• 策略设计模式


    现实生活中我们到商场买东西的时候,卖场往往根据不同的客户制定不同的报价策略,比如针对新客户不打折扣,针对老客户打9折,针对VIP客户打8折...

    现在我们要做一个报价管理的模块,简要点就是要针对不同的客户,提供不同的折扣报价。

    如果是有你来做,你会怎么做?

    我们很有可能写出下面的代码:

    public class QuoteManager {
    
        public BigDecimal quote(BigDecimal originalPrice,String customType){
            if ("新客户".equals(customType)) {
                System.out.println("抱歉!新客户没有折扣!");
                return originalPrice;
            }else if ("老客户".equals(customType)) {
                System.out.println("恭喜你!老客户打9折!");
                originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.9)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
                return originalPrice;
            }else if("VIP客户".equals(customType)){
                System.out.println("恭喜你!VIP客户打8折!");
                originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.8)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
                return originalPrice;
            }
            //其他人员都是原价
            return originalPrice;
        }
    }

    经过测试,上面的代码工作的很好,可是上面的代码是有问题的。上面存在的问题:把不同客户的报价的算法都放在了同一个方法里面,使得该方法很是庞大(现在是只是一个演示,所以看起来还不是很臃肿)。

    下面看一下上面的改进,我们把不同客户的报价的算法都单独作为一个方法

    public class QuoteManagerImprove {
    
        public BigDecimal quote(BigDecimal originalPrice, String customType){
            if ("新客户".equals(customType)) {
                return this.quoteNewCustomer(originalPrice);
            }else if ("老客户".equals(customType)) {
                return this.quoteOldCustomer(originalPrice);
            }else if("VIP客户".equals(customType)){
                return this.quoteVIPCustomer(originalPrice);
            }
            //其他人员都是原价
            return originalPrice;
        }
    
        /**
         * 对VIP客户的报价算法
         * @param originalPrice 原价
         * @return 折后价
         */
        private BigDecimal quoteVIPCustomer(BigDecimal originalPrice) {
            System.out.println("恭喜!VIP客户打8折");
            originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.8)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
            return originalPrice;
        }
    
        /**
         * 对老客户的报价算法
         * @param originalPrice 原价
         * @return 折后价
         */
        private BigDecimal quoteOldCustomer(BigDecimal originalPrice) {
            System.out.println("恭喜!老客户打9折");
            originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.9)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
            return originalPrice;
        }
    
        /**
         * 对新客户的报价算法
         * @param originalPrice 原价
         * @return 折后价
         */
        private BigDecimal quoteNewCustomer(BigDecimal originalPrice) {
            System.out.println("抱歉!新客户没有折扣!");
            return originalPrice;
        }
    
    }

    上面的代码比刚开始的时候要好一点,它把每个具体的算法都单独抽出来作为一个方法,当某一个具体的算法有了变动的时候,只需要修改响应的报价算法就可以了。

    但是改进后的代码还是有问题的,那有什么问题呢?

    1.当我们新增一个客户类型的时候,首先要添加一个该种客户类型的报价算法方法,然后再quote方法中再加一个else if的分支,是不是感觉很是麻烦呢?而且这也违反了设计原则之一的开闭原则(open-closed-principle).

    开闭原则:

    对于扩展是开放的(Open for extension)。这意味着模块的行为是可以扩展的。当应用的需求改变时,我们可以对模块进行扩展,使其具有满足那些改变的新行为。也就是说,我们可以改变模块的功能。

    对于修改是关闭的(Closed for modification)。对模块行为进行扩展时,不必改动模块的源代码或者二进制代码。

    2.我们经常会面临这样的情况,不同的时期使用不同的报价规则,比如在各个节假日举行的各种促销活动时、商场店庆时往往都有普遍的折扣,但是促销时间一旦过去,报价就要回到正常价格上来。按照上面的代码我们就得修改if else里面的代码很是麻烦

    那有没有什么办法使得我们的报价管理即可扩展、可维护,又可以方便的响应变化呢?当然有解决方案啦,就是我们下面要讲的策略模式。

    定义:

    策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,使每个算法可以相互替代,使算法本身和使用算法的客户端分割开来,相互独立。

    结构:

    1. 策略接口角色IStrategy:用来约束一系列具体的策略算法,策略上下文角色ConcreteStrategy使用此策略接口来调用具体的策略所实现的算法。

    2. 具体策略实现角色ConcreteStrategy:具体的策略实现,即具体的算法实现。

    3. 策略上下文角色StrategyContext:策略上下文,负责和具体的策略实现交互,通常策略上下文对象会持有一个真正的策略实现对象,策略上下文还可以让具体的策略实现从其中获取相关数据,回调策略上下文对象的方法。

    策略模式代码的一般通用实现:

    策略接口

    public interface IStrategy {
        //定义的抽象算法方法 来约束具体的算法实现方法
        public void algorithmMethod();
    }

    具体的策略实现:

    public class ConcreteStrategy implements IStrategy {
        //具体的算法实现
        @Override
        public void algorithmMethod() {
            System.out.println("this is ConcreteStrategy method...");
        }
    }
     // 具体的策略实现2
    public class ConcreteStrategy2 implements IStrategy {
         //具体的算法实现
        @Override
        public void algorithmMethod() {
            System.out.println("this is ConcreteStrategy2 method...");
        }
    }

    策略上下文:

    public class StrategyContext {
        //持有一个策略实现的引用
        private IStrategy strategy;
        //使用构造器注入具体的策略类
        public StrategyContext(IStrategy strategy) {
            this.strategy = strategy;
        }
    
        public void contextMethod(){
            //调用策略实现的方法
            strategy.algorithmMethod();
        }
    }

    外部客户端:

    public class Client {
        public static void main(String[] args) {
            //1.创建具体测策略实现
            IStrategy strategy = new ConcreteStrategy2();
            //2.在创建策略上下文的同时,将具体的策略实现对象注入到策略上下文当中
            StrategyContext ctx = new StrategyContext(strategy);
            //3.调用上下文对象的方法来完成对具体策略实现的回调
            ctx.contextMethod();
        }
    }

    针对我们一开始讲的报价管理的例子:我们可以应用策略模式对其进行改造,不同类型的客户有不同的折扣,我们可以将不同类型的客户的报价规则都封装为一个独立的算法,然后抽象出这些报价算法的公共接口

    公共报价策略接口:

    public interface IQuoteStrategy {
        //获取折后价的价格
        BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice);
    }

    新客户报价策略实现:

    public class NewCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {
        @Override
        public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {
            System.out.println("抱歉!新客户没有折扣!");
            return originalPrice;
        }
    }

    老客户的报价策略实现

    public class OldCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {
        @Override
        public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {
            System.out.println("恭喜!老客户享有9折优惠!");
            originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.9)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
            return originalPrice;
        }
    }

    VIP客户报价策略实现:

    public class VIPCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {
        @Override
        public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {
            System.out.println("恭喜!VIP客户享有8折优惠!");
            originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.8)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
            return originalPrice;
        }
    }

    报价上下文:

    public class QuoteContext {
        //持有一个具体的报价策略
        private IQuoteStrategy quoteStrategy;
    
        //注入报价策略
        public QuoteContext(IQuoteStrategy quoteStrategy){
            this.quoteStrategy = quoteStrategy;
        }
    
        //回调具体报价策略的方法
        public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice){
            return quoteStrategy.getPrice(originalPrice);
        }
    }

    外部客户端:

     

    public class Client {
        public static void main(String[] args) {
            //1.创建老客户的报价策略
            IQuoteStrategy oldQuoteStrategy = new OldCustomerQuoteStrategy();
    
            //2.创建报价上下文对象,并设置具体的报价策略
            QuoteContext quoteContext = new QuoteContext(oldQuoteStrategy);
    
            //3.调用报价上下文的方法
            BigDecimal price = quoteContext.getPrice(new BigDecimal(100));
    
            System.out.println("折扣价为:" +price);
        }
    }

     

    深入理解策略模式:

    • 策略模式的作用:就是把具体的算法实现从业务逻辑中剥离出来,成为一系列独立算法类,使得它们可以相互替换。

    • 策略模式的着重点:不是如何来实现算法,而是如何组织和调用这些算法,从而让我们的程序结构更加的灵活、可扩展。

    我们前面的第一个报价管理的示例,发现每个策略算法实现对应的都是在QuoteManager 中quote方法中的if else语句里面,我们知道if else if语句里面的代码在执行的可能性方面可以说是平等的,你要么执行if,要么执行else,要么执行else if。

    策略模式就是把各个平等的具体实现进行抽象、封装成为独立的算法类,然后通过上下文和具体的算法类来进行交互。各个策略算法都是平等的,地位是一样的,正是由于各个算法的平等性,所以它们才是可以相互替换的。虽然我们可以动态的切换各个策略,但是同一时刻只能使用一个策略。

    在这个点上,我们举个历史上有名的故事作为示例:

    三国刘备取西川时,谋士庞统给的上、中、下三个计策:

    • 上策:挑选精兵,昼夜兼行直接偷袭成都,可以一举而定,此为上计计也。

    • 中策:杨怀、高沛是蜀中名将,手下有精锐部队,而且据守关头,我们可以装作要回荆州,引他们轻骑来见,可就此将其擒杀,而后进兵成都,此为中计。

    • 下策:退还白帝,连引荆州,慢慢进图益州,此为下计。

    这三个计策都是取西川的计策,也就是攻取西川这个问题的具体的策略算法,刘备可以采用上策,可以采用中策,当然也可以采用下策,由此可见策略模式的各种具体的策略算法都是平等的,可以相互替换。

    那谁来选择具体采用哪种计策(算法)?

    在这个故事中当然是刘备选择了,也就是外部的客户端选择使用某个具体的算法,然后把该算法(计策)设置到上下文当中;

    还有一种情况就是客户端不选择具体的算法,把这个事交给上下文,这相当于刘备说我不管有哪些攻取西川的计策,我只要结果(成功的拿下西川),具体怎么攻占(有哪些计策,怎么选择)由参谋部来决定(上下文)。

    下面我们演示下这种情景:

    //攻取西川的策略
    public interface IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
        public void occupationWestOfSiChuan(String msg);
    }
    //攻取西川的上上计策
    public class UpperStrategy implements IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
        @Override
        public void occupationWestOfSiChuan(String msg) {
            if (msg == null || msg.length() < 5) {
                //故意设置障碍,导致上上计策失败
                System.out.println("由于计划泄露,上上计策失败!");
                int i = 100/0;
            }
            System.out.println("挑选精兵,昼夜兼行直接偷袭成都,可以一举而定,此为上计计也!");
        }
    }
    //攻取西川的中计策
    public class MiddleStrategy implements IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
        @Override
        public void occupationWestOfSiChuan(String msg) {
            System.out.println("杨怀、高沛是蜀中名将,手下有精锐部队,而且据守关头,我们可以装作要回荆州,引他们轻骑来见,可就此将其擒杀,而后进兵成都,此为中计。");
        }
    }
    //攻取西川的下计策
    public class LowerStrategy implements IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
        @Override
        public void occupationWestOfSiChuan(String msg) {
            System.out.println("退还白帝,连引荆州,慢慢进图益州,此为下计。");
        }
    }
    //攻取西川参谋部,就是上下文啦,由上下文来选择具体的策略
    public class OccupationContext  {
    
        public void occupationWestOfSichuan(String msg){
            //先用上上计策
            IOccupationStrategyWestOfSiChuan strategy = new UpperStrategy();
            try {
                strategy.occupationWestOfSiChuan(msg);
            } catch (Exception e) {
                //上上计策有问题行不通之后,用中计策
                strategy = new MiddleStrategy();
                strategy.occupationWestOfSiChuan(msg);
            }
        }
    }
    //此时外部客户端相当于刘备了,不管具体采用什么计策,只要结果(成功的攻下西川)
    public class Client {
    
        public static void main(String[] args) {
            OccupationContext context = new  OccupationContext();
            //这个给手下的人激励不够啊
            context.occupationWestOfSichuan("拿下西川");
            System.out.println("=========================");
            //这个人人有赏,让士兵有动力啊
            context.occupationWestOfSichuan("拿下西川之后,人人有赏!");
        }
    }

    我们上面的策略接口采用的是接口的形式来定义的,其实这个策略接口,是广义上的接口,不是语言层面的interface,也可以是一个抽象类,如果多个算法具有公有的数据,则可以将策略接口设计为一个抽象类,把公共的东西放到抽象类里面去。

    策略模式在JDK中的应用:

    在多线程编程中,我们经常使用线程池来管理线程,以减缓线程频繁的创建和销毁带来的资源的浪费,在创建线程池的时候,经常使用一个工厂类来创建线程池Executors,实际上Executors的内部使用的是类ThreadPoolExecutor.它有一个最终的构造函数如下:

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                  int maximumPoolSize,
                                  long keepAliveTime,
                                  TimeUnit unit,
                                  BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                                  ThreadFactory threadFactory,
                                  RejectedExecutionHandler handler) {
            if (corePoolSize < 0 ||
                maximumPoolSize <= 0 ||
                maximumPoolSize < corePoolSize ||
                keepAliveTime < 0)
                throw new IllegalArgumentException();
            if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
                throw new NullPointerException();
            this.corePoolSize = corePoolSize;
            this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
            this.workQueue = workQueue;
            this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
            this.threadFactory = threadFactory;
            this.handler = handler;
        }
    • corePoolSize:线程池中的核心线程数量,即使这些线程没有任务干,也不会将其销毁。

    • maximumPoolSize:线程池中的最多能够创建的线程数量。

    • keepAliveTime:当线程池中的线程数量大于corePoolSize时,多余的线程等待新任务的最长时间。

    • unit:keepAliveTime的时间单位。

    • workQueue:在线程池中的线程还没有还得及执行任务之前,保存任务的队列(当线程池中的线程都有任务在执行的时候,仍然有任务不断的提交过来,这些任务保存在workQueue队列中)。

    • threadFactory:创建线程池中线程的工厂。

    • handler:当线程池中没有多余的线程来执行任务,并且保存任务的多列也满了(指的是有界队列),对仍在提交给线程池的任务的处理策略。

    RejectedExecutionHandler 是一个策略接口,用在当线程池中没有多余的线程来执行任务,并且保存任务的多列也满了(指的是有界队列),对仍在提交给线程池的任务的处理策略。

    public interface RejectedExecutionHandler {
    
        /**
         *当ThreadPoolExecutor的execut方法调用时,并且ThreadPoolExecutor不能接受一个任务Task时,该方法就有可能被调用。
       * 不能接受一个任务Task的原因:有可能是没有多余的线程来处理,有可能是workqueue队列中没有多余的位置来存放该任务,该方法有可能抛出一个未受检的异常RejectedExecutionException
         * @param r the runnable task requested to be executed
         * @param executor the executor attempting to execute this task
         * @throws RejectedExecutionException if there is no remedy
         */
        void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
    }

    该策略接口有四个实现类:

    AbortPolicy:该策略是直接将提交的任务抛弃掉,并抛出RejectedExecutionException异常。

    /**
         * A handler for rejected tasks that throws a
         * <tt>RejectedExecutionException</tt>.
         */
        public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates an <tt>AbortPolicy</tt>.
             */
            public AbortPolicy() { }
    
            /**
             * Always throws RejectedExecutionException.
             * @param r the runnable task requested to be executed
             * @param e the executor attempting to execute this task
             * @throws RejectedExecutionException always.
             */
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
                throw new RejectedExecutionException();
            }
        }

    DiscardPolicy:该策略也是将任务抛弃掉(对于提交的任务不管不问,什么也不做),不过并不抛出异常。

    /**
         * A handler for rejected tasks that silently discards the
         * rejected task.
         */
        public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates a <tt>DiscardPolicy</tt>.
             */
            public DiscardPolicy() { }
    
            /**
             * Does nothing, which has the effect of discarding task r.
             * @param r the runnable task requested to be executed
             * @param e the executor attempting to execute this task
             */
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            }
        }

    DiscardOldestPolicy:该策略是当执行器未关闭时,从任务队列workQueue中取出第一个任务,并抛弃这第一个任务,进而有空间存储刚刚提交的任务。使用该策略要特别小心,因为它会直接抛弃之前的任务。

    /**
         * A handler for rejected tasks that discards the oldest unhandled
         * request and then retries <tt>execute</tt>, unless the executor
         * is shut down, in which case the task is discarded.
         */
        public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates a <tt>DiscardOldestPolicy</tt> for the given executor.
             */
            public DiscardOldestPolicy() { }
    
            /**
             * Obtains and ignores the next task that the executor
             * would otherwise execute, if one is immediately available,
             * and then retries execution of task r, unless the executor
             * is shut down, in which case task r is instead discarded.
             * @param r the runnable task requested to be executed
             * @param e the executor attempting to execute this task
             */
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
                if (!e.isShutdown()) {
                    e.getQueue().poll();
                    e.execute(r);
                }
            }
        }

    CallerRunsPolicy:该策略并没有抛弃任何的任务,由于线程池中已经没有了多余的线程来分配该任务,该策略是在当前线程(调用者线程)中直接执行该任务。

    /**
         * A handler for rejected tasks that runs the rejected task
         * directly in the calling thread of the {@code execute} method,
         * unless the executor has been shut down, in which case the task
         * is discarded.
         */
        public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates a {@code CallerRunsPolicy}.
             */
            public CallerRunsPolicy() { }
    
            /**
             * Executes task r in the caller's thread, unless the executor
             * has been shut down, in which case the task is discarded.
             *
             * @param r the runnable task requested to be executed
             * @param e the executor attempting to execute this task
             */
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
                if (!e.isShutdown()) {
                    r.run();
                }
            }
        }

    策略模式的优点:

    1. 策略模式的功能就是通过抽象、封装来定义一系列的算法,使得这些算法可以相互替换,所以为这些算法定义一个公共的接口,以约束这些算法的功能实现。如果这些算法具有公共的功能,可以将接口变为抽象类,将公共功能放到抽象父类里面。

    2. 策略模式的一系列算法是可以相互替换的、是平等的,写在一起就是if-else组织结构,如果算法实现里又有条件语句,就构成了多重条件语句,可以用策略模式,避免这样的多重条件语句。

    3. 扩展性更好:在策略模式中扩展策略实现非常的容易,只要新增一个策略实现类,然后在使用策略实现的地方,使用这个新的策略实现就好了。

    策略模式的缺点:

    1.客户端必须了解所有的策略,清楚它们的不同:

    如果由客户端来决定使用何种算法,那客户端必须知道所有的策略,清楚各个策略的功能和不同,这样才能做出正确的选择,但是这暴露了策略的具体实现。

    2.增加了对象的数量:

    由于策略模式将每个具体的算法都单独封装为一个策略类,如果可选的策略有很多的话,那对象的数量也会很多。

    3.只适合偏平的算法结构:

    由于策略模式的各个策略实现是平等的关系(可相互替换),实际上就构成了一个扁平的算法结构。即一个策略接口下面有多个平等的策略实现(多个策略实现是兄弟关系),并且运行时只能有一个算法被使用。这就限制了算法的使用层级,且不能被嵌套。

    策略模式的本质:

    分离算法,选择实现。

    如果你仔细思考策略模式的结构和功能的话,就会发现:如果没有上下文,策略模式就回到了最基本的接口和实现了,只要是面向接口编程,就能够享受到面向接口编程带来的好处,通过一个统一的策略接口来封装和分离各个具体的策略实现,无需关系具体的策略实现。

    貌似没有上下文什么事,但是如果没有上下文的话,客户端就必须直接和具体的策略实现进行交互了,尤其是需要提供一些公共功能或者是存储一些状态的时候,会大大增加客户端使用的难度;引入上下文之后,这部分工作可以由上下文来完成,客户端只需要和上下文进行交互就可以了。这样可以让策略模式更具有整体性,客户端也更加的简单。

    策略模式体现了开闭原则:策略模式把一系列的可变算法进行封装,从而定义了良好的程序结构,在出现新的算法的时候,可以很容易的将新的算法实现加入到已有的系统中,而已有的实现不需要修改。

    策略模式体现了里氏替换原则:策略模式是一个扁平的结构,各个策略实现都是兄弟关系,实现了同一个接口或者继承了同一个抽象类。这样只要使用策略的客户端保持面向抽象编程,就可以动态的切换不同的策略实现以进行替换。

    public class NewCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {    @Override    public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {        System.out.println("抱歉!新客户没有折扣!");        return originalPrice;    }}

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