Java设计模式-单例模式

本文详细介绍了单例模式的概念、用途及实现方式,包括饿汉式、懒汉式、双重检测锁和枚举实现等不同方法,并探讨了每种方法的特点与适用场景。

一. 概述

1. 什么是单例模式?

单例模式:为确保一个类只能有一个实例,在这个类中创建自己唯一的实例

2. 为什么用单例模式?

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,按照单例模式设计类就可以提供这样的全局对象,以避免调用对象不一致的情况。例如线程池、缓存、日志对象、对话框、打印机、显卡的驱动程序等对象常被设计成单例。

3. 单例模式的要素?

  • 私有的构造器
  • 指向自己实例的私有静态引用
  • 返回自己唯一实例的公有静态方法

二. 单例模式

1. 饿汉式(线程安全)

在单例类加载时就实例化一个自己的对象

public class Singleton {
	//1.私有构造器
    private Singleton(){}
	
	//2.私有静态引用
    private static SingletonTest single = new SingletonTest();
	
	//3.共有静态方法
    public static SingletonTest getInstance(){
        return single;
    }
}

2. 懒汉式(线程不安全)

在其他类调用该单例类的方法来获取实例时才实例化一个自己的对象

public class Singleton {
	//1.私有构造器
    private Singleton(){}

	//2.私有静态引用
    private static Singleton single;

	//3.共有静态方法
    public static Singleton getInstance(){
        if(single == null) { //这里可能由于线程阻塞造成了多个线程都判断为null,结果造出多个对象,导致线程不安全
            single = new Singleton();
        }
        return single;
    }
}

懒汉式线程不安全问题解决方法:

  1. 静态方法前加 synchronized 关键字, 同步方法(作用域大,执行效率低)
  2. 静态方法里加 synchronized 同步代码块(执行效率仍低)
  3. 私有静态内部类,延迟加载(优于1和2方法)
public class Singleton {

    private static class Holdon{
        private static Singleton single = new Singleton();
    }

    private Singleton(){}

    public static Singleton getInstance(){
        return Holdon.single;
    }
}

3. 双重检测锁(DCL,即double-checked locking)

public class Singleton {

    private Singleton(){}

    private static volatile Singleton single;

    public static Singleton getInstance(){
        if(single == null){
            synchronized (Singleton.class){
                if(single == null){
                    single = new Singleton(); //这一语句并非原子性操作
                }
            }
        }
        return single;
    }
}

为什么必须要用 volatile 修饰 single?
single = new Singleton();这条语句在 JVM 进行了三个操作:

  • 分配内存空间给对象
  • 初始化对象
  • 把对象的内存地址赋给引用变量single

这个过程发生的顺序是无序的,当出现了以下情况就会出现问题:

  1. 线程1正常进入执行 single = new Singleton();
  2. 分配内存空间给对象
  3. 内存地址赋给single变量
  4. 线程2进入,判断此时的single不为null,返回一个未初始化的对象
  5. 线程1初始化对象

这样线程2就获取了一个不完整的对象,造成一系列错误导致最终程序崩溃
volatile关键字 有内存屏蔽的功能,可以避免这一情况的发生

4. 枚举实现单例

public enum Singleton(){
	INSTANCE;
	public void whateverMethod(){
	}
}
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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