设计模式之单例模式

设计模式C++实现(4)——单例模式 软件领域中的设计模式为开发人员提供了一种使用专家设计经验的有效途径。设计模式中运用了面向对象编程语言的重要特性:封装、继承、多态,真正领悟设计模式的精髓是可能一个漫长的过程,需要大量实践经验的积累。最近看设计模式的书,对于每个模式,用C++写了个小例子,加深一下理解。单例模式 阅读详情

      在某些情况下,有些对象只需要一个就够了,即每个类只需要一个实例,简单来说单例模式的作用就是保证在整个应用程序的生命周期过程中,任何时刻,单例类的实例都只存在一个,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化,并向整个系统提供这个实例,单例模式在类中保存了它唯一实例的全局,同时还提供了访问该唯一实例的全局访问点



一、使用场景


     资源共享情况下,避免资源操作时造成的性能损耗,在控制资源的情况下,方便资源之间相互通信,windows 的 Task Manager(任务管理器)就是典型的单例模式,还有我们项目中用到的日志打印,一般也采用单例模式实现,因为只能有一个实例去操作,否则内容不好追加,好了不说废话了,开始演绎


二、饿汉式

/**
 * 单例模式示例(饿汉式)
 */

public class SingletonTest {

    //定义私有构造方法
    private SingletonTest() {

    }

    // 将自身的实例对象设置为一个属性,并加上static和final修饰符
    private static final SingletonTest instance = new SingletonTest();

    // 静态方法返回该类的实例
    public static SingletonTest getInstance() {
        return instance;
    }
}

      这是单例模式实现之饿汉式,大家可以看到首先定义了一个构造函数并且私有化,这样就防止了使用 new 关键字来创建实例,饿汉式写起来比较简单,而且也不存在多线程同步问题,避免了 synchronized 所造成的性能问题,但缺点也很明显,当类 SingletonTest 被加载的时候,会初始化 static 的 instance,静态变量被创建并且分配内存空间,即使你可能还没有用到这个实例,但这以后 static 的 instance 便一直占据这这段内存,只有当类被销毁时这这段内存才会被释放,因此饿汉式相对会比较消费内存

三、懒汉式

/**
 * 单例模式示例(懒汉式)
 */

public class SingletonTest {

    //定义私有构造方法
    private SingletonTest() {

    }

    //定义一个SingletonTest类型的静态instance变量
    private static SingletonTest instance;

    // 静态方法返回该类的实例
    public static SingletonTest getInstance() {

        if (instance == null) {
            instance = new SingletonTest();
        }
        return instance;
    }
}

      在这里我们同样先定义一个私有的构造函数以防止 new 关键字来创建实例,需要注意的是我们在定义 SingletonTest 类型的静态变量 instance 时是没有 final 的,因为我们不需要初始化,写起来也比较简单,当 SingletonTest 类被加载时,静态变量 instance 被创建并且分配内存空间,当 getInstance 方法被第一次调用的时候初始化 instance 变量并分配内存,因此在特定情况下节约了内存,但我们在仔细去思考时会发现,这段代码是存在 bug 的,你因该也想到的,对,就是在多线程中是不安全的,我们来仔细分析一下如下的代码

public static SingletonTest getInstance() {

        if (instance == null) {
            instance = new SingletonTest();
        }
        return instance;
    }

      试想如果现在有两个线程同时在执行 getInstance 方法,第一个线程刚执行完第二行,还没有来得及执行第 3 行,这时候第二个线程也至执行到了第二行,它会发现 instance 还是空,于是也会去创建一个对象,这样就违背我们的初衷只创建一个实例对象,这里就会创建两个对象,那么我们来对代码进行修改如下

   public synchronized static SingletonTest getInstance() {

        if (instance == null) {
            instance = new SingletonTest();
        }
        return instance;
    }

      可以看到我们给方法加上了 synchronized 关键字,这样我们就加上了同步锁,保证只有一个线程来执行 getInstance 里面的方法,这样就解决了线程安全问题,不会再创建多个实例,但我们在仔细看一下这段代码,还是有问题的,当然这并不是 bug,只是性能上的问题,会影响运行效率,试想假如我们的 SingletonTest 实例已经创建,但我们还是要每次都必须去执行同步锁方法,这样显然是影响性能的,这里举个例子:大家可能都做过地铁,特别是身在北京,如果我们身上没有带行李的话是不需要通过安检通道的,可以直接进站乘车,只有我们携带了行李才需要走安检通道,但如果有一天地铁官方突然公布,不管我们是否携带行李都必须通过安检通道,这样显然是不合理的,这样人少的时候还好,当遇到上下班高峰期,是不是得被堵掉,同理到我们的代码里就是不管实例存在还是不存在,只要执行该方法都必须排队通过,这样很显然也是不太合理的,我们修改如下

public static SingletonTest getInstance() {

        if (instance == null) {
            synchronized (SingletonTest.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new SingletonTest();
                }
            }
        }
        return instance;
    }

      这样我们我们在调用 getInstance 方法时就不会受到影响,进入方法后我们再去判断实例是否为空,如果为空再去创建对象,这时候再加同步锁,对性能和效率会更好


四、静态内部类


public class Singleton {

    private Singleton() {}

    private static class SingletonInstance {
        private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
    }

    public static Singleton getInstance() {
        return SingletonInstance.INSTANCE;
    }
}

      这种方式和饿汉式采用的机制类似,但也有不同,两者都是采用了类装载的机制来保证初始化实例时只有一个线程,不同的地方在于饿汉方式是只要 Singleton 类被装载就会实例化,没有懒加载作用,而静态内部类方式在 Singleton 类被装载时并不会立即实例化,而是在需要实例化时,调用 getInstance 方法,才会装载 SingletonInstance 类,从而完成 Singleton 的实例化,避免了线程不安全,延迟加载,效率高


五、枚举


public enum Singleton {
    INSTANCE;
    public void whateverMethod() {

    }
}

借助 JDK1.5 中添加的枚举来实现单例模式,不仅能避免多线程同步问题,而且还能防止反序列化重新创建新的对象


最后总结一句,单例模式就是保证一个类在应用中只有一个对象,并且向外提供一个访问它的公共方法,对单例模式的理解就说这些,如果有理解不到位的希望指出


java设计模式之单例模式——Singleton pattern 设计模式故事会:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40205234/article/details/90664824 单例模式 单例模式(Singleton pattern)是java中最常见的设计模式之一。该模式属于创建型设计模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。这种模式涉及到一个单一的类,该类负责创建自己的对象,同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一... 阅读详情

相关推荐

逆向实战:如何绕过iTunes 12.6.5.3的反调试机制(附X64dbg插件配置)

本文深入剖析了iTunes 12.6.5.3的反调试机制与登录协议。通过X64dbg动态调试与IDA静态分析,详细演示了如何绕过其反调试检测,并定位到核心的登录协议加密函数,揭示了其请求签名(X-Apple-ActionSignature)的生成逻辑与依赖关系,为客户端安全研究与协议分析提供了实战思路。

weixin_29202213的博客 742

C++单例类对象的实例化和销毁

在程序中,如果new了一个对象,那么就应该负责对象的delete,但是如果这个对象是一个单例类的实例,那么对象销毁的时候就可能出现一些问题,例如Person是一个单例的类,但是同时有A,B,C三个人new了一个Person类的对象,那么A,B,C三个人得到的是同一个实例对象,但是可能发生A在用完这个对象之后执行了delete操作,导致仍然在使用这个对象的B,C出现错误。     为了解决这个问题

s170262941的专栏 3393

微信小程序通过MQTT协议实现智能家居远程控制——基于阿里云物联网平台

本文详细介绍了如何利用微信小程序与MQTT协议,结合阿里云物联网平台,构建一套完整的智能家居远程控制系统。文章从平台配置、MQTT协议核心概念、小程序开发实战到单片机端对接,提供了全链路实践指南,并重点阐述了通过规则引擎实现消息路由与设备绑定的关键步骤,帮助开发者快速实现安全、稳定的自定义智能家居解决方案。

1208

单例模式

一 单例模式简介 1.1 定义 保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。 1.2 为什么要用单例模式 在我们的系统中,有一些对象其实我们只需要一个,比如说:线程池、缓存、注册表、日志对象等对象。事实上,这一类对象只能有一个实例,如果制造出多个实例就可能导致一些问题的产生,比如:程序的行为异常、资源使用过量、或者不一致性的结果。 简单来说使用单例模式可以带来下面几个好处: 对于频繁使...

weixin_42015465的博客 181

11、ThingsBoard集群部署k8s

今天终于有时间去搞这个啦,拖了很久了,一直没时间,因为我本地没有那么多机器资源,开虚拟机不够,如果租用阿里云服务器,需要有充值的时间,因为这个费用是按小时付费,需要有连贯的时间来搞才行,今天恰好有时间,就开始搞了,弄成功搞出来了,特地写博客记录下来。

AldrichEugene 990

硬件工程师的破局之路:为何你才是考取软考高级架构师的“天选之子”?

硬件工程师如何转型系统架构师:独特优势与实战路径 文章揭示了硬件工程师在考取系统架构设计师证书时的独特优势。作者指出,硬件工程师的全局思维、接口设计能力和可靠性经验正是系统架构的核心要素。通过将硬件经验升维为架构思维(从引脚到接口、从单板到系统、从实现到权衡),硬件背景反而成为竞争优势。文章建议通过知识补全、建立架构决策日志和术语转换练习来备考,并强调硬件工程师在软硬协同时代的独特价值——既能统领硬件设计,又能为软件搭建最佳舞台。文末鼓励硬件工程师以更高视野看待职业发展,将系统架构师认证视为水到渠成的职业升

云轩阁 534

使用__new__实现单例模式

单例模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在,节约内存资源。 class Earth: pass a = Earth() print(id(a)) # 260728291456 b = Earth() print(id(b)) # 260728291624 class Earth: __instance = None # 定义一个类属性做判断 def __new__(cls): if cls.__instance is None: .

qq_38156104的博客 607

防护装备穿戴检查:基于YOLOv8与UI界面的深度学习应用

通过结合YOLOv8模型与UI界面,本系统实现了防护装备穿戴检查的自动化。该系统能够快速识别工作人员是否正确佩戴了所需的防护装备,帮助提高安全管理水平。未来,随着技术的发展,防护装备穿戴检查系统将在更多领域得到应用,如工业现场、建筑工地等,实现更加精确和高效的实时监控。

YOLO 355

设计模式-单例模式(Singleton Pattern)

单例模式 定义 确保一个类只有一个实例,并为整个系统提供一个全局访问点 (向整个系统提供这个实例)。 类型 创建型。 适用场景 网站访问量计数器。 项目中用于读取配置文件的类。 Spring中,每个Bean默认都是单例的,这样便于Spring容器进行管理。 优点 由于单例模式只生成了一个实例,所以能够节约系统资源、减少性能开销、提高系统效率。 缺点 不适合用于变化频繁的对象;如果实例化的对象长...

kaven 5158

最新2026年《网络数据安全风险评估办法》条款解读

大型企业集团IT变革下的零信任安全体系建设方案(55页).pptx。以数据安全为核心的安全立体防御体系解决方案(41页).pptx。让数据安全合规地创造价值(15页 PPT).pptx。大型集团数据安全应急预案(57页).docx。数据安全治理与评估服务业务介绍.pptx。数据安全管理实践(17页).pptx。大数据安全架构设计方案.pptx。大数据安全规划总体方案.pptx。数据库安全综合治理方案.pptx。医疗数据安全建设方案.pptx。数据安全框架规划图.pptx。数据安全治理方案.pptx。

cdfunlove的博客 47

Claude Code 错误解决方案 使用策略拒绝 Usage Policy refusal

摘要:本文分析了Claude Code API请求被拒绝的问题,当违反Usage Policy时会显示错误提示。根因包括请求内容违规、模型敏感度差异或历史消息影响。解决方案包括修改请求措辞、切换至Sonnet 4.5模型或开启新会话。文章详细追踪了错误链路,提供了核心代码分析,并给出验证方法和最佳实践建议,帮助用户避免触发API拒绝机制。

多媒体编程、网络编程、系统编程、网络安全编程、驱动编程 980

23种设计模式中的单例模式(Singleton Pattern)

本篇文章将23种设计模式中的单例设计模式,此篇文章为一天学习一个设计模式系列文章,后面会分享其他模式知识。

小威的博客 2万+

YOLOv8改进,YOLOv8主干网络替换为ShuffleNetV2

ShuffleNet V2的设计原则:1.减少内存访问成本:通过优化数据传输路径,减少内存访问延迟,提高整体运算速度。2.考虑平台特性:针对不同硬件平台的特性进行优化设计,确保在目标平台上的高效运行。3.结构简洁高效:采用简洁而高效的模块设计,降低计算复杂度,同时保持或提升模型的预测准确性。下图,以四种不同计算复杂度水平下的准确性(在ImageNet验证集上的分类),速度和FLOPs的测量结果。(a, c) 为GPU结果,批量大小为8。(b, d) 为ARM结果,批量大小为1。

在职AI算法工程师,擅长计算机视觉,YOLO目标检测、分割等,擅长web、pyqt界面可视化,好内容持续更新中,来这里跟大家一起学习,共同进步 1565

设计模式之单例模式(Singleton Pattern)

意图:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。主要解决:一个全局使用的类频繁地创建与销毁。何时使用:当您想控制实例数目,节省系统资源的时候。如何解决:判断系统是否已经有这个单例,如果有则返回,如果没有则创建。关键代码:构造函数是私有的。

weixin_42294716的博客 1398

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

23种设计模式之单例模式(Singleton Pattern)【设计模式】

📒单例模式(Singleton Pattern)是一种创建型设计模式,确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来访问该实例。单例模式主要用于控制资源的访问,确保某些类只有一个实例,并且这个实例能够被全局访问。

李赛赛的专栏 1102

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

设计模式:单例模式(Singleton Pattern)

单例模式(Singleton Pattern)是一种创建型设计模式,它的核心思想是:保证在一个进程中,某个类仅有一个实例,并提供全局访问点。

TechNomad的博客 1456

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

设计模式——单例模式(Singleton Pattern)

设计模式——单例模式(Singleton Pattern) 单例模式(Singleton Pattern)是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。 在有些场景中,为了节省内存资源、保证数据内容的一致性,对某些类要求只能创建一个实例,且该类能自行创建这个实例,这就是所谓的单例模式 文章目录设计模式——单例模式(Singleton Pattern)单例模式的优缺点优点缺点单例模式的应用场景单例模式与静态类的区别常见的7种实现方式1.饿汉模式2.懒

qq_42498542的博客 833

实践GoF设计模式:Singleton Pattern 单例模式

前言 我们在开发项目中,经常会遇到这种情况,为了节约所拥有的系统资源或数据的一致性时,需要保证系统中的某个类中有且只有唯一的一个实例,而且在其创建成功之后,我们将不能再次创建同类型的其他对象,也就是所有的操作都要以这个唯一的实例为中心,所以为了保证对象所具有的的唯一性,单例模式成为我们所具备的方法 概念 ● 设计模式中单例模式是最为简单的形式之一,而且是使用最广泛的设计模式之一,其目的是为了将类的一个对象成为系统中的唯一实例,并提供一个访问它的全局访问点,该实例被所有程序模块共享 ● 要想实现这一点,可以

m0_70748458的博客 402

设计模式总结之Singleton Pattern(单例模式)

保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。

cooldragon的专栏 4858

golang mysql单例模式_GoLang 设计模式之单例模式 (Singleton Pattern)

软件设计模式(Design pattern),又称设计模式,是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设 计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。???? 单例模式 (Singleton Pattern)现实世界的例子:一次只能有一个国家的总统。简单来说:确保只创建特定类的一个对象。单例模式实际上被认为是反模式,应该避免过度使用它。它不...

weixin_39924573的博客 281

设计模式——单例模式(Singleton Pattern)+ Spring相关源码

确保一个类只有一个实例,并提供了一个全局访问点来访问该实例。避免一个全局使用的类频繁地创建与销毁。

码鹿的记录 367

【Java设计模式】之 单例模式(Singleton Pattern)模式 饿汉式单例模式 vs 懒汉式单例模式

什么是设计模式? 设计模式是在大量的实践中总结和理论化之后优选的代码结构、编程风格、以及解决问题的思考方式。设计模免去我们自己再思考和摸索,设计模式就像是经典的棋谱,不同的棋局,我们用不同的棋谱,"套路”。 设计模式的分类: ① 创建型模式(5种):工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。 ② 结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。 ③ 行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、

weixin_46081857的博客 418
上一篇: Android DataBinding 初探
下一篇: Android Activity 完全解析(上)
QDJdeveloper
博客等级 码龄11年 108粉丝 49原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值