利用模式进行构建第八讲——近似值模式

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假设现在有一个相当规模的城市，大约有3.9万人。人口的确切数字是相当不稳定的，人们会搬入搬出、有婴儿会出生、有人会死亡。我们也许要花上整天的时间来得到每天确切的居民数量。但在大多数情况下，39,000这个数字已经“足够好”了。同样，在许多我们开发的应用程序中，知道“足够好”程度的数字就可以了。如果一个“足够好”的数字就够了，那么这就是一个应用近似值模式的好机会。

近似值模式

在所需要的计算非常有挑战性或消耗的资源昂贵（时间、内存、CPU周期）时，如果精度不是首要考虑因素时，那么我们就可以使用近似值模式。再回顾一下人口问题，精确计算这个数字的成本是多少？从我开始计算起，它将会改变还是可能会改变？如果这个数字被报告为39,000，而实际上是39,012，这会对这个城市的规划战略产生什么影响？

从应用程序的角度看，我们可以构建一个近似因子，它允许对数据库进行更少写入的同时仍然提供统计上有效的数字。例如，假设我们的城市规划是基于每10000人需要一台消防车，那么用100人作为这个计划的“更新”周期看起来就不错。“我们正接近下一个阈值了，最好现在开始做预算吧。”

在应用程序中，我们不需要每次更改都去更新数据库中的人口数。我们可以构建一个计数器，只在每达到100的时候才去更新数据库，这样只用原来1%的时间。在这个例子里，我们的写操