Java单例模式

本文介绍单例模式,其核心是保证类只有一个实例并提供全局访问点。阐述了单例模式的使用场景,如Spring中bean对象、日志应用等。分析了饿汉式、懒汉式等多种实现方式的优缺点,还指出单例模式存在反射和反序列化漏洞及解决办法,最后给出不同场景下的模式选择建议。

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单例模式

单例模式:单例模式的核心是保证一个类只有一个实例,并且提供一个访问实例的全局访问点。

单例模式使用场景

1.spring中bean对象的模式实现方式

2.servlet中每个servlet的实例

3.springmvc和strust1框架中,控制器对象是单例模式

4.应用程序的日志应用,一般都用单例模式实现,这一般是由于共享的日志文件一直处于打开状态,因为只能有一个实例去操作,否则内容不好追加。

5.操作系统的文件系统,也是大的单例模式实现的具体例子,一个操作系统只能有一个文件系统。

6.项目中,读取配置文件的类,一般也只有一个对象。没有必要每次使用配置文件数据,每次new一个对象去获取。

7.数据库连接池的设计一般也是采用单例模式,因为数据库连接是一种数据库资源。

单例模式的优点

1.由于单例模式只生成一个实例,减少了系统性能开销,当一个对象的产生需要比较多的资源时,如读取配置,产生其他依赖对象时,则可以通过在应用启动时直接产生一个单例对象,然后永久驻留内存的方式来解决。

2.单例模式可以在系统设置全局的访问点,优化环共享资源访问,例如可以设计一个单例类,负责所有数据表的映射处理。

单例模式的实现方式

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饿汉式

也就是类加载的时候立即实例化对象,实现的步骤是先私有化构造方法,对外提供唯一的静态入口方法,实现如下:

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饿汉式单例模式代码中,static变量会在类装载时初始化,此时也不会涉及对个线程对象访问该对象的问题,虚拟机保证只会装载一次该类,肯定不会发生并发访问的问题。因此可以省略synchronized关键字。

问题:如果只是加载本类,而不是要调用getInstance(),甚至永远没有调用,则会造成资源浪费。

懒汉式

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此种方式在类加载后如果我们一直没有调用getInstance方法,那么就不会实例化对象。实现了延迟加载,但是因为在方法添加了synchronized关键字,每次调用getInstance方法都会同步,所以对性能的影响比较大。

双重检测锁式

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这个模式将同步内容下方到if内部,提高了执行的效率不必每次获取对象时都进行同步,只有第一部才同步创建了以后就没必要了。
问题:由于编译器优化原因和JVM底层内部模型原因,偶尔会出现问题。不建议使用。

静态内部类

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注意点:

1.外部类没有static属性,则不会像饿汉式那样立即加载对象。

2.只有真正调用getInstance()才会加载静态内部类。加载类时是线程安全的instance是static final类型,保证了内存中只有这样一个实例存在,而且只能被赋值一次,从而保证了线程安全性。

3.兼备了并发高效调用和延迟加载的优势! 兼备了并发高效调用和延迟加载的优势。

枚举单例

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测试代码

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优点:

1.实现简单
2.枚举本身就是单例模式。由JVM根本上提供保障,避免通过反射和反序列化的漏洞

缺点:

无延迟加载

单例模式的漏洞

1.通过反射的方式我们依然可用获取多个实例(除了枚举的方式)。

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输出结果:

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产生了两个对象,违背了单例设计模式的初衷。
解决方式是在无参构造方法中手动抛出异常控制

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2.通过反序列化的方式也可以破解上面几种方式(除了枚举的方式)。

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输出结果

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是两个不同的对象,同样破坏了单例模式,这种情况我们只需要在单例类中重写readResolve方法并在该方法中返回单例对象即可

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说明:readResolve方法是基于回调的,反序列化时,如果定义了readResolve()则直接返回此方法指定的对象,而不需要在创建新的对象。

总结

  1. 单例对象占用资源少,不需要延时加载:

枚举式 好于 饿汉式

  1. 单例对象占用资源大,需要延时加载:

静态内部类式 好于 懒汉式

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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