最有深度的策略模式解析

柔光的暖阳◎ 2022-02-01 08:39 179阅读 0赞

在生活中我们在做商品促销时，会针对不同的客户有多同的折扣价格，新客户不打折，老客户打九折，vip打八折等等。这就要我们针对不同的客户有不同的定价策略。

所以我会可能会有如下的代码

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;
        }
    
    }

上面的带很容易理解，写起来也非常简单，但是当针对的客户的群体多样化以后，代码放在一个方法中以后将会变的非常臃肿，且难以维护。

下面我们可以做一个简单的改善

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;     }
     
     }

这次我们将具体的定价策略给抽了出来，这样当某类客户的定价策略发生改变时，我们只需要找到对应的方法进行修改就可以了。

咋一看代码已经有点完美了，可以当我们增加一种客户类型的时候是不是还要在if-else 在添加一个分支？这样显然非常麻烦，而且违反设计模式的开闭原则：对模块扩展开放，对修改模块的源代码关闭。因为在实际的项目中修改源码可能带来不可预知的后果。

# 定义： #

策略模式：定义一系列算法，在分别分别封装各个算法，而这些算法可以相互替代。

# 结构： #

1.  策略接口Strategy:用来统一管理算法策略。
2.  具体算法策略ConcreteStrategy,具体的策略实现，即具体的算法实现。
3.  策略上下文StrategyContext,可理解为为策略的使用者。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI1OTMzMjQ5_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

策略模式的通用实现。

策略具体实现A

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

策略具体实现B

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

策略上下文

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

测试

//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 ConcreteStrategyA();
              //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();
         }
     }

策略模式的作用：

1.  把一系列组合中的算法抽离出来，封装成单个算法，在StrategyContext定义策略接口，可实现多态，灵活扩展。
2.  策略模式的核心时灵活的组织调用算法，降低代码维护成本。

# 策略与上下文的关系 #

在策略模式中，一般情况下都是策略上下文持有策略的引用以便于执行具体的策略，但具体的策略也可以包含上下文对象，以便从上下文中获取数据，具体策略通过回调上下文方法获取数据。

下面我们演示这种情况：

在跨国公司中，一般都会在各个国家和地区设置分支机构，聘用当地人为员工，这样就有这样一个需要：每月发工资的时候，中国国籍的员工要发人民币，美国国籍的员工要发美元，英国国籍的要发英镑。

支付接口策略

//支付策略接口
     public interface PayStrategy {
         //在支付策略接口的支付方法中含有支付上下文作为参数，以便在具体的支付策略中回调上下文中的方法获取数据
         public void pay(PayContext ctx);
    
     }

美金支付策略

//美金支付策略
     public class DollarPay implements PayStrategy {
        @Override
         public void pay(PayContext ctx) {
             System.out.println("现在给："+ctx.getUsername()+" 美金支付 "+ctx.getMoney()+"dollar !");
         }
     }

人民币支付策略

//人民币支付策略
     public class RMBPay implements PayStrategy {
         @Override
         public void pay(PayContext ctx) {
             System.out.println("现在给："+ctx.getUsername()+" 人民币支付 "+ctx.getMoney()+"元！");
         }
     }

支付上下文

//支付上下文,含有多个算法的公有数据
      public class PayContext {
          //员工姓名
         private String username;
         //员工的工资
         private double money;
          //支付策略
         private PayStrategy payStrategy;
     
        public void pay(){
            //调用具体的支付策略来进行支付
             payStrategy.pay(this);
         }
     
         public PayContext(String username, double money, PayStrategy payStrategy) {
             this.username = username;
             this.money = money;
             this.payStrategy = payStrategy;
         }
     
         public String getUsername() {
             return username;
         }
     
         public double getMoney() {
             return money;
         }
     }

客户端调用

那么现在要新增一个银行账户的支付策略应该怎么办呢？

根据开闭原则，我们不能对原有的代码进行修改，而且鉴于原有的上下文中需要有银行账户的需求，所以我们必须新增一个支付策略，并且扩展出一个带我支付账户的上下文，所以我们可以通过子类继承来实现。

银行账户支付策略

//银行账户支付
     public class AccountPay implements PayStrategy {
         @Override
         public void pay(PayContext ctx) {
             PayContextWithAccount ctxAccount = (PayContextWithAccount) ctx;
             System.out.println("现在给："+ctxAccount.getUsername()+"的账户："+ctxAccount.getAccount()+" 支付工资："+ctxAccount.getMoney()+" 元！");
         }
     }

带我银行账户的支付上下文

//带银行账户的支付上下文
      public class PayContextWithAccount extends PayContext {
          //银行账户
          private String account;
          public PayContextWithAccount(String username, double money, PayStrategy payStrategy,String account) {
              super(username, money, payStrategy);
              this.account = account;
          }
      
         public String getAccount() {
             return account;
         }
     }

测试客户端

//外部客户端
      public class Client {
          public static void main(String[] args) {
              //创建具体的支付策略
              PayStrategy rmbStrategy = new RMBPay();
              PayStrategy dollarStrategy = new DollarPay();
              //准备小王的支付上下文
              PayContext ctx = new PayContext("小王",30000,rmbStrategy);
              //向小王支付工资
             ctx.pay();
             //准备Jack的支付上下文
             ctx = new PayContext("jack",10000,dollarStrategy);
             //向Jack支付工资
             ctx.pay();
             //创建支付到银行账户的支付策略
             PayStrategy accountStrategy = new AccountPay();
             //准备带有银行账户的上下文
             ctx = new PayContextWithAccount("小张",40000,accountStrategy,"1234567890");
             //向小张的账户支付
             ctx.pay();
         }
     }

上面是从策略的上下文中获取数据，我们还可以在策略实现中添账户，直接获取数据。

//支付到银行账户的策略
      public class AccountPay2 implements PayStrategy {
          //银行账户
          private String account;
          public AccountPay2(String account) {
              this.account = account;
          }
          @Override
          public void pay(PayContext ctx) {
             System.out.println("现在给："+ctx.getUsername()+"的账户："+getAccount()+" 支付工资："+ctx.getMoney()+" 元！");
         }
         public String getAccount() {
             return account;
         }
         public void setAccount(String account) {
             this.account = account;
         }
     }

测试客户端

//外部客户端
      public class Client {
          public static void main(String[] args) {
              //创建具体的支付策略
              PayStrategy rmbStrategy = new RMBPay();
              PayStrategy dollarStrategy = new DollarPay();
              //准备小王的支付上下文
              PayContext ctx = new PayContext("小王",30000,rmbStrategy);
              //向小王支付工资
             ctx.pay();
             //准备Jack的支付上下文
             ctx = new PayContext("jack",10000,dollarStrategy);
             //向Jack支付工资
             ctx.pay();
             //创建支付到银行账户的支付策略
             PayStrategy accountStrategy = new AccountPay2("1234567890");
             //准备上下文
             ctx = new PayContext("小张",40000,accountStrategy);
             //向小张的账户支付
             ctx.pay();
         }
     }

**两种实现的比较**

扩展上下文的实现：

优点：具体的策略实现风格非常统一，策略实现所需要的数据都是从上下文中直接获取，而且这数据是其他策略实现可以共享的。

缺点：某些数据的存在只是服务特定策略场景，大部分策略实现并不需要，会有数据浪费之嫌，而且如果每次都直接上下文中扩展算法数据，长期来看会使上下文层次结构复杂，难以维护。

具体策略中扩展数据：

优点：简单，且非常容易实现。

缺点：会使整体的策略实现风格不一致，一部分数据来自上下文中，一部分数据来自策略实现本身，外部在使用策略实现的时候和其他策略实现不一致，对于动态的切换策略不方便。

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，减少线程的频繁地创建和销毁，消耗系统资源。在创建线程池的时候，我们经常使用Executor工厂类来创建线程池，实际上Executors的是使用ThreadPoolExecutor,它又一个构造函数。

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.acc = System.getSecurityManager() == null ?
                    null :
                    AccessController.getContext();
            this.corePoolSize = corePoolSize;
            this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
            this.workQueue = workQueue;
            this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
            this.threadFactory = threadFactory;
            this.handler = handler;
        }

corePoolSize:线程池中核心线程数量，即使这些线程没有任务干，也会存在。

maximumPoolSize:线程池中最多能创建的线程数量。

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

unit:keepAliveTime的时间单位  
workQueue:线程池中的还没有来得及执行任务保存在队列中的线程。

ThreadFactory:创建线程池中线程的工程

handler：当线程池中没有多余的线程来执行任务，队列中也排满，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，用在当前线程池中已经没有多余的线程，并且保存任务的多列也已经满了，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);
    }

该策略接口主要有四个在ThreadPoolExecutor类中实现的静态类部类。

AbortPolicy:该策略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
         * {@code RejectedExecutionException}.
         */
        public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates an {@code AbortPolicy}.
             */
            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("Task " + r.toString() +
                                                     " rejected from " +
                                                     e.toString());
            }
        }

DiscardPolicy:该策略也是将提交策略抛弃掉，不管不问，但是不抛出异常

public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates a {@code DiscardPolicy}.
             */
            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) {
            }
        }

DiscardIOldestPolicy:当执行器未关闭时，从任务队列中取出第一任务并抛弃掉，腾出空间给刚刚提交的任务。因为它会抛弃掉之前的任务，所以慎重使用。

/**
         * A handler for rejected tasks that discards the oldest unhandled
         * request and then retries {@code execute}, unless the executor
         * is shut down, in which case the task is discarded.
         */
        public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates a {@code DiscardOldestPolicy} 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:该策略不会抛弃任何任务，因为当前线程池中已经没有多余的线程来执行任务，该策略是在当前的线程中直接调用。

/**
         * 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();
                }
            }
        }

类ThreadPoolExecutor中持有一个RejectedExecutionHandler的接口引用，以便可以在外部直接通过构造函数进行策略注入。

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# 策略模式的优点 #

1.  策略模式的功能就是将一组算法中的各个算法抽出共性的方法，再根据各个算法的特点封装自己特有的属性，如果有公共的属性可以封装为抽象类给子类继承。
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的结构
3.  扩展性比较好，直接实现接口就可以直接替换使用。

# 策略模式的缺点 #

1.  使用者必须了解所有的策略，清楚他们的不同
2.  增加了对象的数量，因为策略模式是将每一个算法都单独的封装成具体的策略类，如果可选的策略很多，数量也会很多。
3.  扁平的算法结构模式：各个算法的地位是平等是兄弟关系，限制了算法的使用层级不能嵌套。

# 策略模式的本质：分离算法，按需实现 #

如果仔细考虑策略模式的结构和功能的话，会发现没有上下文，我们就回到了面向接口的编程习惯，统一的策略接口和各个具体的算法策略实现，好像和上下文没啥关系，但是当我们用客户端进行操作的时候，客户端会直接与策略接口进行交互，当涉及到一些公共数据和方法的使用的时候会有大量的冗余数据，和复杂的操作的实现，而有了上下，这些操作就可以交给上下文来与客户端进行交互。

策略模式体现了设计的模式开闭原则和里氏替换原则。

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