Java程序性能优化 读书笔记(三)设计模式:代理模式

一、代理模式

代理模式也是一种很常见的设计模式。它使用 代理对象完成用户请求,屏蔽用户对真实对象的访问在现实中,使用代理的情况很普遍,而且原因也很多。比如,当事人因为某些隐私不方便出面,或者当事人不具备某些相关的专业技能,而需要一个职业人员来完成一些专业的操作,也可能由于当事人没有时间处理事务,而聘用代理人出面。
就如同现实中的代理一样,代理人被授权执行当事人的一些适宜,而无需当事人出面,从第三方的角度看,似乎当事人并不存在,因为他只和代理人通信。而事实上,代理人是要有当事人的授权,并且在核心问题上还需要请示当事人。
在软件设计中,使用代理模式的意图也很多:
1. 因为安全问题,需要 屏蔽客户端直接访问真实对象
2. 在远程调用中,需要使用代理类 处理远程方法调用的技术细节(如 RMI );
3. 也可能是为了提升系统性能,对真实对象进行封装,从而达到 延迟加载的目的。
在本节中,主要讨论使用 代理模式实现延迟加载,从而提升系统的性能和反应速度。

二、延迟加载

延迟加载的核心思想是:如果当前并没有使用这个组件,则不需要真正地初始化它,使用一个代理对象替代它原有的位置,只要在真正需要使用的时候,才对它进行加载。使用代理模式的延迟加载时非常有意义的:
1. 它可以在时间轴上分散系统压力,尤其在系统启动时,不必完成所有的初始化工作,从而加速启动时间;
2. 对很多真实主体而言,在软件启动直到被关闭的整个过程中,可能根本不会被调用,初始化这些数据无疑是一种资源浪费。

以一个简单的例子来阐述使用代理模式实现延迟加载的方法及其意义。假设客户端软件,有根据用户请求去数据库查询数据的功能。在查询数据前,当系统有大量的类似操作存在时(比如xml解析等) ,所有这些 初始化操作的叠加,会使得系统的启动速度变得非常缓慢。为此,使用代理模式,使用代理类,封装对数据库查询中的初始化操作,当系统启动时,初始化这个代理类,而非真实地数据库查询类,而代理类什么都没有做,因此,它的构造是相当迅速的。
在系统启动时,将 消耗资源最多的方法都使用代理模式分离,就可以加快系统的启动速度,减少用户的等待时间。而在用户真正做查询操作时,再有代理类, 单独去加载真实的数据库查询类,完成用户的请求。这个过程就是使用代理模式实现了延迟加载。

三、代理的实现

以数据库的初始化为例,不采用代理模式时,系统启动时初始化重量级DBQuery对象,其定义了实现数据库查询的方法,负责业务操作,而采用代理模式后启动时仅初始化轻量级对象DBQueryProxy,该对象只实现了一个接口。代码如下:
public interface IDBQuery{
	String request();
}
DBQuery的实现如下
public class DBQuery implements IDBQuery{
	public DBQuery(){
		try{
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

	@Override
	public String request(){
		return "request string";
	}
} 
DBQueryProxy的实现如下
public class DBQueryProxy implements IDBQuery{
	private DBQuery real = null;
	@Override
	public String request(){
		if (real == null) {
			real = new DBQuery();
		}
		return real.request();
	}

}
主函数如下:
public class Main{
	public static void main(String[] args) {
		IDBQuery q = new DBQueryProxy();
		...
		q.request();	//使用时调用
	}
}
延时加载达到了优化启动时间的效果

四、动态代理





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)算法进行无人机维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂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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