你好,我是刘超。
模块五我们都在讨论设计模式,在我看来,设计模式不仅可以优化我们的代码结构,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,这是我设置这个模块的初衷。特别是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。
那么截至本周,有关设计模式的内容就结束了,不知你有没有发现这个模块的思考题都比较发散,很多同学也在留言区中写出了很多硬核信息,促进了技术交流。这一讲的答疑课堂我就来为你总结下课后思考题,希望我的答案能让你有新的收获。
除了以上那些实现单例的方式,你还知道其它实现方式吗?
在第9讲中,我曾提到过一个单例序列化问题,其答案就是使用枚举来实现单例,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。
在第26讲中,我已经详细解释了JVM是如何保证static成员变量只被实例化一次的,我们不妨再来回顾下。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<clinit>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<clinit>方法,其它线程将会被阻塞等待。等到唯一的一次<clinit>方法执行完成,其它线程将不会再执行<clinit>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。
我们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<String> list = null;// list属性
private Singleton() {//构造函数
list = new ArrayList<String>();
}
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,那如果我们要使用到懒加载功能呢?此时,我们就可以基于内部类来实现:
//懒汉模式 枚举实现
public class Singleton {
//不实例化
public List<String> list = null;// list属性
private Singleton(){//构造函数
list = new ArrayList<String>();
}
//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
}
}
上一讲的单例模式和这一讲的享元模式都是为了避免重复创建对象,你知道这两者的区别在哪儿吗?
首先,这两种设计模式的实现方式是不同的。我们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;而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。而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。
除了以上这些多线程的设计模式(线程上下文设计模式、Thread-Per-Message设计模式、Worker-Thread设计模式),平时你还使用过其它的设计模式来优化多线程业务吗?
在这一讲的留言区,undifined同学问到了,如果我们使用Worker-Thread设计模式,worker线程如果是异步请求处理,当我们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?
回答这个问题的过程中就会用到一些别的设计模式,可以一起看看。
如果要获取到异步线程的执行结果,我们可以使用Future设计模式来解决这个问题。假设我们有一个任务,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。这个时候我们就可以设计一个Future模式来实现这个业务。
首先,我们申明一个任务接口,主要提供给任务设计:
public interface Task<T, P> {
T doTask(P param);//完成任务
}
其次,我们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<T, P> {
Future<?> submit(Runnable runnable);//提交任务,不返回结果
Future<?> submit(Task<T,P> task, P param);//提交任务,并返回结果
}
接着,我们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> {
T get(); //获取返回结果
boolean done(); //判断是否完成
}
然后,我们先实现这个任务接口类,当需要返回结果时,我们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<T, P> implements TaskService<T, P> {
/**
* 提交任务实现方法,不需要返回执行结果
*/
@Override
public Future<?> submit(Runnable runnable) {
final FutureTask<Void> future = new FutureTask<Void>();
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
*/
@Override
public Future<?> submit(Task<T, P> task, P param) {
final FutureTask<T> future = new FutureTask<T>();
new Thread(() -> {
T result = task.doTask(param);
future.finish(result);
}, Thread.currentThread().getName()).start();
return future;
}
}
最后,我们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<T> implements Future<T> {
private T result;
private boolean isDone = false;
private final Object LOCK = new Object();
@Override
public T get() {
synchronized (LOCK) {
while (!isDone) {
try {
LOCK.wait();//阻塞等待
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.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();
}
}
@Override
public boolean done() {
return isDone;
}
}
我们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<T, P> implements Task<T, P> {
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public T doTask(P param) {
String car = param + " is created success";
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return (T) car;
}
}
最后运行该任务:
public class App {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
TaskServiceImpl<String, String> taskService = new TaskServiceImpl<String, String>();//创建任务提交类
MakeCarTask<String, String> task = new MakeCarTask<String, String>();//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。
我们可以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,你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我们实现流量削峰,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,我们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,我们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。
我们可以发现,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。
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,你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,我们就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。
以上就是模块五所有思考题的答案,现在不妨和你的答案结合一下,看看是否有新的收获呢?如果你还有其它问题,请在留言区中提出,我会一一解答。最后欢迎你点击“请朋友读”,把今天的内容分享给身边的朋友,邀请他加入讨论。
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