设计模式之美总结（行为型篇）

前五篇见：

创建型设计模式主要解决“对象的创建”问题，结构型设计模式主要解决“类或对象的组合或组装”问题，那行为型设计模式主要解决的就是“类或对象之间的交互”问题

行为型设计模式比较多，有 11 个，几乎占了 23 种经典设计模式的一半。它们分别是：观察者模式、模板模式、策略模式、职责链模式、状态模式、迭代器模式、访问者模式、备忘录模式、命令模式、解释器模式、中介模式

根据应用场景的不同，观察者模式会对应不同的代码实现方式：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

1.1 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.
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

实际上，观察者模式是一个比较抽象的模式，根据不同的应用场景和需求，有完全不同的实现方式，首先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());
	}
}

上面的代码算是观察者模式的“模板代码”，只能反映大体的设计思路。在真实的软件开发中，并不需要照搬上面的模板代码。观察者模式的实现方法各式各样，函数、类的命名等会根据业务场景的不同有很大的差别，比如 register 函数还可以叫作 attach，remove 函数还可以叫作 detach 等等。不过，万变不离其宗，设计思路都是差不多的

假设开发一个 P2P 投资理财系统，用户注册成功之后，会给用户发放投资体验金。代码实现大致如下：

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，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，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

不过这时可能会说，当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？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

实际上，设计模式要干的事情就是解耦。创建型模式是将创建和使用代码解耦，结构型模式是将不同功能代码解耦，行为型模式是将不同的行为代码解耦，具体到观察者模式，它是将观察者和被观察者代码解耦。借助设计模式，利用更好的代码结构，将一大坨代码拆分成职责更单一的小类，让其满足开闭原则、高内聚松耦合等特性，以此来控制和应对代码的复杂性，提高代码的可扩展性

1.2 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，前面也提到，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

上面讲到的实现方式，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，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，还有更加优雅的实现方式，那就是基于 EventBus 来实现

上面讲到的两个场景，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，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，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，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

1.3 如何实现一个异步非阻塞的 EventBus 框架？

对于异步非阻塞观察者模式，如果只是实现一个简易版本，不考虑任何通用性、复用性，实际上是非常容易的

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

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，也可以将它抽象成框架来达到这样的效果

1.3.1 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。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

将之前用户注册的例子用 Guava EventBus 重新实现一下，代码如下所示：

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);
	}
	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，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

接下来详细地讲一下，Guava EventBus 的几个主要的类和函数

1、EventBus、AsyncEventBus

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))；// 异步非阻塞

2、register() 函数

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);

3、unregister() 函数

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

public void unregister(Object object);

4、post() 函数

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); => AObserver、BObserver接收到消息
post(zMsg); => CObserver接收到消息

那么，每个 Observer 能接收的消息类型是在哪里定义的呢？这就是 Guava EventBus 最特别的一个地方，那就是 @Subscribe 注解

5、@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，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）

1.3.2 实现

Guava EventBus 的功能已经讲清楚了，总体上来说，还是比较简单的。接下来，就重复造轮子，“山寨”一个 EventBus 出来

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

在这里插入图片描述

从图中可以看出，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 {}

2、ObserverAction

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();
		}
	}
}

3、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

public class ObserverRegistry {
	private ConcurrentMap<Class<?>, CopyOnWriteArraySet<ObserverAction>> registry;
	public void register(Object observer) {
		Map<Class<?>, Collection<ObserverAction>> observerActions = findAllObserverActions(registry);
		for (Map.Entry<Class<?>, Collection<ObserverAction>> entry : observerActions) {
			Class<?> eventType = entry.getKey();
			Collection<ObserverAction> eventActions = entry.getValue();
			CopyOnWriteArraySet<ObserverAction> registeredEventActions = registry.get
			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) {
			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;
	}
}

4、EventBus

EventBus 实现的是阻塞同步的观察者模式。看代码可能会有些疑问，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(e
		for (ObserverAction observerAction : observerActions) {
		executor.execute(new Runnable() {
			@Override
			public void run() {
					observerAction.execute(event);
				}
			});
		}
	}
}

5、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，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，就会发现，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

2. 模板模式（Template Method Design Pattern）

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.
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”，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。代码示例如下：

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();

2.1 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

2.1.1 Java InputStream

Java IO 类库中，有很多类的设计用到了模板模式，比如 InputStream、OutputStream、Reader、Writer。这里以 InputStream 为例

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;
	}
}

2.1.2 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。前提是，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();
}

2.2 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，有点类似之前讲到的控制反转。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

2.2.1 Java Servlet

对于 Java Web 项目开发来说，常用的开发框架是 SpringMVC。利用它，只需要关注业务代码的编写，底层的原理几乎不会涉及。但是，如果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。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。具体的代码示例如下所示：

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

除此之外，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

HttpServlet 的 service() 函数如下：

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

2.2.2 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，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 {
	}
}

2.3 回调（Callback）

2.3.1 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，简称为回调对象，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.");
			}
		});
	}
}

上面就是 Java 语言中回调的典型代码实现。从代码实现中，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

2.3.2 应用一：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。而同步回调从应用场景上很像模板模式，所以，在命名上，这些类使用 Template（模板）这个单词作为后缀

这些 Template 类的设计思路都很相近，这里拿其中的 JdbcTemplate 来举例分析一下：

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", "x");
			//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;
	}
}

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，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，不需要每次都重新编写，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？这里只摘抄了部分相关代码，贴到了下面。其中，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)
	} finally {
		JdbcUtils.closeStatement(stmt);
		DataSourceUtils.releaseConnection(con, getDataSource());
	}
}

2.3.3 应用二：setClickListener(）

在客户端开发中，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

回调分为同步回调和异步回调。这里的回调算是异步回调，往 setOnClickListener() 函数中注册好回调函数之后，并不需要等待回调函数执行，这也印证了前面讲的，异步回调比较像观察者模式

2.3.4 应用三：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。作者个人比较认可后面一种说法，不过，这个也不重要，只需要见了代码能认识，遇到场景会用就可以了

Hook 比较经典的应用场景是 Tomcat 和 JVM 的 shutdown hook。这里拿 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，这里只给出了部分相关代码：

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。我们在注册完 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

2.3.5 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：

像 Java 这种只支持单继承的语言，基于模板模式编写的子类，已经继承了一个父类，不再具有继承的能力
回调可以使用匿名类来创建回调对象，可以不用事先定义类；而模板模式针对不同的实现都要定义不同的子类
如果某个类中定义了多个模板方法，每个方法都有对应的抽象方法，那即便只用到其中的一个模板方法，子类也必须实现所有的抽象方法。而回调就更加灵活，只需要往用到的模板方法中注入回调对象即可

3. 策略模式（Strategy Design Pattern）

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.
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、使用这三部分

3.1 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...
	}
}

3.2 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，需要对客户端代码屏蔽创建细节。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，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，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;
	}
}

3.3 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，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);
		//...
	}
}

从上面的代码中，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”

3.4 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，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。先看下例：

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。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.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，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。包括使用状态模式来避免分支判断逻辑，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，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，有没有什么办法解决呢？可见 3.5 结尾部分

3.5 如何实现一个支持给不同大小文件排序的小程序？

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。如何来实现呢？

这时可能会说，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），没办法一次性加载文件中的所有数据到内存中，这个时候，就要利用外部排序算法

如果文件更大，比如有 100GB 大小，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，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

1、代码实现与分析

先用最简单直接的方式实现如下，这里省略了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

在上面的代码中，并没有给出每种排序算法的代码实现。实际上，如果自己实现一下的话，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（见 (设计模式之美总结（重构篇）_凡 223 的博客 ），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

2、代码优化与重构

只要掌握了之前讲过的设计原则和思想（详细可见本文章开头引入的前几篇文章），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。重构之后的代码如下所示：

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，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，没必要在每次使用的时候，都重新创建一个新的对象。所以，可以使用工厂模式对对象的创建进行封装。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 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。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。但如果特别想将 if-else 分支判断移除掉，那也是有办法的，代码如下。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("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;
		}
	}
}

现在的代码实现就更加优美了。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

这时可能会说，即便这样，当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。有什么办法能完全满足开闭原则呢？

对于 Java 语言来说，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：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，然后通过反射了动态地加载这些策略类、创建策略对象；当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。前面 3.4 提到的问题也可以用这种方法来解决

对于 Sorter 来说，可以通过同样的方法来避免修改。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，只需要改动配置文件即可，不需要改动代码

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

实际上，设计原则和思想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，就能更清楚的了解，为什么要用某种设计模式，就能更恰到好处地应用设计模式

4. 职责链模式（Chain Of Responsibility Design Pattern）

前面讲到了模板模式、策略模式，接下来是职责链模式。这三种模式具有相同的作用：复用和扩展，在实际的项目开发中比较常用，特别是框架开发中，可以利用它们来提供框架的扩展点，能够让框架的使用者在不修改框架源码的情况下，基于扩展点定制化框架的功能

4.1 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.
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

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，这里介绍两种比较常用的。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 boolean 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，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：

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

这里给出其中一种，用链表存储处理器的实现方式，如下所示：

public abstract class Handler {
	protected Handler successor = null;
	public void setSuccessor(Handler successor) {
		this.successor = successor;
	}
	public final void handle() {
		doHandle();
		if (successor != null) {
			successor.handle();
		}
	}
	protected abstract void doHandle();
}
public class HandlerA extends Handler {
	@Override
	protected void doHandle() {
		//...
	}
}
public class HandlerB extends Handler {
	@Override
	protected void doHandle() {
		//...
	}
}
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();
	}
}

4.2 应用场景

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，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，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
		}
	}
}

看了上面的实现可能会说，像下面这样也可以实现敏感词过滤功能，而且代码更加简单，为什么非要使用职责链模式呢？这是不是过度设计呢？

public class SensitiveWordFilter {
	// return true if content doesn't contain sensitive words.
	public boolean filter(Content content) {
		if (!filterSexyWord(content)) {
			return false;
		}
		if (!filterAdsWord(content)) {
			return false;
		}
		if (!filterPoliticalWord(content)) {
			return false;
		}
		return true;
	}
	private boolean filterSexyWord(Content content) {
		//....
	}
	private boolean filterAdsWord(Content content) {
		//...
	}
	private boolean filterPoliticalWord(Content content) {
		//...
	}
}

应用设计模式主要是为了应对代码的复杂性，让其满足开闭原则，提高代码的扩展性。这里应用职责链模式也不例外。实际上，在前面讲到策略模式的时候，也讲过类似的问题，比如，为什么要用策略模式？当时的给出的理由，与现在应用职责链模式的理由，几乎是一样的

首先，来看职责链模式如何应对代码的复杂性

将大块代码逻辑拆分成函数，将大类拆分成小类，是应对代码复杂性的常用方法。应用职责链模式，把各个敏感词过滤函数继续拆分出来，设计成独立的类，进一步简化了 SensitiveWordFilter 类，让 SensitiveWordFilter 类的代码不会过多，过复杂

其次，再来看职责链模式如何让代码满足开闭原则，提高代码的扩展性

当要扩展新的过滤算法的时候，比如，还需要过滤特殊符号，按照非职责链模式的代码实现方式，需要修改 SensitiveWordFilter 的代码，违反开闭原则。不过，这样的修改还算比较集中，也是可以接受的。而职责链模式的实现方式更加优雅，只需要新添加一个 Filter 类，并且通过 addFilter() 函数将它添加到 FilterChain 中即可，其他代码完全不需要修改

不过可能会说，即便使用职责链模式来实现，当添加新的过滤算法的时候，还是要修改客户端代码（ApplicationDemo），这样做也没有完全符合开闭原则

实际上，细化一下的话，可以把上面的代码分成两类：框架代码和客户端代码。其中，ApplicationDemo 属于客户端代码，也就是使用框架的代码。除 ApplicationDemo 之外的代码属于敏感词过滤框架代码

假设敏感词过滤框架并不是我们开发维护的，而是引入的一个第三方框架，我们要扩展一个新的过滤算法，不可能直接去修改框架的源码。这个时候，利用职责链模式就能达到开篇所说的，在不修改框架源码的情况下，基于职责链模式提供的扩展点，来扩展新的功能。换句话说，在框架这个代码范围内实现了开闭原则

除此之外，利用职责链模式相对于不用职责链的实现方式，还有一个好处，那就是配置过滤算法更加灵活，可以只选择使用某几个过滤算法

4.3 Servlet Filter

前面提到，职责链模式常用在框架的开发中，为框架提供扩展点，让框架的使用者在不修改框架源码的情况下，基于扩展点添加新的功能。实际上，更具体点来说，职责链模式最常用来开发框架的过滤器和拦截器

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。工作原理图如下所示：

在这里插入图片描述

在实际项目中该如何使用 Servlet Filter 呢？简单的示例代码如下。添加一个过滤器，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, Filte
	                     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>

从刚刚的示例代码中可以发现，添加过滤器非常方便，不需要修改任何代码，定义一个实现 javax.servlet.Filter 的类，再改改配置就搞定了，完全符合开闭原则。那 Servlet Filter 是如何做到如此好的扩展性的呢？它利用的就是职责链模式。现在，通过剖析它的源码，详细地看看它底层是如何实现的

前面讲到，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。接下来，重点来看 FilterChain 是如何实现的

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，源码如下所示，这里对代码进行了简化，只保留了跟设计思路相关的代码片段

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 + IN
			        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。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

@Override
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response) {
	if (pos < n) {
		ApplicationFilterConfig filterConfig = filters[pos++];
		Filter filter = filterConfig.getFilter();
		//filter.doFilter(request, response, this);
		//把filter.doFilter的代码实现展开替换到这里
		System.out.println("拦截客户端发送来的请求.");
		chain.doFilter(request, response); // chain就是this
		System.out.println("拦截发送给客户端的响应.")
	} else {
		// filter都处理完毕后，执行servlet
		servlet.service(request, response);
	}
}

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。而前面原理和实现部分给出的责任链两种实现方式，都没法做到在业务逻辑执行的前后，同时添加处理代码

4.4 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。一个请求的处理流程具体如下所示：

在这里插入图片描述

在项目中该如何使用 Spring Interceptor 呢？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) {
		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) {
		System.out.println("拦截发送给客户端的响应.");
	}
	@Override
	public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
		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>

同样，还是来剖析一下，Spring Interceptor 底层是如何实现的：

当然，它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 的源码如下所示，同样，这里也对代码也进行了一些简化，只保留了关键代码

public class HandlerExecutionChain {
	private final Object handler;
	private HandlerInterceptor[] interceptors;
	public void addInterceptor(HandlerInterceptor interceptor) {
		initInterceptorList().add(interceptor);
	}
	boolean applyPreHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
		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) {
		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 re
	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

5. 状态模式（State Design Pattern）

在实际的软件开发中，状态模式并不是很常用，但是在能够用到的场景里，它可以发挥很大的作用。从这一点上来看，它有点像之前讲到的组合模式（见：设计模式之美总结（结构型篇）_凡 223 的博客）

状态模式一般用来实现状态机，而状态机常用在游戏、工作流引擎等系统开发中。不过，状态机的实现方式有多种，除了状态模式，比较常用的还有分支逻辑法和查表法。接下来就详细讲讲这几种实现方式，并且对比一下它们的优劣和应用场景

5.1 什么是有限状态机？

有限状态机，英文翻译是 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

比如“超级马里奥”，在游戏中，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）

这里对游戏背景做了简化，只保留了部分状态和事件。简化之后的状态转移如下图所示

在这里插入图片描述

如何编程来实现上面的状态机呢？换句话说，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。不过，具体的代码实现暂时并没有给出

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)
	}
}

5.2 状态机实现方式一：分支逻辑法

对于如何实现状态机，这里总结了三种方式。其中，最简单直接的实现方式是，参照状态转移图，将每一个状态转移，原模原样地直译成代码。这样编写的代码会包含大量的 if-else 或 switch-case 分支判断逻辑，甚至是嵌套的分支判断逻辑，所以，把这种方法暂且命名为分支逻辑法

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 ifelse 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

5.3 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

在这里插入图片描述

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，只需要修改 transitionTable 和 actionTable 两个二维数组即可。实际上，如果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，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;
	}
}

5.4 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，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。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;
	}
}

上面的代码实现不难看懂，只强调其中的一点，即 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，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，就无法通过构造函数来传递 MarioStateMachine 了，而状态类又要依赖 MarioStateMachine，那该如何解决这个问题呢？

在之前讲到单例模式时，提到过几种解决方法（见：设计模式之美总结（创建型篇）_凡 223 的博客）。在这里，可以通过函数参数将 MarioStateMachine 传递进状态类。根据这个设计思路，对上面的代码进行重构。重构之后的代码如下所示：

public interface 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，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

6. 迭代器/游标模式（Iterator Design Pattern/Cursor Design Pattern）

6.1 原理和实现

迭代器模式用来遍历集合对象。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和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。简单的类图如下：

在这里插入图片描述

大部分编程语言都提供了遍历容器的迭代器类，在平时开发中，直接拿来用即可，几乎不大可能从零编写一个迭代器。不过，这里为了讲解迭代器的实现原理，假设某个新的编程语言的基础类库中，还没有提供线性容器对应的迭代器，需要从零开始开发。现在一块来看具体该如何去做

线性数据结构包括数组和链表，在大部分编程语言中都有对应的类来封装这两种数据结构，在开发中直接拿来用就可以了。假设在这种新的编程语言中，这两个数据结构分别对应 ArrayList 和 LinkedList 两个类。除此之外，从两个类中抽象出公共的接口，定义为 List 接口，以方便开发者基于接口而非实现编程，编写的代码能在两种数据存储结构之间灵活切换

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。具体的代码如下所示：

// 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。所以，在接下来的实现中，选择第一种接口定义方式

再来看下 ArrayIterator 的代码实现，具体如下所示：

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，ha
	}
	@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();
		}
	}
}

对于 LinkedIterator，它的代码结构跟 ArrayIterator 完全相同，这里就不给出具体的代码实现了

结合上面的例子，来总结一下迭代器的设计思路。总结下来就三句话：迭代器中需要定义 hasNext()、currentItem()、next() 三个最基本的方法。待遍历的容器对象通过依赖注入传递到迭代器类中。容器通过 iterator() 方法来创建迭代器

在这里插入图片描述

6.2 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。对于这三种方式，拿 Java 语言来举例说明一下。具体的代码如下所示：

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()) {
	// Java中的迭代器接口是第二种定义方式，next
	System.out.print(iterator.next() + ",");
}

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：

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

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
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
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

6.3 遍历集合的同时，为什么不能增删集合元素？

6.3.1 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

比如，使用前面实现的 ArrayList 迭代器，使用代码如下：

public class Demo {
	public static void main(String[] args) {
		List<String> names = new ArrayList<>();
		names.add("a");
		names.add("b");
		names.add("c");
		names.add("d");
		Iterator<String> iterator = names.iterator();
		iterator.next();
		names.remove("a");
	}
}

ArrayList 底层对应的是数组这种数据结构，在执行完第 55 行代码的时候，数组中存储的是 a、b、c、d 四个元素，迭代器的游标 cursor 指向元素 a。当执行完第 56行代码的时候，游标指向元素 b，到这里都没有问题

为了保持数组存储数据的连续性，数组的删除操作会涉及元素的搬移。当执行到第 57 行代码的时候，从数组中将元素 a 删除掉，b、c、d 三个元素会依次往前搬移一位，这就会导致游标本来指向元素 b，现在变成了指向元素 c。原本在执行完第 56 行代码之后，还可以遍历到 b、c、d 三个元素，但在执行完第 57 行代码之后，只能遍历到 c、d 两个元素，b 遍历不到了

在这里插入图片描述

不过，如果第 57 行代码删除的不是游标前面的元素（元素 a）以及游标所在位置的元素（元素 b），而是游标后面的元素（元素 c 和 d），这样就不会存在任何问题了，不会存在某个元素遍历不到的情况了

所以，前面说，在遍历的过程中删除集合元素，结果是不可预期的，有时候没问题（删除元素 c 或 d），有时候就有问题（删除元素 a 或 b），这个要视情况而定（到底删除的是哪个位置的元素），就是这个意思

在遍历的过程中删除集合元素，有可能会导致某个元素遍历不到，那在遍历的过程中添加集合元素，会发生什么情况呢？如下例：

public class Demo {
	public static void main(String[] args) {
		List<String> names = new ArrayList<>();
		names.add("a");
		names.add("b");
		names.add("c");
		names.add("d");
		Iterator<String> iterator = names.iterator();
		iterator.next();
		names.add(0, "x");
	}
}

在执行完第 10 行代码之后，数组中包含 a、b、c、d 四个元素，游标指向 b 这个元素，已经跳过了元素 a。在执行完第 11 行代码之后，我们将 x 插入到下标为 0 的位置，a、b、c、d 四个元素依次往后移动一位。这个时候，游标又重新指向了元素 a。元素 a 被游标重复指向两次，也就是说，元素 a 存在被重复遍历的情况

在这里插入图片描述

跟删除情况类似，如果在游标的后面添加元素，就不会存在任何问题。所以，在遍历的同时添加集合元素也是一种不可预期行为

6.3.2 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，要确定遍历开始和结束的时间点。遍历开始的时间节点很容易获得，可以把创建迭代器的时间点作为遍历开始的时间点。但是，遍历结束的时间点该如何来确定呢？

这时可能会说，遍历到最后一个元素的时候就算结束。但是，在实际的软件开发中，每次使用迭代器来遍历元素，并不一定非要把所有元素都遍历一遍，有可能找到某一个匹配的元素就提前结束了遍历

还可能还会说，那可以在迭代器类中定义一个新的接口 finishIteration()，主动告知容器迭代器使用完了，可以增删元素了。但是，这就要求程序员在使用完迭代器之后要主动调用这个函数，也增加了开发成本，还很容易漏掉

实际上，第二种解决方法更加合理。Java 语言就是采用的这种解决方案，增删元素之后，让遍历报错

怎么确定在遍历时候，集合有没有增删元素呢？在 ArrayList 中定义一个成员变量 modCount，记录集合被修改的次数，集合每调用一次增加或删除元素的函数，就会给 modCount 加 1。当通过调用集合上的 iterator() 函数来创建迭代器的时候，把 modCount 值传递给迭代器的 expectedModCount 成员变量，之后每次调用迭代器上的 hasNext()、next()、currentItem() 函数，都会检查集合上的 modCount 是否等于 expectedModCount，也就是看，在创建完迭代器之后，modCount 是否改变过

如果两个值不相同，那就说明集合存储的元素已经改变了，要么增加了元素，要么删除了元素，之前创建的迭代器已经不能正确运行了，再继续使用就会产生不可预期的结果，所以选择 fail-fast 解决方式，抛出运行时异常，结束掉程序，让程序员尽快修复这个因为不正确使用迭代器而产生的 bug

public class ArrayIterator implements Iterator {
	private int cursor;
	private ArrayList arrayList;
	private int expectedModCount;
	public ArrayIterator(ArrayList arrayList) {
		this.cursor = 0;
		this.arrayList = arrayList;
		this.expectedModCount = arrayList.modCount;
	}
	@Override
	public boolean hasNext() {
		checkForComodification();
		return cursor < arrayList.size();
	}
	@Override
	public void next() {
		checkForComodification();
		cursor++;
	}
	@Override
	public Object currentItem() {
		checkForComodification();
		return arrayList.get(cursor);
	}
	private void checkForComodification() {
		if (arrayList.modCount != expectedModCount)
			throw new ConcurrentModificationException();
	}
}
//代码示例
public class Demo {
	public static void main(String[] args) {
		List<String> names = new ArrayList<>();
		names.add("a");
		names.add("b");
		names.add("c");
		names.add("d");
		Iterator<String> iterator = names.iterator();
		iterator.next();
		names.remove("a");
		iterator.next();//抛出ConcurrentModificationException异常
	}
}

6.3.3 如何在遍历的同时安全地删除集合元素？

像 Java 语言，迭代器类中除了前面提到的几个最基本的方法之外，还定义了一个 remove() 方法，能够在遍历集合的同时，安全地删除集合中的元素。不过，需要说明的是，它并没有提供添加元素的方法。毕竟迭代器的主要作用是遍历，添加元素放到迭代器里本身就不合适

作者个人觉得，Java 迭代器中提供的 remove() 方法还是比较鸡肋的，作用有限。它只能删除游标指向的前一个元素，而且一个 next() 函数之后，只能跟着最多一个 remove() 操作，多次调用 remove() 操作会报错。如下例：

public class Demo {
	public static void main(String[] args) {
		List<String> names = new ArrayList<>();
		names.add("a");
		names.add("b");
		names.add("c");
		names.add("d");
		Iterator<String> iterator = names.iterator();
		iterator.next();
		iterator.remove();
		iterator.remove(); //报错，抛出IllegalStateException异常
	}
}

为什么通过迭代器就能安全的删除集合中的元素呢？来看下 remove() 函数是如何实现的，代码如下所示。在 Java 实现中，迭代器类是容器类的内部类，并且 next() 函数不仅将游标后移一位，还会返回当前的元素

public class ArrayList<E> {
	transient Object[] elementData;
	private int size;
	public Iterator<E> iterator() {
		return new Itr();
	}
	private class Itr implements Iterator<E> {
		int cursor; // index of next element to return
		int lastRet = -1; // index of last element returned; -1 if no such
		int expectedModCount = modCount;
		Itr() {}
		public boolean hasNext() {
			return cursor != size;
		}
		@SuppressWarnings("unchecked")
		public E next() {
			checkForComodification();
			int i = cursor;
			if (i >= size)
				throw new NoSuchElementException();
			Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
			if (i >= elementData.length)
				throw new ConcurrentModificationException();
			cursor = i + 1;
			return (E) elementData[lastRet = i];
		}
		public void remove() {
			if (lastRet < 0)
				throw new IllegalStateException();
			checkForComodification();
			try {
				ArrayList.this.remove(lastRet);
				cursor = lastRet;
				lastRet = -1;
				expectedModCount = modCount;
			} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {
				throw new ConcurrentModificationException();
			}
		}
	}
}

在上面的代码实现中，迭代器类新增了一个 lastRet 成员变量，用来记录游标指向的前一个元素。通过迭代器去删除这个元素的时候，可以更新迭代器中的游标和 lastRet 值，来保证不会因为删除元素而导致某个元素遍历不到。如果通过容器来删除元素，并且希望更新迭代器中的游标值来保证遍历不出错，就要维护这个容器都创建了哪些迭代器，每个迭代器是否还在使用等信息，代码实现就变得比较复杂了

6.4 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”，指的是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

如果来实现上面的功能呢？针对这个功能需求的骨架代码如下，其中包含 ArrayList、SnapshotArrayIterator 两个类。对于这两个类，这里只定义了必须的几个关键接口

public ArrayList<E> implements List<E> {
	// TODO: 成员变量、私有函数
	@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
	}
}

6.4.1 解决方案一

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。具体的代码实现如下所示：

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

6.4.2 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，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，将 delTimestamp 更新为当前时间，表示已经被删除。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

怎么解决这个问题：让容器既支持快照遍历，又支持随机访问？

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

7. 访问者模式（Visitor Design Pattern）

大部分设计模式的原理和实现都很简单，不过也有例外，访问者模式就可以算是 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

7.1 “发明”访问者模式

假设从网站上爬取了很多资源文件，它们的格式有三种：PDF、PPT、Word。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。该怎么实现呢？

实现这个功能并不难，不同的人有不同的写法，这里给出其中一种实现方式，如下。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 resourceDirector) {
		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，那如果继续按照上面的实现思路，就会存在这样几个问题：

违背开闭原则，添加一个新的功能，所有类的代码都要修改
虽然功能增多，每个类的代码都不断膨胀，可读性和可维护性都变差了
把所有比较上层的业务逻辑都耦合到 PdfFile、PPTFile、WordFile 类中，导致这些类的职责不够单一，变成了大杂烩

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 resourceDirector) {
		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;
	}
}

这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。这是为什么呢？

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

在上面代码的第 35～38 行中，resourceFiles 包含的对象的声明类型都是 ResourceFile，而我们并没有在 Extractor 类中定义参数类型是 ResourceFile 的 extract2txt() 重载函数，所以在编译阶段就通过不了，更别说在运行时根据对象的实际类型执行不同的重载函数了。那如何解决这个问题呢？

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 resourceDirector) {
		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;
	}
}

在执行第 30 行的时候，根据多态特性，程序会调用实际类型的 accept 函数，比如 PdfFile 的 accept 函数，也就是第 16 行代码。而 16 行代码中的 this 类型是 PdfFile 的，在编译的时候就确定了，所以会调用 extractor 的 extract2txt(PdfFile pdfFile) 这个重载函数。这个实现思路是不是很有技巧？这是理解访问者模式的关键所在，也是之前所说的访问者模式不好理解的原因

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，那该如何实现呢？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。具体的代码如下所示：

public abstract class ResourceFile {
	protected String filePath;
	public ResourceFile(String filePath) {
		this.filePath = filePath;
	}
	abstract public void accept(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 resourceDirector) {
		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，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

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 resourceDirector) {
		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;
	}
}

7.2 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.
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

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。这里总结了一张类图，如下：

在这里插入图片描述

一般来说，访问者模式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，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

对于访问者模式，主要难点在代码实现。而代码实现比较复杂的主要原因是，函数重载在大部分面向对象编程语言中是静态绑定的。也就是说，调用类的哪个重载函数，是在编译期间，由参数的声明类型决定的，而非运行时，根据参数的实际类型决定的。正是因为代码实现难理解，所以，在项目中应用这种模式，会导致代码的可读性比较差

7.3 为什么支持双分派的语言不需要访问者模式？

实际上，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，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。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

Java 支持多态特性，代码可以在运行时获得对象的实际类型（也就是前面提到的运行时类型），然后根据实际类型决定调用哪个方法。尽管 Java 支持函数重载，但 Java 设计的函数重载的语法规则是，并不是在运行时，根据传递进函数的参数的实际类型，来决定调用哪个重载函数，而是在编译时，根据传递进函数的参数的声明类型（也就是前面提到的编译时类型），来决定调用哪个重载函数。也就是说，具体执行哪个对象的哪个方法，只跟对象的运行时类型有关，跟参数的运行时类型无关。所以，Java 语言只支持 Single Dispatch

public class ParentClass {
	public void f() {
		System.out.println("I am ParentClass's f().");
	}
}
public class ChildClass extends ParentClass {
	public void f() {
		System.out.println("I am ChildClass's f().");
	}
}
public class SingleDispatchClass {
	public void polymorphismFunction(ParentClass p) {
		p.f();
	}
	public void overloadFunction(ParentClass p) {
		System.out.println("I am overloadFunction(ParentClass p).");
	}
	public void overloadFunction(ChildClass c) {
		System.out.println("I am overloadFunction(ChildClass c).");
	}
}
public class DemoMain {
	public static void main(String[] args) {
		SingleDispatchClass demo = new SingleDispatchClass();
		ParentClass p = new ChildClass();
		demo.polymorphismFunction(p);//执行哪个对象的方法，由对象的实际类型决定
		demo.overloadFunction(p);//执行对象的哪个方法，由参数对象的声明类型决定
	}
}
//代码执行结果:
I am ChildClass's f().
I am overloadFunction(ParentClass p).

在上面的代码中，第 31 行代码的 polymorphismFunction() 函数，执行 p 的实际类型的 f() 函数，也就是 ChildClass 的 f() 函数。第 32 行代码的 overloadFunction() 函数，匹配的是重载函数中的 overloadFunction(ParentClass p)，也就是根据 p 的声明类型来决定匹配哪个重载函数

假设 Java 语言支持 Double Dispatch，那前面引出访问者模式的代码中的第 37 行就不会报错。代码会在运行时，根据参数（resourceFile）的实际类型（PdfFile、PPTFile、WordFile），来决定使用 extract2txt 的三个重载函数中的哪一个。那下面的代码实现就能正常运行了，也就不需要访问者模式了。这也回答了为什么支持 Double Dispatch 的语言不需要访问者模式

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 resourceDirector) {
		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;
	}
}

7.4 除了访问者模式，还有其他实现方案吗？

再一块回顾一下前面的例子。从网站上爬取了很多资源文件，它们的格式有三种：PDF、PPT、Word。要开发一个工具来处理这批资源文件，这其中就包含抽取文本内容、压缩资源文件、提取文件元信息等

实际上，开发这个工具有很多种代码设计和实现思路。为了引出访问者模式，前面选择了用访问者模式来实现。实际上，还有其他的实现方法，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

public abstract class ResourceFile {
	protected String filePath;
	public ResourceFile(String filePath) {
		this.filePath = filePath;
	}
	public abstract ResourceFileType getType();
}
public class PdfFile extends ResourceFile {
	public PdfFile(String filePath) {
		super(filePath);
	}
	@Override
	public ResourceFileType getType() {
		return ResourceFileType.PDF;
	}
	//...
}
//...PPTFile/WordFile跟PdfFile代码结构类似，此处省略...
public interface Extractor {
	void extract2txt(ResourceFile resourceFile);
}
public class PdfExtractor implements Extractor {
	@Override
	public void extract2txt(ResourceFile resourceFile) {
		//...
	}
}
//...PPTExtractor/WordExtractor跟PdfExtractor代码结构类似，此处省略...
public class ExtractorFactory {
	private static final Map<ResourceFileType, Extractor> extractors = new HashMa
	static {
		extractors.put(ResourceFileType.PDF, new PdfExtractor());
		extractors.put(ResourceFileType.PPT, new PPTExtractor());
		extractors.put(ResourceFileType.WORD, new WordExtractor());
	}
	public static Extractor getExtractor(ResourceFileType type) {
		return extractors.get(type);
	}
}
public class ToolApplication {
	public static void main(String[] args) {
		List<ResourceFile> resourceFiles = listAllResourceFiles(args[0]);
		for (ResourceFile resourceFile : resourceFiles) {
			Extractor extractor = ExtractorFactory.getExtractor(resourceFile.getType());
			extractor.extract2txt(resourceFile);
		}
	}
	private static List<ResourceFile> listAllResourceFiles(String resourceDirector) {
		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;
	}
}

当需要添加新的功能的时候，比如压缩资源文件，类似抽取文本内容功能的代码实现，只需要添加一个 Compressor 接口，PdfCompressor、PPTCompressor、WordCompressor 三个实现类，以及创建它们的 CompressorFactory 工厂类即可。唯一需要修改的只有最上层的 ToolApplication 类。基本上符合“对扩展开放、对修改关闭”的设计原则

对于资源文件处理工具这个例子，如果工具提供的功能并不是非常多，只有几个而已，那更推荐使用工厂模式的实现方式，毕竟代码更加清晰、易懂。相反，如果工具提供非常多的功能，比如有十几个，那更推荐使用访问者模式，因为访问者模式需要定义的类要比工厂模式的实现方式少很多，类太多也会影响到代码的可维护性

8. 备忘录/快照（Snapshot）模式（Memento Design Pattern）

8.1 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.
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

这个模式的定义主要表达了两部分内容。一部分是，存储副本以便后期恢复。这一部分很好理解。另一部分是，要在不违背封装原则的前提下，进行对象的备份和恢复。这部分不太好理解

为什么存储和恢复副本会违背封装原则？
备忘录模式是如何做到不违背封装原则的？

假设需要编写一个小程序，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。怎么来编程实现呢？

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.toString());
			} 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，如果我们深究一下的话，还有一些问题要解决，那就是前面定义中提到的第二点：要在不违背封装原则的前提下，进行对象的备份和恢复。而上面的代码并不满足这一点，主要体现在下面两方面：

为了能用快照恢复 InputText 对象，在 InputText 类中定义了 setText() 函数，但这个函数有可能会被其他业务使用，所以，暴露不应该暴露的函数违背了封装原则
快照本身是不可变的，理论上讲，不应该包含任何 set() 等修改内部状态的函数，但在上面的代码实现中，“快照“这个业务模型复用了 InputText 类的定义，而 InputText 类本身有一系列修改内部状态的函数，所以，用 InputText 类来表示快照违背了封装原则

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，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);
			}
		}
	}
}

实际上，上面的代码实现就是典型的备忘录模式的代码实现，也是很多书籍（包括 GoF 的《设计模式》）中给出的实现方法

除了备忘录模式，还有一个跟它很类似的概念，“备份”，它在平时的开发中更常听到。那备忘录模式跟“备份”有什么区别和联系呢？实际上，这两者的应用场景很类似，都应用在防丢失、恢复、撤销等场景中。它们的区别在于，备忘录模式更侧重于代码的设计和实现，备份更侧重架构设计或产品设计

8.2 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，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

假设每当有数据改动，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，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

全量备份跟上面的例子类似，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，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，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

9. 命令模式（Command Design Pattern）

9.1 原理

命令模式的英文翻译是 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

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。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，函数没法作为参数传递给其他函数，也没法赋值给变量。借助命令模式，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

当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

9.2 应用

假设正在开发一个类似《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，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

这里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();
			}
		}
	}
}

9.3 命令模式 VS 策略模式

看到这里可能会觉得，命令模式跟策略模式、工厂模式非常相似，那它们的区别在哪里呢？不仅如此，感觉前面的很多模式都很相似，不知道你有没有类似的感觉呢？

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

前面讲策略模式的时候有讲到，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

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

10. 解释器模式（Interpreter Design Pattern）

10.1 原理与实现

解释器模式的英文翻译是 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.
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

这里面有很多平时开发中很少接触的概念，比如“语言”“语法”“解释器”。实际上，这里的“语言”不仅仅指平时说的中、英、日、法等各种语言。从广义上来讲，只要是能承载信息的载体，都可以称之为“语言”，比如，古代的结绳记事、盲文、哑语、摩斯密码等

要想了解“语言”表达的信息，就必须定义相应的语法规则。这样，书写者就可以根据语法规则来书写“句子”（专业点的叫法应该是“表达式”），阅读者根据语法规则来阅读“句子”，这样才能做到信息的正确传递。而解释器模式，其实就是用来实现根据语法规则解读“句子”的解释器

实际上，理解这个概念，可以类比中英文翻译。把英文翻译成中文是有一定规则的。这个规则就是定义中的“语法”。开发一个类似 Google Translate 这样的翻译器，这个翻译器能够根据语法规则，将输入的中文翻译成英文。这里的翻译器就是解释器模式定义中的“解释器”

假设我们定义了一个新的加减乘除计算“语言”，语法规则如下：

运算符只包含加、减、乘、除，并且没有优先级的概念
表达式（也就是前面提到的“句子”）中，先书写数字，后书写运算符，空格隔开
按照先后顺序，取出两个数字和一个运算符计算结果，结果重新放入数字的最头部位置，循环上述过程，直到只剩下一个数字，这个数字就是表达式最终的计算结果

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

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

该怎么拆分呢？可以借助解释器模式

解释器模式的代码实现比较灵活，没有固定的模板。应用设计模式主要是应对代码的复杂性，实际上，解释器模式也不例外。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，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，对代码进行重构，重构之后的代码如下所示。当然，因为加减乘除表达式的解析比较简单，利用解释器模式的设计思路，看起来有点过度设计。不过这里主要是为了解释原理

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Addition
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();
	}
}

10.2 如何实现一个自定义接口告警规则功能？

在平时的项目开发中，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

Map<String, Long> apiStat = new HashMap<>();
apiStat.put("api_error_per_minute", 103);
apiStat.put("api_count_per_minute", 987);

为了简化，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

那如何实现上面的需求呢？骨架代码如下所示

public class AlertRuleInterpreter {
	// key1 > 100 && key2 < 1000 || key3 == 200
	public AlertRuleInterpreter(String ruleExpression) {
		//TODO
	}
	//<String, Long> apiStat = new HashMap<>();
	//apiStat.put("key1", 103);
	//apiStat.put("key2", 987);
	public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
		//TODO
	}
}
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，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，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。按照这个实现思路，把刚刚的代码补全

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);
	}
}

11. 中介模式（Mediator Design Pattern）

11.1 原理与实现

中介模式的英文翻译是 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.
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

在前面讲到“如何给代码解耦”时，其中一个方法就是引入中间层。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

这里画了一张对象交互关系的对比图。其中，右边的交互图是利用中介模式对左边交互关系优化之后的结果，从图中可以很直观地看出，右边的交互关系更加清晰、简洁

在这里插入图片描述

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，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

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，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

11.2 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

而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，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

posted @ 2022-12-27 10:54 凡223 阅读(61) 评论(0) 编辑收藏举报

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设计模式之美总结（行为型篇）

1. 观察者/发布订阅模式（Observer Design Pattern/Publish-Subscribe Design Pattern）

1.1 原理及应用场景剖析

1.2 不同应用场景的不同实现方式

1.3 如何实现一个异步非阻塞的 EventBus 框架？

1.3.1 功能需求介绍

1.3.2 实现

2. 模板模式（Template Method Design Pattern）

2.1 作用一：复用

2.1.1 Java InputStream

2.1.2 Java AbstractList

2.2 作用二：扩展

2.2.1 Java Servlet

2.2.2 JUnit TestCase

2.3 回调（Callback）

2.3.1 原理解析

2.3.2 应用一：JdbcTemplate

2.3.3 应用二：setClickListener(）

2.3.4 应用三：addShutdownHook()

2.3.5 模板模式 VS 回调

3. 策略模式（Strategy Design Pattern）

3.1 策略的定义

3.2 策略的创建

3.3 策略的使用

3.4 如何利用策略模式避免分支判断？

3.5 如何实现一个支持给不同大小文件排序的小程序？

4. 职责链模式（Chain Of Responsibility Design Pattern）

4.1 原理和实现

4.2 应用场景

4.3 Servlet Filter

4.4 Spring Interceptor

5. 状态模式（State Design Pattern）

5.1 什么是有限状态机？

5.2 状态机实现方式一：分支逻辑法

5.3 状态机实现方式二：查表法

5.4 状态机实现方式三：状态模式

6. 迭代器/游标模式（Iterator Design Pattern/Cursor Design Pattern）

6.1 原理和实现

6.2 优势

6.3 遍历集合的同时，为什么不能增删集合元素？

6.3.1 在遍历的同时增删集合元素会发生什么？

6.3.2 如何应对遍历时改变集合导致的未决行为？

6.3.3 如何在遍历的同时安全地删除集合元素？

6.4 如何设计实现一个支持“快照”功能的 Iterator？

6.4.1 解决方案一

6.4.2 解决方案二

7. 访问者模式（Visitor Design Pattern）

7.1 “发明”访问者模式

7.2 重新来看访问者模式

7.3 为什么支持双分派的语言不需要访问者模式？

7.4 除了访问者模式，还有其他实现方案吗？

8. 备忘录/快照（Snapshot）模式（Memento Design Pattern）

8.1 原理与实现

8.2 如何优化内存和时间消耗？

9. 命令模式（Command Design Pattern）

9.1 原理

9.2 应用

9.3 命令模式 VS 策略模式

10. 解释器模式（Interpreter Design Pattern）

10.1 原理与实现

10.2 如何实现一个自定义接口告警规则功能？

11. 中介模式（Mediator Design Pattern）

11.1 原理与实现

11.2 中介模式 VS 观察者模式

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