# 策略模式
在講策略模式之前,我們先看一個日常生活中的小例子:
現實生活中我們到商場買東西的時候,賣場往往根據不同的客戶制定不同的報價策略,比如針對新客戶不打折扣,針對老客戶打9折,針對VIP客戶打8折...
現在我們要做一個報價管理的模塊,簡要點就是要針對不同的客戶,提供不同的折扣報價。
如果是有你來做,你會怎么做?
我們很有可能寫出下面的代碼:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
public class QuoteManager {
public BigDecimal quote(BigDecimal originalPrice,String customType){
if ("新客戶".equals(customType)) {
System.out.println("抱歉!新客戶沒有折扣!");
return originalPrice;
}else if ("老客戶".equals(customType)) {
System.out.println("恭喜你!老客戶打9折!");
originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.9)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
return originalPrice;
}else if("VIP客戶".equals(customType)){
System.out.println("恭喜你!VIP客戶打8折!");
originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.8)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
return originalPrice;
}
//其他人員都是原價
return originalPrice;
}
}
~~~
經過測試,上面的代碼工作的很好,可是上面的代碼是有問題的。上面存在的問題:**把不同客戶的報價的算法都放在了同一個方法里面,使得該方法很是龐大**(現在是只是一個演示,所以看起來還不是很臃腫)。
下面看一下上面的改進,我們把不同客戶的報價的算法都單獨作為一個方法
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
public class QuoteManagerImprove {
public BigDecimal quote(BigDecimal originalPrice, String customType){
if ("新客戶".equals(customType)) {
return this.quoteNewCustomer(originalPrice);
}else if ("老客戶".equals(customType)) {
return this.quoteOldCustomer(originalPrice);
}else if("VIP客戶".equals(customType)){
return this.quoteVIPCustomer(originalPrice);
}
//其他人員都是原價
return originalPrice;
}
/**
* 對VIP客戶的報價算法
* @param originalPrice 原價
* @return 折后價
*/
private BigDecimal quoteVIPCustomer(BigDecimal originalPrice) {
System.out.println("恭喜!VIP客戶打8折");
originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.8)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
return originalPrice;
}
/**
* 對老客戶的報價算法
* @param originalPrice 原價
* @return 折后價
*/
private BigDecimal quoteOldCustomer(BigDecimal originalPrice) {
System.out.println("恭喜!老客戶打9折");
originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.9)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
return originalPrice;
}
/**
* 對新客戶的報價算法
* @param originalPrice 原價
* @return 折后價
*/
private BigDecimal quoteNewCustomer(BigDecimal originalPrice) {
System.out.println("抱歉!新客戶沒有折扣!");
return originalPrice;
}
}
~~~
上面的代碼比剛開始的時候要好一點,它把每個具體的算法都單獨抽出來作為一個方法,當某一個具體的算法有了變動的時候,只需要修改響應的報價算法就可以了。
但是改進后的代碼還是有問題的,那有什么問題呢?
1.當我們新增一個客戶類型的時候,首先要添加一個該種客戶類型的報價算法方法,然后再quote方法中再加一個else if的分支,是不是感覺很是麻煩呢?而且這也違反了設計原則之一的開閉原則(open-closed-principle).
**開閉原則:**
> 對于擴展是開放的(Open for extension)。這意味著模塊的行為是可以擴展的。當應用的需求改變時,我們可以對模塊進行擴展,使其具有滿足那些改變的新行為。也就是說,我們可以改變模塊的功能。
>
> 對于修改是關閉的(Closed for modification)。對模塊行為進行擴展時,不必改動模塊的源代碼或者二進制代碼。
2.我們經常會面臨這樣的情況,不同的時期使用不同的報價規則,比如在各個節假日舉行的各種促銷活動時、商場店慶時往往都有普遍的折扣,但是促銷時間一旦過去,報價就要回到正常價格上來。按照上面的代碼我們就得修改if else里面的代碼很是麻煩
那有沒有什么辦法使得我們的報價管理即可擴展、可維護,又可以方便的響應變化呢?當然有解決方案啦,就是我們下面要講的策略模式。
### **定義:**
策略模式定義了一系列的算法,并將每一個算法封裝起來,使每個算法可以相互替代,使算法本身和使用算法的客戶端分割開來,相互獨立。
### **結構:**
1. 策略接口角色IStrategy:用來約束一系列具體的策略算法,策略上下文角色ConcreteStrategy使用此策略接口來調用具體的策略所實現的算法。
2. 具體策略實現角色ConcreteStrategy:具體的策略實現,即具體的算法實現。
3. 策略上下文角色StrategyContext:策略上下文,負責和具體的策略實現交互,通常策略上下文對象會持有一個真正的策略實現對象,策略上下文還可以讓具體的策略實現從其中獲取相關數據,回調策略上下文對象的方法。
### **UML類圖:**

### **UML序列圖:**

策略模式代碼的一般通用實現:
策略接口
~~~javascript
package strategy.examp01;
//策略接口
public interface IStrategy {
//定義的抽象算法方法 來約束具體的算法實現方法
public void algorithmMethod();
}
~~~
具體的策略實現:
~~~javascript
package strategy.examp01;
// 具體的策略實現
public class ConcreteStrategy implements IStrategy {
//具體的算法實現
@Override
public void algorithmMethod() {
System.out.println("this is ConcreteStrategy method...");
}
}
~~~
~~~javascript
package strategy.examp01;
// 具體的策略實現2
public class ConcreteStrategy2 implements IStrategy {
//具體的算法實現
@Override
public void algorithmMethod() {
System.out.println("this is ConcreteStrategy2 method...");
}
}
~~~
策略上下文:
~~~javascript
package strategy.examp01;
/**
* 策略上下文
*/
public class StrategyContext {
//持有一個策略實現的引用
private IStrategy strategy;
//使用構造器注入具體的策略類
public StrategyContext(IStrategy strategy) {
this.strategy = strategy;
}
public void contextMethod(){
//調用策略實現的方法
strategy.algorithmMethod();
}
}
~~~
外部客戶端:
~~~javascript
package strategy.examp01;
//外部客戶端
public class Client {
public static void main(String[] args) {
//1.創建具體測策略實現
IStrategy strategy = new ConcreteStrategy2();
//2.在創建策略上下文的同時,將具體的策略實現對象注入到策略上下文當中
StrategyContext ctx = new StrategyContext(strategy);
//3.調用上下文對象的方法來完成對具體策略實現的回調
ctx.contextMethod();
}
}
~~~
針對我們一開始講的報價管理的例子:我們可以應用策略模式對其進行改造,不同類型的客戶有不同的折扣,我們可以將不同類型的客戶的報價規則都封裝為一個獨立的算法,然后抽象出這些報價算法的公共接口
公共報價策略接口:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//報價策略接口
public interface IQuoteStrategy {
//獲取折后價的價格
BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice);
}
~~~
新客戶報價策略實現:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//新客戶的報價策略實現類
public class NewCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {
@Override
public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {
System.out.println("抱歉!新客戶沒有折扣!");
return originalPrice;
}
}
~~~
老客戶報價策略實現:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//老客戶的報價策略實現
public class OldCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {
@Override
public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {
System.out.println("恭喜!老客戶享有9折優惠!");
originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.9)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
return originalPrice;
}
}
~~~
VIP客戶報價策略實現:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//VIP客戶的報價策略實現
public class VIPCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {
@Override
public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {
System.out.println("恭喜!VIP客戶享有8折優惠!");
originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.8)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
return originalPrice;
}
}
~~~
報價上下文:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//報價上下文角色
public class QuoteContext {
//持有一個具體的報價策略
private IQuoteStrategy quoteStrategy;
//注入報價策略
public QuoteContext(IQuoteStrategy quoteStrategy){
this.quoteStrategy = quoteStrategy;
}
//回調具體報價策略的方法
public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice){
return quoteStrategy.getPrice(originalPrice);
}
}
~~~
外部客戶端:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//外部客戶端
public class Client {
public static void main(String[] args) {
//1.創建老客戶的報價策略
IQuoteStrategy oldQuoteStrategy = new OldCustomerQuoteStrategy();
//2.創建報價上下文對象,并設置具體的報價策略
QuoteContext quoteContext = new QuoteContext(oldQuoteStrategy);
//3.調用報價上下文的方法
BigDecimal price = quoteContext.getPrice(new BigDecimal(100));
System.out.println("折扣價為:" +price);
}
}
~~~
控制臺輸出:
~~~javascript
恭喜!老客戶享有9折優惠!
折扣價為:90.00
~~~
這個時候,商場營銷部新推出了一個客戶類型--MVP用戶(Most Valuable Person),可以享受折扣7折優惠,那該怎么辦呢?
這個很容易,只要新增一個報價策略的實現,然后外部客戶端調用的時候,創建這個新增的報價策略實現,并設置到策略上下文就可以了,對原來已經實現的代碼沒有任何的改動。
MVP用戶的報價策略實現:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//MVP客戶的報價策略實現
public class MVPCustomerQuoteStrategy implements IQuoteStrategy {
@Override
public BigDecimal getPrice(BigDecimal originalPrice) {
System.out.println("哇偶!MVP客戶享受7折優惠!!!");
originalPrice = originalPrice.multiply(new BigDecimal(0.7)).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
return originalPrice;
}
}
~~~
外部客戶端:
~~~javascript
package strategy.examp02;
import java.math.BigDecimal;
//外部客戶端
public class Client {
public static void main(String[] args) {
//創建MVP客戶的報價策略
IQuoteStrategy mvpQuoteStrategy = new MVPCustomerQuoteStrategy();
//創建報價上下文對象,并設置具體的報價策略
QuoteContext quoteContext = new QuoteContext(mvpQuoteStrategy);
//調用報價上下文的方法
BigDecimal price = quoteContext.getPrice(new BigDecimal(100));
System.out.println("折扣價為:" +price);
}
}
~~~
控制臺輸出:
~~~javascript
哇偶!MVP客戶享受7折優惠!!!
折扣價為:70.00
~~~
### **深入理解策略模式:**
* 策略模式的作用:就是把具體的算法實現從業務邏輯中剝離出來,成為一系列獨立算法類,使得它們可以相互替換。
* 策略模式的著重點:不是如何來實現算法,而是如何組織和調用這些算法,從而讓我們的程序結構更加的靈活、可擴展。
我們前面的第一個報價管理的示例,發現每個策略算法實現對應的都是在QuoteManager 中quote方法中的if else語句里面,我們知道if else if語句里面的代碼在執行的可能性方面可以說是平等的,你要么執行if,要么執行else,要么執行else if。
策略模式就是把各個平等的具體實現進行抽象、封裝成為獨立的算法類,然后通過上下文和具體的算法類來進行交互。各個策略算法都是平等的,地位是一樣的,正是由于各個算法的平等性,所以它們才是可以相互替換的。雖然我們可以動態的切換各個策略,但是同一時刻只能使用一個策略。
在這個點上,我們舉個歷史上有名的故事作為示例:
**三國劉備取西川時,謀士龐統給的上、中、下三個計策:**
* 上策:挑選精兵,晝夜兼行直接偷襲成都,可以一舉而定,此為上計計也。
* 中策:楊懷、高沛是蜀中名將,手下有精銳部隊,而且據守關頭,我們可以裝作要回荊州,引他們輕騎來見,可就此將其擒殺,而后進兵成都,此為中計。
* 下策:退還白帝,連引荊州,慢慢進圖益州,此為下計。
這三個計策都是取西川的計策,也就是攻取西川這個問題的具體的策略算法,劉備可以采用上策,可以采用中策,當然也可以采用下策,由此可見策略模式的各種具體的策略算法都是平等的,可以相互替換。
**那誰來選擇具體采用哪種計策(算法)?**
在這個故事中當然是劉備選擇了,也就是外部的客戶端選擇使用某個具體的算法,然后把該算法(計策)設置到上下文當中;
還有一種情況就是客戶端不選擇具體的算法,把這個事交給上下文,這相當于劉備說我不管有哪些攻取西川的計策,我只要結果(成功的拿下西川),具體怎么攻占(有哪些計策,怎么選擇)由參謀部來決定(上下文)。
下面我們演示下這種情景:
~~~javascript
//攻取西川的策略
public interface IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
public void occupationWestOfSiChuan(String msg);
}
~~~
~~~javascript
//攻取西川的上上計策
public class UpperStrategy implements IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
@Override
public void occupationWestOfSiChuan(String msg) {
if (msg == null || msg.length() < 5) {
//故意設置障礙,導致上上計策失敗
System.out.println("由于計劃泄露,上上計策失敗!");
int i = 100/0;
}
System.out.println("挑選精兵,晝夜兼行直接偷襲成都,可以一舉而定,此為上計計也!");
}
}
~~~
~~~javascript
//攻取西川的中計策
public class MiddleStrategy implements IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
@Override
public void occupationWestOfSiChuan(String msg) {
System.out.println("楊懷、高沛是蜀中名將,手下有精銳部隊,而且據守關頭,我們可以裝作要回荊州,引他們輕騎來見,可就此將其擒殺,而后進兵成都,此為中計。");
}
}
~~~
~~~javascript
//攻取西川的下計策
public class LowerStrategy implements IOccupationStrategyWestOfSiChuan {
@Override
public void occupationWestOfSiChuan(String msg) {
System.out.println("退還白帝,連引荊州,慢慢進圖益州,此為下計。");
}
}
~~~
~~~javascript
//攻取西川參謀部,就是上下文啦,由上下文來選擇具體的策略
public class OccupationContext {
public void occupationWestOfSichuan(String msg){
//先用上上計策
IOccupationStrategyWestOfSiChuan strategy = new UpperStrategy();
try {
strategy.occupationWestOfSiChuan(msg);
} catch (Exception e) {
//上上計策有問題行不通之后,用中計策
strategy = new MiddleStrategy();
strategy.occupationWestOfSiChuan(msg);
}
}
}
~~~
~~~javascript
//此時外部客戶端相當于劉備了,不管具體采用什么計策,只要結果(成功的攻下西川)
public class Client {
public static void main(String[] args) {
OccupationContext context = new OccupationContext();
//這個給手下的人激勵不夠啊
context.occupationWestOfSichuan("拿下西川");
System.out.println("=========================");
//這個人人有賞,讓士兵有動力啊
context.occupationWestOfSichuan("拿下西川之后,人人有賞!");
}
}
~~~
控制臺輸出:
~~~javascript
由于計劃泄露,上上計策失敗!
楊懷、高沛是蜀中名將,手下有精銳部隊,而且據守關頭,我們可以裝作要回荊州,引他們輕騎來見,可就此將其擒殺,而后進兵成都,此為中計。
=========================
挑選精兵,晝夜兼行直接偷襲成都,可以一舉而定,此為上計計也!
~~~
我們上面的策略接口采用的是接口的形式來定義的,其實這個策略接口,是廣義上的接口,不是語言層面的interface,也可以是一個抽象類,如果多個算法具有公有的數據,則可以將策略接口設計為一個抽象類,把公共的東西放到抽象類里面去。
### **策略和上下文的關系:**
在策略模式中,一般情況下都是上下文持有策略的引用,以進行對具體策略的調用。但具體的策略對象也可以從上下文中獲取所需數據,可以將上下文當做參數傳入到具體策略中,具體策略通過回調上下文中的方法來獲取其所需要的數據。
下面我們演示這種情況:
在跨國公司中,一般都會在各個國家和地區設置分支機構,聘用當地人為員工,這樣就有這樣一個需要:每月發工資的時候,中國國籍的員工要發人民幣,美國國籍的員工要發美元,英國國籍的要發英鎊。
~~~javascript
//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為參數,以便在具體的支付策略中回調上下文中的方法獲取數據
public void pay(PayContext ctx);
}
~~~
~~~javascript
//人民幣支付策略
public class RMBPay implements PayStrategy {
@Override
public void pay(PayContext ctx) {
System.out.println("現在給:"+ctx.getUsername()+" 人民幣支付 "+ctx.getMoney()+"元!");
}
}
~~~
~~~javascript
//美金支付策略
public class DollarPay implements PayStrategy {
@Override
public void pay(PayContext ctx) {
System.out.println("現在給:"+ctx.getUsername()+" 美金支付 "+ctx.getMoney()+"dollar !");
}
}
~~~
~~~javascript
//支付上下文,含有多個算法的公有數據
public class PayContext {
//員工姓名
private String username;
//員工的工資
private double money;
//支付策略
private PayStrategy payStrategy;
public void pay(){
//調用具體的支付策略來進行支付
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;
}
}
~~~
~~~javascript
//外部客戶端
public class Client {
public static void main(String[] args) {
//創建具體的支付策略
PayStrategy rmbStrategy = new RMBPay();
PayStrategy dollarStrategy = new DollarPay();
//準備小王的支付上下文
PayContext ctx = new PayContext("小王",30000,rmbStrategy);
//向小王支付工資
ctx.pay();
//準備Jack的支付上下文
ctx = new PayContext("jack",10000,dollarStrategy);
//向Jack支付工資
ctx.pay();
}
}
~~~
控制臺輸出:
~~~javascript
現在給:小王 人民幣支付 30000.0元!
現在給:jack 美金支付 10000.0dollar !
~~~
那現在我們要新增一個銀行賬戶的支付策略,該怎么辦呢?
顯然我們應該新增一個支付找銀行賬戶的策略實現,由于需要從上下文中獲取數據,為了不修改已有的上下文,我們可以通過繼承已有的上下文來擴展一個新的帶有銀行賬戶的上下文,然后再客戶端中使用新的策略實現和帶有銀行賬戶的上下文,這樣之前已有的實現完全不需要改動,遵守了開閉原則。
~~~javascript
//銀行賬戶支付
public class AccountPay implements PayStrategy {
@Override
public void pay(PayContext ctx) {
PayContextWithAccount ctxAccount = (PayContextWithAccount) ctx;
System.out.println("現在給:"+ctxAccount.getUsername()+"的賬戶:"+ctxAccount.getAccount()+" 支付工資:"+ctxAccount.getMoney()+" 元!");
}
}
~~~
~~~javascript
//帶銀行賬戶的支付上下文
public class PayContextWithAccount extends PayContext {
//銀行賬戶
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;
}
}
~~~
~~~javascript
//外部客戶端
public class Client {
public static void main(String[] args) {
//創建具體的支付策略
PayStrategy rmbStrategy = new RMBPay();
PayStrategy dollarStrategy = new DollarPay();
//準備小王的支付上下文
PayContext ctx = new PayContext("小王",30000,rmbStrategy);
//向小王支付工資
ctx.pay();
//準備Jack的支付上下文
ctx = new PayContext("jack",10000,dollarStrategy);
//向Jack支付工資
ctx.pay();
//創建支付到銀行賬戶的支付策略
PayStrategy accountStrategy = new AccountPay();
//準備帶有銀行賬戶的上下文
ctx = new PayContextWithAccount("小張",40000,accountStrategy,"1234567890");
//向小張的賬戶支付
ctx.pay();
}
}
~~~
控制臺輸出:
~~~javascript
現在給:小王 人民幣支付 30000.0元!
現在給:jack 美金支付 10000.0dollar !
現在給:小張的賬戶:1234567890 支付工資:40000.0 元!
~~~
除了上面的方法,還有其他的實現方式嗎?
當然有了,上面的實現方式是策略實現所需要的數據都是從上下文中獲取,因此擴展了上下文;現在我們可以不擴展上下文,直接從策略實現內部來獲取數據,看下面的實現:
~~~javascript
//支付到銀行賬戶的策略
public class AccountPay2 implements PayStrategy {
//銀行賬戶
private String account;
public AccountPay2(String account) {
this.account = account;
}
@Override
public void pay(PayContext ctx) {
System.out.println("現在給:"+ctx.getUsername()+"的賬戶:"+getAccount()+" 支付工資:"+ctx.getMoney()+" 元!");
}
public String getAccount() {
return account;
}
public void setAccount(String account) {
this.account = account;
}
}
~~~
~~~javascript
//外部客戶端
public class Client {
public static void main(String[] args) {
//創建具體的支付策略
PayStrategy rmbStrategy = new RMBPay();
PayStrategy dollarStrategy = new DollarPay();
//準備小王的支付上下文
PayContext ctx = new PayContext("小王",30000,rmbStrategy);
//向小王支付工資
ctx.pay();
//準備Jack的支付上下文
ctx = new PayContext("jack",10000,dollarStrategy);
//向Jack支付工資
ctx.pay();
//創建支付到銀行賬戶的支付策略
PayStrategy accountStrategy = new AccountPay2("1234567890");
//準備上下文
ctx = new PayContext("小張",40000,accountStrategy);
//向小張的賬戶支付
ctx.pay();
}
}
~~~
控制臺輸出:
~~~javascript
現在給:小王 人民幣支付 30000.0元!
現在給:jack 美金支付 10000.0dollar !
現在給:小張的賬戶:1234567890 支付工資:40000.0 元!
~~~
那我們來比較一下上面兩種實現方式:
擴展上下文的實現:
* 優點:具體的策略實現風格很是統一,策略實現所需要的數據都是從上下文中獲取的,在上下文中添加的數據,可以視為公共的數據,其他的策略實現也可以使用。
* 缺點:很明顯如果某些數據只是特定的策略實現需要,大部分的策略實現不需要,那這些數據有“浪費”之嫌,另外如果每次添加算法數據都擴展上下文,很容易導致上下文的層級很是復雜。
在具體的策略實現上添加所需要的數據的實現:
* 優點:容易想到,實現簡單
* 缺點:與其他的策略實現風格不一致,其他的策略實現所需數據都是來自上下文,而這個策略實現一部分數據來自于自身,一部分數據來自于上下文;外部在使用這個策略實現的時候也和其他的策略實現不一致了,難以以一個統一的方式動態的切換策略實現。
### **策略模式在JDK中的應用:**
在多線程編程中,我們經常使用線程池來管理線程,以減緩線程頻繁的創建和銷毀帶來的資源的浪費,在創建線程池的時候,經常使用一個工廠類來創建線程池Executors,實際上Executors的內部使用的是類ThreadPoolExecutor.它有一個最終的構造函數如下:
~~~javascript
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.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
~~~
* corePoolSize:線程池中的核心線程數量,即使這些線程沒有任務干,也不會將其銷毀。
* maximumPoolSize:線程池中的最多能夠創建的線程數量。
* keepAliveTime:當線程池中的線程數量大于corePoolSize時,多余的線程等待新任務的最長時間。
* unit:keepAliveTime的時間單位。
* workQueue:在線程池中的線程還沒有還得及執行任務之前,保存任務的隊列(當線程池中的線程都有任務在執行的時候,仍然有任務不斷的提交過來,這些任務保存在workQueue隊列中)。
* threadFactory:創建線程池中線程的工廠。
* handler:當線程池中沒有多余的線程來執行任務,并且保存任務的多列也滿了(指的是有界隊列),對仍在提交給線程池的任務的處理策略。
RejectedExecutionHandler 是一個策略接口,用在當線程池中沒有多余的線程來執行任務,并且保存任務的多列也滿了(指的是有界隊列),對仍在提交給線程池的任務的處理策略。
線程池的具體介紹和實戰,可以關注下公眾號Java技術棧,在后臺回復:多線程,都是干貨。
~~~javascript
public interface RejectedExecutionHandler {
/**
*當ThreadPoolExecutor的execut方法調用時,并且ThreadPoolExecutor不能接受一個任務Task時,該方法就有可能被調用。
* 不能接受一個任務Task的原因:有可能是沒有多余的線程來處理,有可能是workqueue隊列中沒有多余的位置來存放該任務,該方法有可能拋出一個未受檢的異常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);
}
~~~
### **該策略接口有四個實現類:**
AbortPolicy:該策略是直接將提交的任務拋棄掉,并拋出RejectedExecutionException異常。
~~~javascript
/**
* A handler for rejected tasks that throws a
* <tt>RejectedExecutionException</tt>.
*/
public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
/**
* Creates an <tt>AbortPolicy</tt>.
*/
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();
}
}
~~~
DiscardPolicy:該策略也是將任務拋棄掉(對于提交的任務不管不問,什么也不做),不過并不拋出異常。
~~~javascript
/**
* A handler for rejected tasks that silently discards the
* rejected task.
*/
public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
/**
* Creates a <tt>DiscardPolicy</tt>.
*/
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) {
}
}
~~~
DiscardOldestPolicy:該策略是當執行器未關閉時,從任務隊列workQueue中取出第一個任務,并拋棄這第一個任務,進而有空間存儲剛剛提交的任務。使用該策略要特別小心,因為它會直接拋棄之前的任務。
~~~javascript
/**
* A handler for rejected tasks that discards the oldest unhandled
* request and then retries <tt>execute</tt>, unless the executor
* is shut down, in which case the task is discarded.
*/
public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
/**
* Creates a <tt>DiscardOldestPolicy</tt> 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:該策略并沒有拋棄任何的任務,由于線程池中已經沒有了多余的線程來分配該任務,該策略是在當前線程(調用者線程)中直接執行該任務。
~~~javascript
/**
* 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();
}
}
}
~~~
類ThreadPoolExecutor中持有一個RejectedExecutionHandler接口的引用,以便在構造函數中可以由外部客戶端自己制定具體的策略并注入。下面看一下其類圖:

### **策略模式的優點:**
1. 策略模式的功能就是通過抽象、封裝來定義一系列的算法,使得這些算法可以相互替換,所以為這些算法定義一個公共的接口,以約束這些算法的功能實現。如果這些算法具有公共的功能,可以將接口變為抽象類,將公共功能放到抽象父類里面。
2. 策略模式的一系列算法是可以相互替換的、是平等的,寫在一起就是if-else組織結構,如果算法實現里又有條件語句,就構成了多重條件語句,可以用策略模式,避免這樣的多重條件語句。
3. 擴展性更好:在策略模式中擴展策略實現非常的容易,只要新增一個策略實現類,然后在使用策略實現的地方,使用這個新的策略實現就好了。
### **策略模式的缺點:**
**1.客戶端必須了解所有的策略,清楚它們的不同:**
如果由客戶端來決定使用何種算法,那客戶端必須知道所有的策略,清楚各個策略的功能和不同,這樣才能做出正確的選擇,但是這暴露了策略的具體實現。
**2.增加了對象的數量:**
由于策略模式將每個具體的算法都單獨封裝為一個策略類,如果可選的策略有很多的話,那對象的數量也會很多。
**3.只適合偏平的算法結構:**
由于策略模式的各個策略實現是平等的關系(可相互替換),實際上就構成了一個扁平的算法結構。即一個策略接口下面有多個平等的策略實現(多個策略實現是兄弟關系),并且運行時只能有一個算法被使用。這就限制了算法的使用層級,且不能被嵌套。
### **策略模式的本質:**
**分離算法,選擇實現。**
如果你仔細思考策略模式的結構和功能的話,就會發現:如果沒有上下文,策略模式就回到了最基本的接口和實現了,只要是面向接口編程,就能夠享受到面向接口編程帶來的好處,通過一個統一的策略接口來封裝和分離各個具體的策略實現,無需關系具體的策略實現。
貌似沒有上下文什么事,但是如果沒有上下文的話,客戶端就必須直接和具體的策略實現進行交互了,尤其是需要提供一些公共功能或者是存儲一些狀態的時候,會大大增加客戶端使用的難度;引入上下文之后,這部分工作可以由上下文來完成,客戶端只需要和上下文進行交互就可以了。這樣可以讓策略模式更具有整體性,客戶端也更加的簡單。
策略模式體現了開閉原則:策略模式把一系列的可變算法進行封裝,從而定義了良好的程序結構,在出現新的算法的時候,可以很容易的將新的算法實現加入到已有的系統中,而已有的實現不需要修改。
策略模式體現了里氏替換原則:策略模式是一個扁平的結構,各個策略實現都是兄弟關系,實現了同一個接口或者繼承了同一個抽象類。這樣只要使用策略的客戶端保持面向抽象編程,就可以動態的切換不同的策略實現以進行替換。
- 一.JVM
- 1.1 java代碼是怎么運行的
- 1.2 JVM的內存區域
- 1.3 JVM運行時內存
- 1.4 JVM內存分配策略
- 1.5 JVM類加載機制與對象的生命周期
- 1.6 常用的垃圾回收算法
- 1.7 JVM垃圾收集器
- 1.8 CMS垃圾收集器
- 1.9 G1垃圾收集器
- 2.面試相關文章
- 2.1 可能是把Java內存區域講得最清楚的一篇文章
- 2.0 GC調優參數
- 2.1GC排查系列
- 2.2 內存泄漏和內存溢出
- 2.2.3 深入理解JVM-hotspot虛擬機對象探秘
- 1.10 并發的可達性分析相關問題
- 二.Java集合架構
- 1.ArrayList深入源碼分析
- 2.Vector深入源碼分析
- 3.LinkedList深入源碼分析
- 4.HashMap深入源碼分析
- 5.ConcurrentHashMap深入源碼分析
- 6.HashSet,LinkedHashSet 和 LinkedHashMap
- 7.容器中的設計模式
- 8.集合架構之面試指南
- 9.TreeSet和TreeMap
- 三.Java基礎
- 1.基礎概念
- 1.1 Java程序初始化的順序是怎么樣的
- 1.2 Java和C++的區別
- 1.3 反射
- 1.4 注解
- 1.5 泛型
- 1.6 字節與字符的區別以及訪問修飾符
- 1.7 深拷貝與淺拷貝
- 1.8 字符串常量池
- 2.面向對象
- 3.關鍵字
- 4.基本數據類型與運算
- 5.字符串與數組
- 6.異常處理
- 7.Object 通用方法
- 8.Java8
- 8.1 Java 8 Tutorial
- 8.2 Java 8 數據流(Stream)
- 8.3 Java 8 并發教程:線程和執行器
- 8.4 Java 8 并發教程:同步和鎖
- 8.5 Java 8 并發教程:原子變量和 ConcurrentMap
- 8.6 Java 8 API 示例:字符串、數值、算術和文件
- 8.7 在 Java 8 中避免 Null 檢查
- 8.8 使用 Intellij IDEA 解決 Java 8 的數據流問題
- 四.Java 并發編程
- 1.線程的實現/創建
- 2.線程生命周期/狀態轉換
- 3.線程池
- 4.線程中的協作、中斷
- 5.Java鎖
- 5.1 樂觀鎖、悲觀鎖和自旋鎖
- 5.2 Synchronized
- 5.3 ReentrantLock
- 5.4 公平鎖和非公平鎖
- 5.3.1 說說ReentrantLock的實現原理,以及ReentrantLock的核心源碼是如何實現的?
- 5.5 鎖優化和升級
- 6.多線程的上下文切換
- 7.死鎖的產生和解決
- 8.J.U.C(java.util.concurrent)
- 0.簡化版(快速復習用)
- 9.鎖優化
- 10.Java 內存模型(JMM)
- 11.ThreadLocal詳解
- 12 CAS
- 13.AQS
- 0.ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的實現原理
- 1.DelayQueue的實現原理
- 14.Thread.join()實現原理
- 15.PriorityQueue 的特性和原理
- 16.CyclicBarrier的實際使用場景
- 五.Java I/O NIO
- 1.I/O模型簡述
- 2.Java NIO之緩沖區
- 3.JAVA NIO之文件通道
- 4.Java NIO之套接字通道
- 5.Java NIO之選擇器
- 6.基于 Java NIO 實現簡單的 HTTP 服務器
- 7.BIO-NIO-AIO
- 8.netty(一)
- 9.NIO面試題
- 六.Java設計模式
- 1.單例模式
- 2.策略模式
- 3.模板方法
- 4.適配器模式
- 5.簡單工廠
- 6.門面模式
- 7.代理模式
- 七.數據結構和算法
- 1.什么是紅黑樹
- 2.二叉樹
- 2.1 二叉樹的前序、中序、后序遍歷
- 3.排序算法匯總
- 4.java實現鏈表及鏈表的重用操作
- 4.1算法題-鏈表反轉
- 5.圖的概述
- 6.常見的幾道字符串算法題
- 7.幾道常見的鏈表算法題
- 8.leetcode常見算法題1
- 9.LRU緩存策略
- 10.二進制及位運算
- 10.1.二進制和十進制轉換
- 10.2.位運算
- 11.常見鏈表算法題
- 12.算法好文推薦
- 13.跳表
- 八.Spring 全家桶
- 1.Spring IOC
- 2.Spring AOP
- 3.Spring 事務管理
- 4.SpringMVC 運行流程和手動實現
- 0.Spring 核心技術
- 5.spring如何解決循環依賴問題
- 6.springboot自動裝配原理
- 7.Spring中的循環依賴解決機制中,為什么要三級緩存,用二級緩存不夠嗎
- 8.beanFactory和factoryBean有什么區別
- 九.數據庫
- 1.mybatis
- 1.1 MyBatis-# 與 $ 區別以及 sql 預編譯
- Mybatis系列1-Configuration
- Mybatis系列2-SQL執行過程
- Mybatis系列3-之SqlSession
- Mybatis系列4-之Executor
- Mybatis系列5-StatementHandler
- Mybatis系列6-MappedStatement
- Mybatis系列7-參數設置揭秘(ParameterHandler)
- Mybatis系列8-緩存機制
- 2.淺談聚簇索引和非聚簇索引的區別
- 3.mysql 證明為什么用limit時,offset很大會影響性能
- 4.MySQL中的索引
- 5.數據庫索引2
- 6.面試題收集
- 7.MySQL行鎖、表鎖、間隙鎖詳解
- 8.數據庫MVCC詳解
- 9.一條SQL查詢語句是如何執行的
- 10.MySQL 的 crash-safe 原理解析
- 11.MySQL 性能優化神器 Explain 使用分析
- 12.mysql中,一條update語句執行的過程是怎么樣的?期間用到了mysql的哪些log,分別有什么作用
- 十.Redis
- 0.快速復習回顧Redis
- 1.通俗易懂的Redis數據結構基礎教程
- 2.分布式鎖(一)
- 3.分布式鎖(二)
- 4.延時隊列
- 5.位圖Bitmaps
- 6.Bitmaps(位圖)的使用
- 7.Scan
- 8.redis緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透
- 9.Redis為什么是單線程、及高并發快的3大原因詳解
- 10.布隆過濾器你值得擁有的開發利器
- 11.Redis哨兵、復制、集群的設計原理與區別
- 12.redis的IO多路復用
- 13.相關redis面試題
- 14.redis集群
- 十一.中間件
- 1.RabbitMQ
- 1.1 RabbitMQ實戰,hello world
- 1.2 RabbitMQ 實戰,工作隊列
- 1.3 RabbitMQ 實戰, 發布訂閱
- 1.4 RabbitMQ 實戰,路由
- 1.5 RabbitMQ 實戰,主題
- 1.6 Spring AMQP 的 AMQP 抽象
- 1.7 Spring AMQP 實戰 – 整合 RabbitMQ 發送郵件
- 1.8 RabbitMQ 的消息持久化與 Spring AMQP 的實現剖析
- 1.9 RabbitMQ必備核心知識
- 2.RocketMQ 的幾個簡單問題與答案
- 2.Kafka
- 2.1 kafka 基礎概念和術語
- 2.2 Kafka的重平衡(Rebalance)
- 2.3.kafka日志機制
- 2.4 kafka是pull還是push的方式傳遞消息的?
- 2.5 Kafka的數據處理流程
- 2.6 Kafka的腦裂預防和處理機制
- 2.7 Kafka中partition副本的Leader選舉機制
- 2.8 如果Leader掛了的時候,follower沒來得及同步,是否會出現數據不一致
- 2.9 kafka的partition副本是否會出現腦裂情況
- 十二.Zookeeper
- 0.什么是Zookeeper(漫畫)
- 1.使用docker安裝Zookeeper偽集群
- 3.ZooKeeper-Plus
- 4.zk實現分布式鎖
- 5.ZooKeeper之Watcher機制
- 6.Zookeeper之選舉及數據一致性
- 十三.計算機網絡
- 1.進制轉換:二進制、八進制、十六進制、十進制之間的轉換
- 2.位運算
- 3.計算機網絡面試題匯總1
- 十四.Docker
- 100.面試題收集合集
- 1.美團面試常見問題總結
- 2.b站部分面試題
- 3.比心面試題
- 4.騰訊面試題
- 5.哈羅部分面試
- 6.筆記
- 十五.Storm
- 1.Storm和流處理簡介
- 2.Storm 核心概念詳解
- 3.Storm 單機版本環境搭建
- 4.Storm 集群環境搭建
- 5.Storm 編程模型詳解
- 6.Storm 項目三種打包方式對比分析
- 7.Storm 集成 Redis 詳解
- 8.Storm 集成 HDFS 和 HBase
- 9.Storm 集成 Kafka
- 十六.Elasticsearch
- 1.初識ElasticSearch
- 2.文檔基本CRUD、集群健康檢查
- 3.shard&replica
- 4.document核心元數據解析及ES的并發控制
- 5.document的批量操作及數據路由原理
- 6.倒排索引
- 十七.分布式相關
- 1.分布式事務解決方案一網打盡
- 2.關于xxx怎么保證高可用的問題
- 3.一致性hash原理與實現
- 4.微服務注冊中心 Nacos 比 Eureka的優勢
- 5.Raft 協議算法
- 6.為什么微服務架構中需要網關
- 0.CAP與BASE理論
- 十八.Dubbo
- 1.快速掌握Dubbo常規應用
- 2.Dubbo應用進階
- 3.Dubbo調用模塊詳解
- 4.Dubbo調用模塊源碼分析
- 6.Dubbo協議模塊