设计模式之单例模式

java设计模式之单例模式——Singleton pattern 设计模式故事会:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40205234/article/details/90664824 单例模式 单例模式(Singleton pattern)是java中最常见的设计模式之一。该模式属于创建型设计模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。这种模式涉及到一个单一的类,该类负责创建自己的对象,同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一... 阅读详情

什么是单例模式

    单例模式是为了确保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,这个类就是单例类。提供了全局访问的方法。
    单例模式有三个要点:
        1.某个类只能有一个实例
        2.必须自行创建这个实例
        3.必须自行向整个系统提供这个实例
    单例模式只包含一个角色:
        Singleton(单例):在单例类的内部实现只生成一个实例,同时他提供一个静态的getInstance()方法,让客户端可以访问他的唯一实例,为了防止在外部对其实例化,将其构造方法设置为私有。在单例类内部定义一个静态对象,作为外部共享的唯一实例。

单例模式的优缺点

优点
  1. 单例模式提供了对唯一实例的受控访问,因为单例类封装了他的唯一实例,所以可以严格控制客户怎么以及何时访问他。
  2. 由于在系统内存中只存在一个对象,因此可以节约系统资源。
缺点
  1. 由于单例模式中没有抽象层,因此单例类的扩展有很大的困难。
  2. 单例类的职责过重,在一定程度上违背了单一职责原则。因为单例类既充当了工厂角色,提供了工厂方法,同时又是产品角色,包含一些业务方法,将产品的创建和产品本身的功能融合到一起。

单例模式的适用场景

  1. 系统只需要一个实例对象,或者需要考虑资源消耗太大而只允许创建一个对象。
  2. 客户端调用类的单个实例只允许使用一个公共访问点,除了该公共访问点,不能通过其他途径访问该实例。

单例模式案例

单例的不同实现方式


1. 饿汉模式,线程安全
/**
 * 类在被加载时就创建了对象
 **/
public class Singleton {

    private Singleton() {
    }

    /**
     * 本类内部创建对象实例
     */
    private final static Singleton INSTANCE = new Singleton();

    /**
     * 提供一个公有的静态方法,返回实例对象
     *
     * @return Singleton
     */
    public static Singleton getInstance() {
        return INSTANCE;
    }
}

2. 懒汉模式,线程不安全
/**
 * 单例实例在第一次使用时才创建
 **/
public class Singleton {

    private static Singleton instance;

    private Singleton() {
    }

    /**
     * 提供一个静态的公有方法,当使用到该方法时,才去创建 instance
     *
     * @return Singleton
     */
    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }
}

3. 懒汉模式,线程安全,不推荐使用
/**
 * 使用了 synchronized 来保证并发情况下只会创建一个实例
 * 不过 synchronized 的锁粒度比较大,对性能影响比较大
 **/
public class Singleton {
    private static Singleton instance;

    private Singleton() {
    }

    /**
     * 提供一个静态的公有方法,加入同步处理的代码,解决线程安全问题
     *
     * @return Singleton
     */
    public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }
}

4. 懒汉模式,双重检查,线程安全
/**
 * 在成员属性上增加了 volatile 关键字,保证多线程时对实例的可见性以及防止指令重排序
 **/
public lass Singleton {
    private static volatile Singleton instance;

    private Singleton() {
    }

    /**
     * 提供一个静态的公有方法,加入双重检查代码,解决线程安全问题, 同时解决懒加载问题
     *
     * @return Singleton
     */
    public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

5. 懒汉模式,双重检查,线程不安全
public class Singleton {
    private Singleton() {
    }
    
    private static Singleton instance = null;
    
    // 当执行instance = new Singleton(); 这行代码时,
    // CPU会执行如下指令:
    //      1.memory = allocate() 分配对象的内存空间
    //      2.ctorInstance() 初始化对象
    //      3.instance = memory 设置instance指向刚分配的内存
    // 单纯执行以上三步没啥问题,但是在多线程情况下,可能会发生指令重排序。
    // 指令重排序对单线程没有影响,单线程下CPU可以按照顺序执行以上三个步骤,
    // 但是在多线程下,如果发生了指令重排序,则会打乱上面的三个步骤。
    // 如果发生了JVM和CPU优化,发生重排序时,可能会按照下面的顺序执行:
    //      1.memory = allocate() 分配对象的内存空间
    //      3.instance = memory 设置instance指向刚分配的内存
    //      2.ctorInstance() 初始化对象
    // 假设目前有两个线程A和B同时执行getInstance()方法,
    // A线程执行到instance = new Singleton(); B线程刚执行到第一个
    // if (instance == null){处,
    // 如果按照1.3.2的顺序,假设线程A执行到3.instance = memory
    // 设置instance指向刚分配的内存,此时,线程B判断instance已经有值,
    // 就会直接return instance;而实际上,线程A还未执行2.ctorInstance()
    // 初始化对象,也就是说线程B拿到的instance对象还未进行初始化,
    // 这个未初始化的instance对象一旦被线程B使用,就会出现问题。
    
    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null){
            synchronized (Singleton.class){
                if(instance == null){
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

6. 饿汉模式,静态代码块,线程安全
public class Singleton {

    private Singleton() {

    }

    private static final Singleton instance;

    static {
        instance = new Singleton();
    }

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

7. 饿汉模式,静态内部类,推荐使用,线程安全
/**
 * 可以达到和双重检查一样的效果, 只会在调用 getInstance() 方法时才会加载内部 SingletonInstance
 */
public class Singleton {

    private Singleton() {
    }

    /**
     * 写一个静态内部类,该类中有一个静态属性 Singleton
     */
    private static class SingletonInstance {
        private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
    }

    /**
     * 提供一个静态的公有方法,直接返回SingletonInstance.INSTANCE
     *
     * @return Singleton
     */
    public static synchronized Singleton getInstance() {
        return SingletonInstance.INSTANCE;
    }
}

8. 饿汉模式,枚举,推荐使用,线程安全
public class SingletonExample {
    private SingletonExample() {
        
    }
    
    public static SingletonExample getInstance() {
        return Singleton.INSTANCE.getInstance();
    }
    
    private enum Singleton {
        INSTANCE;
        
        private SingletonExample singleton;
        
        // JVM保证这个方法绝对只调用一次
        Singleton() {
            singleton = new SingletonExample();
        }
        
        public SingletonExample getInstance() {
            return singleton;
        }
    }
}

单例模式在源码中的应用

Runtime

/**
 * 使用的是饿汉模式
 **/
public class Runtime {
    private static Runtime currentRuntime = new Runtime();

    /**
     * Returns the runtime object associated with the current Java application.
     * Most of the methods of class <code>Runtime</code> are instance
     * methods and must be invoked with respect to the current runtime object.
     *
     * @return  the <code>Runtime</code> object associated with the current
     *          Java application.
     */
    public static Runtime getRuntime() {
        return currentRuntime;
    }

    /** Don't let anyone else instantiate this class */
    private Runtime() {}

}


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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")

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设计模式——单例模式

学习了这么长的时间,设计模式却还是浅尝辄止,而且最近在回顾Vue知识的时候,发现了很多常见的设计模式:观察者啊,单例啊什么的。让我意识到,如果想要去读懂Vue底层的话,设计模式的思想是必不可少的。虽然是在学前端,但是准备通过java来学习设计模式,因为毕竟java是一个强类型的语言,通过java能更直观的去学习设计模式的思想。同时也会尽量去将设计模式通过JavaScript的方式实现出来。字面上来看,就是只有一个实例的模式。简单来说,单例模式就是在整个系统中,保持一个实例,不生成新实例的模式。当然并不是说仅

qq_45670042的博客 1247

【设计模式】单例模式

单例模式保证了在程序的不同位置都可以且仅可以取到同一个对象实例:如果实例不存在,会创建一个实例;如果已存在就会返回这个实例。因为单例是一个类,所以你也可以为其提供相应的操作方法,以便于对这个实例进行管理。

qq_44091004的博客 1221

设计模式-单例模式

设计模式记录学习单例模式是java中最简单的设计模式之一,这种类型的设计模式属于创建类型的一种,它提供了创建对象的最佳方式。就是采取一定的方法保证在整个软件系统中,对某个类只能存在一个对象实例,并且该类只提供了一个取得其对象实例的静态方法。例如Hibernate的sessionFactory 它充当数据存储源代理,并且负责创建Session对象.SessionFactory并不是轻量级,一般情况下,一个项目只需要一个SessionFactory,这时就会用到单例模式单例模式注意事项和细节说明。

qq_41217095的博客 1653

DesignPattern系列__10单例模式

单例模式介绍 单例模式,是为了确保在整个软件体统中,某个类对象只有一个实例,并且该类通常会提供一个对外获取该实例的public方法(静态方法)。 比如日志、数据库连接池等对象,通常需要且只需要一个实例对象,这就会使用单例模式。 单例模式的7种模式 饿汉式 静态常量 静态代码块 懒汉式 线程不安全 同步方法 同步代码块 双重检查 静态内部类 枚举 容器实现单例模式 线程池实现单例...

202

23种设计模式之单例模式

设计模式是前辈们对代码开发经验的总结,是解决特定问题的一系列套路,他不是语法规定,而是一套用来提高代码可复用性、可维护性、可读性、稳健性以及安全性的解决方案 1995年,GoF合作出版了《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书,收录了23中设计模式,从此树立了软件设计模式领域的里程碑,人称GoF设计模式

JAVA开发区的博客 346

设计模式实战(单例模式)

设计模式实战 👾设计模式demo实战。 项目地址:https://github.com/bearbrick0/designpattern 🫑创建型设计模式 创建型的设计模式包括:单例模式、工厂模式、建造者模式、原型模式。它主要解决对象的创建问题。封装复杂的问题,解耦对象创建代码和使用代码。 🥦单例设计模式 在有些系统中,为了节省内存资源、保证数据内容的一致性,对某些类要求只能创建一个实例,这就是所谓的单例模式。 例如,Windows 中只能打开一个任务管理器,这样可以避免因打开多个任务管理器窗口而造成内存

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geek-wmy
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