Java实现单例模式

Java 实现单例模式的七种写法 单例模式(Singleton Pattern) 是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场。 阅读详情

定义

单例模式,也叫单子模式,是一种常用的软件设计模式。在应用这个模式时,单例对象的类必须保证只有一个实例存在。许多时候整个系统只需要拥有一个的全局对象,这样有利于我们协调系统整体的行为。比如在某个服务器程序中,该服务器的配置信息存放在一个文件中,这些配置数据由一个单例对象统一读取,然后服务进程中的其他对象再通过这个单例对象获取这些配置信息。这种方式简化了在复杂环境下的配置管理[1]。(来自wiki)

构建方式

通常我们有两种方式来构建单例。

懒汉方式:指全局的单例实例在第一次被使用时构建。

饿汉方式:指全局的单例实例在类加载时构建。

构建代码

懒汉式(线程不安全)

public class Singleton {
    private static Singleton INSTANCE = null;

    private Singleton() {
    }

    public static Singleton getInstance() {
        if (INSTANCE == null)
            INSTANCE = new Singleton();
        return INSTANCE;
    }
}

优点是容易理解,缺点是在多线程下可能会出现两个实例。

懒汉式(线程安全)

public class Singleton {
    private static Singleton INSTANCE = null;

    private Singleton() {
    }

    public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (INSTANCE == null)
            INSTANCE = new Singleton();
        return INSTANCE;
    }
}

优点是线程安全,缺点是效率低下,每次获取单例实例的时候都需要加锁,而加锁是一个非常耗时的操作,在没有必要的时候我们应该尽量避免。

懒汉式(DCL:双重检验锁)

public class Singleton {
    private static Singleton INSTANCE = null;

    private Singleton() {
    }

    public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (INSTANCE == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (INSTANCE == null) {
                    INSTANCE = new Singleton();
                }
            }
        }
        return INSTANCE;
    }
}

老外对这种写法的评价是:Clever, but broken
DCL理论上无懈可击,实际上,现实世界并不是这样的。DCL无法保证在单处理器还是多处理器的机器上正常工作。DCL失败的问题不在于JVMs的bug,而是当前Java平台的内存模型。内存模型允许”out-of-order writes”的存在,并且它是DCL失败的罪魁祸首[2]。

out-of-order writes

整个问题的关键就出在 INSTANCE = new Singleton();
这句代码可以分解为下面三步:

mem = allocate();           //为Singleton对象的创建分配空间
INSTANCE = mem;             //此时的INSTANCE已经不为null,但是它还没有被初始化
ctorSingleton(instance);     //调用Singleton的构造函数

当执行到第二步时,内存已经分配了,INSTANCE引用也已指向新分配内存,而构造函数却还未执行。在此时,如果另一个线程来check INSTANCE时,会发现该INSTANCE已经不为null了,于是直接越过同步块,返回INSTANCE所引用的构造了一半的实例。这就是导致DCL失败的原因[2]。

网络上面有些文章说可以通过 volatile 关键字修饰INSTANCE使得DCL可以正常工作,但我看国外的文章说 volatile 也会产生其他的问题[2][3]。

饿汉式(static final)

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

    private Singleton() {
    }

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

静态内部类

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

    private Singleton() {
    }

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

由于静态内部类在第一次使用的时候才会被加载,所以它属于懒汉式的,又因为这个实现过程没有加锁,所以在性能上也能达到很好的效果,JVM保证了线程安全。

饿汉式(枚举)

public enum EasySingleton{
    INSTANCE;
}

参考文献

1.https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%95%E4%BE%8B%E6%A8%A1%E5%BC%8F
2.http://www.ibm.com/developerworks/library/j-dcl/
3.http://www.javaworld.com/article/2074979/java-concurrency/double-checked-locking–clever–but-broken.html

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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")

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