设计模式之美——行为型2：策略模式、职责链模式、状态模式、备忘录模式

最新推荐文章于 2024-11-13 08:00:00 发布

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本文介绍了策略模式和职责链模式的原理与实现，通过代码示例展示了如何使用这两种模式来解决多分支逻辑问题，包括算法选择和请求处理。

策略模式

定义一族算法类，将每个算法分别封装起来，让它们可以互相替换。策略模式可以使算法的变化独立于使用它们的客户端（这里的客户端代指使用算法的代码）。
我们知道，工厂模式是解耦对象的创建和使用，观察者模式是解耦观察者和被观察者。策略模式跟两者类似，也能起到解耦的作用，不过，它解耦的是策略的定义、创建、使用这三部分。接下来，我就详细讲讲一个完整的策略模式应该包含的这三个部分。

public interface Strategy {
  void algorithmInterface();
}
public class ConcreteStrategyA implements Strategy {
  @Override
  public void  algorithmInterface() {
    //具体的算法...
  }
}
public class ConcreteStrategyB implements Strategy {
  @Override
  public void  algorithmInterface() {
    //具体的算法...
  }
}

因为策略模式会包含一组策略，在使用它们的时候，一般会通过类型（type）来判断创建哪个策略来使用。为了封装创建逻辑，我们需要对客户端代码屏蔽创建细节。我们可以把根据 type 创建策略的逻辑抽离出来，放到工厂类中。

public class StrategyFactory {
  private static final Map<String, Strategy> strategies = new HashMap<>();
  static {
    strategies.put("A", new ConcreteStrategyA());
    strategies.put("B", new ConcreteStrategyB());
  }
  public static Strategy getStrategy(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("type should not be empty.");
    }
    return strategies.get(type);
  }
}

如果策略类是无状态的，不包含成员变量，只是纯粹的算法实现，这样的策略对象是可以被共享使用的，不需要在每次调用 getStrategy() 的时候，都创建一个新的策略对象。针对这种情况，我们可以使用上面这种工厂类的实现方式，事先创建好每个策略对象，缓存到工厂类中，用的时候直接返回。

如果策略类是有状态的，根据业务场景的需要，我们希望每次从工厂方法中，获得的都是新创建的策略对象，而不是缓存好可共享的策略对象，那我们就需要按照如下方式来实现策略工厂类。

public class StrategyFactory {
  public static Strategy getStrategy(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("type should not be empty.");
    }
    if (type.equals("A")) {
      return new ConcreteStrategyA();
    } else if (type.equals("B")) {
      return new ConcreteStrategyB();
    }
    return null;
  }
}

应用一：解决多个if else

if else放到map里

// 策略的定义
public interface DiscountStrategy {
  double calDiscount(Order order);
}
// 省略NormalDiscountStrategy、GrouponDiscountStrategy、PromotionDiscountStrategy类代码...
// 策略的创建
public class DiscountStrategyFactory {
  private static final Map<OrderType, DiscountStrategy> strategies = new HashMap<>();
  static {
    strategies.put(OrderType.NORMAL, new NormalDiscountStrategy());
    strategies.put(OrderType.GROUPON, new GrouponDiscountStrategy());
    strategies.put(OrderType.PROMOTION, new PromotionDiscountStrategy());
  }
  public static DiscountStrategy getDiscountStrategy(OrderType type) {
    return strategies.get(type);
  }
}
// 策略的使用
public class OrderService {
  public double discount(Order order) {
    OrderType type = order.getType();
    DiscountStrategy discountStrategy = DiscountStrategyFactory.getDiscountStrategy(type);
    return discountStrategy.calDiscount(order);
  }
}

应用二：对一个文件进行排序的功能

假设有这样一个需求，希望写一个小程序，实现对一个文件进行排序的功能。文件中只包含整型数，并且，相邻的数字通过逗号来区隔。如果由你来编写这样一个小程序，你会如何来实现呢？

文件小：只需要将文件中的内容读取出来，并且通过逗号分割成一个一个的数字，放到内存数组中，然后编写某种排序算法（比如快排），或者直接使用编程语言提供的排序函数，对数组进行排序，最后再将数组中的数据写入文件

文件大10G（内存8G）：比如有 10GB 大小，因为内存有限（比如只有 8GB 大小），我们没办法一次性加载文件中的所有数据到内存中，这个时候，我们就要利用外部排序算法。

文件更大100G：比如有 100GB 大小，我们为了利用 CPU 多核的优势，可以在外部排序的基础之上进行优化，加入多线程并发排序的功能，这就有点类似“单机版”的 MapReduce。

文件非常大1T：使用真正的 MapReduce 框架，利用多机的处理能力，提高排序的效率。

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;
  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    if (fileSize < 6 * GB) { // [0, 6GB)
      quickSort(filePath);
    } else if (fileSize < 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      externalSort(filePath);
    } else if (fileSize < 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      concurrentExternalSort(filePath);
    } else { // [100GB, ~)
      mapreduceSort(filePath);
    }
  }
  private void quickSort(String filePath) {
    // 快速排序
  }
  private void externalSort(String filePath) {
    // 外部排序
  }
  private void concurrentExternalSort(String filePath) {
    // 多线程外部排序
  }
  private void mapreduceSort(String filePath) {
    // 利用MapReduce多机排序
  }
}
public class SortingTool {
  public static void main(String[] args) {
    Sorter sorter = new Sorter();
    sorter.sortFile(args[0]);
  }
}

重构后：

public interface ISortAlg {
  void sort(String filePath);
}
public class QuickSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}
public class ExternalSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}
public class ConcurrentExternalSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}
public class MapReduceSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}
public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;
  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg;
    if (fileSize < 6 * GB) { // [0, 6GB)
      sortAlg = new QuickSort();
    } else if (fileSize < 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      sortAlg = new ExternalSort();
    } else if (fileSize < 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      sortAlg = new ConcurrentExternalSort();
    } else { // [100GB, ~)
      sortAlg = new MapReduceSort();
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }
}

继续优化，使用工厂模式对对象的创建进行封装。

public class SortAlgFactory {
  private static final Map<String, ISortAlg> algs = new HashMap<>();
  static {
    algs.put("QuickSort", new QuickSort());
    algs.put("ExternalSort", new ExternalSort());
    algs.put("ConcurrentExternalSort", new ConcurrentExternalSort());
    algs.put("MapReduceSort", new MapReduceSort());
  }
  public static ISortAlg getSortAlg(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException("type should not be empty.");
    }
    return algs.get(type);
  }
}
public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;
  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg;
    if (fileSize < 6 * GB) { // [0, 6GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("QuickSort");
    } else if (fileSize < 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("ExternalSort");
    } else if (fileSize < 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("ConcurrentExternalSort");
    } else { // [100GB, ~)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg("MapReduceSort");
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }
}

将 if-else 分支判断移除掉,基于查表法来解决的，其中的“algs”就是“表”。

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;
  private static final List<AlgRange> algs = new ArrayList<>();
  static {
    algs.add(new AlgRange(0, 6*GB, SortAlgFactory.getSortAlg("QuickSort")));
    algs.add(new AlgRange(6*GB, 10*GB, SortAlgFactory.getSortAlg("ExternalSort")));
    algs.add(new AlgRange(10*GB, 100*GB, SortAlgFactory.getSortAlg("ConcurrentExternalSort")));
    algs.add(new AlgRange(100*GB, Long.MAX_VALUE, SortAlgFactory.getSortAlg("MapReduceSort")));
  }
  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg = null;
    for (AlgRange algRange : algs) {
      if (algRange.inRange(fileSize)) {
        sortAlg = algRange.getAlg();
        break;
      }
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }
  private static class AlgRange {
    private long start;
    private long end;
    private ISortAlg alg;
    public AlgRange(long start, long end, ISortAlg alg) {
      this.start = start;
      this.end = end;
      this.alg = alg;
    }
    public ISortAlg getAlg() {
      return alg;
    }
    public boolean inRange(long size) {
      return size >= start && size < end;
    }
  }
}

当我们添加新的排序算法的时候，还是需要修改代码，并不完全符合开闭原则。有什么办法让我们完全满足开闭原则呢？

通过反射来避免对策略工厂类的修改。

具体是这么做的：我们通过一个配置文件或者自定义的 annotation 来标注都有哪些策略类；策略工厂类读取配置文件或者搜索被 annotation 标注的策略类，然后通过反射了动态地加载这些策略类、创建策略对象；当我们新添加一个策略的时候，只需要将这个新添加的策略类添加到配置文件或者用 annotation 标注即可。

职责链模式

职责链模式的原理和实现。

利用职责链模式，带你实现一个可以灵活扩展算法的敏感词过滤框架。

通过剖析 Servlet Filter、Spring Interceptor 来看，如何利用职责链模式实现框架中常用的过滤器、拦截器。

职责链模式的原理和实现

将请求的发送和接收解耦，让多个接收对象都有机会处理这个请求。将这些接收对象串成一条链，并沿着这条链传递这个请求，直到链上的某个接收对象能够处理它为止。

在职责链模式中，多个处理器（也就是刚刚定义中说的“接收对象”）依次处理同一个请求。一个请求先经过 A 处理器处理，然后再把请求传递给 B 处理器，B 处理器处理完后再传递给 C 处理器，以此类推，形成一个链条。链条上的每个处理器各自承担各自的处理职责，所以叫作职责链模式。

第一种实现方式：链表

Handler 是所有处理器类的抽象父类，handle() 是抽象方法。每个具体的处理器类（HandlerA、HandlerB）的 handle() 函数的代码结构类似，如果它能处理该请求，就不继续往下传递；如果不能处理，则交由后面的处理器来处理（也就是调用 successor.handle()）。HandlerChain 是处理器链，从数据结构的角度来看，它就是一个记录了链头、链尾的链表。其中，记录链尾是为了方便添加处理器。

public abstract class Handler {
  protected Handler successor = null;
  public void setSuccessor(Handler successor) {
    this.successor = successor;
  }
  public final void handle() {
    boolean handled = doHandle();
    if (successor != null && !handled) {
      successor.handle();
    }
  }
  protected abstract boolean doHandle();
}
public class HandlerA extends Handler {
  @Override
  protected boolean doHandle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}
public class HandlerB extends Handler {
  @Override
  protected boolean doHandle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}
public class HandlerChain {
  private Handler head = null;
  private Handler tail = null;
  public void addHandler(Handler handler) {
    handler.setSuccessor(null);
    if (head == null) {
      head = handler;
      tail = handler;
      return;
    }
    tail.setSuccessor(handler);
    tail = handler;
  }
  public void handle() {
    if (head != null) {
      head.handle();
    }
  }
}
// 使用举例
public class Application {
  public static void main(String[] args) {
    HandlerChain chain = new HandlerChain();
    chain.addHandler(new HandlerA());
    chain.addHandler(new HandlerB());
    chain.handle();
  }
}

第二种实现方式：数组

HandlerChain 类用数组而非链表来保存所有的处理器，并且需要在 HandlerChain 的 handle() 函数中，依次调用每个处理器的 handle() 函数。

public interface IHandler {
  boolean handle();
}
public class HandlerA implements IHandler {
  @Override
  public boolean handle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}
public class HandlerB implements IHandler {
  @Override
  public boolean handle() {
    boolean handled = false;
    //...
    return handled;
  }
}
public class HandlerChain {
  private List<IHandler> handlers = new ArrayList<>();
  public void addHandler(IHandler handler) {
    this.handlers.add(handler);
  }
  public void handle() {
    for (IHandler handler : handlers) {
      boolean handled = handler.handle();
      if (handled) {
        break;
      }
    }
  }
}
// 使用举例
public class Application {
  public static void main(String[] args) {
    HandlerChain chain = new HandlerChain();
    chain.addHandler(new HandlerA());
    chain.addHandler(new HandlerB());
    chain.handle();
  }
}

变体链表实现：所有都请求一遍

在 GoF 给出的定义中，如果处理器链上的某个处理器能够处理这个请求，那就不会继续往下传递请求。

实际上，职责链模式还有一种变体，那就是请求会被所有的处理器都处理一遍，不存在中途终止的情况。这种变体也有两种实现方式：用链表存储处理器和用数组存储处理器，跟上面的两种实现方式类似，只需要稍微修改即可。

public abstract class Handler {
  protected Handler successor = null;
  public void setSuccessor(Handler successor) {
    this.successor = successor;
  }
  public final void handle() {
    doHandle();
    if (successor != null) {
      successor.handle();
    }
  }
  protected abstract void doHandle();
}
public class HandlerA extends Handler {
  @Override
  protected void doHandle() {
    //...
  }
}
public class HandlerB extends Handler {
  @Override
  protected void doHandle() {
    //...
  }
}
public class HandlerChain {
  private Handler head = null;
  private Handler tail = null;
  public void addHandler(Handler handler) {
    handler.setSuccessor(null);
    if (head == null) {
      head = handler;
      tail = handler;
      return;
    }
    tail.setSuccessor(handler);
    tail = handler;
  }
  public void handle() {
    if (head != null) {
      head.handle();
    }
  }
}
// 使用举例
public class Application {
  public static void main(String[] args) {
    HandlerChain chain = new HandlerChain();
    chain.addHandler(new HandlerA());
    chain.addHandler(new HandlerB());
    chain.handle();
  }
}

应用：敏感词过滤

对于支持 UGC（User Generated Content，用户生成内容）的应用（比如论坛）来说，用户生成的内容（比如，在论坛中发表的帖子）可能会包含一些敏感词（比如涉黄、广告、反动等词汇）。

对于包含敏感词的内容，我们有两种处理方式，一种是直接禁止发布，另一种是给敏感词打马赛克（比如，用 *** 替换敏感词）之后再发布。第一种处理方式符合 GoF 给出的职责链模式的定义，第二种处理方式是职责链模式的变体。

我们这里只给出第一种实现方式的代码示例，如下所示，并且，我们只给出了代码实现的骨架，具体的敏感词过滤算法并没有给出

public interface SensitiveWordFilter {
  boolean doFilter(Content content);
}
public class SexyWordFilter implements SensitiveWordFilter {
  @Override
  public boolean doFilter(Content content) {
    boolean legal = true;
    //...
    return legal;
  }
}
// PoliticalWordFilter、AdsWordFilter类代码结构与SexyWordFilter类似
public class SensitiveWordFilterChain {
  private List<SensitiveWordFilter> filters = new ArrayList<>();
  public void addFilter(SensitiveWordFilter filter) {
    this.filters.add(filter);
  }
  // return true if content doesn't contain sensitive words.
  public boolean filter(Content content) {
    for (SensitiveWordFilter filter : filters) {
      if (!filter.doFilter(content)) {
        return false;
      }
    }
    return true;
  }
}
public class ApplicationDemo {
  public static void main(String[] args) {
    SensitiveWordFilterChain filterChain = new SensitiveWordFilterChain();
    filterChain.addFilter(new AdsWordFilter());
    filterChain.addFilter(new SexyWordFilter());
    filterChain.addFilter(new PoliticalWordFilter());
    boolean legal = filterChain.filter(new Content());
    if (!legal) {
      // 不发表
    } else {
      // 发表
    }
  }
}

在框架中的应用：Servlet Filter

Servlet Filter 是 Java Servlet 规范中定义的组件，翻译成中文就是过滤器，它可以实现对 HTTP 请求的过滤功能，比如鉴权、限流、记录日志、验证参数等等。因为它是 Servlet 规范的一部分，所以，只要是支持 Servlet 的 Web 容器（比如，Tomcat、Jetty 等），都支持过滤器功能。

添加一个过滤器，我们只需要定义一个实现 javax.servlet.Filter 接口的过滤器类，并且将它配置在 web.xml 配置文件中。Web 容器启动的时候，会读取 web.xml 中的配置，创建过滤器对象。当有请求到来的时候，会先经过过滤器，然后才由 Servlet 来处理。

public class LogFilter implements Filter {
  @Override
  public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
    // 在创建Filter时自动调用，
    // 其中filterConfig包含这个Filter的配置参数，比如name之类的（从配置文件中读取的）
  }
  @Override
  public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
    System.out.println("拦截客户端发送来的请求.");
    chain.doFilter(request, response);
    System.out.println("拦截发送给客户端的响应.");
  }
  @Override
  public void destroy() {
    // 在销毁Filter时自动调用
  }
}

在web.xml配置文件中如下配置：

<filter>
  <filter-name>logFilter</filter-name>
  <filter-class>com.xzg.cd.LogFilter</filter-class>
</filter>
<filter-mapping>
    <filter-name>logFilter</filter-name>
    <url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>

职责链模式的实现包含处理器接口（IHandler）或抽象类（Handler），以及处理器链（HandlerChain）。对应到 Servlet Filter，javax.servlet.Filter 就是处理器接口，FilterChain 就是处理器链。接下来，我们重点来看 FilterChain 是如何实现的。

Servlet 中的 FilterChain 只是一个接口定义。具体的实现类由遵从 Servlet 规范的 Web 容器来提供，比如，ApplicationFilterChain 类就是 Tomcat 提供的 FilterChain 的实现类，源码如下所示。

public final class ApplicationFilterChain implements FilterChain {
  private int pos = 0; //当前执行到了哪个filter
  private int n; //filter的个数
  private ApplicationFilterConfig[] filters;
  private Servlet servlet;
  
  @Override
  public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response) {
    if (pos < n) {
      ApplicationFilterConfig filterConfig = filters[pos++];
      Filter filter = filterConfig.getFilter();
      filter.doFilter(request, response, this);
    } else {
      // filter都处理完毕后，执行servlet
      servlet.service(request, response);
    }
  }
  
  public void addFilter(ApplicationFilterConfig filterConfig) {
    for (ApplicationFilterConfig filter:filters)
      if (filter==filterConfig)
         return;
    if (n == filters.length) {//扩容
      ApplicationFilterConfig[] newFilters = new ApplicationFilterConfig[n + INCREMENT];
      System.arraycopy(filters, 0, newFilters, 0, n);
      filters = newFilters;
    }
    filters[n++] = filterConfig;
  }
}

ApplicationFilterChain 中的 doFilter() 函数的代码实现比较有技巧，实际上是一个递归调用。你可以用每个 Filter（比如 LogFilter）的 doFilter() 的代码实现，直接替换 ApplicationFilterChain 的第 12 行代码，一眼就能看出是递归调用了。我替换了一下，如下所示。

  @Override
  public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response) {
    if (pos < n) {
      ApplicationFilterConfig filterConfig = filters[pos++];
      Filter filter = filterConfig.getFilter();
      //filter.doFilter(request, response, this);
      //把filter.doFilter的代码实现展开替换到这里
      System.out.println("拦截客户端发送来的请求.");
      chain.doFilter(request, response); // chain就是this
      System.out.println("拦截发送给客户端的响应.")
    } else {
      // filter都处理完毕后，执行servlet
      servlet.service(request, response);
    }
  }

主要是为了在一个 doFilter() 方法中，支持双向拦截，既能拦截客户端发送来的请求，也能拦截发送给客户端的响应，你可以结合着 LogFilter 那个例子，以及对比待会要讲到的 Spring Interceptor，来自己理解一下。之前的两种实现方式，都没法做到在业务逻辑执行的前后，同时添加处理代码。

在框架中的应用：Spring Interceptor

Spring Interceptor，翻译成中文就是拦截器。尽管英文单词和中文翻译都不同，但这两者基本上可以看作一个概念，都用来实现对 HTTP 请求进行拦截处理。

它们不同之处在于，Servlet Filter 是 Servlet 规范的一部分，实现依赖于 Web 容器。Spring Interceptor 是 Spring MVC 框架的一部分，由 Spring MVC 框架来提供实现。客户端发送的请求，会先经过 Servlet Filter，然后再经过 Spring Interceptor，最后到达具体的业务代码中。

一个请求的处理流程，具体如下所示。

在这里插入图片描述

LogInterceptor 实现的功能跟刚才的 LogFilter 完全相同，只是实现方式上稍有区别。LogFilter 对请求和响应的拦截是在 doFilter() 一个函数中实现的，而 LogInterceptor 对请求的拦截在 preHandle() 中实现，对响应的拦截在 postHandle() 中实现。

public class LogInterceptor implements HandlerInterceptor {
  @Override
  public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
    System.out.println("拦截客户端发送来的请求.");
    return true; // 继续后续的处理
  }
  @Override
  public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
    System.out.println("拦截发送给客户端的响应.");
  }
  @Override
  public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
    System.out.println("这里总是被执行.");
  }
}

在Spring MVC配置文件中配置interceptors

<mvc:interceptors>
   <mvc:interceptor>
       <mvc:mapping path="/*"/>
       <bean class="com.xzg.cd.LogInterceptor" />
   </mvc:interceptor>
</mvc:interceptors>

Spring Interceptor 底层是如何实现的。

基于职责链模式实现的。其中，HandlerExecutionChain 类是职责链模式中的处理器链。它的实现相较于 Tomcat 中的 ApplicationFilterChain 来说，逻辑更加清晰，不需要使用递归来实现，主要是因为它将请求和响应的拦截工作，拆分到了两个函数中实现。

HandlerExecutionChain 的源码如下所示。

public class HandlerExecutionChain {
 private final Object handler;
 private HandlerInterceptor[] interceptors;
 
 public void addInterceptor(HandlerInterceptor interceptor) {
  initInterceptorList().add(interceptor);
 }
 boolean applyPreHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception {
  HandlerInterceptor[] interceptors = getInterceptors();
  if (!ObjectUtils.isEmpty(interceptors)) {
   for (int i = 0; i < interceptors.length; i++) {
    HandlerInterceptor interceptor = interceptors[i];
    if (!interceptor.preHandle(request, response, this.handler)) {
     triggerAfterCompletion(request, response, null);
     return false;
    }
   }
  }
  return true;
 }
 void applyPostHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, ModelAndView mv) throws Exception {
  HandlerInterceptor[] interceptors = getInterceptors();
  if (!ObjectUtils.isEmpty(interceptors)) {
   for (int i = interceptors.length - 1; i >= 0; i--) {
    HandlerInterceptor interceptor = interceptors[i];
    interceptor.postHandle(request, response, this.handler, mv);
   }
  }
 }
 void triggerAfterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Exception ex)
   throws Exception {
  HandlerInterceptor[] interceptors = getInterceptors();
  if (!ObjectUtils.isEmpty(interceptors)) {
   for (int i = this.interceptorIndex; i >= 0; i--) {
    HandlerInterceptor interceptor = interceptors[i];
    try {
     interceptor.afterCompletion(request, response, this.handler, ex);
    } catch (Throwable ex2) {
     logger.error("HandlerInterceptor.afterCompletion threw exception", ex2);
    }
   }
  }
 }
}

在 Spring 框架中，DispatcherServlet 的 doDispatch() 方法来分发请求，它在真正的业务逻辑执行前后，执行 HandlerExecutionChain 中的 applyPreHandle() 和 applyPostHandle() 函数，用来实现拦截的功能。

状态模式

状态模式一般用来实现状态机，而状态机常用在游戏、工作流引擎等系统开发中。

状态机的实现方式有多种，除了状态模式，比较常用的还有分支逻辑法和查表法。

状态机类似：

在这里插入图片描述

其中，obtainMushRoom()、obtainCape()、obtainFireFlower()、meetMonster() 这几个函数，能够根据当前的状态和事件，更新状态和增减积分。

public enum State {
  SMALL(0),
  SUPER(1),
  FIRE(2),
  CAPE(3);
  private int value;
  private State(int value) {
    this.value = value;
  }
  public int getValue() {
    return this.value;
  }
}
public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private State currentState;
  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = State.SMALL;
  }
  public void obtainMushRoom() {
    //TODO
  }
  public void obtainCape() {
    //TODO
  }
  public void obtainFireFlower() {
    //TODO
  }
  public void meetMonster() {
    //TODO
  }
  public int getScore() {
    return this.score;
  }
  public State getCurrentState() {
    return this.currentState;
  }
}
public class ApplicationDemo {
  public static void main(String[] args) {
    MarioStateMachine mario = new MarioStateMachine();
    mario.obtainMushRoom();
    int score = mario.getScore();
    State state = mario.getCurrentState();
    System.out.println("mario score: " + score + "; state: " + state);
  }
}

状态机实现方式一：分支逻辑法

参照状态转移图，将每一个状态转移，原模原样地直译成代码。这样编写的代码会包含大量的 if-else 或 switch-case 分支判断逻辑，甚至是嵌套的分支判断逻辑，所以，我把这种方法暂且命名为分支逻辑法。

public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private State currentState;
  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = State.SMALL;
  }
  public void obtainMushRoom() {
    if (currentState.equals(State.SMALL)) {
      this.currentState = State.SUPER;
      this.score += 100;
    }
  }
  public void obtainCape() {
    if (currentState.equals(State.SMALL) || currentState.equals(State.SUPER) ) {
      this.currentState = State.CAPE;
      this.score += 200;
    }
  }
  public void obtainFireFlower() {
    if (currentState.equals(State.SMALL) || currentState.equals(State.SUPER) ) {
      this.currentState = State.FIRE;
      this.score += 300;
    }
  }
  public void meetMonster() {
    if (currentState.equals(State.SUPER)) {
      this.currentState = State.SMALL;
      this.score -= 100;
      return;
    }
    if (currentState.equals(State.CAPE)) {
      this.currentState = State.SMALL;
      this.score -= 200;
      return;
    }
    if (currentState.equals(State.FIRE)) {
      this.currentState = State.SMALL;
      this.score -= 300;
      return;
    }
  }
  public int getScore() {
    return this.score;
  }
  public State getCurrentState() {
    return this.currentState;
  }
}

对于简单的状态机来说，分支逻辑这种实现方式是可以接受的。但是，对于复杂的状态机来说，这种实现方式极易漏写或者错写某个状态转移。除此之外，代码中充斥着大量的 if-else 或者 switch-case 分支判断逻辑，可读性和可维护性都很差。

状态机实现方式二：查表法

实际上，除了用状态转移图来表示之外，状态机还可以用二维表来表示，如下所示。在这个二维表中，第一维表示当前状态，第二维表示事件，值表示当前状态经过事件之后，转移到的新状态及其执行的动作。

在这里插入图片描述

当修改状态机时，我们只需要修改 transitionTable 和 actionTable 两个二维数组即可。实际上，如果我们把这两个二维数组存储在配置文件中，当需要修改状态机时，我们甚至可以不修改任何代码，只需要修改配置文件就可以了。

public enum Event {
  GOT_MUSHROOM(0),
  GOT_CAPE(1),
  GOT_FIRE(2),
  MET_MONSTER(3);
  private int value;
  private Event(int value) {
    this.value = value;
  }
  public int getValue() {
    return this.value;
  }
}
public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private State currentState;
  private static final State[][] transitionTable = {
          {SUPER, CAPE, FIRE, SMALL},
          {SUPER, CAPE, FIRE, SMALL},
          {CAPE, CAPE, CAPE, SMALL},
          {FIRE, FIRE, FIRE, SMALL}
  };
  private static final int[][] actionTable = {
          {+100, +200, +300, +0},
          {+0, +200, +300, -100},
          {+0, +0, +0, -200},
          {+0, +0, +0, -300}
  };
  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = State.SMALL;
  }
  public void obtainMushRoom() {
    executeEvent(Event.GOT_MUSHROOM);
  }
  public void obtainCape() {
    executeEvent(Event.GOT_CAPE);
  }
  public void obtainFireFlower() {
    executeEvent(Event.GOT_FIRE);
  }
  public void meetMonster() {
    executeEvent(Event.MET_MONSTER);
  }
  private void executeEvent(Event event) {
    int stateValue = currentState.getValue();
    int eventValue = event.getValue();
    this.currentState = transitionTable[stateValue][eventValue];
    this.score = actionTable[stateValue][eventValue];
  }
  public int getScore() {
    return this.score;
  }
  public State getCurrentState() {
    return this.currentState;
  }
}

状态机实现方式三：状态模式

状态模式通过将事件触发的状态转移和动作执行，拆分到不同的状态类中，来避免分支判断逻辑。我们还是结合代码来理解这句话。

利用状态模式，我们来补全 MarioStateMachine 类，补全后的代码如下所示。

其中，IMario 是状态的接口，定义了所有的事件。SmallMario、SuperMario、CapeMario、FireMario 是 IMario 接口的实现类，分别对应状态机中的 4 个状态。原来所有的状态转移和动作执行的代码逻辑，都集中在 MarioStateMachine 类中，现在，这些代码逻辑被分散到了这 4 个状态类中。

public interface IMario {
  State getName();
  void obtainMushRoom(MarioStateMachine stateMachine);
  void obtainCape(MarioStateMachine stateMachine);
  void obtainFireFlower(MarioStateMachine stateMachine);
  void meetMonster(MarioStateMachine stateMachine);
}
public class SmallMario implements IMario {
  private static final SmallMario instance = new SmallMario();
  private SmallMario() {}
  public static SmallMario getInstance() {
    return instance;
  }
  @Override
  public State getName() {
    return State.SMALL;
  }
  @Override
  public void obtainMushRoom(MarioStateMachine stateMachine) {
    stateMachine.setCurrentState(SuperMario.getInstance());
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 100);
  }
  @Override
  public void obtainCape(MarioStateMachine stateMachine) {
    stateMachine.setCurrentState(CapeMario.getInstance());
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 200);
  }
  @Override
  public void obtainFireFlower(MarioStateMachine stateMachine) {
    stateMachine.setCurrentState(FireMario.getInstance());
    stateMachine.setScore(stateMachine.getScore() + 300);
  }
  @Override
  public void meetMonster(MarioStateMachine stateMachine) {
    // do nothing...
  }
}
// 省略SuperMario、CapeMario、FireMario类...
public class MarioStateMachine {
  private int score;
  private IMario currentState;
  public MarioStateMachine() {
    this.score = 0;
    this.currentState = SmallMario.getInstance();
  }
  public void obtainMushRoom() {
    this.currentState.obtainMushRoom(this);
  }
  public void obtainCape() {
    this.currentState.obtainCape(this);
  }
  public void obtainFireFlower() {
    this.currentState.obtainFireFlower(this);
  }
  public void meetMonster() {
    this.currentState.meetMonster(this);
  }
  public int getScore() {
    return this.score;
  }
  public State getCurrentState() {
    return this.currentState.getName();
  }
  public void setScore(int score) {
    this.score = score;
  }
  public void setCurrentState(IMario currentState) {
    this.currentState = currentState;
  }
}

像游戏这种比较复杂的状态机，包含的状态比较多，我优先推荐使用查表法，而状态模式会引入非常多的状态类，会导致代码比较难维护。相反，像电商下单、外卖下单这种类型的状态机，它们的状态并不多，状态转移也比较简单，但事件触发执行的动作包含的业务逻辑可能会比较复杂，所以，更加推荐使用状态模式来实现。

备忘录模式：快照模式

应用场景也比较明确和有限，主要是用来防丢失、撤销、恢复等。

在不违背封装原则的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态，以便之后恢复对象为先前的状态。

备忘录模式的应用场景也比较明确和有限，主要是用来防丢失、撤销、恢复等。它跟平时我们常说的“备份”很相似。两者的主要区别在于，备忘录模式更侧重于代码的设计和实现，备份更侧重架构设计或产品设计。

这个模式的定义主要表达了两部分内容。一部分是，存储副本以便后期恢复。这一部分很好理解。另一部分是，要在不违背封装原则的前提下，进行对象的备份和恢复。这部分不太好理解。接下来，我就结合一个例子来解释一下，特别带你搞清楚这两个问题：

为什么存储和恢复副本会违背封装原则？
备忘录模式是如何做到不违背封装原则的？

假设有这样一道面试题，希望你编写一个小程序，可以接收命令行的输入。用户输入文本时，程序将其追加存储在内存文本中；用户输入“:list”，程序在命令行中输出内存文本的内容；用户输入“:undo”，程序会撤销上一次输入的文本，也就是从内存文本中将上次输入的文本删除掉。

>hello
>:list
hello
>world
>:list
helloworld
>:undo
>:list
hello

public class InputText {
  private StringBuilder text = new StringBuilder();
  public String getText() {
    return text.toString();
  }
  public void append(String input) {
    text.append(input);
  }
  public Snapshot createSnapshot() {
    return new Snapshot(text.toString());
  }
  public void restoreSnapshot(Snapshot snapshot) {
    this.text.replace(0, this.text.length(), snapshot.getText());
  }
}
public class Snapshot {
  private String text;
  public Snapshot(String text) {
    this.text = text;
  }
  public String getText() {
    return this.text;
  }
}
public class SnapshotHolder {
  private Stack<Snapshot> snapshots = new Stack<>();
  public Snapshot popSnapshot() {
    return snapshots.pop();
  }
  public void pushSnapshot(Snapshot snapshot) {
    snapshots.push(snapshot);
  }
}
public class ApplicationMain {
  public static void main(String[] args) {
    InputText inputText = new InputText();
    SnapshotHolder snapshotsHolder = new SnapshotHolder();
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    while (scanner.hasNext()) {
      String input = scanner.next();
      if (input.equals(":list")) {
        System.out.println(inputText.toString());
      } else if (input.equals(":undo")) {
        Snapshot snapshot = snapshotsHolder.popSnapshot();
        inputText.restoreSnapshot(snapshot);
      } else {
        snapshotsHolder.pushSnapshot(inputText.createSnapshot());
        inputText.append(input);
      }
    }
  }
}

如何优化内存和时间消耗？

要备份的对象数据比较大，备份频率又比较高，那快照占用的内存会比较大，备份和恢复的耗时会比较长。这个问题该如何解决呢？

不同的应用场景下有不同的解决方法。

应用场景是利用备忘录来实现撤销操作，而且仅仅支持顺序撤销，也就是说，每次操作只能撤销上一次的输入，不能跳过上次输入撤销之前的输入。在具有这样特点的应用场景下，为了节省内存，我们不需要在快照中存储完整的文本，只需要记录少许信息，比如在获取快照当下的文本长度，用这个值结合 InputText 类对象存储的文本来做撤销操作。

假设每当有数据改动，我们都需要生成一个备份，以备之后恢复。如果需要备份的数据很大，这样高频率的备份，不管是对存储（内存或者硬盘）的消耗，还是对时间的消耗，都可能是无法接受的。想要解决这个问题，我们一般会采用“低频率全量备份”和“高频率增量备份”相结合的方法。

全量备份就不用讲了，它跟我们上面的例子类似，就是把所有的数据“拍个快照”保存下来。所谓“增量备份”，指的是记录每次操作或数据变动。

当我们需要恢复到某一时间点的备份的时候，如果这一时间点有做全量备份，我们直接拿来恢复就可以了。如果这一时间点没有对应的全量备份，我们就先找到最近的一次全量备份，然后用它来恢复，之后执行此次全量备份跟这一时间点之间的所有增量备份，也就是对应的操作或者数据变动。这样就能减少全量备份的数量和频率，减少对时间、内存的消耗。