单例模式(Singleton Pattern)

本文介绍了单例模式的概念及其三种实现方式:饿汉模式、懒汉模式及双重锁定。饿汉模式在类加载时即创建对象,懒汉模式则在首次使用时创建对象,而双重锁定则是懒汉模式的一种优化。

概述

单例模式(Singleton Pattern),创建对象模式之一,单例模式确保一个类只能创建一个实例。单例模式适用于一个系统要求一个类只有一个实例时,比如Swing窗体,只需要一个实例。如果一个类可以同时存在多个实例,那就不需要使用单例模式。单例模式很容易被滥用。下面看一下代理模式的几种实现方式。

实现

实现单例模式要两点,一是不能让外界创建对象,所以需要构造器私有化;二是需要提供得到单例对象的方法。

饿汉模式

/**

 * 单例之饿汉模式

 */

public class Singleton {

   private static Singleton instance =new Singleton();

   private Singleton() {}

   public static Singleton getInstance() {

      return instance;

   }

}

该模式是类加载的的时候创建好一个静态对象,不管使用不使用,对象已经创建好了,并且是线程安全的。

懒汉模式

/**

 * 单例之懒汉

 */

public class Singleton {

   private static Singleton instance;

   private Singleton() {}

   public static synchronized Singleton getInstance() {

      if(instance ==null) {

        instance = new Singleton();

      }

      return instance;

   }

}

该模式很懒,不用的时候不会创建对象,只有用的时候才会创建,但在多线程的情况下,需要让方法互斥,才能保证只会创建一个实例,如果不加synchronized,当多个线程同时获取实例时,就有可能创建多个实例。(可以测试一下)

双重锁定

/**

 * 双重锁定

 */

public class Singleton {

   private static Singleton instance;

   private Singleton() {}

   public static Singleton getInstance() {

      if(instance ==null) {

        synchronized (Singleton.class) {

           if (instance ==null) {

              instance =new Singleton();

           }

        }

      }

      return instance;

   }

}

第一个instance == null是判断当前是否为空,如果为空才对创建实例的代码快上互斥锁,第二个instance == null是两个线程互斥了,第一个线程创建完对象,第二个线程直接返回。这种方式是在懒汉模式上的一个进化,避免了无用的互斥开销。这个是在《大话设计模式》上看到的,大话是用的C#,百度一下,这种方式不适用于java,基于java内存模型有时会失效,我没想明白什么时候会失效,明天再研究下。

总结

单例模式由于构造器是私有化的,所以单例的类不能被继承。优缺点分析,饿汉模式,类加载的时候就会创建单例对象,保证了多线程情况下的单例,同时有可能这个单例对象永远也不会被用到;懒汉模式,只有用到单例的时候才会创建对象,不用就不会创建,多线程情况下互斥开销较大。使用哪种情况全屏自己爱好,企业级应用应该不会在这点内存上耗费时间。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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