31 | 答疑课堂：模块五思考题集锦

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。

第 26 讲

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
    }
}
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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 {
    INSTANCE;// 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 static 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
    }
}
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第 27 讲

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。

第 28 讲

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
}
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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
}
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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
}
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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;
	}
}
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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;
	}
}
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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;
	}
}
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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);
	}
 
}
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运行结果：

car1 is created success
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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。

第 29 讲

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。

第 30 讲

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。