设计模式,1994年生,2034卒

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前言

本文是2194年“程序员考古年会”的压轴发言稿,三年前,一支考古队在机房遗址发现了一本垫在显示器下的残书,经过AI恢复以后,惊喜地发现了一门早已失传的技术:设计模式,从此掀起了一股设计模式考古热潮。

黑暗时代

上世纪七八十年代,软件开发更像手艺活,每个人都有自己的工具、习惯和“祖传写法”。

最开始程序规模不大,几千几万行代码,一个人还能掌控。

很快软件开始膨胀,几十人协作、几十万行代码的大项目出现了。

于是,Smalltalk、C++、Objective-C 等语言陆续登场,希望用面向对象解决复杂性。

今天的人们已很难准确理解“面向对象”为何物,但根据残存的技术博客,考古人员推测它是一种把世界万物都看作“东西”的信仰。

但程序员却发现,这些编程语言提供了砖头,却没告诉你房子该怎么盖。

如果解耦对象?如何减少依赖?如何让系统容易扩展?怎么才能在变化中活下来?

类似的难题困扰着无数的程序员。

当时互联网不发达,交流少,大家不断地在重复发明轮子。

考古显示,旧金山的马丁为了“对象变化后如何通知其他对象”,苦思数周,终于找到一种优雅结构。

与此同时,在遥远的德国,汉斯也发明了几乎一样的东西。

这样的事情越来越多,终于让隐居在代码深渊里的高手皱起了眉头,决定出手收拾局面。

暗号

1990年,在一个面向对象的会议上,来自瑞士Erich Gamma 遇到了来自澳大利亚的Richard Helm,两人聊着聊着,赫然发现:“等等……你研究的,怎么跟我研究的一样?”

他俩都在参考建筑行业(门为什么放在这里?窗户为什么这么设计?城市为什么形成街区....),试图总结软件设计中的共性问题。

那还等啥,赶紧合作吧。

后来,来自美国的John Vlissides 和Ralph Johnson 也加入了他们。

当时没有Git、没有Zoom,没有Google doc,Slack ,Notion......  更没有现在的“AI集体思考环境”。

四个人分散在三个国家,全靠邮件进行交流,偶尔在OOPSLA这样的大会上碰头儿。

考古人员努力整理了四位作者的往来邮件,其中一封的标题是“关于第三个模式的第七次修改意见”,正文长达四十页,附带了十一个 UML 图。

现在很难理解 UML 究竟是一种语言还是一种仪式,考古人员猜测那些方框和箭头大概是用来在写代码之前消耗过剩热情的。

四人就像植物学家,努力地整理着黑暗森林的植物,辛苦劳作了4年以后,常见的23种设计终于被分门别类地整理了出来。

1994年,一本封面普通,甚至有些沉闷的书出版了,书名极其克制:《Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》。

后来,程序员们懒的念全名,直接叫它《设计模式》,四位作者也被称为GoF(四人帮)

“GoF”本意是 Gang of Four,被一位华裔程序员译成“四人帮”后在中国程序员圈子里极具辨识度,虽然这个称呼偶尔会引发历史老师与软件工程师之间的尴尬误会。

这可能是软件历史上最奇怪的一本书,它没有发明编程语言,操作系统,数据库,只是做了一件事情:把程序员已经在做的事情,命名了。

但命名本身就是一种力量,它变成了一种语言,一种程序员之间的暗号。

只要有人说:这里用Strategy”,所有人立刻就会明白:

  • 动态切换算法

  • 接口统一

  • 行为可替换

黄金时代

不得不说,设计模式碰上了好时候。

1995年到2010年,企业级软件进入地狱级复杂度,面向对象成为主流信仰。

“企业级”是一个至今未能完全破译的修饰词,考古人员从大量招聘广告残片中推断,它大体意味着“更贵、更慢、但让人更有面子”。

无数程序员虔诚地相信:世界可以被抽象成 class

设计模式的出现,又可以把这些class漂亮地组织起来,让无数人沉迷其中,无法自拔。

C++老当益壮,Java迅猛崛起,那冗长的语法和设计模式简直是绝配。

程序员开始像背元素周期表一样背模式,Singleton,Factory,Observer,Decorator,Facade,Visitor,Strategy,Builder,Template Method......

设计模式成了面试必问的知识点:“请解释一下Observer Pattern。” “你什么时候会使用Factory?” 

甚至出现了“Singleton的七种写法是什么”这样的离谱问题。

据考证,这曾是一道用于折磨候选人的著名酷刑,其确切用意已不可考。

程序员们不懂设计模式,会被同事鄙视,有些人甚至相信,不使用设计模式的代码,不够专业,不能提交。

以GoF的《设计模式》为核心,出现了无数的周边产品:

《Java与设计模式不得不说的故事》、《戏说设计模式》、《趣味设计模式》、《头大设计模式》、《张大胖与设计模式》......

一个奇怪的时代来了,设计模式从“经验总结”,升格为一种亚文化、一种信仰、一种身份标签。

甚至出现了一种新型程序员,他们写代码之前会先问一句:这里适合什么Pattern?

这导致了一个Hello World都变得复杂无比:

// 抽象产品interface Message {    String getText();}// 具体产品class HelloWorldMessage implements Message {    public String getText() {        return "Hello World";    }}// 工厂模式interface MessageFactory {    Message createMessage();}class HelloWorldFactory implements MessageFactory {    public Message createMessage() {        return new HelloWorldMessage();    }}// 单例模式(控制输出器)class OutputManager {    private static OutputManager instance;    private OutputManager() {}    public static OutputManager getInstance() {        if (instance == null) {            instance = new OutputManager();        }        return instance;    }    public void print(Message msg) {        System.out.println(msg.getText());    }}// 主程序public class Main {    public static void main(String[] args) {        MessageFactory factory = new HelloWorldFactory();        Message msg = factory.createMessage();        OutputManager output = OutputManager.getInstance();        output.print(msg);    }}

第一次危机

编程语言开始飞速进化,Java 8引入了Lambda表达式和Stream API,C#早就有了委托和LINQ,Scala、Kotlin在JVM上玩起了函数编程和类型安全的魔法。

框架开始接管世界,Spring,Hibernate,Django,Rails,React,Angular,Vue......

很多设计模式被编程语言和框架吃掉,突然变得不需要亲自手写了。

比如策略模式,曾经程序员需要写一个策略接口再加一堆实现类,现在Lambda表达式几行解决,策略模式“缩水”成了函数式接口和一行函数体的组合。

函数式编程的大旗越举越高,它的支持者给出的理由极其简练:你的OOP设计模式在我这里,很多时候根本就不叫“模式”,只是“语言特性”。

设计模式没有消失,它只是被藏起来了,就像地下管道,你看不见,但它仍然存在。

今天挖掘出的 Spring 框架遗址显示,其内部布满了这种“管道”,但当时的使用者只需打个注解,完全忘了它们的存在。

很多年轻程序员开始产生一种错觉:我从来不用设计模式,也活得好好的啊。

值得注意的是,GoF的成员之一Erich Gamma加入了微软,开发出了Visual Studio Code这个现象级的编辑器,这本身就是一个巨大的隐喻:一个靠设计模式成名的程序员,最后选择去做开发工具,而不是继续推广模式。

Erich Gamma at SpringOne Platform 2017

但暴风雨真正来临,是在更晚些时候。

死亡

2023年之后,AI进入软件开发,开始自动生成代码,自动补全,自动重构。

年轻程序员他们忙于学习如何拆分任务,审查AI输出,管理上下文, 很少再读GoF了。

面试也变了,过去要求“解释一下Builder Pattern”,现在是“你如何让AI稳定生成可维护代码?”

设计模式逐渐成为一种旧时代的术语,像汇编优化,手写内存管理,不是没人懂,而是越来越少人主动接触。

2034年,最后一本以“设计模式”为主题的技术书籍停止出版,同年,计算机科学核心课程中移除了“设计模式导论”课程。

设计模式死亡,享年40岁。

考古发现,在设计模式的最后几年,全球还有最后一小群“模式狂热爱好者”(他们大多是上了年纪的软件架构师),在Reddit的r/DesignPatterns子版块里发表着最后的叹息与怀旧:

“1998年,读完GoF书的那一天,我看整个软件的视角都变了!”

“看完Jive源码,我第一次感受到软件竟然可以如此美妙!”

但新入行10后程序员们对此无动于衷。他们用自然语言指挥AI写CRUD,然后懒洋洋地甩一句:“设计模式,那是什么鬼东西?”

设计模式的幽灵

2045年,清北大学的AI研究团队在调试一个多智能体系统时,发现了一些令人瞠目结舌的现象:

这些AI智能体,自发演化出了一套类似“设计模式”的结构!

比如,当系统需要动态选择不同方案时,主控Agent不会直接决定执行路径,而是把任务交给一组“策略Agent”。

每个Agent负责一种实现方式:有的擅长性能优化,有的偏向稳定性,有的优先考虑资源成本。主控Agent根据上下文自动切换调用对象:这不就是Strategy Pattern嘛!

当某个Agent无法处理请求时,它会把请求自动转交给另一个更适合的Agent。若第二个仍无法处理,则继续向后传递,整个过程没有中心调度,只有一条不断传递责任的链路:Chain of Responsibility。

除此之外,研究人员还观察到了:Builder模式,Template Method, Observer......

最令人不安的是,没有人教过AI这些模式,没有一本《Design Patterns》被输入训练数据,这些结构并不是被学习,而是被“重新发明”。

研究团队最终把这些模式整理成了论文,发表于《自然·机器智能》杂志,标题是:

《模式的模式:人工智能智能体如何重新发现1994年的设计思想》

论文最终给出了一个非常让人深思的结论:当AI系统拥有足够复杂的任务和自治能力时,它最终会收敛到与人类工程设计相同的底层抽象,某些组织方式,会不可避免地再次出现。

就像就像桥梁最终会长成拱形,城市最终会出现道路,复杂系统最终会重新发明秩序。

这一结论也引发了一个意外的哲学争论:设计模式到底是人类的发明,还是数学般先验存在的规律?

这场争论成为21世纪最有爆炸性的学术悬案之一。

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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")

Vue3 组合式函数(Composables)设计模式:从封装到复用

本文以一次因复制粘贴导致的全局状态污染事故为引,深入剖析 Vue 3 Composable 的三大陷阱:单例状态误用、生命周期钩子注册失效与异步请求竞态。作者通过重构实践,强调 Composable 复用的核心是“带生命周期的响应式上下文”,而非简单代码复用。提出关键规范:状态归属决定 ref 位置、钩子必须在 setup 同步执行、用序号或 AbortController 解决竞态,并倡导基于“状态与生命周期”判断抽取时机,最终提升代码健壮性与团队协作效率。

滴水成河,汇流成海 186

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

【第四部分:Agentic 智能体设计模式】18.Agent 并行化实战:任务拆分、并发执行与结果汇总

本文介绍 Parallelization(并行化模式)的原理与工程实现,重点分析 Fan-out / Fan-in、Sectioning、Voting、任务依赖、上下文隔离、并发控制及部分失败处理。结合采购合同并行分析案例与 Java CompletableFuture 代码,说明如何实现独立任务的并发执行、结构化结果汇总和证据校验。同时介绍 LangGraph 动态任务分发、OpenAI 并行 Subagent、LangChain 异步 Subagent 及 DeepSeek Super-agent 等近

weixin_42258782的博客 256

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

设计模式之访问者模式

访问者模式是一种行为型设计模式,核心思想是将操作从元素类中分离,通过“访问者”统一管理对对象结构的多种操作。适用于元素类型稳定但操作频繁变化的场景。其精髓在于双重分派:元素通过accept方法触发访问者visit,最终由元素和访问者的运行时类型共同决定具体执行逻辑。该模式避免了在元素类中添加大量方法,提升扩展性,但会增加类数量与复杂度。典型应用如编译器语法树遍历、报表统计等。

FallingGod的博客 136

设计模式之模板方法模式

模板方法模式通过定义算法骨架,将可变步骤延迟至子类实现,实现流程复用。核心是父类的final模板方法锁定执行顺序,子类仅需实现抽象方法或覆盖钩子。如冲泡饮品场景中,烧水、倒杯等固定步骤由父类完成,冲泡与加调料由子类定制。该模式避免代码重复,提升扩展性,适用于流程固定但部分步骤可变的场景。

FallingGod的博客 328

LangGraph 体系实战(下):中断恢复、流式、子图与设计模式

LangGraph的动态中断机制允许用户在图执行过程中设置暂停点,等待外部输入后再继续执行,提供了人机交互接口。当中断触发时,LangGraph会通过持久化机制保存当前图状态,并无限期等待直到用户恢复执行。中断通过在任意图节点中调用 interrupt()函数实现,该函数可以接收任何可 JSON序列化的值,并将该值暴露给调用方。中断触发后,调用方根据 interrupt()暴露的信息生成反馈,重新调用图时通过 Command将反馈传递给计算图,恢复图的运行。

不吃紫菜的博客 230

设计模式指南 (Java 版) ㊁

本文以简洁易懂的方式介绍Java中的设计模式,按创建型、结构型、行为型分类,重点解析简单工厂与工厂方法模式。通过现实案例(如造门、招聘)类比,阐明其核心思想:封装对象创建逻辑,提升代码可维护性。强调设计模式是解决问题的指导原则,而非万能药,应避免过度设计,合理使用方能发挥最大价值。

sync_with_U 173

Day37 · 设计模式

设计模式(Design Pattern)是前人总结的、针对软件设计中反复出现问题的经典解决方案模板。它不是可以直接抄来运行的代码,而是一套"思路 + 结构"。创建型(Creational):对象怎么创建——单例、工厂方法、抽象工厂、建造者、原型;结构型(Structural):类和对象怎么组合成更大的结构——适配器、装饰器、代理、外观、桥接、组合、享元;行为型(Behavioral):对象之间怎么分工通信——策略、模板方法、观察者、迭代器、责任链、命令、状态、备忘录、访问者、中介者、解释器等。

小嘉丶学长的博客 167

设计模式之策略模式核心概念和应用场景

打个比方:策略模式就像"出行方式选择器"你要去某个目的地,可以选择:开车、坐地铁、打车、骑车、步行每种出行方式就是一条"策略"你只需要告诉选择器"我要去XX",选择器会根据情况帮你选最合适的方式你不需要关心每种方式的具体实现(开车怎么开、地铁怎么坐)生活中的策略模式支付方式:微信、支付宝、银行卡、现金 → 支付时选择一种即可排序算法:快排、归并、堆排序 → 根据数据特点选择最优算法压缩方式:ZIP、RAR、7Z → 根据需求选择压缩策略/*** 权益消息发送策略接口。

qq_38196449的博客 189

JS - 设计模式类型详解

在 JS 生态中,设计模式是从“能写业务”进阶到“能搭架构”的核心抓手。它不是冗余的概念堆砌,而是针对前端高频痛点的标准化解决方案。 JS 语言本身函数一等公民、动态弱类型的特性,让设计模式的实现比传统面向对象语言更轻量灵活。合理运用单例、发布订阅、策略、代理等模式,能快速消除项目中大量臃肿的 if-else,解耦模块依赖,统一组件复用逻辑,大幅降低维护成本。 从框架底层的响应式系统,到工程化工具的中间件机制,设计模式无处不在。它是前端工程师构建高可维护、高扩展性大型应用的必备底层能力。

D_xw_的博客 232
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