单实例模型 分析

 

单例模式的java实现
24人收藏此文章, 我要收藏 发表于6个月前(2012-12-12 23:13) , 已有 219次阅读 ,共 4个评论
前段时间买了几本java相关的书,每天晚上回去看一两个小时,感受颇深.因此写几篇随笔,作为读书笔记,加深下个人理解,顺便与大家分享下.因为水平有限,文章中可能难免有不当之处,希望各位多多指出,小弟在此谢过.
单例模式(singleton)顾名思义,就是只有一个实例。

作为对象的创建模式, 单例模式确保某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。这个类称为单例类。

在java语言中,单例模式的两大好处:

1、对于频繁使用的对象,使用单例模式,可以减少创建对象所花费的时间,对于那些重量级对象而言,是非常可观的系统开销。

2、由于new的操作次数减少,因此可以降低对内存的使用频率,减轻GC压力,缩短GC停顿时间。

单例模式的三个要点:
一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建这个实例;三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
一、首先我们来实现一个简单的单例。

1)为了确保一个类只有一个实例,所以我们这里要把类的构造方法使用private修饰。(注:使用private修饰构造方法也不能确保该类不会在其他地方被初始化,使用反射可以做到,但是反射式特殊情况,这里不予考虑。 :) .)

2)类必须有一个static方法可以产生实例。

01/**
02* 简单的单例模式实现
03* @author shine
04*/
05public class MySingleton {
06private MySingleton(){ //使用private修饰,避免在其他地方被实例化
07System.out.println("create MySingleton class");
08}
09private static MySingleton singleton=new MySingleton();
10public static MySingleton getInstance(){//static方法,提供自身实例
11return singleton;
12}
13}
测试代码
1public class MainTest {
2public static void main(String[] args) {
3MySingleton mySingleton=MySingleton.getInstance();
4}
5}
控制台输出:create MySingleton class


到现在,我们已经自己实现了一个单例模式,这种单例模式很简单,而且很可靠

但是假如我们遇到了这种情况:你只想调用该类的一个静态方法,并不想拿到该类的实例,会发生什么情况?

01/**
02* 简单的单例模式实现
03*
04* @author shine
05*/
06public class MySingleton {
07private MySingleton() { // 使用private修饰,避免在其他地方被实例化
08System.out.println("create MySingleton class");
09}
10
11private static MySingleton instance= new MySingleton();
12
13public static MySingleton getInstance() {// static方法,提供自身实例
14return instance;
15}
16
17public static void doSomeThing() { //模拟单例类扮演其他角色
18System.out.println("now is" + new Date());
19}
20}

假如我们的MySingleton类在系统中还扮演其他角色,比如说输出当前时间等等。那么在我们调用这些方法的时候,我们的类实例就会被创建出来。因为我们的instance成员变量是被static修饰的,所以在JVM加载我们的单例类的时候,单例对象就会被建立出来。也就是说,在任何使用单例类的的地方都会初始化我们的单例变量,而无论我们是否需要一个实例。

测试如下

1public class MainTest {
2public static void main(String[] args) {
3MySingleton.doSomeThing(); //我们只需调用方法,不需要实例
4}
5}


控制台输出如下:

create MySingleton class
now isWed Dec 12 22:32:03 CST 2012

如果我们的单例类比较重量级,那么同样在这里也是一笔多余的性能开销。

二、为了解决这个问题,我们需要实现延迟加载机制.

01/**
02* 单例模式(懒加载机制)
03*
04* @author shine
05*
06*/
07public class LazySingleton {
08private LazySingleton() {
09System.out.println("create LazySingleton class");
10}
11
12private static LazySingleton instance = null;
13
14public synchronized static LazySingleton getInstance() {
15if (instance == null) {
16instance = new LazySingleton();
17}
18return instance;
19}
20
21public static void doSomeThing() {// 模拟单例类扮演其他角色
22System.out.println("now is" + new Date());
23}
24}

首先对于我们的静态成员变量(也就是我们的实例)初始值赋予null.确保系统启动该类被加载的时候没有额外的负担。然后在我们的工厂方法getInstatnce()中,首先判断单例是否已经存在,如果存在则直接返回,否则就创建一个新的实例。

这里需要注意的是,getInstatnce()必须是同步的,因为在多线程环境下,当线程1正在新建单例时,完成赋值操作前。线程2可能正好判断instance为null,也去执行创建实例的操作,有可能导致多个实例被创建。所以同步关键字是必须的。

测试如下

1public class MainTest {
2public static void main(String[] args) {
3System.out.println("test MySingleton doSomeThing");
4MySingleton.doSomeThing(); //我们只需调用方法,不需要实例
5System.out.println("test LazySingleton doSomeThing");
6LazySingleton.doSomeThing();//我们只需调用方法,不需要实例
7}
8}
控制台输出:


test MySingleton doSomeThing
create MySingleton class
now isWed Dec 12 22:49:54 CST 2012
test LazySingleton doSomeThing
now isWed Dec 12 22:49:54 CST 2012

通过这种方式,我们虽然实现了延迟加载的功能,但是和第一种方式比,它引入了同步关键字,所以多线程环境中,它的时间消耗要远远大于第一种单例模式。为了延迟加载反而降低了系统性能,是不是有点得不偿失呢?我们再对其进行改造:

三、无需同步的延迟加载,提高性能

01/**
02* 单例模式,使用内部类实现的延迟加载
03* @author shine
04*
05*/
06public class StaticSingleton {
07private StaticSingleton() {
08System.out.println("create StaticSingleton class");
09}
10
11public static class SingletonHolder {
12private static StaticSingleton instance = new StaticSingleton();
13}
14
15public static StaticSingleton getInstance() {
16return SingletonHolder.instance;
17}
18}



在这段代码中,通过内部类实现单例类的延迟加载。当StaticSingleton被加载的时候,它的内部类不会被初始化,只有在调用getInstance()方法的时候,才会加载内部类,从而初始化instance实例。

因为实例的建立是在类加载的时候完成,所以天生对多线程友好。因此,这种方式兼备以上两种方式的优点。

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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