式
      • 享元模式
    • 行为型
      • 观察者模式
      • 策略模式
      • 模板模式
      • 责任链模式
      • 命令模式
      • 外观模式
      • 迭代器模式
      • 中介者模式
        • 中介模式续
      • 状态模式
        • 状态模式实例
        • 状态模式思考
      • 访问者模式
        • 访问者实例1
        • 访问者模式续
    • 结构型
      • 组合模式
        • 组合模式续
      • 装饰模式
        • 装饰模式续
      • 代理模式
      • 备忘录模式
      • 桥接模式
        • 桥接模式实例一
  • 构建工具
    • Maven
      • 常用命令
      • Maven生命周期
      • Maven中的变量和属性
      • 不同环境的如何配置不同的变量
      • 常用插件及配置
      • 其他问题
      • dependencies与dependencyManagement的区别
    • Gradle
  • 大数据
    • Hadoop
    • Storm
    • Spark
  • 服务器
    • Tomcat
      • server.xml配置详解
      • 线程池和连接数配置
      • Maven远程部署
      • 一些小技巧
      • Tomcat类加载机制分析
      • Tomcat的日志
      • Tomcat架构
        • 概述
        • Server 的启动流程
        • 请求处理流程
    • Nginx
      • 常用命令
      • 基本配置
      • Lua
    • Tengine
  • 中间件
    • 任务调度
      • 为什么需要任务调度
    • 消息队列
      • 为什么需要消息队列
      • 消息队列关键点
      • 消息中间件需要解决的问题
      • 不同消息队列产品对比
      • RocketMQ
        • 快速入门
        • 整体架构
        • 部署方式
          • Broker部署方案
        • 客户端使用
          • 客户端使用指南
          • 快速开始
          • 简单示例
          • 有序消息示例
          • 广播消息示例
          • 定时消息示例
          • 批量消息示例
          • 过滤消息示例
          • 日志输出配置示例
        • 关键点实现
          • 顺序消息的实现
        • 最佳实践
          • Broker的最佳实践
          • 生产者最佳实践
            • 生产者最佳实践续
          • 消费者最佳实践
            • 消费者最佳实践续
          • 名称服务最佳实践
          • JVM/kernel配置的最佳实践
          • 新特性 Filter Server
          • 其他事项
      • RabbitMQ
      • Kafka
    • 分布式事务
      • 什么是分布式事务
      • 解决方案
    • 服务治理
      • RPC概念
      • RPC最简实现
      • 为什么需要服务治理
      • Dubbo
        • Dubbo整体架构
      • Java RMI
    • 分布式锁
      • 如何设计分布式锁
        • 基于zookeeper
        • 基于Redis
    • 注册中心
      • 注册中心的职责
      • 不同注册中心的比较
    • 配置中心
      • 概述
      • 配置中心的实现与选型
  • Web开发
    • Http请求类型及区别
    • 常见的content-type
    • 如何处理跨域
    • Restful最佳实践
    • HTTP状态码
    • Http下载原理
  • 测试
    • 压测:apache bench
    • 压测:Jmeter
Powered by GitBook
On this page
  • 概念及定义
  • 实际场景1:报价管理
  • 实际场景2:工资支付
  • 实际场景3:日志记录
  • 优缺点
  • 策略模式的本质
  1. 设计模式
  2. 行为型

策略模式

Previous观察者模式Next模板模式

Last updated 7 years ago

概念及定义

  • 概念 在完成某一功能时,有时需要根据不同环境采取不同的策略或行为。将这些不同的策略或行为(称为算法)一一封装起来,而不是使用if--else,从而在使用的时候,可以将这些算法任意替换。这就是策略模式。

  • 使用场景

    • 如果在一个系统里面有许多类,它们之间的区别仅在于它们的行为,那么使用策略模式可以动态地让一个对象在许多行为中选择一种行为。

    • 一个系统需要动态地在几种算法中选择一种。

    • 如果一个对象有很多的行为,如果不用恰当的模式,这些行为就只好使用多重的条件选择语句来实现。

  • 策略模式的结构

策略模式结构图
  • Strategy:策略接口,用来约束一系列具体的策略算法,Context使用这个接口来调用具体的策略实现定义的算法。

  • ConcreteStrategy:具体的策略实现,也就是具体的算法实现。

  • Context:上下文,负责和具体的策略类交互。通常上下文会持有一个真正地策略实现,上下文还可以让具体的策略类来获取上下文的数据,甚至让具体的策略类来回调上下文的方法。

实际场景1:报价管理

假如现在要对不同客户进行报价,则不同客户会有不同的报价,假设①普通客户或新客户报全价;②老客户统一折扣5%;③大客户统一折扣10%。 使用策略模式,首先创建策略接口,里面仅定义一个用于计算报价的抽象方法calcPrice():

public interface Strategy {

    /**
     * 计算应报的价格,即计算报价
     * @param goodsPrice 商品销售原价
     * @return 报价
     */
    double calcPrice(double goodsPrice);
}

接下来,为三种具体策略分别创建实现类:

//新客户或普通客户
public class NormalCustomerStrategy implements Strategy {
    @Override
    public double calcPrice(double goodsPrice) {
        return goodsPrice;
    }
}
//老客户
public class OldCustomerStrategy implements Strategy {
    @Override
    public double calcPrice(double goodsPrice) {
        return goodsPrice*(1-0.05);
    }
}
//大客户
public class BigCustomerStrategy implements Strategy {
    @Override
    public double calcPrice(double goodsPrice) {
        return goodsPrice*(1-0.1);
    }
}

最后,创建上下文类,取名为Price:

public class Price {

    //虽然是一个接口,但实际是持有具体的策略实现类对象
    private Strategy strategy;

    /**
     * 构造方法,传入一个具体的策略对象
     * @param strategy 具体的策略对象
     */
    public Price(Strategy strategy){
        this.strategy = strategy;
    }

    /**
     * 计算报价
     * @param goodsPrice
     * @return
     */
    public double quote(double goodsPrice){
        return this.strategy.calcPrice(goodsPrice);
    }
}

至此,所有策略模式相关类都已创建完成。

客户端使用的时候:

public class Client {

    public static void main(String[] args){
        //1:选择并创建需要使用的策略对象
        Strategy strategy = new BigCustomerStrategy();
        //2:创建上下文
        Price price = new Price(strategy);
        //3:计算报价
        double quote = price.quote(1000);
        System.out.println("应该向客户报价:" + quote);
    }
}

在这个例子中,策略算法即报价的计算只需要一个参数:商品原价。这种情况是最简单的,很好处理。 假如不同的策略算法需要的参数是不确定的,又该怎么办?

实际场景2:工资支付

上面提到的问题的解决方案有两种:①将不同策略算法所需要的参数放在上下文中,然后将上下文传给策略算法;②将不同策略算法所需要的特定的数据放在各自的实现类中。

实际场景:不同员工的工资支付方案不同,比如现金、银行卡、现金加股票、现金加期权、美元等。此时,现金支付不需要银行账号,而银行卡则需要银行账号。 现在,先假设工资支付只支持人民币支付和美元支付。按照策略模式,我们来创建相关的类。 首先,策略接口,注意这里支付方法的参数为上下文(为了之后的扩展):

public interface PaymentStrategy {
    /**
     * 支付
     * @param context 支付上下文
     */
    void pay(PaymentContext context);
}

对应的支付上下文类为PaymentContext:

public class PaymentContext {

    private String username;
    private double money;
    private PaymentStrategy strategy;

    public PaymentContext(String username, double money, PaymentStrategy strategy){
        this.username = username;
        this.money = money;
        this.strategy = strategy;
    }

    //get方法,以便策略算法在计算时从上下文获取所需数据
    public String getUsername() {
        return username;
    }

    //get方法,以便策略算法在计算时从上下文获取所需数据
    public double getMoney() {
        return money;
    }

    /**
     * 支付工资
     */
    public void payNow(){
        this.strategy.pay(this);
    }
}

具体的两个实现类:人民币现金支付RMBCash和美元现金DollarCash支付:

//人民币现金支付
public class RMBCash implements PaymentStrategy {
    @Override
    public void pay(PaymentContext context) {
        System.out.println("给" + context.getUsername() + "人民币现金支付:" + context.getMoney());
    }
}

//美元现金支付
public class DollarCash implements PaymentStrategy {
    @Override
    public void pay(PaymentContext context) {
        System.out.println("给" + context.getUsername() + "美元现金支付:" + context.getMoney());
    }
}

至此,所有策略模式相关类都已创建完成。 客户端使用的时候:

public class Client {

    public static void main(String[] args){
        PaymentStrategy strategyRMB = new RMBCash();
        PaymentStrategy strategyDollar = new DollarCash();

        PaymentContext context1 = new PaymentContext("小王", 8000, strategyRMB);
        context1.payNow();

        PaymentContext context2 = new PaymentContext("Peter", 6000, strategyDollar);
        context2.payNow();
    }
}

现在,进行扩展:要支持银行卡支付,此时需要将银行卡号这个信息传入具体的策略实现类。根据上面提到的两种解决方案,这个银行卡信息可以放在上下文中,也可以直接放在策略实现类中。现在先看第一种:将银行卡号信息放在上下文中。 此时,创建一个新的上下文类PaymentContext2,使其继承原来的上下文PaymentContext,并增加一个成员变量account:

public class PaymentContext2 extends PaymentContext{

    //银行卡号
    private String account;

    public PaymentContext2(String username, double money, String account, PaymentStrategy strategy) {
        super(username, money, strategy);
        this.account = account;
    }

    //get方法,以便策略算法在计算时从上下文获取所需数据
    public String getAccount() {
        return account;
    }
}

然后,增加一个PaymentStrategy实现类

public class Card implements PaymentStrategy {
    @Override
    public void pay(PaymentContext context) {
        //进行强转
        PaymentContext2 context2 = (PaymentContext2)context;
        //转账
        System.out.println("给" + context2.getUsername() + "的银行卡号" + context2.getAccount() + "支付:" + context2.getMoney());
    }
}

好了,可以调用了:

public class Client {

    public static void main(String[] args){
        PaymentStrategy strategyRMB = new RMBCash();
        PaymentStrategy strategyDollar = new DollarCash();

        PaymentContext context1 = new PaymentContext("小王", 8000, strategyRMB);
        context1.payNow();

        PaymentContext context2 = new PaymentContext("Peter", 6000, strategyDollar);
        context2.payNow();

        //新增银行卡支付
        PaymentStrategy strategyCard = new Card();
        PaymentContext2 context3 = new PaymentContext2("小李", 5000, "6223987999987788", strategyCard);
        context3.payNow();
    }
}

现在,看另外一个解决方法:将银行号账号信息放在具体的策略实现类中。此时,就不必扩展上下文,只需要策略实现类即可,只是这个策略实现类除了支付算法,还要支付算法用到的特定数据,也就是说该实现类在进行策略计算时,所需数据不能完全从上下文中获取,因为自身持有所需要的必要信息。该实现类具体如下:

public class Card2 implements PaymentStrategy {

    private String account;

    public Card2(String account){
        this.account = account;
    }

    @Override
    public void pay(PaymentContext context) {
        System.out.println("给" + context.getUsername() + "的银行卡号" + this.account + "支付:" + context.getMoney());

    }
}

好了,调用时:

public class Client {

    public static void main(String[] args){
        PaymentStrategy strategyRMB = new RMBCash();
        PaymentStrategy strategyDollar = new DollarCash();

        PaymentContext context1 = new PaymentContext("小王", 8000, strategyRMB);
        context1.payNow();

        PaymentContext context2 = new PaymentContext("Peter", 6000, strategyDollar);
        context2.payNow();

        //新增银行卡支付
        PaymentStrategy strategyCard2 = new Card2("6223987999987788");
        PaymentContext context4 = new PaymentContext("小张", 7000, strategyCard2);
        context4.payNow();
    }
}

这两种方式的比较: 扩展上下文的方式:所有的策略的实现风格统一,策略所需要的数据都统一从上下文中获取;在上下文中添加的新数据,别的算法也可以用的上,可以视为公共的数据;但缺点是,如果这些数据都只有一个特定的策略算法适用,那么这些数据就有些浪费;另外每次添加新的算法都去扩展上下文,容易形成复杂的上下文对象层次。 在具体的策略算法上添加自己需要的数据:这样实现比较简单。但缺点是,跟其他策略实现的风格不一致,其他策略实现都是通过上下文统一获取数据,但这个策略一部分数据来自上下文,一部分数据来自自己,有些不统一;另外,外部使用这些策略方法的时候也不一样了,难以以一个统一的方法来动态切换策略算法。

两种实现各有优劣,要具体情况具体分析。

实际场景3:日志记录

上面的两个场景中,均是由客户端来选择具体的算法,现在这个例子是根据上下文来选择具体的策略算法。 实际场景:在一个系统中,把日志记录到数据库和日志文件中(可以看做两种策略),然后再运行期间根据需要进行动态地切换。 首先,定义策略接口:

public interface LogStrategy {

    void log(String message);
}

然后,两个实现类:

//数据库记录
public class DbLog implements LogStrategy {
    @Override
    public void log(String message) {
        System.out.println("将" + message + "记录到数据库");
    }
}

//文件记录
public class FileLog implements LogStrategy {
    @Override
    public void log(String message) {
        System.out.println("将" + message + "记录到文件");
    }
}

最后,上下文:

public class LogContext {

    /**
     * 记录日志的方法,提供给客户端使用
     *
     * 在上下文中,自行实现对具体策略的选择
     *
     * @param message
     */
    public void log(String message){

        //优先选用策略:记录到数据库
        LogStrategy strategy = new DbLog();
        try {
            strategy.log(message);
        }catch (Exception e){
            //数据库记录日志出错,就记录到为日志文件中
            strategy = new FileLog();
            strategy.log(message);
        }
    }
}

好了,客户端可以调用了,相比之前的代码比较简单,因为策略选择的代码在策略上下文中实现,而不是让客户端来选择:

public class Client {
    public static void main(String[] args){
        LogContext context = new LogContext();
        context.log("记录日志");
    }
}

优缺点

  • 优点

    • 策略模式的功能就是定义一系列算法,实现让这些算法可以相互替换;

    • 避免使用多重条件判断;

    • 扩展性良好,只需要增加新的策略实现类,然后在使用策略的地方选择使用这个新的策略就可以了。

  • 缺点

    • 增加了对象数目,由于策略模式把每个具体的策略实现都单独封装为类,如果备选的策略很多,那么对象的数目就会很客观;

    • 客户必须了解每种策略的不同,因为有时候需要让客户端来选择具体使用哪一个策略。

    • 只适合扁平的算法结构。策略模式的一系列算法地位是平等的,而且在运行时刻只有一个算法被使用,这就限制了算法使用的层级,使用的时候不能嵌套使用。对于出现需要嵌套的使用多个算法的情况,比如折上折、折后券等业务的实现,需要组合或者嵌套多个算法的情况,可以考虑使用装饰模式,或者变形的职责链,或者AOP等方式来实现。

策略模式的本质

如果没有上下文,策略模式就回到了最基本的接口和实现了。上下文的意义在于,客户端不必直接与具体的策略交互,上下文还可以提供一些公共功能或是存储相关状态,减小客户端使用的难度。 策略模式的本质在于:分离算法,选择实现。 策略模式很好地体现了设计原则中的开闭原则:通过把一系列可变的算法进行封装,并定义出合理的结构,使得在系统出现新的算法的时候,很容易把新的算法加入到已有的系统中,而已有的实现不需要做任何修改。

内容绝大部分摘抄自《研磨设计模式》