• 设计模式：策略模式

    我们玩游戏会有策略游戏，设计模式也会有策略模式。最开始接触策略模式的使用场景，是关于校验，针对不同的业务要进行不同的校验。同样的场景：优惠券折扣，不同渠道的信息发布等。

    Strategy Design Pattern，以下是GoF（是指提出和总结软件设计模式写成一本书的四个人）里面的定义：

    Define a family of algorithms, encapsulate each one, and make them
    interchangeable. Strategy lets the algorithm vary independently from
    clients that use it.

    定义一堆算法，然后让客户端根据策略去选择对应的算法。

    同理，策略模式也是行为型设计模式，重在使用的方面，同理对比的是工厂模式和观察者模式，这俩一个是创建型设计模式，一个是结构型设计模式，局限性也就体现出来了。工厂模式重在是解耦对象创建和使用，观察者是解耦观察者合被观察者，在结构上不让这俩“黏在一起”。策略模式则是，创建，使用，定义，结构上都给解耦了。（大多数的行为型的都这样，这也就是行为型设计模式用的比较多，你创建型，你就是个创建类的，结构型，你不结构上分开实际上也可以用，行为型则是奔着使用去的）。

    这里还是按照小争哥的三部分来看，就是策略模式的定义，创建，使用这三部分。

    策略的定义

    结构很简单：策略的接口，一堆对应策略接口的实现类

    
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...
  }
}

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    策略的创建

    对应的策略要一个type，这样什么类型下你要用什么类型的策略根据type就可以。下面是根据静态工厂，实际还可以建一个Map或者通过spring注入的方式直接给类型。

    
public class StrategyFactory {
  private static final Map 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);
  }
}

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    如果策略类是有状态的，根据业务场景的需要，我们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，那我们就需要按照如下方式来实现策略工厂类。（也就是if-else，但是这也可以根据况优化，map读表也可以解决）

    策略的使用

    这时候两种情况一个是我们知道一开始哪个类型策略，比如叔短信的消息发送，我们肯定要用短信的策略。
    有的是不知道什么策略，比如客户下单可以各种场景下，优惠券，折扣券，甚至是联系业务员改价，这种也叫做运行时动态。

    
// 策略接口：EvictionStrategy
// 策略类：LruEvictionStrategy、FifoEvictionStrategy、LfuEvictionStrategy...
// 策略工厂：EvictionStrategyFactory

public class UserCache {
  private Map 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);
    //...
  }
}

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    实现一个支持给不同大小文件排序的小程序

    这个我还真实现过，只不过是linux环境下，对应的文件只用log文件和excel文件，就是写一个脚本指定这两个类型的linux脚本，但是我用的是命令来获取的。
    他这个要求就有一点变态，就是大小要自己算：

    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。如果由你来编写这样一个小程序，你会如何来实现呢？你可以把它当作面试题，先自己思考一下，再来看我下面的讲解

    这里有一个初稿：

    
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]);
  }
}

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    结构拆分，方便后面的排序方法扩展

    
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);
  }
}

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    静态工厂优化后

    
public class SortAlgFactory {
  private static final Map 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);
  }
}

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    查表法优化

    
public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;
  private static final List 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;
    }
  }
}

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/FeiChangWuRao/article/details/126583421