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

之前我们在学习javase的时候曾学习了单例模式,单例模式应该是设计模式中比较简单的一个,也是非常常见的,但是在多线程并发的环境下使用却是不那么简单了,今天给大家分享一个我在开发过程中遇到的单例模式的应用。

单例模式的定义:

一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。

单例模式的要素:

  • 1.私有的静态的实例对象
  • 2.私有的构造函数(保证在该类外部,无法通过new的方式来创建对象实例)
  • 3.公有的、静态的、访问该实例对象的方法

单例模式分为懒汉形和饿汉式

懒汉式 :

应用刚启动的时候,并不创建实例,当外部调用该类的实例或者该类实例方法的时候,才创建该类的实例。(时间换空间)
优点:实例在被使用的时候才被创建,可以节省系统资源,体现了延迟加载的思想。
缺点:由于系统刚启动时且未被外部调用时,实例没有创建;如果一时间有多个线程同时调用LazySingleton.getLazyInstance()方法很有可能会产生多个实例。

例子:
public class SingletonClass{
    //私有构造函数,保证类不能通过new创建
    private SingletonClass(){}
    private static SingletonClass instance=null;
    public static SingletonClass getInstance(){
        if(instance==null){
        //创建本类对象
        instance=new SingletonClass();
        }
        return instance;
    }   
}
饿汉式:

应用刚启动的时候,不管外部有没有调用该类的实例方法,该类的实例就已经创建好了。(空间换时间。)
优点:写法简单,在多线程下也能保证单例实例的唯一性,不用同步,运行效率高。
缺点:在外部没有使用到该类的时候,该类的实例就创建了,若该类实例的创建比较消耗系统资源,并且外部一直没有调用该实例,那么这部分的系统资源的消耗是没有意义的。

例子:
public class Singleton{
    //首先自己在内部定义自己的一个实例,只供内部调用
    private static final Singleton instance = new Singleton();
    //私有构造函数
    private Singleton(){
    }
    //提供了静态方法,外部可以直接调用
    public static Singleton getInstance(){
        return instance;
    }
}

但是单例模式也不是一定安全的,比如在多线程下会出现问题,下面模拟效果

public class LazySingleton {
    //为了易于模拟多线程下,懒汉式出现的问题,我们在创建实例的构造函数里面使当前线程暂停了50毫秒
    private LazySingleton() {
        try {
            Thread.sleep(50);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("生成LazySingleton实例一次!");
    }

    private static LazySingleton lazyInstance = null;

    public static LazySingleton getLazyInstance() {
        if (lazyInstance == null) {
            lazyInstance = new LazySingleton();
        }
        return lazyInstance;
    }
}


public class SingletonTest {
    public static void main(String[] args) {
        //创建十个线程调
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
             new Thread(){
                @Override
                public void run() {
                    LazySingleton.getLazyInstance();
                }
            }.start();
        }
    }
}

结果:

      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!
      生成LazySingleton实例一次!

可以看出单例模式懒汉式在多线程的并发下也会出现问题.
分析一下:多个线程同时访问上面的懒汉式单例,现在有两个线程A和B同时访问LazySingleton.getLazyInstance()方法。
假设A先得到CPU的时间切片,A执行到 if (lazyInstance == null) 时,由于lazyInstance 之前并没有实例化,所以lazyInstance == null为true,在还没有执行实例创建的时候
此时CPU将执行时间分给了线程B,线程B执行到 if (lazyInstance == null) 时,由于lazyInstance 之前并没有实例化,所以lazyInstance == null为true,线程B继续往下执行实例的创建过程,线程B创建完实例之后,返回。
此时CPU将时间切片分给线程A,线程A接着开始执行实例的创建,实例创建完之后便返回。由此看线程A和线程B分别创建了一个实例(存在2个实例了),这就导致了单例的失效。

解决办法:我们可以在getLazyInstance方法上加上synchronized使其同步,但是这样一来,会降低整个访问的速度,而且每次都要判断。那么有没有更好的方式来实现呢?我们可以考虑使用”双重检查加锁”的方式来实现,就可以既实现线程安全,又能够使性能不受到很大的影响。我们看看具体解决代码

public class LazySingleton {
    private LazySingleton() {
        try {
            Thread.sleep(50);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("生成LazySingleton实例一次!");
    }

    private static LazySingleton lazyInstance = null;
    public static LazySingleton getLazyInstance() {
    //先检查实例是否存在,如果不存在才进入下面的同步块
        if (lazyInstance == null) {
        //同步块,线程安全地创建实例
        synchronized(LazySingleton.class){
            //再次检查实例是否存在,如果不存在才真正地创建实例
            if(lazyInstance == null){
            lazyInstance = new LazySingleton();
            }
        }
        }
        return lazyInstance;
    }
}

这样我们就可以在多线程并发下安全应用单例模式中的懒汉模式。这种方法在代码上可能就不怎么美观,我们可以优雅的使用一个内部类来维护单例类的实例,下面看看代码

public class GracefulSingleton {
    private GracefulSingleton(){
        System.out.println("创建GracefulSingleton实例一次!");
    } 
    //类级的内部类,也就是静态的成员式内部类,该内部类的实例与外部类的实例没有绑定关系,而且只有被调用到才会装载,从而实现了延迟加载
    private static class SingletonHoder{
    //静态初始化器,由JVM来保证线程安全
        private static GracefulSingleton instance = new GracefulSingleton();
    }
    public static GracefulSingleton getInstance(){
        return SingletonHoder.instance;
    }
}
实际项目中的运用

场景:为了程序的高效率使用多线程并发,然而是循环调用,可能导致创建线程数过多,考虑采用线程池管理,这时候创建线程池仍然是处于循环调用中,也可能导致多个线程池,这时候就考虑使用单例模式。

源代码:

public class ThreadPoolFactoryUtil {
    private ExecutorService executorService;
    //在构造函数中创建线程池
    private ThreadPoolFactoryUtil(){
        //获取系统处理器个数,作为线程池数量
        int nThreads=Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        executorService=Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
    }
    //定义一个静态内部类,内部定义静态成员创建外部类实例
    private static class SingletonContainer{
        private static ThreadPoolFactoryUtil util=new ThreadPoolFactoryUtil();
    }
    //获取本类对象
    public static ThreadPoolFactoryUtil getUtil(){
        return SingletonContainer.util;
    }

    public ExecutorService getExecutorService(){
        return executorService;
    }
}

涉及到一个静态内部类,我们看看静态内部类的特点:

  • 1、静态内部类无需依赖于外部类,它可以独立于外部对象而存在。
  • 2、静态内部类,多个外部类的对象可以共享同一个内部类的对象。
  • 3、使用静态内部类的好处是加强了代码的封装性以及提高了代码的可读性。
  • 4、普通内部类不能声明static的方法和变量,注意这里说的是变量,常量(也就是final static修饰的属性)还是可以的,而 静态内部类形似外部类,没有任何限制。可以直接被用 外部类名+内部类名 获得。


以上是我在实际开发中遇到的一些问题,部分摘自网上代码,结合实开发际案例。如有不妥,希望大家及时指出!

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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")

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

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weixin_46081857的博客 418

JavaScript 设计模式之-单例模式(Singleton Pattern)

面试了很多简历写着前端5,6年高级前端工程师,大部分设计模式都说不明白,其实不要把设计模式想的很难,其实是一种思想,我一起搞iOS,也搞前端,设计模式原理都是一样的,写法就不差不多,只要搞清楚他的概念和使用场景就理解很容易 什么是单例模式? 规定一个类只有一个实例,并且提供可全局访问点; 单例模式的有哪些使用场景? 就APP 开发来说,单例模式还是比较常用的,比如弹窗组件,通过全局单例维护相关状态,如果每次创建一个新的对象,有些场景会多个弹窗叠加。 还有定位,或者网络请求,都是使用单例进行封装的。 例如.

冷胜任 的专栏 526

设计模式---单例模式(DesignPattern_Singleton)

DesignPattern_AbstractFactory 摘录自:设计模式与游戏完美开发 工程GitHub SINGLETON—俺有6个漂亮的老婆,她们的老公都是我,我就是我们家里的老公Singleton,她们只要说道“老公”,都是指的同一个人,那就是我(刚才做了个梦啦,哪有这么好的事) 单例模式: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...

su9257的博客 145
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bubble21
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