设计模式一些问题

Hi，我是阿昌，今天学习记录的是关于之前设计模式中的一些问题设计模式一些问题的记录。

设计模式 不仅可以优化代码结构，使代码可扩展性、可读性强，同时也起到了优化系统性能的作用。在一些高并发场景中，线程协作相关的设计模式可以大大提高程序的运行性能。

1、除了之前那些实现单例模式的方式，还知道其它实现方式吗？

枚举来实现单例，这样可以避免 Java 序列化破坏一个类的单例。

枚举生来就是单例，枚举类的域（field）其实是相应的 enum 类型的一个实例对象，因为在 Java 中枚举是一种语法糖，所以在编译后，枚举类中的枚举域会被声明为 static 属性。JVM 是如何保证 static 成员变量只被实例化一次的。

使用了 static 修饰的成员变量，会在类初始化的过程中被收集进类构造器即 方法中，在多线程场景下，JVM 会保证只有一个线程能执行该类的 方法，其它线程将会被阻塞等待。

等到唯一的一次 方法执行完成，其它线程将不会再执行 方法，转而执行自己的代码。

也就是说，static 修饰了成员变量，在多线程的情况下能保证只实例化一次。

可以通过代码简单了解下使用枚举实现的饿汉单例模式：

//饿汉模式 枚举实现
public enum Singleton {INSTANCE;//不实例化public List list = null;// list属性private Singleton() {//构造函数list = new ArrayList();}public static Singleton getInstance(){return INSTANCE;//返回已存在的对象}
}

该方式实现的单例没有实现懒加载功能，那如果要使用到懒加载功能呢？

基于内部类来实现：

//懒汉模式 枚举实现
public class Singleton {//不实例化public List list = null;// list属性private Singleton(){//构造函数list = new ArrayList();}//使用枚举作为内部类private enum EnumSingleton {INSTANCE;//不实例化private Singleton instance = null;private EnumSingleton(){//构造函数instance = new Singleton();}public Singleton getSingleton(){return instance;//返回已存在的对象}}public static Singleton getInstance(){return EnumSingleton.INSTANCE.getSingleton();//返回已存在的对象}
}

2、单例模式和享元模式都是为了避免重复创建对象，这两者的区别在哪儿？

首先，这两种设计模式的实现方式是不同的。

使用单例模式是避免每次调用一个类实例时，都要重复实例化该实例，目的是在类本身获取实例化对象的唯一性；

享元模式则是通过一个共享容器来实现一系列对象的共享。其次，两者在使用场景上也是有区别的。

单例模式更多的是强调减少实例化提升性能，因此它一般是使用在一些需要频繁创建和销毁实例化对象，或创建和销毁实例化对象非常消耗资源的类中。例如，连接池和线程池中的连接就是使用单例模式实现的，数据库操作是非常频繁的，每次操作都需要创建和销毁连接，如果使用单例，可以节省不断新建和关闭数据库连接所引起的性能消耗。

享元模式更多的是强调共享相同对象或对象属性，以此节约内存使用空间。

除了区别，这两种设计模式也有共性，单例模式可以避免重复创建对象，节约内存空间，享元模式也可以避免一个类的重复实例化。

总之，两者很相似，但侧重点不一样，假如碰到一些要在两种设计模式中做选择的场景，我们就可以根据侧重点来选择。

3、除了之前的多线程的设计模式（线程上下文设计模式、Thread-Per-Message 设计模式、Worker-Thread 设计模式），平时还使用过其它的设计模式来优化多线程业务吗？

如果使用 Worker-Thread 设计模式，worker 线程如果是异步请求处理，当监听到有请求进来之后，将任务交给工作线程，怎么拿到返回结果，并返回给主线程呢？

如果要获取到异步线程的执行结果，可以使用 Future 设计模式来解决这个问题。

假设有一个任务，需要一台机器执行，但是该任务需要一个工人分配给机器执行，当机器执行完成之后，需要通知工人任务的具体完成结果。

这个时候就可以设计一个 Future 模式来实现这个业务。

首先，申明一个任务接口，主要提供给任务设计：

public interface Task {T doTask(P param);//完成任务
}

其次，申明一个提交任务接口类，TaskService 主要用于提交任务，提交任务可以分为需要返回结果和不需要返回结果两种：

public interface TaskService {Future submit(Runnable  runnable);//提交任务，不返回结果Future submit(Task task, P param);//提交任务，并返回结果
}

接着，再申明一个查询执行结果的接口类，用于提交任务之后，在主线程中查询执行结果：

public interface Future {T get(); //获取返回结果boolean done(); //判断是否完成
}

然后，先实现这个任务接口类，当需要返回结果时，通过调用获取结果类的 finish 方法将结果传回给查询执行结果类：

public class TaskServiceImpl implements TaskService {/*** 提交任务实现方法，不需要返回执行结果*/@Overridepublic Future submit(Runnable runnable) {final FutureTask future = new FutureTask();new Thread(() -> {runnable.run();}, Thread.currentThread().getName()).start();return future;}/*** 提交任务实现方法，需要返回执行结果*/@Overridepublic Future submit(Task task, P param) {final FutureTask future = new FutureTask();new Thread(() -> {T result = task.doTask(param);future.finish(result);}, Thread.currentThread().getName()).start();return future;}
}

最后，再实现这个查询执行结果接口类，FutureTask 中，get 和 finish 方法利用了线程间的通信 wait 和 notifyAll 实现了线程的阻塞和唤醒。

当任务没有完成之前通过 get 方法获取结果，主线程将会进入阻塞状态，直到任务完成，再由任务线程调用 finish 方法将结果传回给主线程，并唤醒该阻塞线程：

public class FutureTask implements Future {private T result;private boolean isDone = false;private final Object LOCK = new Object();@Overridepublic T get() {synchronized (LOCK) {while (!isDone) {try {LOCK.wait();//阻塞等待} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}}}return result;}/*** 获取到结果，并唤醒阻塞线程* @param result*/public void finish(T result) {synchronized (LOCK) {if (isDone) {return;}this.result = result;this.isDone = true;LOCK.notifyAll();}}@Overridepublic boolean done() {return isDone;}
}

可以实现一个造车任务，然后用任务提交类提交该造车任务：

public class MakeCarTask implements Task {@SuppressWarnings("unchecked")@Overridepublic T doTask(P param) {String car = param + " is created success";try {Thread.sleep(2000);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}return (T) car;}
}

最后运行该任务：

public class App {public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubTaskServiceImpl taskService = new TaskServiceImpl();//创建任务提交类MakeCarTask task = new MakeCarTask();//创建任务Future future = taskService.submit(task, "car1");//提交任务String result = (String) future.get();//获取结果System.out.print(result);}}

运行结果：

car1 is created success

从 JDK1.5 起，Java 就提供了一个 Future 类，它可以通过 get() 方法阻塞等待获取异步执行的返回结果，然而这种方式在性能方面会比较糟糕。

在 JDK1.8 中，Java 提供了 CompletableFuture 类，它是基于异步函数式编程。相对阻塞式等待返回结果，CompletableFuture 可以通过回调的方式来处理计算结果，所以实现了异步非阻塞，从性能上来说它更加优越了。

在 Dubbo2.7.0 版本中，Dubbo 也是基于 CompletableFuture 实现了异步通信，基于回调方式实现了异步非阻塞通信，操作非常简单方便。

4、用生产者消费者模式来实现瞬时高并发的流量削峰，然而这样做虽然缓解了消费方的压力，但生产方则会因为瞬时高并发，而发生大量线程阻塞。面对这样的情况，知道有什么方式可以优化线程阻塞所带来的性能问题吗？

无论我们的程序优化得有多么出色，只要并发上来，依然会出现瓶颈。

虽然生产者消费者模式可以帮实现流量削峰，但是当并发量上来之后，依然有可能导致生产方大量线程阻塞等待，引起上下文切换，增加系统性能开销。

这时，可以考虑在接入层做限流。限流的实现方式有很多，例如，使用线程池、使用 Guava 的 RateLimiter 等。

但归根结底，它们都是基于这两种限流算法来实现的：漏桶算法和令牌桶算法。

• 漏桶算法是基于一个漏桶来实现的，请求如果要进入到业务层，必须经过漏桶，漏桶出口的请求速率是均衡的，当入口的请求量比较大的时候，如果漏桶已经满了，请求将会溢出（被拒绝），这样我们就可以保证从漏桶出来的请求量永远是均衡的，不会因为入口的请求量突然增大，致使进入业务层的并发量过大而导致系统崩溃。

• 令牌桶算法是指系统会以一个恒定的速度在一个桶中放入令牌，一个请求如果要进来，它需要拿到一个令牌才能进入到业务层，当桶里没有令牌可以取时，则请求会被拒绝。Google 的 Guava 包中的 RateLimiter 就是基于令牌桶算法实现的。

漏桶算法可以通过限制容量池大小来控制流量，而令牌算法则可以通过限制发放令牌的速率来控制流量。

5、责任链模式、策略模式与装饰器模式有很多相似之处。在平时，这些设计模式除了在业务中被用到之外，在架构设计中也经常被用到，是否在源码中见过这几种设计模式的使用场景呢？欢迎你与大家分享。

责任链模式经常被用在一个处理需要经历多个事件处理的场景。为了避免一个处理跟多个事件耦合在一起，该模式会将多个事件连成一条链，通过这条链路将每个事件的处理结果传递给下一个处理事件。责任链模式由两个主要实现类组成：抽象处理类和具体处理类。另外，很多开源框架也用到了责任链模式，例如 Dubbo 中的 Filter 就是基于该模式实现的。而 Dubbo 的许多功能都是通过 Filter 扩展实现的，比如缓存、日志、监控、安全、telnet 以及 RPC 本身，责任链中的每个节点实现了 Filter 接口，然后由 ProtocolFilterWrapper 将所有的 Filter 串连起来。

策略模式与装饰器模式则更为相似，策略模式主要由一个策略基类、具体策略类以及一个工厂环境类组成，与装饰器模式不同的是，策略模式是指某个对象在不同的场景中，选择的实现策略不一样。

例如，同样是价格策略，在一些场景中，可以使用策略模式实现。基于红包的促销活动商品，只能使用红包策略，而基于折扣券的促销活动商品，也只能使用折扣券。