如何抽象策略模式
策略模式是什么
策略设计模式(Strategy Pattern)是一种面向对象设计模式,它定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换。这种模式使得算法可以独立于使用它们的客户端而变化。
策略设计模式包含三个主要的角色:
1环境(Context):持有一个策略对象,并调用其算法。
2策略(Strategy):定义了一组算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换。
3具体策略(ConcreteStrategy):实现了策略接口,提供了具体的算法实现。
在策略设计模式中,环境持有一个策略对象,并通过调用策略的算法来完成具体的任务。策略对象可以根据需要进行替换,从而实现不同的算法实现,并且可以在运行时动态地更改策略对象。
看到上面的介绍可能不太明白策略模式具体为何物,这里会从最基本的代码说起,一步一步彻底掌握此模式。
优惠类型实战
下述代码可能大家都能联想出对应的业务,根据对应的优惠类型,对价格作出相应的优惠。

这段代码是能够满足项目中业务需求的,而且很多已上线生产环境的代码也有这类代码。但是,这一段代码存在存在两个弊端:
1代码的复杂性,正常业务代码逻辑肯定会比这个代码块复杂很多,这也就 导致了 if-else 的分支以及代码数量过多。这种方式可以通过将代码拆分成独立函数或者拆分成类来解决。
2开闭原则,价格优惠肯定会 随着不同的时期作出不同的改变,或许新增、删除或修改。如果在一个函数中修改无疑是件恐怖的事情,想想可能多个开发者分别进行开发,杂乱无章的注释,混乱的代码逻辑等情况十有八九会发生。
如何运用策略模式优化上述代码,使程序设计看着简约、可扩展等特性。
1简化代码的复杂性,将不同的优惠类型定义为不同的策略算法实现类。
2保证开闭原则,增加程序的健壮性以及可扩展性。
将上述代码块改造为策略设计模式,大致需要三个步骤。
1定义抽象策略接口,因为业务使用接口而不是具体的实现类的话,便可以灵活的替换不同的策略;
2定义具体策略实现类,实现自抽象策略接口,其内部封装具体的业务实现;
3定义策略工厂,封装创建策略实现(算法),对客户端屏蔽具体的创建细节。

目前把抽象策略接口、具体的策略实现类以及策略工厂都已经创建了,现在可以看一下客户端需要如何调用,又是如何对客户端屏蔽具体实现细节的。

根据代码块图片得知,具体策略类是从策略工厂中获取,确实是取消了 if-else 设计,在工厂中使用 Map 存储策略实现。获取到策略类后执行具体的优惠策略方法就可以获取优惠后的金额。
通过分析大家得知,目前这种设计确实将应用代码的复杂性降低了。如果新增一个优惠策略,只需要新增一个策略算法实现类即可。但是,添加一个策略算法实现,意味着需要改动策略工厂中的代码,还是不符合开闭原则。
如何完整实现符合开闭原则的策略模式,需要借助 Spring 的帮助,详细案例请继续往下看。
策略模式结合 Spring
最近项目中设计的一个功能用到了策略模式,分为两类角色,笔者负责定义抽象策略接口以及策略工厂,不同的策略算法需要各个业务方去实现,可以联想到上文中的优惠券功能。因为是 Spring 项目,所以都是按照 Spring 的方式进行处理。

可以看到,比对上面的示例代码,有两处明显的变化:
1抽象策略接口中,新定义了 mark() 接口,此接口用来标示算法的唯一性;
2具体策略实现类,使用 @Component 修饰,将对象本身交由 Spring 进行管理 。
小贴士:为了阅读方便,mark() 返回直接使用字符串替代,读者朋友在返回标示时最好使用枚举定义。
接下来继续查看抽象策略工厂如何改造,才能满足开闭原则。

通过 InitializingBean 接口实现中调用 IOC 容器查找对应策略实现,随后将策略实现 mark() 方法返回值作为 key, 策略实现本身作为 value 添加到 Map 容器中等待客户端的调用。

这里使用的 SpringBoot 测试类,注入策略工厂 Bean,通过策略工厂选择出具体的策略算法类,继而通过算法获取到优惠后的价格。
总结下本小节,我们通过和 Spring 结合的方式,通过策略设计模式对文初的代码块进行了两块优化:应对代码的复杂性,让其满足开闭原则。
更具体一些呢就是 通过抽象策略算法类减少代码的复杂性,继而通过 Spring 的一些特性同时满足了开闭原则,现在来了新需求只要添加新的策略类即可,健壮易扩展。
策略模式优缺点
策略设计模式的优点包括:
1提高了代码的灵活性和可维护性:由于算法的实现与使用相分离,使得代码的灵活性和可维护性得到提高。当需要修改或添加新的算法时,只需要定义新的策略类,并将其传递给环境类即可,而无需修改环境类的代码。
2提高了代码的复用性:策略设计模式将算法的实现封装在策略类中,使得算法可以被多个客户端重复使用,从而提高了代码的复用性。
3可以动态地切换算法:策略设计模式将算法封装在策略类中,使得可以在运行时动态地更改算法,从而实现不同的功能和行为。这样可以使得程序更加灵活,适应不同的需求和变化。
4算法实现与使用相分离:策略设计模式将算法的实现与使用相分离,使得代码更加清晰、简洁、易于维护和扩展。由于算法的实现被封装在策略类中,客户端只需要关注如何选择和使用不同的算法即可,这样可以使得代码更加易于理解和维护。
5可以避免使用大量的条件语句:在某些情况下,需要根据不同的条件来选择不同的算法,这可能会导致代码中出现大量的条件语句,使得代码难以维护和扩展。而策略设计模式可以避免这种情况的发生,使得代码更加简洁和易于维护。
需要注意的是,在使用策略设计模式时需要注意以下几点:
1策略类之间应该是相互独立的,彼此之间不应该有任何依赖关系。这样才能确保算法的选择和替换可以在运行时动态地进行,同时也可以避免代码的耦合度过高。
2策略接口应该尽可能地简单和通用,以便于不同的策略实现类可以共用同一个接口。这样可以提高代码的复用性和灵活性,同时也可以避免接口过于复杂和难以维护。
3策略设计模式适用于需要在运行时动态切换算法的场景,如果算法的实现不需要动态切换,或者算法的实现较为简单,策略设计模式可能会显得过于复杂。因此,在选择使用策略设计模式时,需要根据具体的需求和场景进行判断和选择。
4策略设计模式可以与其他设计模式结合使用,例如工厂方法模式、单例模式等。这样可以进一步提高代码的灵活性和可维护性,同时也可以避免代码的复杂度过高。
策略模式抽象
可能细心的小伙伴会发现一个问题,当业务使用越来越多的情况下,重复定义 DiscountStrategy 以及 DiscountStrategyFactory 会增加系统冗余代码量。
可以考虑将这两个基础类抽象出来,作为基础组件库中的通用组件,供所有系统下的业务使用,从而避免代码冗余。
定义抽象策略处理接口,添加有返回值和无返回值接口。
package org.opengoofy.congomall.springboot.starter.designpattern.strategy;/*** 策略执行抽象*/
public interface AbstractExecuteStrategy<REQUEST, RESPONSE> {/*** 执行策略标识*/String mark();/*** 执行策略** @param requestParam 执行策略入参*/default void execute(REQUEST requestParam) {}/*** 执行策略,带返回值** @param requestParam 执行策略入参* @return 执行策略后返回值*/default RESPONSE executeResp(REQUEST requestParam) {return null;}
}
添加策略选择器,通过订阅 Spring 初始化事件执行扫描所有策略模式接口执行器,并根据 mark 方法定义标识添加到 abstractExecuteStrategyMap 容器中。
客户端在实际业务中使用 AbstractStrategyChoose#choose 即可完成策略模式实现。
package org.opengoofy.congomall.springboot.starter.designpattern.strategy;import org.opengoofy.congomall.springboot.starter.base.ApplicationContextHolder;
import org.opengoofy.congomall.springboot.starter.base.init.ApplicationInitializingEvent;
import org.opengoofy.congomall.springboot.starter.convention.exception.ServiceException;
import org.springframework.context.ApplicationListener;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Optional;/*** 策略选择器*/
public class AbstractStrategyChoose implements ApplicationListener<ApplicationInitializingEvent> {/*** 执行策略集合*/private final Map<String, AbstractExecuteStrategy> abstractExecuteStrategyMap = new HashMap<>();/*** 根据 mark 查询具体策略** @param mark 策略标识* @return 实际执行策略*/public AbstractExecuteStrategy choose(String mark) {return Optional.ofNullable(abstractExecuteStrategyMap.get(mark)).orElseThrow(() -> new ServiceException(String.format("[%s] 策略未定义", mark)));}/*** 根据 mark 查询具体策略并执行** @param mark 策略标识* @param requestParam 执行策略入参* @param <REQUEST> 执行策略入参范型*/public <REQUEST> void chooseAndExecute(String mark, REQUEST requestParam) {AbstractExecuteStrategy executeStrategy = choose(mark);executeStrategy.execute(requestParam);}/*** 根据 mark 查询具体策略并执行,带返回结果** @param mark 策略标识* @param requestParam 执行策略入参* @param <REQUEST> 执行策略入参范型* @param <RESPONSE> 执行策略出参范型* @return*/public <REQUEST, RESPONSE> RESPONSE chooseAndExecuteResp(String mark, REQUEST requestParam) {AbstractExecuteStrategy executeStrategy = choose(mark);return (RESPONSE) executeStrategy.executeResp(requestParam);}@Overridepublic void onApplicationEvent(ApplicationInitializingEvent event) {Map<String, AbstractExecuteStrategy> actual = ApplicationContextHolder.getBeansOfType(AbstractExecuteStrategy.class);actual.forEach((beanName, bean) -> {AbstractExecuteStrategy beanExist = abstractExecuteStrategyMap.get(bean.mark());if (beanExist != null) {throw new ServiceException(String.format("[%s] Duplicate execution policy", bean.mark()));}abstractExecuteStrategyMap.put(bean.mark(), bean);});}
}
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