设计模式——设计模式与范式 创建型（上）
单例模式
为什么要使用单例？
单例设计模式（Singleton Design Pattern）理解起来非常简单。一个类只允许创建一个对象（或者实例），那这个类就是一个单例类，这种设计模式就叫作单例设计模式，简称单例模式。
对于单例的概念，没必要解释太多，你一看就能明白。我们重点看一下，为什么我们需要单例这种设计模式？它能解决哪些问题？接下来我通过两个实战案例来讲解。
实战案例一：处理资源访问冲突
我们先来看第一个例子。在这个例子中，我们自定义实现了一个往文件中打印日志的 Logger 类。具体的代码实现如下所示：
public class Logger {
private FileWriter writer;
public Logger() {
File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
}
public void log(String message) {
writer.write(mesasge);
}
}
// Logger类的应用示例：
public class UserController {
private Logger logger = new Logger();
public void login(String username, String password) {
// ...省略业务逻辑代码...
logger.log(username + " logined!");
}
}
public class OrderController {
private Logger logger = new Logger();
public void create(OrderVo order) {
// ...省略业务逻辑代码...
logger.log("Created an order: " + order.toString());
}
}
在上面的代码中，我们注意到，所有的日志都写入到同一个文件 /Users/wangzheng/log.txt 中。在 UserController 和 OrderController 中，我们分别创建两个 Logger 对象。在 Web 容器的 Servlet 多线程环境下，如果两个 Servlet 线程同时分别执行 login() 和 create() 两个函数，并且同时写日志到 log.txt 文件中，那就有可能存在日志信息互相覆盖的情况。
为什么会出现互相覆盖呢？我们可以这么类比着理解。
在多线程环境下，如果两个线程同时给同一个共享变量加 1，因为共享变量是竞争资源，所以，共享变量最后的结果有可能并不是加了 2，而是只加了 1。
同理，这里的 log.txt 文件也是竞争资源，两个线程同时往里面写数据，就有可能存在互相覆盖的情况。
那如何来解决这个问题呢？
我们最先想到的就是通过加锁的方式：给 log() 函数加互斥锁（Java 中可以通过 synchronized 的关键字），同一时刻只允许一个线程调用执行 log() 函数。具体的代码实现如下所示：
public class Logger {
private FileWriter writer;
public Logger() {
File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
}
public void log(String message) {
synchronized(this){
writer.write(mesasge);
}
}
}
这真的能解决多线程写入日志时互相覆盖的问题吗？
答案是否定的。这是因为，这种锁是一个对象级别的锁，一个对象在不同的线程下同时调用 log() 函数，会被强制要求顺序执行。但是，不同的对象之间并不共享同一把锁。在不同的线程下，通过不同的对象调用执行 log() 函数，锁并不会起作用，仍然有可能存在写入日志互相覆盖的问题。
这里稍微补充一下，在刚刚的讲解和给出的代码中，故意“隐瞒”了一个事实：我们给 log() 函数加不加对象级别的锁，其实都没有关系。因为 FileWriter 本身就是线程安全的，它的内部实现中本身就加了对象级别的锁，因此，在在外层调用 write() 函数的时候，再加对象级别的锁实际上是多此一举。因为不同的 Logger 对象不共享 FileWriter 对象，所以，FileWriter 对象级别的锁也解决不了数据写入互相覆盖的问题。
那我们该怎么解决这个问题呢？
实际上，要想解决这个问题也不难，我们只需要把对象级别的锁，换成类级别的锁就可以了。让所有的对象都共享同一把锁。这样就避免了不同对象之间同时调用 log() 函数，而导致的日志覆盖问题。具体的代码实现如下所示：
public class Logger {
private FileWriter writer;
public Logger() {
File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
}
public void log(String message) {
synchronized(Logger.class) { // 类级别的锁
writer.write(mesasge);
}
}
}
除了使用类级别锁之外，实际上，解决资源竞争问题的办法还有很多，分布式锁是最常听到的一种解决方案。不过，实现一个安全可靠、无 bug、高性能的分布式锁，并不是件容易的事情。除此之外，并发队列（比如 Java 中的 BlockingQueue）也可以解决这个问题：多个线程同时往并发队列里写日志，一个单独的线程负责将并发队列中的数据，写入到日志文件。这种方式实现起来也稍微有点复杂。
相对于这两种解决方案，单例模式的解决思路就简单一些了。单例模式相对于之前类级别锁的好处是，不用创建那么多 Logger 对象，一方面节省内存空间，另一方面节省系统文件句柄（对于操作系统来说，文件句柄也是一种资源，不能随便浪费）。
我们将 Logger 设计成一个单例类，程序中只允许创建一个 Logger 对象，所有的线程共享使用的这一个 Logger 对象，共享一个 FileWriter 对象，而 FileWriter 本身是对象级别线程安全的，也就避免了多线程情况下写日志会互相覆盖的问题。
按照这个设计思路，我们实现了 Logger 单例类。具体代码如下所示：
public class Logger {
private FileWriter writer;
private static final Logger instance = new Logger();
private Logger() {
File file = new File("/Users/wangzheng/log.txt");
writer = new FileWriter(file, true); //true表示追加写入
}
public static Logger getInstance() {
return instance;
}
public void log(String message) {
writer.write(mesasge);
}
}
// Logger类的应用示例：
public class UserController {
public void login(String username, String password) {
// ...省略业务逻辑代码...
Logger.getInstance().log(username + " logined!");
}
}
public class OrderController {
private Logger logger = new Logger();
public void create(OrderVo order) {
// ...省略业务逻辑代码...
Logger.getInstance().log("Created a order: " + order.toString());
}
}
实战案例二：表示全局唯一类
从业务概念上，如果有些数据在系统中只应保存一份，那就比较适合设计为单例类。
比如，配置信息类。在系统中，我们只有一个配置文件，当配置文件被加载到内存之后，以对象的形式存在，也理所应当只有一份。
再比如，唯一递增 ID 号码生成器，如果程序中有两个对象，那就会存在生成重复 ID 的情况，所以，我们应该将 ID 生成器类设计为单例。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class IdGenerator {
// AtomicLong是一个Java并发库中提供的一个原子变量类型,
// 它将一些线程不安全需要加锁的复合操作封装为了线程安全的原子操作，
// 比如下面会用到的incrementAndGet().
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
private static final IdGenerator instance = new IdGenerator();
private IdGenerator() {}
public static IdGenerator getInstance() {
return instance;
}
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
// IdGenerator使用举例
long id = IdGenerator.getInstance().getId();
实际上，上面讲到的两个代码实例（Logger、IdGenerator），设计的都并不优雅，还存在一些问题。
如何实现一个单例？
简单介绍一下几种经典实现方式。概括起来，要实现一个单例，我们需要关注的点无外乎下面几个：
-
构造函数需要是 private 访问权限的，这样才能避免外部通过 new 创建实例；
-
考虑对象创建时的线程安全问题；
-
考虑是否支持延迟加载；
-
考虑 getInstance() 性能是否高（是否加锁）。
注意，下面的几种单例实现方式是针对 Java 语言语法的。
饿汉式
饿汉式的实现方式比较简单。在类加载的时候，instance 静态实例就已经创建并初始化好了，所以，instance 实例的创建过程是线程安全的。不过，这样的实现方式不支持延迟加载（在真正用到 IdGenerator 的时候，再创建实例），从名字中我们也可以看出这一点。具体的代码实现如下所示：
public class IdGenerator {
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
private static final IdGenerator instance = new IdGenerator();
private IdGenerator() {}
public static IdGenerator getInstance() {
return instance;
}
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
有人觉得这种实现方式不好，因为不支持延迟加载，如果实例占用资源多（比如占用内存多）或初始化耗时长（比如需要加载各种配置文件），提前初始化实例是一种浪费资源的行为。最好的方法应该在用到的时候再去初始化。不过，个人并不认同这样的观点。
如果初始化耗时长，那我们最好不要等到真正要用它的时候，才去执行这个耗时长的初始化过程，这会影响到系统的性能（比如，在响应客户端接口请求的时候，做这个初始化操作，会导致此请求的响应时间变长，甚至超时）。采用饿汉式实现方式，将耗时的初始化操作，提前到程序启动的时候完成，这样就能避免在程序运行的时候，再去初始化导致的性能问题。
如果实例占用资源多，按照 fail-fast 的设计原则（有问题及早暴露），那我们也希望在程序启动时就将这个实例初始化好。如果资源不够，就会在程序启动的时候触发报错（比如 Java 中的 PermGen Space OOM），我们可以立即去修复。这样也能避免在程序运行一段时间后，突然因为初始化这个实例占用资源过多，导致系统崩溃，影响系统的可用性。
懒汉式
有饿汉式，对应地，就有懒汉式。懒汉式相对于饿汉式的优势是支持延迟加载。具体的代码实现如下所示：
public class IdGenerator {
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
private static IdGenerator instance;
private IdGenerator() {}
public static synchronized IdGenerator getInstance() {
if (instance == null) {
instance = new IdGenerator();
}
return instance;
}
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
不过懒汉式的缺点也很明显，我们给 getInstance() 这个方法加了一把大锁（synchronzed），导致这个函数的并发度很低。量化一下的话，并发度是 1，也就相当于串行操作了。而这个函数是在单例使用期间，一直会被调用。如果这个单例类偶尔会被用到，那这种实现方式还可以接受。但是，如果频繁地用到，那频繁加锁、释放锁及并发度低等问题，会导致性能瓶颈，这种实现方式就不可取了。
双重检测
饿汉式不支持延迟加载，懒汉式有性能问题，不支持高并发。那我们再来看一种既支持延迟加载、又支持高并发的单例实现方式，也就是双重检测实现方式。
在这种实现方式中，只要 instance 被创建之后，即便再调用 getInstance() 函数也不会再进入到加锁逻辑中了。所以，这种实现方式解决了懒汉式并发度低的问题。具体的代码实现如下所示：
public class IdGenerator {
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
private static IdGenerator instance;
private IdGenerator() {}
public static synchronized IdGenerator getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized(IdGenerator.class) { // 此处为类级别的锁
if (instance == null) {
instance = new IdGenerator();
}
}
}
return instance;
}
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
网上有人说，这种实现方式有些问题。因为指令重排序，可能会导致 IdGenerator 对象被 new 出来，并且赋值给 instance 之后，还没来得及初始化（执行构造函数中的代码逻辑），就被另一个线程使用了。
要解决这个问题，我们需要给 instance 成员变量加上 volatile 关键字，禁止指令重排序才行。实际上，只有很低版本的 Java 才会有这个问题。我们现在用的高版本的 Java 已经在 JDK 内部实现中解决了这个问题（解决的方法很简单，只要把对象 new 操作和初始化操作设计为原子操作，就自然能禁止重排序）。关于这点的详细解释，跟特定语言有关，我就不展开讲了，感兴趣的同学可以自行研究一下。
静态内部类
我们再来看一种比双重检测更加简单的实现方法，那就是利用 Java 的静态内部类。它有点类似饿汉式，但又能做到了延迟加载。具体是怎么做到的呢？我们先来看它的代码实现。
public class IdGenerator {
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
private IdGenerator() {}
private static class SingletonHolder{
return SingletonHolder.instance;
}
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
SingletonHolder 是一个静态内部类，当外部类 IdGenerator 被加载的时候，并不会创建 SingletonHolder 实例对象。只有当调用 getInstance() 方法时，SingletonHolder 才会被加载，这个时候才会创建 instance。insance 的唯一性、创建过程的线程安全性，都由 JVM 来保证。所以，这种实现方法既保证了线程安全，又能做到延迟加载。
枚举
最后，我们介绍一种最简单的实现方式，基于枚举类型的单例实现。这种实现方式通过 Java 枚举类型本身的特性，保证了实例创建的线程安全性和实例的唯一性。具体的代码如下所示：
public enum IdGenerator {
INSTANCE;
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
单例存在哪些问题?
大部分情况下，我们在项目中使用单例，都是用它来表示一些全局唯一类，比如配置信息类、连接池类、ID 生成器类。单例模式书写简洁、使用方便，在代码中，我们不需要创建对象，直接通过类似 IdGenerator.getInstance().getId() 这样的方法来调用就可以了。但是，这种使用方法有点类似硬编码（hard code），会带来诸多问题。接下来，我们就具体看看到底有哪些问题。
单例对 OOP 特性的支持不友好
我们知道，OOP 的四大特性是封装、抽象、继承、多态。单例这种设计模式对于其中的抽象、继承、多态都支持得不好。为什么这么说呢？我们还是通过 IdGenerator这个例子来讲解。
public class Order {
public void create(...) {
//...
long id = IdGenerator.getInstance().getId();
//...
}
}
public class User {
public void create(...) {
//...
long id = IdGenerator.getInstance().getId();
//...
}
}
IdGenerator 的使用方式违背了基于接口而非实现的设计原则，也就违背了广义上理解的 OOP 的抽象特性。
如果未来某一天，我们希望针对不同的业务采用不同的 ID 生成算法。
比如，订单 ID 和用户 ID 采用不同的 ID 生成器来生成。
为了应对这个需求变化，我们需要修改所有用到 IdGenerator 类的地方，这样代码的改动就会比较大。
public class Order {
public void create(...) {
//...
long id = IdGenerator.getInstance().getId();
// 需要将上面一行代码，替换为下面一行代码
long id = OrderIdGenerator.getIntance().getId();
//...
}
}
public class User {
public void create(...) {
//...
long id = IdGenerator.getInstance().getId();
// 需要将上面一行代码，替换为下面一行代码
long id = UserIdGenerator.getIntance().getId();
}
}
除此之外，单例对继承、多态特性的支持也不友好。这里我之所以会用“不友好”这个词，而非“完全不支持”，是因为从理论上来讲，单例类也可以被继承、也可以实现多态，只是实现起来会非常奇怪，会导致代码的可读性变差。不明白设计意图的人，看到这样的设计，会觉得莫名其妙。所以，一旦你选择将某个类设计成到单例类，也就意味着放弃了继承和多态这两个强有力的面向对象特性，也就相当于损失了可以应对未来需求变化的扩展性。
单例会隐藏类之间的依赖关系
我们知道，代码的可读性非常重要。在阅读代码的时候，我们希望一眼就能看出类与类之间的依赖关系，搞清楚这个类依赖了哪些外部类。
通过构造函数、参数传递等方式声明的类之间的依赖关系，我们通过查看函数的定义，就能很容易识别出来。但是，单例类不需要显示创建、不需要依赖参数传递，在函数中直接调用就可以了。如果代码比较复杂，这种调用关系就会非常隐蔽。在阅读代码的时候，我们就需要仔细查看每个函数的代码实现，才能知道这个类到底依赖了哪些单例类。
单例对代码的扩展性不友好
我们知道，单例类只能有一个对象实例。如果未来某一天，我们需要在代码中创建两个实例或多个实例，那就要对代码有比较大的改动。你可能会说，会有这样的需求吗？既然单例类大部分情况下都用来表示全局类，怎么会需要两个或者多个实例呢？
实际上，这样的需求并不少见。我们拿数据库连接池来举例解释一下。
在系统设计初期，我们觉得系统中只应该有一个数据库连接池，这样能方便我们控制对数据库连接资源的消耗。所以，我们把数据库连接池类设计成了单例类。但之后我们发现，系统中有些 SQL 语句运行得非常慢。这些 SQL 语句在执行的时候，长时间占用数据库连接资源，导致其他 SQL 请求无法响应。
为了解决这个问题，我们希望将慢 SQL 与其他 SQL 隔离开来执行。
为了实现这样的目的，我们可以在系统中创建两个数据库连接池，慢 SQL 独享一个数据库连接池，其他 SQL 独享另外一个数据库连接池，这样就能避免慢 SQL 影响到其他 SQL 的执行。
如果我们将数据库连接池设计成单例类，显然就无法适应这样的需求变更，也就是说，单例类在某些情况下会影响代码的扩展性、灵活性。所以，数据库连接池、线程池这类的资源池，最好还是不要设计成单例类。实际上，一些开源的数据库连接池、线程池也确实没有设计成单例类。
单例对代码的可测试性不友好
单例模式的使用会影响到代码的可测试性。如果单例类依赖比较重的外部资源，比如 DB，我们在写单元测试的时候，希望能通过 mock 的方式将它替换掉。而单例类这种硬编码式的使用方式，导致无法实现 mock 替换。
除此之外，如果单例类持有成员变量（比如 IdGenerator 中的 id 成员变量），那它实际上相当于一种全局变量，被所有的代码共享。如果这个全局变量是一个可变全局变量，也就是说，它的成员变量是可以被修改的，那我们在编写单元测试的时候，还需要注意不同测试用例之间，修改了单例类中的同一个成员变量的值，从而导致测试结果互相影响的问题。
第 29 讲
中的“其他常见的 Anti-Patterns：全局变量”那部分的代码示例和讲解。
单例不支持有参数的构造函数
单例不支持有参数的构造函数，比如我们创建一个连接池的单例对象，我们没法通过参数来指定连接池的大小。针对这个问题，我们来看下都有哪些解决方案。
第一种解决思路是：创建完实例之后，再调用 init() 函数传递参数。
需要注意的是，我们在使用这个单例类的时候，要先调用 init() 方法，然后才能调用 getInstance() 方法，否则代码会抛出异常。具体的代码实现如下所示：
public class Singleton {
private static Singleton instance = null;
private final int paramA;
private final int paramB;
private Singleton(int paramA, int paramB) {
this.paramA = paramA;
this.paramB = paramB;
}
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
throw new RuntimeException("Run init() first.");
}
return instance;
}
public synchronized static Singleton init(int paramA, int paramB) {
if (instance != null){
throw new RuntimeException("Singleton has been created!");
}
instance = new Singleton(paramA, paramB);
return instance;
}
}
Singleton.init(10, 50); // 先init，再使用
Singleton singleton = Singleton.getInstance();
第二种解决思路是：将参数放到 getIntance() 方法中。具体的代码实现如下所示：
public class Singleton {
private static Singleton instance = null;
private final int paramA;
private final int paramB;
private Singleton(int paramA, int paramB) {
this.paramA = paramA;
this.paramB = paramB;
}
public synchronized static Singleton getInstance(int paramA, int paramB) {
if (instance != null){
instance = new Singleton(paramA, paramB);
}
return instance;
}
}
Singleton singleton = Singleton.getInstance(10, 50);
上面的代码实现稍微有点问题。如果我们如下两次执行 getInstance() 方法，那获取到的 singleton1 和 signleton2 的 paramA 和 paramB 都是 10 和 50。也就是说，第二次的参数（20，30）没有起作用，而构建的过程也没有给与提示，这样就会误导用户。
Singleton singleton1 = Singleton.getInstance(10, 50);
Singleton singleton2 = Singleton.getInstance(20, 30);
第三种解决思路是：将参数放到另外一个全局变量中。具体的代码实现如下。Config 是一个存储了 paramA 和 paramB 值的全局变量。里面的值既可以像下面的代码那样通过静态常量来定义，也可以从配置文件中加载得到。实际上，这种方式是最值得推荐的。
public class Config {
public static final int PARAM_A = 123;
public static fianl int PARAM_B = 245;
}
public class Singleton {
private static Singleton instance = null;
private final int paramA;
private final int paramB;
private Singleton() {
this.paramA = Config.PARAM_A;
this.paramB = Config.PARAM_B;
}
public synchronized static Singleton getInstance() {
if (instance != null){
instance = new Singleton();
}
return instance;
}
}
有何替代解决方案？
刚刚我们提到了单例的很多问题，你可能会说，即便单例有这么多问题，但我不用不行啊。我业务上有表示全局唯一类的需求，如果不用单例，我怎么才能保证这个类的对象全局唯一呢？
为了保证全局唯一，除了使用单例，我们还可以用静态方法来实现。这也是项目开发中经常用到的一种实现思路。比如，ID 唯一递增生成器的例子，用静态方法实现一下，就是下面这个样子：
// 静态方法实现方式
public class IdGenerator {
private static AtomicLong id = new AtomicLong(0);
public static long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
// 使用举例
long id = IdGenerator.getId();
不过，静态方法这种实现思路，并不能解决我们之前提到的问题。实际上，它比单例更加不灵活，比如，它无法支持延迟加载。我们再来看看有没有其他办法。实际上，单例除了我们之前讲到的使用方法之外，还有另外一个种使用方法。具体的代码如下所示：
// 1. 老的使用方式
public demofunction() {
//...
long id = IdGenerator.getInstance().getId();
//...
}
// 2. 新的使用方式：依赖注入
public demofunction(IdGenerator idGenerator) {
long id = idGenerator.getId();
}
// 外部调用demofunction()的时候，传入idGenerator
IdGenerator idGenerator = IdGenerator.getInsance();
demofunction(idGenerator);
基于新的使用方式，我们将单例生成的对象，作为参数传递给函数（也可以通过构造函数传递给类的成员变量），可以解决单例隐藏类之间依赖关系的问题。不过，对于单例存在的其他问题，比如对 OOP 特性、扩展性、可测性不友好等问题，还是无法解决。
所以，如果要完全解决这些问题，我们可能要从根上，寻找其他方式来实现全局唯一类。实际上，类对象的全局唯一性可以通过多种不同的方式来保证。我们既可以通过单例模式来强制保证，也可以通过工厂模式、IOC 容器（比如 Spring IOC 容器）来保证，还可以通过程序员自己来保证（自己在编写代码的时候自己保证不要创建两个类对象）。这就类似 Java 中内存对象的释放由 JVM 来负责，而 C++ 中由程序员自己负责，道理是一样的。
如何理解单例模式中的唯一性？
首先，我们重新看一下单例的定义：“一个类只允许创建唯一一个对象（或者实例），那这个类就是一个单例类，这种设计模式就叫作单例设计模式，简称单例模式。”
定义中提到，“一个类只允许创建唯一一个对象”。那对象的唯一性的作用范围是什么呢？是指线程内只允许创建一个对象，还是指进程内只允许创建一个对象？答案是后者，也就是说，单例模式创建的对象是进程唯一的。这里有点不好理解，我来详细地解释一下。
我们编写的代码，通过编译、链接，组织在一起，就构成了一个操作系统可以执行的文件，也就是我们平时所说的“可执行文件”（比如 Windows 下的 exe 文件）。可执行文件实际上就是代码被翻译成操作系统可理解的一组指令，你完全可以简单地理解为就是代码本身。
当我们使用命令行或者双击运行这个可执行文件的时候，操作系统会启动一个进程，将这个执行文件从磁盘加载到自己的进程地址空间（可以理解操作系统为进程分配的内存存储区，用来存储代码和数据）。接着，进程就一条一条地执行可执行文件中包含的代码。比如，当进程读到代码中的 User user = new User(); 这条语句的时候，它就在自己的地址空间中创建一个 user 临时变量和一个 User 对象。
进程之间是不共享地址空间的，如果我们在一个进程中创建另外一个进程（比如，代码中有一个 fork() 语句，进程执行到这条语句的时候会创建一个新的进程），操作系统会给新进程分配新的地址空间，并且将老进程地址空间的所有内容，重新拷贝一份到新进程的地址空间中，这些内容包括代码、数据（比如 user 临时变量、User 对象）。
所以，单例类在老进程中存在且只能存在一个对象，在新进程中也会存在且只能存在一个对象。而且，这两个对象并不是同一个对象，这也就说，单例类中对象的唯一性的作用范围是进程内的，在进程间是不唯一的。
如何实现线程唯一的单例？
刚刚我们讲了单例类对象是进程唯一的，一个进程只能有一个单例对象。那如何实现一个线程唯一的单例呢？
我们先来看一下，什么是线程唯一的单例，以及“线程唯一”和“进程唯一”的区别。
“进程唯一”指的是进程内唯一，进程间不唯一。类比一下，“线程唯一”指的是线程内唯一，线程间可以不唯一。实际上，“进程唯一”还代表了线程内、线程间都唯一，这也是“进程唯一”和“线程唯一”的区别之处。这段话听起来有点像绕口令，我举个例子来解释一下。
假设 IdGenerator 是一个线程唯一的单例类。在线程 A 内，我们可以创建一个单例对象 a。因为线程内唯一，在线程 A 内就不能再创建新的 IdGenerator 对象了，而线程间可以不唯一，所以，在另外一个线程 B 内，我们还可以重新创建一个新的单例对象 b。
尽管概念理解起来比较复杂，但线程唯一单例的代码实现很简单，如下所示。在代码中，我们通过一个 HashMap 来存储对象，其中 key 是线程 ID，value 是对象。这样我们就可以做到，不同的线程对应不同的对象，同一个线程只能对应一个对象。实际上，Java 语言本身提供了 ThreadLocal 工具类，可以更加轻松地实现线程唯一单例。不过，ThreadLocal 底层实现原理也是基于下面代码中所示的 HashMap。
public class IdGenerator {
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
private static final ConcurrentHashMap<Long, IdGenerator> instances
= new ConcurrentHashMap<>();
ConcurrentHashMap<>();
private IdGenerator() {}
public static IdGenerator getInstance() {
Long currentThreadId = Thread.currentThread().getId();
instances.putIfAbsent(currentThreadId, new IdGenerator());
return instances.get(currentThreadId);
}
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
如何实现集群环境下的单例？
什么是“集群唯一”的单例。
我们还是将它跟“进程唯一” “线程唯一”做个对比。
“进程唯一”指的是进程内唯一、进程间不唯一。
“线程唯一”指的是线程内唯一、线程间不唯一。
集群相当于多个进程构成的一个集合，
“集群唯一”就相当于是进程内唯一、进程间也唯一。
也就是说，不同的进程间共享同一个对象，不能创建同一个类的多个对象。
我们知道，经典的单例模式是进程内唯一的，那如何实现一个进程间也唯一的单例呢？如果严格按照不同的进程间共享同一个对象来实现，那集群唯一的单例实现起来就有点难度了。
具体来说，我们需要把这个单例对象序列化并存储到外部共享存储区（比如文件）。进程在使用这个单例对象的时候，需要先从外部共享存储区中将它读取到内存，并反序列化成对象，然后再使用，使用完成之后还需要再存储回外部共享存储区。
为了保证任何时刻，在进程间都只有一份对象存在，一个进程在获取到对象之后，需要对对象加锁，避免其他进程再将其获取。在进程使用完这个对象之后，还需要显式地将对象从内存中删除，并且释放对对象的加锁。
按照这个思路，用伪代码实现了一下这个过程，具体如下所示：
public class IdGenerator {
private AtomicLong id = new AtomicLong(0);
private static IdGenerator instance;
private static SharedObjectStorage storage = FileSharedObjectStorage(/*入参省略，比如文件地址*/);
private static DistributedLock lock = new DistributedLock();
private IdGenerator() {}
public synchronized static IdGenerator getInstance(){
if (instance == null) {
lock.lock();
instance = storage.load(IdGenerator.class);
}
return instance;
}
public synchroinzed void freeInstance() {
storage.save(this, IdGeneator.class);
instance = null; //释放对象
lock.unlock();
}
public long getId() {
return id.incrementAndGet();
}
}
// IdGenerator使用举例
IdGenerator idGeneator = IdGenerator.getInstance();
long id = idGenerator.getId();
IdGenerator.freeInstance();
如何实现一个多例模式？
跟单例模式概念相对应的还有一个多例模式。那如何实现一个多例模式呢？
“单例”指的是，一个类只能创建一个对象。对应地，“多例”指的就是，一个类可以创建多个对象，但是个数是有限制的，比如只能创建 3 个对象。如果用代码来简单示例一下的话，就是下面这个样子：
public class BackendServer {
private long serverNo;
private String serverAddress;
private static final int SERVER_COUNT = 3;
private static final Map<Long, BackendServer> serverInstances = new HashMap<>();
static {
serverInstances.put(1L, new BackendServer(1L, "192.134.22.138:8080"));
serverInstances.put(2L, new BackendServer(2L, "192.134.22.139:8080"));
serverInstances.put(3L, new BackendServer(3L, "192.134.22.140:8080"));
}
private BackendServer(long serverNo, String serverAddress) {
this.serverNo = serverNo;
this.serverAddress = serverAddress;
}
public BackendServer getInstance(long serverNo) {
return serverInstances.get(serverNo);
}
public BackendServer getRandomInstance() {
Random r = new Random();
int no = r.nextInt(SERVER_COUNT)+1;
return serverInstances.get(no);
}
}
实际上，对于多例模式，还有一种理解方式：同一类型的只能创建一个对象，不同类型的可以创建多个对象。这里的“类型”如何理解呢？
我们还是通过一个例子来解释一下，具体代码如下所示。
在代码中，logger name 就是刚刚说的“类型”，同一个 logger name 获取到的对象实例是相同的，不同的 logger name 获取到的对象实例是不同的。
public class Logger {
private static final ConcurrentHashMap<String, Logger> instances
= new ConcurrentHashMap<>():
private Logger() {}
public static Logger getInstance(String loggerName) {
instances.putIfAbsent(loggerName, new Logger());
return instances.get(loggerName);
}
public void log() {
//...
}
}
//l1==l2, l1!=l3
Logger l1 = Logger.getInstance("User.class");
Logger l2 = Logger.getInstance("User.class");
Logger l3 = Logger.getInstance("Order.class");
这种多例模式的理解方式有点类似工厂模式。它跟工厂模式的不同之处是，多例模式创建的对象都是同一个类的对象，而工厂模式创建的是不同子类的对象。
实际上，它还有点类似享元模式，两者的区别等到我们讲到享元模式的时候再来分析。除此之外，实际上，枚举类型也相当于多例模式，一个类型只能对应一个对象，一个类可以创建多个对象。
总结
单例的定义
单例设计模式（Singleton Design Pattern）理解起来非常简单。一个类只允许创建一个对象（或者叫实例），那这个类就是一个单例类，这种设计模式就叫作单例设计模式，简称单例模式。
单例的用处
从业务概念上，有些数据在系统中只应该保存一份，就比较适合设计为单例类。比如，系统的配置信息类。除此之外，我们还可以使用单例解决资源访问冲突的问题。
单例的实现
单例有下面几种经典的实现方式。
- 饿汉式
饿汉式的实现方式，在类加载的期间，就已经将 instance 静态实例初始化好了，所以，instance 实例的创建是线程安全的。不过，这样的实现方式不支持延迟加载实例。
- 懒汉式
懒汉式相对于饿汉式的优势是支持延迟加载。这种实现方式会导致频繁加锁、释放锁，以及并发度低等问题，频繁的调用会产生性能瓶颈。
- 双重检测
双重检测实现方式既支持延迟加载、又支持高并发的单例实现方式。只要 instance 被创建之后，再调用 getInstance() 函数都不会进入到加锁逻辑中。所以，这种实现方式解决了懒汉式并发度低的问题。
- 静态内部类
利用 Java 的静态内部类来实现单例。这种实现方式，既支持延迟加载，也支持高并发，实现起来也比双重检测简单。
- 枚举
最简单的实现方式，基于枚举类型的单例实现。这种实现方式通过 Java 枚举类型本身的特性，保证了实例创建的线程安全性和实例的唯一性。
单例存在哪些问题？
单例对 OOP 特性的支持不友好
单例会隐藏类之间的依赖关系
单例对代码的扩展性不友好
单例对代码的可测试性不友好
单例不支持有参数的构造函数
单例有什么替代解决方案？
为了保证全局唯一，除了使用单例，我们还可以用静态方法来实现。不过，静态方法这种实现思路，并不能解决我们之前提到的问题。如果要完全解决这些问题，我们可能要从根上，寻找其他方式来实现全局唯一类了。比如，通过工厂模式、IOC 容器（比如 Spring IOC 容器）来保证，由过程序员自己来保证（自己在编写代码的时候自己保证不要创建两个类对象）。
有人把单例当作反模式，主张杜绝在项目中使用。个人觉得这有点极端。模式没有对错，关键看你怎么用。如果单例类并没有后续扩展的需求，并且不依赖外部系统，那设计成单例类就没有太大问题。对于一些全局的类，我们在其他地方 new 的话，还要在类之间传来传去，不如直接做成单例类，使用起来简洁方便。
如何理解单例模式的唯一性？
单例类中对象的唯一性的作用范围是“进程唯一”的。“进程唯一”指的是进程内唯一，进程间不唯一；“线程唯一”指的是线程内唯一，线程间可以不唯一。实际上，“进程唯一”就意味着线程内、线程间都唯一，这也是“进程唯一”和“线程唯一”的区别之处。“集群唯一”指的是进程内唯一、进程间也唯一。
如何实现线程唯一的单例？
我们通过一个 HashMap 来存储对象，其中 key 是线程 ID，value 是对象。这样我们就可以做到，不同的线程对应不同的对象，同一个线程只能对应一个对象。实际上，Java 语言本身提供了 ThreadLocal 并发工具类，可以更加轻松地实现线程唯一单例。
如何实现集群环境下的单例？
我们需要把这个单例对象序列化并存储到外部共享存储区（比如文件）。进程在使用这个单例对象的时候，需要先从外部共享存储区中将它读取到内存，并反序列化成对象，然后再使用，使用完成之后还需要再存储回外部共享存储区。为了保证任何时刻在进程间都只有一份对象存在，一个进程在获取到对象之后，需要对对象加锁，避免其他进程再将其获取。在进程使用完这个对象之后，需要显式地将对象从内存中删除，并且释放对对象的加锁。
如何实现一个多例模式？
“单例”指的是一个类只能创建一个对象。对应地，“多例”指的就是一个类可以创建多个对象，但是个数是有限制的，比如只能创建 3 个对象。多例的实现也比较简单，通过一个 Map 来存储对象类型和对象之间的对应关系，来控制对象的个数。
工厂模式
工厂模式（Factory Design Pattern）分为三种更加细分的类型：简单工厂、工厂方法和抽象工厂。
在这三种细分的工厂模式中，简单工厂、工厂方法原理比较简单，在实际的项目中也比较常用。而抽象工厂的原理稍微复杂点，在实际的项目中相对也不常用。
简单工厂（Simple Factory）
首先，我们来看，什么是简单工厂模式。我们通过一个例子来解释一下。
在下面这段代码中，我们根据配置文件的后缀（json、xml、yaml、properties），选择不同的解析器（JsonRuleConfigParser、XmlRuleConfigParser……），将存储在文件中的配置解析成内存对象 RuleConfig。
public class RuleConfigSource {
public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
IRuleConfigParser parser = null;
if ("json".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parser = new JsonRuleConfigParser();
} else if ("xml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parser = new XmlRuleConfigParser();
} else if ("yaml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parser = new YamlRuleConfigParser();
} else if ("properties".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parser = new PropertiesRuleConfigParser();
} else {
throw new InvalidRuleConfigException("Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
}
String configText = "";
//从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
return ruleConfig;
}
private String getFileExtension(String filePath) {
//...解析文件名获取扩展名，比如rule.json，返回json
return "json";
}
}
为了让代码逻辑更加清晰，可读性更好，我们要善于将功能独立的代码块封装成函数。按照这个设计思路，我们可以将代码中涉及 parser 创建的部分逻辑剥离出来，抽象成 createParser() 函数。重构之后的代码如下所示：
public class RuleConfigSource {
public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
IRuleConfigParser parser = createParser(ruleConfigFileExtension);
if (parser == null) {
throw new InvalidRuleConfigException("Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
}
String configText = "";
//从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
return ruleConfig;
}
private String getFileExtension(String filePath) {
//...解析文件名获取扩展名，比如rule.json，返回json
return "json";
}
private IRuleConfigParser createParser(String configFormat) {
IRuleConfigParser parser = null;
if ("json".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new JsonRuleConfigParser();
} else if ("xml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new XmlRuleConfigParser();
} else if ("yaml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new YamlRuleConfigParser();
} else if ("properties".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new PropertiesRuleConfigParser();
}
return parser;
}
}
为了让类的职责更加单一、代码更加清晰，我们还可以进一步将 createParser() 函数剥离到一个独立的类中，让这个类只负责对象的创建。而这个类就是我们现在要讲的简单工厂模式类。具体的代码如下所示：
public class RuleConfigSource {
public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
IRuleConfigParser parser = RuleConfigParserFactory.createParser(ruleConfigFileExtension);
if (parser == null) {
throw new InvalidRuleConfigException("Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
}
String configText = "";
//从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
return ruleConfig;
}
private String getFileExtension(String filePath) {
//...解析文件名获取扩展名，比如rule.json，返回json
return "json";
}
}
public class RuleConfigParserFactory {
private IRuleConfigParser createParser(String configFormat) {
IRuleConfigParser parser = null;
if ("json".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new JsonRuleConfigParser();
} else if ("xml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new XmlRuleConfigParser();
} else if ("yaml".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new YamlRuleConfigParser();
} else if ("properties".equalsIgnoreCase(configFormat)) {
parser = new PropertiesRuleConfigParser();
}
return parser;
}
}
大部分工厂类都是以“Factory”这个单词结尾的，但也不是必须的，比如 Java 中的 DateFormat、Calender。除此之外，工厂类中创建对象的方法一般都是 create 开头，比如代码中的 createParser()，但有的也命名为 getInstance()、createInstance()、newInstance()，有的甚至命名为 valueOf()（比如 Java String 类的 valueOf() 函数）等等，这个我们根据具体的场景和习惯来命名就好。
在上面的代码实现中，我们每次调用 RuleConfigParserFactory 的 createParser() 的时候，都要创建一个新的 parser。实际上，如果 parser 可以复用，为了节省内存和对象创建的时间，我们可以将 parser 事先创建好缓存起来。当调用 createParser() 函数的时候，我们从缓存中取出 parser 对象直接使用。
这有点类似单例模式和简单工厂模式的结合，具体的代码实现如下所示。在接下来的讲解中，我们把上一种实现方法叫作简单工厂模式的第一种实现方法，把下面这种实现方法叫作简单工厂模式的第二种实现方法。
public class RuleConfigParserFactory {
private static final Map<String, RuleConfigParser> cachedParsers = new HashMap<>();
static {
cachedParsers.put("json", new JsonRuleConfigParser());
cachedParsers.put("xml", new XmlRuleConfigParser());
cachedParsers.put("yaml", new YamlRuleConfigParser());
cachedParsers.put("properties", new PropertiesRuleConfigParser());
}
public static IRuleConfigParser createParser(String configFormat){
if (configFormat == null || configFormat.isEmpty()) {
return null;//返回null还是IllegalArgumentException全凭你自己说了算
}
IRuleConfigParser parser = cachedParsers.get(configFormat.toLowerCase());
return parser;
}
}
对于上面两种简单工厂模式的实现方法，如果我们要添加新的 parser，那势必要改动到 RuleConfigParserFactory 的代码，那这是不是违反开闭原则呢？
实际上，如果不是需要频繁地添加新的 parser，只是偶尔修改一下 RuleConfigParserFactory 代码，稍微不符合开闭原则，也是完全可以接受的。
除此之外，在 RuleConfigParserFactory 的第一种代码实现中，有一组 if 分支判断逻辑，是不是应该用多态或其他设计模式来替代呢？实际上，如果 if 分支并不是很多，代码中有 if 分支也是完全可以接受的。应用多态或设计模式来替代 if 分支判断逻辑，也并不是没有任何缺点的，它虽然提高了代码的扩展性，更加符合开闭原则，但也增加了类的个数，牺牲了代码的可读性。
总结一下，尽管简单工厂模式的代码实现中，有多处 if 分支判断逻辑，违背开闭原则，但权衡扩展性和可读性，这样的代码实现在大多数情况下（比如，不需要频繁地添加 parser，也没有太多的 parser）是没有问题的。
工厂方法（Factory Method）
如果我们非得要将 if 分支逻辑去掉，那该怎么办呢？比较经典处理方法就是利用多态。按照多态的实现思路，对上面的代码进行重构。重构之后的代码如下所示：
public interface IRuleConfigParserFactory {
IRuleConfigParser createParser();
}
public class JsonRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
@Override
public IRuleConfigParser createParser() {
return new JsonRuleConfigParser();
}
}
public class XmlRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
@Override
public IRuleConfigParser createParser() {
return new XmlRuleConfigParser();
}
public class YamlRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
@Override
public IRuleConfigParser createParser() {
return new YamlRuleConfigParser();
}
}
public class PropertiesRuleConfigParserFactory implements IRuleConfigParserFactory {
@Override
public IRuleConfigParser createParser() {
return new PropertiesRuleConfigParser();
}
}
实际上，这就是工厂方法模式的典型代码实现。这样当我们新增一种 parser 的时候，只需要新增一个实现了 IRuleConfigParserFactory 接口的 Factory 类即可。所以，工厂方法模式比起简单工厂模式更加符合开闭原则。
从上面的工厂方法的实现来看，一切都很完美，但是实际上存在挺大的问题。问题存在于这些工厂类的使用上。接下来，我们看一下，如何用这些工厂类来实现 RuleConfigSource 的 load() 函数。具体的代码如下所示：
public class RuleConfigSource {
public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
IRuleConfigParserFactory parserFactory = null;
if ("json".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parserFactory = new JsonRuleConfigParserFactory();
} else if ("xml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parserFactory = new XmlRuleConfigParserFactory();
} else if ("yaml".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parserFactory = new YamlRuleConfigParserFactory();
} else if ("properties".equalsIgnoreCase(ruleConfigFileExtension)) {
parserFactory = new PropertiesRuleConfigParserFactory();
} else {
throw new InvalidRuleConfigException("Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
}
IRuleConfigParser parser = parserFactory.createParser();
String configText = "";
//从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
return ruleConfig;
}
private String getFileExtension(String filePath) {
//...解析文件名获取扩展名，比如rule.json，返回json
return "json";
}
}
从上面的代码实现来看，工厂类对象的创建逻辑又耦合进了 load() 函数中，跟我们最初的代码版本非常相似，引入工厂方法非但没有解决问题，反倒让设计变得更加复杂了。那怎么来解决这个问题呢？
我们可以为工厂类再创建一个简单工厂，也就是工厂的工厂，用来创建工厂类对象。
这段话听起来有点绕，把代码实现出来了，你一看就能明白了。其中，RuleConfigParserFactoryMap 类是创建工厂对象的工厂类，getParserFactory() 返回的是缓存好的单例工厂对象。
public class RuleConfigSource {
public RuleConfig load(String ruleConfigFilePath) {
String ruleConfigFileExtension = getFileExtension(ruleConfigFilePath);
IRuleConfigParserFactory parserFactory = RuleConfigParserFactoryMap.getParserFactory(ruleConfigFileExtension);
if (parserFactory == null) {
throw new InvalidRuleConfigException("Rule config file format is not supported: " + ruleConfigFilePath);
}
IRuleConfigParser parser = parserFactory.createParser();
String configText = "";
//从ruleConfigFilePath文件中读取配置文本到configText中
RuleConfig ruleConfig = parser.parse(configText);
return ruleConfig;
}
private String getFileExtension(String filePath) {
//...解析文件名获取扩展名，比如rule.json，返回json
return "json";
}
}
//因为工厂类只包含方法，不包含成员变量，完全可以复用，
//不需要每次都创建新的工厂类对象，所以，简单工厂模式的第二种实现思路更加合适。
public class RuleConfigParserFactoryMap { //工厂的工厂
private static final Map<String, IRuleConfigParserFactory> cachedFactories = new HashMap<>();
static {
cachedFactories.put("json", new JsonRuleConfigParserFactory());
cachedFactories.put("xml", new XmlRuleConfigParserFactory());
cachedFactories.put("yaml", new YamlRuleConfigParserFactory());
cachedFactories.put("properties", new PropertiesRuleConfigParserFactory());
}
public static IRuleConfigParserFactory getParserFactory(String type) {
if (type == null || type.isEmpty()) {
return null;
}
IRuleConfigParserFactory parserFactory = cachedFactories.get(type.toLowerCase());
return parserFactory;
}
}
当我们需要添加新的规则配置解析器的时候，我们只需要创建新的 parser 类和 parser factory 类，并且在 RuleConfigParserFactoryMap 类中，将新的 parser factory 对象添加到 cachedFactories 中即可。代码的改动非常少，基本上符合开闭原则。
实际上，对于规则配置文件解析这个应用场景来说，工厂模式需要额外创建诸多 Factory 类，也会增加代码的复杂性，而且，每个 Factory 类只是做简单的 new 操作，功能非常单薄（只有一行代码），也没必要设计成独立的类，所以，在这个应用场景下，简单工厂模式简单好用，比工方法厂模式更加合适。
那什么时候该用工厂方法模式，而非简单工厂模式呢？
我们前面提到，之所以将某个代码块剥离出来，独立为函数或者类，原因是这个代码块的逻辑过于复杂，剥离之后能让代码更加清晰，更加可读、可维护。但是，如果代码块本身并不复杂，就几行代码而已，我们完全没必要将它拆分成单独的函数或者类。
基于这个设计思想，当对象的创建逻辑比较复杂，不只是简单的 new 一下就可以，而是要组合其他类对象，做各种初始化操作的时候，我们推荐使用工厂方法模式，将复杂的创建逻辑拆分到多个工厂类中，让每个工厂类都不至于过于复杂。而使用简单工厂模式，将所有的创建逻辑都放到一个工厂类中，会导致这个工厂类变得很复杂。
除此之外，在某些场景下，如果对象不可复用，那工厂类每次都要返回不同的对象。如果我们使用简单工厂模式来实现，就只能选择第一种包含 if 分支逻辑的实现方式。如果我们还想避免烦人的 if-else 分支逻辑，这个时候，我们就推荐使用工厂方法模式。
抽象工厂（Abstract Factory）
讲完了简单工厂、工厂方法，我们再来看抽象工厂模式。抽象工厂模式的应用场景比较特殊，没有前两种常用。
在简单工厂和工厂方法中，类只有一种分类方式。比如，在规则配置解析那个例子中，解析器类只会根据配置文件格式（Json、Xml、Yaml……）来分类。但是，如果类有两种分类方式，比如，我们既可以按照配置文件格式来分类，也可以按照解析的对象（Rule 规则配置还是 System 系统配置）来分类，那就会对应下面这 8 个 parser 类。
针对规则配置的解析器：基于接口IRuleConfigParser
JsonRuleConfigParser
XmlRuleConfigParser
YamlRuleConfigParser
PropertiesRuleConfigParser
针对系统配置的解析器：基于接口ISystemConfigParser
JsonSystemConfigParser
XmlSystemConfigParser
YamlSystemConfigParser
PropertiesSystemConfigParser
针对这种特殊的场景，如果还是继续用工厂方法来实现的话，我们要针对每个 parser 都编写一个工厂类，也就是要编写 8 个工厂类。如果我们未来还需要增加针对业务配置的解析器（比如 IBizConfigParser），那就要再对应地增加 4 个工厂类。而我们知道，过多的类也会让系统难维护。这个问题该怎么解决呢？
抽象工厂就是针对这种非常特殊的场景而诞生的。我们可以让一个工厂负责创建多个不同类型的对象（IRuleConfigParser、ISystemConfigParser 等），而不是只创建一种 parser 对象。这样就可以有效地减少工厂类的个数。具体的代码实现如下所示：
public interface IConfigParserFactory {
IRuleConfigParser createRuleParser();
ISystemConfigParser createSystemParser();
//此处可以扩展新的parser类型，比如IBizConfigParser
}
public class JsonConfigParserFactory implements IConfigParserFactory {
@Override
public IRuleConfigParser createRuleParser() {
return new JsonRuleConfigParser();
}
public ISystemConfigParser createSystemParser() {
return new JsonSystemConfigParser();
}
}
public class XmlConfigParserFactory implements IConfigParserFactory {
@Override
public IRuleConfigParser createRuleParser() {
return new XmlRuleConfigParser();
}
public ISystemConfigParser createSystemParser() {
return new XmlSystemConfigParser();
}
}
// 省略YamlConfigParserFactory和PropertiesConfigParserFactory代码
工厂模式和 DI 容器有何区别？
实际上，DI 容器底层最基本的设计思路就是基于工厂模式的。DI 容器相当于一个大的工厂类，负责在程序启动的时候，根据配置（要创建哪些类对象，每个类对象的创建需要依赖哪些其他类对象）事先创建好对象。当应用程序需要使用某个类对象的时候，直接从容器中获取即可。正是因为它持有一堆对象，所以这个框架才被称为“容器”。
DI 容器相对于工厂模式的例子来说，它处理的是更大的对象创建工程。一个工厂类只负责某个类对象或者某一组相关类对象（继承自同一抽象类或者接口的子类）的创建，而 DI 容器负责的是整个应用中所有类对象的创建。
除此之外，DI 容器负责的事情要比单纯的工厂模式要多。比如，它还包括配置的解析、对象生命周期的管理。
DI 容器的核心功能有哪些？
总结一下，一个简单的 DI 容器的核心功能一般有三个：配置解析、对象创建和对象生命周期管理。
配置解析
工厂类要创建哪个类对象是事先确定好的，并且是写死在工厂类代码中的。作为一个通用的框架来说，框架代码跟应用代码应该是高度解耦的，DI 容器事先并不知道应用会创建哪些对象，不可能把某个应用要创建的对象写死在框架代码中。所以，我们需要通过一种形式，让应用告知 DI 容器要创建哪些对象。这种形式就是我们要讲的配置。
我们将需要由 DI 容器来创建的类对象和创建类对象的必要信息（使用哪个构造函数以及对应的构造函数参数都是什么等等），放到配置文件中。容器读取配置文件，根据配置文件提供的信息来创建对象。
下面是一个典型的 Spring 容器的配置文件。Spring 容器读取这个配置文件，解析出要创建的两个对象：rateLimiter 和 redisCounter，并且得到两者的依赖关系：rateLimiter 依赖 redisCounter。
public class RateLimiter {
private RedisCounter redisCounter;
public RateLimiter(RedisCounter redisCounter) {
this.redisCounter = redisCounter;
}
public void test() {
System.out.println("Hello World!");
}
//...
}
public class RedisCounter {
private String ipAddress;
private int port;
public RedisCounter(String ipAddress, int port) {
this.ipAddress = ipAddress;
this.port = port;
}
//...
}
配置文件beans.xml：
<beans>
<bean id="rateLimiter" class="com.xzg.RateLimiter">
<constructor-arg ref="redisCounter"/>
</bean>
<bean id="redisCounter" class="com.xzg.redisCounter">
<constructor-arg type="String" value="127.0.0.1">
<constructor-arg type="int" value=1234>
</beans>
</beans>
对象创建
在 DI 容器中，如果我们给每个类都对应创建一个工厂类，那项目中类的个数会成倍增加，这会增加代码的维护成本。要解决这个问题并不难。我们只需要将所有类对象的创建都放到一个工厂类中完成就可以了，比如 BeansFactory。
你可能会说，如果要创建的类对象非常多，BeansFactory 中的代码会不会线性膨胀（代码量跟创建对象的个数成正比）呢？实际上并不会。待会讲到 DI 容器的具体实现的时候，我们会讲“反射”这种机制，它能在程序运行的过程中，动态地加载类、创建对象，不需要事先在代码中写死要创建哪些对象。所以，不管是创建一个对象还是十个对象，BeansFactory 工厂类代码都是一样的。
对象的生命周期管理
简单工厂模式有两种实现方式，一种是每次都返回新创建的对象，另一种是每次都返回同一个事先创建好的对象，也就是所谓的单例对象。在 Spring 框架中，我们可以通过配置 scope 属性，来区分这两种不同类型的对象。scope=prototype 表示返回新创建的对象，scope=singleton 表示返回单例对象。
除此之外，我们还可以配置对象是否支持懒加载。如果 lazy-init=true，对象在真正被使用到的时候（比如：BeansFactory.getBean(“userService”)）才被被创建；如果 lazy-init=false，对象在应用启动的时候就事先创建好。
不仅如此，我们还可以配置对象的 init-method 和 destroy-method 方法，比如 init-method=loadProperties()，destroy-method=updateConfigFile()。DI 容器在创建好对象之后，会主动调用 init-method 属性指定的方法来初始化对象。在对象被最终销毁之前，DI 容器会主动调用 destroy-method 属性指定的方法来做一些清理工作，比如释放数据库连接池、关闭文件。
如何实现一个简单的 DI 容器？
实际上，用 Java 语言来实现一个简单的 DI 容器，核心逻辑只需要包括这样两个部分：配置文件解析、根据配置文件通过“反射”语法来创建对象。
最小原型设计
因为我们主要是讲解设计模式，所以，在今天的讲解中，我们只实现一个 DI 容器的最小原型。像 Spring 框架这样的 DI 容器，它支持的配置格式非常灵活和复杂。为了简化代码实现，重点讲解原理，在最小原型中，我们只支持下面配置文件中涉及的配置语法。
配置文件beans.xml
<beans>
<bean id="rateLimiter" class="com.xzg.RateLimiter">
<constructor-arg ref="redisCounter"/>
</bean>
<bean id="redisCounter" class="com.xzg.redisCounter" scope="singleton" lazy-init="true">
<constructor-arg type="String" value="127.0.0.1">
<constructor-arg type="int" value=1234>
</beans>
</beans>
最小原型的使用方式跟 Spring 框架非常类似，示例代码如下所示：
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
static
main
(String[] args)
ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
ApplicationContext applicationContext =
new
ClassPathXmlApplicationContext(
"beans.xml");
"beans.xml"
RateLimiter rateLimiter = (RateLimiter) applicationContext.getBean("rateLimiter");
RateLimiter rateLimiter = (RateLimiter) applicationContext.getBean(
rateLimiter.test();
提供执行入口
前面我们讲到，面向对象设计的最后一步是：组装类并提供执行入口。在这里，执行入口就是一组暴露给外部使用的接口和类。
通过刚刚的最小原型使用示例代码，我们可以看出，执行入口主要包含两部分：ApplicationContext 和 ClassPathXmlApplicationContext。其中，ApplicationContext 是接口，ClassPathXmlApplicationContext 是接口的实现类。两个类具体实现如下所示：
public interface ApplicationContext {
Object getBean(String beanId);
}
public class ClassPathXmlApplicationContext implements ApplicationContext {
private BeansFactory beansFactory;
private BeanConfigParser beanConfigParser;
public ClassPathXmlApplicationContext(String configLocation) {
this.beansFactory = new BeansFactory();
this.beanConfigParser = new XmlBeanConfigParser();
loadBeanDefinitions(configLocation);
}
private void loadBeanDefinitions(String configLocation) {
InputStream in = null;
try {
in = this.getClass().getResourceAsStream("/" + configLocation);
if (in == null) {
throw new RuntimeException("Can not find config file: " + configLocation);
}
List<BeanDefinition> beanDefinitions = beanConfigParser.parse(in);
beansFactory.addBeanDefinitions(beanDefinitions);
} finally {
if (in != null) {
try{}
in.close();
} catch (IOException e) {
// TODO: log error
}
}
}
@Override
public Object getBean(String beanId) {
return beansFactory.getBean(beanId);
}
}
从上面的代码中，我们可以看出，ClassPathXmlApplicationContext 负责组装 BeansFactory 和 BeanConfigParser 两个类，串联执行流程：从 classpath 中加载 XML 格式的配置文件，通过 BeanConfigParser 解析为统一的 BeanDefinition 格式，然后，BeansFactory 根据 BeanDefinition 来创建对象。
配置文件解析
配置文件解析主要包含 BeanConfigParser 接口和 XmlBeanConfigParser 实现类，负责将配置文件解析为 BeanDefinition 结构，以便 BeansFactory 根据这个结构来创建对象。
配置文件的解析比较繁琐，不涉及我们专栏要讲的理论知识，不是我们讲解的重点，所以这里我只给出两个类的大致设计思路，并未给出具体的实现代码。如果感兴趣的话，你可以自行补充完整。具体的代码框架如下所示：
public interface BeanConfigParser {
List<BeanDefinition> parse(InputStream inputStream);
List<BeanDefinition> parse(String configContent);
}
public class XmlBeanConfigParser implements BeanConfigParser {
@Override
public List<BeanDefinition> parse(InputStream inputStream) {
String content = null;
// TODO:...
return parse(content);
}
@Override
public List<BeanDefinition> parse(String configContent) {
List<BeanDefinition> beanDefinitions = new ArrayList<>();
// TODO:...
return beanDefinitions;
}
}
public class BeanDefinition {
private String id;
private String className;
private List<ConstructorArg> constructorArgs = new ArrayList<>();
private Scope scope = Scope.SINGLETON;
private boolean lazyInit = false;
// 省略必要的getter/setter/constructors
public boolean isSingleton() {
return scope.equals(Scope.SINGLETON);
}
public static enum Scope {
SINGLETON,
PROTOTYPE
}
public static class ConstructorArg {
private boolean isRef;
private Class type;
private Object arg;
// 省略必要的getter/setter/constructors
}
}
核心工厂类设计
最后，我们来看，BeansFactory 是如何设计和实现的。这也是我们这个 DI 容器最核心的一个类了。它负责根据从配置文件解析得到的 BeanDefinition 来创建对象。
如果对象的 scope 属性是 singleton，那对象创建之后会缓存在 singletonObjects 这样一个 map 中，下次再请求此对象的时候，直接从 map 中取出返回，不需要重新创建。如果对象的 scope 属性是 prototype，那每次请求对象，BeansFactory 都会创建一个新的对象返回。
实际上，BeansFactory 创建对象用到的主要技术点就是 Java 中的反射语法：一种动态加载类和创建对象的机制。我们知道，JVM 在启动的时候会根据代码自动地加载类、创建对象。至于都要加载哪些类、创建哪些对象，这些都是在代码中写死的，或者说提前写好的。但是，如果某个对象的创建并不是写死在代码中，而是放到配置文件中，我们需要在程序运行期间，动态地根据配置文件来加载类、创建对象，那这部分工作就没法让 JVM 帮我们自动完成了，我们需要利用 Java 提供的反射语法自己去编写代码。
搞清楚了反射的原理，BeansFactory 的代码就不难看懂了。具体代码实现如下所示：
public class BeansFactory {
private ConcurrentHashMap<String, Object> singletonObjects = new ConcurrentHashMap<>();
private ConcurrentHashMap<String, BeanDefinition> beanDefinitions = new ConcurrentHashMap<>();
public void addBeanDefinitions(List<BeanDefinition> beanDefinitionList) {
for (BeanDefinition beanDefinition : beanDefinitionList) {
this.beanDefinitions.putIfAbsent(beanDefinition.getId(), beanDefinition);
}
for (BeanDefinition beanDefinition : beanDefinitionList) {
}
if (beanDefinition.isLazyInit() == false && beanDefinition.isSingleton()) {
BeanDefinition beanDefinition = beanDefinitions.get(beanId);
}
}
public Object getBean(String beanId) {
BeanDefinition beanDefinition = beanDefinitions.get(beanId);
if (beanDefinition == null) {
throw new NoSuchBeanDefinitionException("Bean is not defined: " + beanId);
}
return createBean(beanDefinition);
}
@VisibleForTesting
protected Object createBean(BeanDefinition beanDefinition) {
if (beanDefinition.isSingleton() && singletonObjects.contains(beanDefinition.getId())) {
return singletonObjects.get(beanDefinition.getId());
}
Object bean = null;
Class beanClass = Class.forName(beanDefinition.getClassName());
List<BeanDefinition.ConstructorArg> args = beanDefinition.getConstructorArgs();
if (args.isEmpty()) {
bean = beanClass.newInstance();
} else {
Class[] argClasses = new Class[args.size()];
Object[] argObjects = new Object[args.size()];
for (int i = 0; i < args.size(); ++i) {
BeanDefinition.ConstructorArg arg = args.get(i);
if (!arg.getIsRef()) {
argClasses[i] = arg.getType();
argObjects[i] = arg.getArg();
} else {
BeanDefinition refBeanDefinition = beanDefinitions.get(arg.getArg());
if (refBeanDefinition == null) {
throw new NoSuchBeanDefinitionException("Bean is not defined: " + arg.getArg());
}
argClasses[i] = Class.forName(refBeanDefinition.getClassName());
argObjects[i] = createBean(refBeanDefinition);
}
bean = beanClass.getConstructor(argClasses).newInstance(argObjects);
} catch(ClassNotFoundException | IllegalAccessException
| InstantiationException | NoSuchMethodException | InvocationTargetException e)
throw new BeanCreationFailureException("", e);
}
if (bean != null && beanDefinition.isSingleton()) {
singletonObjects.putIfAbsent(beanDefinition.getId(), bean);
return singletonObjects.get(beanDefinition.getId());
}
return bean;
}
}
总结
三种工厂模式中，简单工厂和工厂方法比较常用，抽象工厂的应用场景比较特殊，所以很少用到。所以，下面重点对前两种工厂模式的应用场景进行总结。
当创建逻辑比较复杂，是一个“大工程”的时候，我们就考虑使用工厂模式，封装对象的创建过程，将对象的创建和使用相分离。何为创建逻辑比较复杂呢？我总结了下面两种情况。
第一种情况：类似规则配置解析的例子，代码中存在 if-else 分支判断，动态地根据不同的类型创建不同的对象。针对这种情况，我们就考虑使用工厂模式，将这一大坨 if-else 创建对象的代码抽离出来，放到工厂类中。
还有一种情况，尽管我们不需要根据不同的类型创建不同的对象，但是，单个对象本身的创建过程比较复杂，比如前面提到的要组合其他类对象，做各种初始化操作。在这种情况下，我们也可以考虑使用工厂模式，将对象的创建过程封装到工厂类中。
对于第一种情况，当每个对象的创建逻辑都比较简单的时候，我推荐使用简单工厂模式，将多个对象的创建逻辑放到一个工厂类中。当每个对象的创建逻辑都比较复杂的时候，为了避免设计一个过于庞大的简单工厂类，我推荐使用工厂方法模式，将创建逻辑拆分得更细，每个对象的创建逻辑独立到各自的工厂类中。同理，对于第二种情况，因为单个对象本身的创建逻辑就比较复杂，所以，我建议使用工厂方法模式。
除了刚刚提到的这几种情况之外，如果创建对象的逻辑并不复杂，那我们就直接通过 new 来创建对象就可以了，不需要使用工厂模式。
现在，我们上升一个思维层面来看工厂模式，它的作用无外乎下面这四个。这也是判断要不要使用工厂模式的最本质的参考标准。
封装变化：创建逻辑有可能变化，封装成工厂类之后，创建逻辑的变更对调用者透明。
代码复用：创建代码抽离到独立的工厂类之后可以复用。
隔离复杂性：封装复杂的创建逻辑，调用者无需了解如何创建对象。
控制复杂度：将创建代码抽离出来，让原本的函数或类职责更单一，代码更简洁。
DI 容器在一些软件开发中已经成为了标配，比如 Spring IOC、Google Guice。但是，大部分人可能只是把它当作一个黑盒子来使用，并未真正去了解它的底层是如何实现的。当然，如果只是做一些简单的小项目，简单会用就足够了，但是，如果我们面对的是非常复杂的系统，当系统出现问题的时候，对底层原理的掌握程度，决定了我们排查问题的能力，直接影响到我们排查问题的效率。
讲解了一个简单的 DI 容器的实现原理，其核心逻辑主要包括：配置文件解析，以及根据配置文件通过“反射”语法来创建对象。其中，创建对象的过程就应用到了我们在学的工厂模式。对象创建、组装、管理完全有 DI 容器来负责，跟具体业务代码解耦，让程序员聚焦在业务代码的开发上。
