观察者模式

@TOC观察者模式

前言

代码code过程中对于特定的场景前人总结了很多方便、高效、扩展性高的设计模式,下面是在code过程中关于观察者模式的应用。

观察者模式类图

在这里插入图片描述
场景:
某操作导致对象A的状态发生变化,此时与A关联的B、C、D……都因为A的状态改变作出了不同的反应。

执行容器:
持有观察者集合,可以通过循环的方式统一执行观察者从父类继承过来的方法。

观察者:
继承父类,通过继承来的方法统一执行对应状态变化的各自操作。

简单总结:
父类引用指向子类,执行容器持有父类集合,通过循环父类集合执行观察者们的从父类继承的方法。

优点:避免面条代码、方便扩展

类图

执行容器:
对应抽象目标类
ps:因为业务简单,不再对执行类进行封装抽象。
观察者:
对应观察者们

##代码
执行容器:


/**
 * @description:
 * @author: mdh
 * @Date: 
 */
public class ObserverContent {

    /**
     * @description:观察者队列
     * @author: mdh
     * @date: 
     * @param:
     * @return :
     * @throws:
     */
    protected List<BaseMapper> mapperList = new ArrayList<>();

    /**
     * @return : void
     * @description:添加观察者到观察者队列
     * @author: mdh
     * @date: 
     * @param: [baseMapper]
     * @throws:
     */
    public void addObserver(BaseMapper baseMapper) {
        this.mapperList.add(baseMapper);
    }

    /**
     * @return : 
     * @description:通知观察者改变状态-更新状态
     * @author: mdh
     * @date: 
     * @param: [status]
     * @throws:
     */
    public Result updateStatus(int status) {

        //使用parallelStream时为避免线程不安全,将mapperList转为线程安全集合,也可使用并发包下的集合,数据量大时可以
        //Collections.synchronizedCollection(mapperList);
        //mapperList.parallelStream().forEach(item -> item.updateStatus(status));

        //使用stream循环执行观察者的操作
        mapperList.stream().forEach(item -> item.updateStatus(status));
        return new Result(true);
    }

}

观察者类就是普通的mapper继承BaseMapper,父类中定义updateStatus,在xml中各自实现,这里就不多叙述。

main执行方法:

 @Override
    public Result updateObserverStatus(RequestVo requestVo) {

        //状态执行类
        ObserverContent observerContent = new ObserverContent();
        //content观察者
        BaseMapper contentMapper = smartKnowledgeMapContentMapper;
        //map观察者
        BaseMapper mapMapper = smartKnowledgeMapMapper;
        //执行类注册观察者
        observerContent.addObserver(contentMapper);
        observerContent.addObserver(mapMapper);
        //传入状态值,观察者们根据status值做出不同反应
        observerContent.updateStatus(requestVo.getStatus());
        return new Result(true);
    }

总结

对于功能的实现面条代码也可以实现,设计模式的使用只是让我们的代码更美。观察者模式解决了订阅-发布这一场景的冗余,而且更容易扩展。水平有限,仅作参考

内容概要:本文档主要介绍了Intel Edge Peak (EP) 解决方案,涵盖从零到边缘高峰的软件配置和服务管理。EP解决方案旨在简化客户的入门门槛,提供一系列工具和服务,包括Edge Software Provisioner (ESP),用于构建和缓存操作系统镜像和软件栈;Device Management System (DMS),用于远程集群或本地集群管理;以及Autonomous Clustering for the Edge (ACE),用于自动化边缘集群的创建和管理。文档详细描述了从软件发布、设备制造、运输、安装到最终设备激活的全过程,并强调了在不同应用场景(如公共设施、工业厂房、海上油井和移动医院)下的具体部署步骤和技术细节。此外,文档还探讨了安全设备注册(FDO)、集群管理、密钥轮换和备份等关键操作。 适合人群:具备一定IT基础设施和边缘计算基础知识的技术人员,特别是负责边缘设备部署和管理的系统集成商和运维人员。 使用场景及目标:①帮助系统集成商和客户简化边缘设备的初始配置和后续管理;②确保设备在不同网络环境下的安全启动和注册;③支持大规模边缘设备的自动化集群管理和应用程序编排;④提供详细的密钥管理和集群维护指南,确保系统的长期稳定运行。 其他说明:本文档是详细描述了Edge Peak技术及其应用案例。文档不仅提供了技术实现的指导,还涵盖了策略配置、安全性和扩展性的考虑,帮助用户全面理解和实施Intel的边缘计算解决方案。
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