浅谈设计模式 - 策略模式（三）
浅谈设计模式 - 策略模式（三）
前言
这次我们来讲解一下策略模式，策略模式是我们日常开发天天都在用的“模式”，最简单if/else就是策略，而我们用不同的策略（分支）来实现结果的区分。所以策略模式是非常重要的模式，也是理解和应用最为简单的方式（大概）。
这里再次提醒：不要过分拘泥于设计模式的类和形式，只要记住一点：将变与不变抽离的过程就是设计模式
什么是策略模式？
策略模式按照最简单的理解就是对if/else的解耦，也是他最常用的场景，最典型的应用场景就是购物的时候，选择用优惠券，还是满2件送一件，或者凑够多少金额满减等等，按照一般的写法，我们经常会写出大量的if/else，在代码量较少的时候，这种写的方式既简单又方便，但是一旦代码复杂，复杂的if/else会让代码越来越屎，策略模式也是为了解决此问题而产生的。
策略模式是一种行为型模式，他将一类相似的行为解耦，并且将策略封装到具体的策略实现类。
策略模式结构图：
下面用一张烂大街的图描绘一下策略模式的结构，切记落实设计模式到代码之后，你会对这个图的印象更加深刻。
下面给出一张工厂模式的图，会发现他们长得非常像：
工厂模式可以看这一篇：工厂模式
什么情况下使用策略模式？
- 当代码充斥大量
if/else并且他们只是行为不同的时候，建议使用 - 将复杂的策略内容封装到单独的类情况下，比如我们的策略内容需要进行非常复杂的计算
策略模式的特点：
- 将相似的行为进行封包，客户端指定策略已达到不同行为的切换
- 将复杂的业务实现逻辑代码封装到单独的策略，可以通过context组合使用策略
工厂模式和策略模式的异同：
相同点：
- 策略的"执行对象"和工厂生产的“抽象对象”，他们都具有相似的行为。
- 都是为了抽离过程和结果实现本身。
不同点：
- 工厂模式是为了创建对象，而策略是为了解决复杂的
if/else嵌套 - 工厂模式只需要传递工厂需要的参数，而策略模式则需要具体的实现类支撑。
- 工厂模式是创建型设计模式，而策略模式是行为型模式。前者专注于对象的创建过程，后者专注于对象的具体行为
如果上面不够清晰，那么下面我给出一个具体一些的案例来说说他们的区别： 我们都知道低价手机的生产基本都是找代工厂，而代工厂可能不止生产一个品牌的手机，他可能承接多个品牌的手机生产，经销商让工厂生产指定的手机，而工厂负责手机的“创建”，这一模式就是典型的 工厂模式，而工厂根据不同的手机品牌，投入不同的生产材料和生成力，这个抉择的过程就是策略模式。
实际案例：
光有理论是不够的，我们来实际操作一下策略模式。这次的场景模拟个人觉得还挺有意思的，看下具体的内容：
场景模拟：
一些交易的系统，在遇到特殊情况的时候，需要进行网络监控或者管理，有时候需要根据某种条件下触发监控或者报警，比如网关接受一笔交易，需要根据交易的校验情况，在不同的校验代码段进行钉钉机器人报警，下面给出几种情况：
- 查不出必要数据的时候，给出对应的告警。提醒运营人员排查线上环境
- 当数据量到达指定的限制量的时候，给出风险告警。
- 当出现黑名单人员进行交易拦截的时候，进行日志记录，不进行警告
...
不使用设计模式：
兵来将挡，谁来土掩，发现那里需要告警，就往对应的地方添加代码，这样子做完成任务是很快，当然代码烂起来也是很快的。下面看一下具体的实现：
看到这里下面的代码有可能会觉得，不是说策略模式是用来解决
if/else的么，你这看上去也没有什么if/else呀，这时候就是仁者见仁智者见智了，我还是保持一个观点：设计模式用来解决实际问题，而不是拘泥于套版。
/**
* 策略模式：
* 不使用设计模式实现告警
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/26 23:41
*/
public class Main {
/**
* 不使用模式
*/
public static void main(String[] args) {
System.out.println("接受交易");
service1();
service2();
service3();
System.out.println("完成交易");
}
/**
* 模拟触发了业务场景1
* 出现机房断电或者查不出必要数据的时候，给出对应的告警。提醒运营人员排查线上环境
*/
private static void service1() {
// 为了模拟异常情况，我们用 1/0 触发一个异常
try {
// 程序到了这一步算不下去了
int result = 1/0;
System.out.println("具体的业务");
} catch (Exception e) {
System.err.println("警告，服务器出现异常");
System.out.println("开始执行报警");
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException ex) {
ex.printStackTrace();
}
System.err.println("执行报警完成");
throw e;
}
}
/**
* 模拟触发了业务场景2
* 当数据量到达指定的限制量的时候，给出风险告警。
*/
private static void service2() {
int limit = 1000;
int count = 2000;
if(count > limit){
System.out.println("开始执行报警");
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException ex) {
ex.printStackTrace();
}
//.....
// logger.info("警告，当前数据请求量达到限制值")
System.err.println("执行报警完成");
}
}
/**
* 模拟触发了业务场景3
* 当出现黑名单人员进行交易拦截的时候，进行日志记录，不进行警告
*/
private static void service3() {
boolean flag = true;
if(flag){
// 触犯黑名单：
// logger.info("警告，当前请求");
// 提前退出，结束交易
return;
}
System.out.println("正常完成下面的步骤");
}
}
如上面的所示，单就这个类就以肉眼可见的速度在膨胀代码，特别是如果我们在告警的代码需要大量的操作的时候，我们会把告警的业务和原有的业务逻辑不断纠缠，最后代码就变成了 面向实现编程，下一个接手的人看到这样的代码，也会接着往后面累加，一个臃肿的结构就此诞生了。
上面的代码存在如下的问题：
- 当我们需要新增一处监控的时候，需要在对应的代码块增加监控和报警的逻辑
- 所有的改动都在一处，如果代码内容复杂会造成业务逻辑混淆
- 当告警的业务日趋复杂，告警的代码将变得难以维护
使用工厂模式：
没有学习策略模式的时候，我们尝试使用工厂模式尝试改写一下这一段代码，同时在使用工厂模式之前，我们回顾一下工厂模式的图，下面画图:
下面是使用工厂模式设计出来的关系类
+ BlackListStrategy.java 黑名单策略
+ NoResultStrategy.java 无返回值
+ QuantityStrategy.java 数量监控策略
+ 测试类
+ StrategyFactory.java 策略工厂，负责生产需要的策略
策略工厂，用于生产策略:
/**
* @author zhaoxudong
* @version v1.0.0
* @Package : com.headfirst.strategy.factory
* @Description : 策略工厂，根据参数生产对应的策略条件
* @Create on : 2021/1/27 13:24
**/
public class StrategyFactory {
/**
* 创建策略
* @param service
* @return
*/
public CaveatStrategy createStrategy(String service){
// 数量监控
if(Objects.equals(service, "quantity")){
return new QuantityStrategy();
}else if(Objects.equals(service, "noresult")){
// 没有返回值
return new NoResultStrategy();
}else if(Objects.equals(service, "blacklist")){
// 黑名单
return new BlackListStrategy();
}
return null;
}
}
黑名单策略类：
/**
* 当出现黑名单人员进行交易拦截的时候，进行日志记录，不进行警告
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/28 21:52
*/
public class BlackListStrategy implements CaveatStrategy {
@Override
public void warning(Map<String, Object> params) {
boolean flag = Boolean.parseBoolean(params.get("flag").toString());
if (flag) {
System.err.println("触犯黑名单列表，但不警告");
}
}
}
数量监控策略类：
/**
* @author zhaoxudong
* @version v1.0.0
* @Package : com.headfirst.strategy.use
* @Description : 数量监控
* @Create on : 2021/1/27 13:27
**/
public class QuantityStrategy implements CaveatStrategy {
@Override
public void warning(Map<String, Object> params) {
int limit = Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
int count = Integer.parseInt(params.get("count").toString());
if(count > limit){
System.err.println("警告，当前数据内容无法获取返回值");
}
}
}
单元测试：
/**
* 单元测试
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/28 22:01
*/
public class Main {
/**
*
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// 模拟交易流转参数对象
Map<String, Object> objectObjectHashMap = new HashMap<>();
StrategyFactory strategyFactory = new StrategyFactory();
CaveatStrategy strategy = strategyFactory.createStrategy("quantity");
// 表示除数和被除数
objectObjectHashMap.put("limit", "1000");
objectObjectHashMap.put("count", "2000");
strategy.warning(objectObjectHashMap);
strategy = strategyFactory.createStrategy("noresult");
objectObjectHashMap.put("divisor", "1");
objectObjectHashMap.put("dividend", "0");
strategy.warning(objectObjectHashMap);
strategy = strategyFactory.createStrategy("blacklist");
objectObjectHashMap.put("flag", true);
strategy.warning(objectObjectHashMap);
}/*结果如下：
警告，当前数据内容无法获取返回值
触犯黑名单列表，但不警告
*/
}
上面的代码存在如下的问题：
- 策略工厂虽然解决了策略的生产问题，但是需要自己指定策略，而且每次更换策略内容会导致工厂的代码也需要随之改动
- 维护和扩展都需要依赖工厂，我们每多一个策略都需要更换工厂的内容
- 当告警的业务日趋复杂，工厂的代码将会越发的臃肿
使用策略模式：
在具体的实现之前，我们根据上面提到的图，照着模样画葫芦画一个图出来:
策略的实现类在上上面的工厂模式，这里给出上下文以及使用的具体方法：
+ StrategyContext 策略上下文
+ 策略模式的单元测试
策略类的上下文：
/**
* 策略的上下文
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/28 22:52
*/
public class StrategyContext {
private CaveatStrategy strategy;
public StrategyContext(CaveatStrategy strategy) {
this.strategy = strategy;
}
public void doStrategy(Map<String, Object> params){
strategy.warning(params);
}
}
策略模式的单元测试：
/**
* 单元测试
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/28 22:53
*/
public class Main {
/**
* 使用策略模式
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
Map<String, Object> objectObjectHashMap = new HashMap<>();
objectObjectHashMap.put("limit", "1000");
objectObjectHashMap.put("count", "2000");
objectObjectHashMap.put("divisor", "1");
objectObjectHashMap.put("dividend", "0");
objectObjectHashMap.put("flag", true);
CaveatStrategy blackListStrategy = new BlackListStrategy();
CaveatStrategy noResultStrategy = new NoResultStrategy();
CaveatStrategy quantityStrategy = new QuantityStrategy();
// 三种策略独立
StrategyContext strategyContext = new StrategyContext(blackListStrategy);
strategyContext.doStrategy(objectObjectHashMap);
StrategyContext strategyContext2 = new StrategyContext(noResultStrategy);
strategyContext2.doStrategy(objectObjectHashMap);
StrategyContext strategyContext3 = new StrategyContext(quantityStrategy);
strategyContext3.doStrategy(objectObjectHashMap);
// 简化一下：
StrategyContext strategyContext4 = new StrategyContext(blackListStrategy);
strategyContext4.doStrategy(objectObjectHashMap);
strategyContext4 = new StrategyContext(noResultStrategy);
strategyContext4.doStrategy(objectObjectHashMap);
strategyContext4 = new StrategyContext(quantityStrategy);
strategyContext4.doStrategy(objectObjectHashMap);
}/*
触犯黑名单列表，但不警告
警告，当前数据内容无法获取返回值
触犯黑名单列表，但不警告
警告，当前数据内容无法获取返回值
*/
}
从上面的内容可以看出，我们只需要把策略传给上下文，上下文会根据传入的策略自动匹配对应的策略执行报警。
但是我们也发现了一些问题：
- 代码存在new策略类，这又回到以前不使用工厂的时候情况了
- 如果我们用策略组合，虽然少了很多的if/else，但是建立策略的细节依旧在客户端。
答案已经很明显了，策略和工厂双方各有利弊，果断用策略和工厂模式组合起来进行重写。
简单工厂和策略模式结合：
工厂和策略结合之后，这里我们结合context上下文和工厂看一下效果：
/**
* 改写策略的上下文
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/28 22:52
*/
public class StrategyContext {
private CaveatStrategyFactory caveatStrategyFactory = new CaveatStrategyFactory();
public void doStrategy(String service, Map<String, Object> params){
caveatStrategyFactory.createStrategy(service).warning(params);
}
}
这个工厂和上面工厂模式的工厂没有区别，个人为了区分换了个名字：
/**
* 警告策略的生成厂
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/26 23:28
*/
public class CaveatStrategyFactory {
/**
* 创建策略
* @param service 策略
*/
public CaveatStrategy createStrategy(String service){
// 数量监控
if(Objects.equals(service, "quantity")){
return new QuantityStrategy();
}else if(Objects.equals(service, "noresult")){
// 没有返回值
return new NoResultStrategy();
}else if(Objects.equals(service, "blacklist")){
// 黑名单
return new BlackListStrategy();
}
return null;
}
}
上面的代码有了如下的好处：
- 客户端不在需要手动new对象，由工厂来完成
- 指定策略只需要的参数和指定策略的名称，上下文“自动”帮我们完成结果
- 将策略的生成过程和策略的执行过程更进一步的解耦
到此，这样的代码可维护性和阅读性能大大提高，后续如果还需要扩展策略直接实现抽象接口同时工厂新增判断，然后客户端指定新的策略服务名称即可让整个流程自动化。
顺带一提的是，策略和简单工厂的结合是受到了 **《大话设计模式》**的启发，大致的思路也做了参考，顿时感觉这样才算是有点学以致用的感觉，撸完代码的感觉还是非常快乐。
更好的“策略”：
上面的代码还不是最优的，在spring当中，我们的策略一般会作为一个bean使用，而不需要每次都使用new去构建我们的策略，因为我们的策略基本都是单例的。下面给出一些建议的写法：
这里我们按照单独的策略类为例，他应该如下：
被spring管理的策略bean:
- NoResultStrategyImpl 无返回值的策略实现bean
/**
* 无结果的业务实现
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/28 23:08
*/
//@Service
public class NoResultStrategyImpl implements CaveatStrategy {
// 一般此处会组合一些mapper或者引入一些日志记录logger
@Override
public void warning(Map<String, Object> params) {
// loggger.info("记录需要的信息");
int divisor = Integer.parseInt(params.get("divisor").toString());
int dividend = Integer.parseInt(params.get("dividend").toString());
try {
int result = dividend / divisor;
} catch (Exception e) {
System.err.println("警告，服务器出现异常");
System.out.println("开始执行报警");
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException ex) {
ex.printStackTrace();
}
// logger.info("日志记录");
System.err.println("执行报警完成");
throw e;
}
// 执行一些策略等
}
}
- SpringCaveaStrategy spring工具类，使用工具类获取注解对应的bean，这样可以实现从一个接口获取他所管理的多个子类（建议自定义service的Bean名称防止冲突）
/**
* 使用Spring 工具获取指定的Bean
*
* @author zxd
* @version 1.0
* @date 2021/1/28 23:11
*/
//@Component
public class SpringCaveaStrategy {
//使用spring编写的工具类进行bean的获取
public CaveatStrategy getBean(String service){
// return SpringUtils.getBean(service);
// 不建议直接调用，做一下null指针判断
return SpringUtils.getBean(service).warning(params);
}
}
在最后我们结合spring实现 单例之后，我们成功将 单例 + 策略 + 简单工厂进行了整合，这样的代码写起来才爽呀，然而现实生活中我们大多数在一个已经建立好的结构上做优化，这时候就需要更多思考了......
总结：
本文在策略模式上做了进一步的深入思考，我对比了一下简单工厂和策略工厂，这两个模式可以说长得还是非常像的，仅仅靠这些简单的案例是不够的，还需要更多的灵活运用。
个人学习的思路一致按照 模仿 -> 熟练 ->创新，同时按照自己的理解去设计场景，这样给自己的学习是很大的，能看到自己知识的模糊点。
如果这篇文章对你有帮助或者有任何建议意见欢迎讨论。后续会更新更多关于设计模式的内容。
腾讯云开发者
