那些超经典的设计模式—装饰器模式

设计模式深度解析:AI如何影响装饰器模式与组合模式的选择与应用 本文深入探讨了装饰器模式与组合模式在AI技术背景下的选择与应用。通过分析这两种设计模式的核心特点,文章揭示了AI如何改变它们的应用方式和场景。装饰器模式在AI中助力模型功能的动态扩展,提升了模型性能;而组合模式则帮助构建复杂而有序的AI系统,实现了模块的灵活组合与重用。文章指出,AI技术的发展推动了设计模式的演进与创新,为开发者提供了更强大和灵活的工具。未来,随着AI技术的不断进步,设计模式将继续在软件开发中发挥重要作用。本文旨在帮助读者更好地理解和应用这两种设计模式,以应对日益复杂的AI挑战。 阅读详情

好记忆不如烂笔头,能记下点东西,就记下点,有时间拿出来看看,也会发觉不一样的感受.

装饰模式是java中很常见的设计模式,如下将好好讲解下java装饰模式相关的知识。本文还是将从:它的前世今生;使用场景;注意事项;代码样例等四个方面,详细阐述下装饰模式的细节内容。
 

1. 前世今生:从“继承爆炸”到“组合优于继承”

1.1 早期痛点:子类膨胀

在面向对象设计的早期,为了“增强”一个类的功能,最常见的做法就是继承。
例如:

class FileInputStream { … }
class BufferedFileInputStream extends FileInputStream { … }
class GzipFileInputStream extends FileInputStream { … }
class BufferedGzipFileInputStream extends GzipFileInputStream { … }

每增加一种可选能力(缓冲、压缩、加密、校验……),子类数量就会指数级增长,出现所谓的 “子类爆炸”。

1.2 GoF 的救赎:设计模式诞生

1994 年,《Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》(GoF 书)提出 装饰器模式。
核心思想:

“Attach additional responsibilities to an object dynamically. Decorators provide a flexible alternative to subclassing for extending functionality.”
以组合的方式,动态地给对象添加职责,而不是通过继承。

1.3 Java 世界的落地

  • JDK1.0 时代:java.io 包中的 FilterInputStream / FilterOutputStream 就是装饰器模式的教科书级实现。

  • Java 8 以后:Lambda + 函数式接口让“装饰”粒度更细(如 Function<T,R> 链式组合)。

  • 现代框架:Spring、MyBatis、Netty 等大量利用装饰器做 可插拔增强(缓存、日志、监控、限流)。


2. 使用场景:何时该用装饰器?
 

业务特征经典示例关键词
功能可叠加、可选给咖啡加配料(牛奶、糖、摩卡)“可选增强”
运行时动态组合Servlet Filter 链“动态装配”
避免子类膨胀Java IO 流套娃“组合优于继承”
不修改老代码给老接口加日志、权限、缓存“开闭原则”
横切关注点Spring Cache、MyBatis Plugin“AOP 思想”

一句话总结:

当“增强”是 横向、可叠加、可选 的,且不想修改既有类时,装饰器是首选。

3. 使用注意事项:避坑指南

注意点说明解决策略
接口一致性装饰器与组件必须实现同一抽象定义公共接口/抽象类
装饰顺序敏感先缓冲后压缩 vs 先压缩后缓冲效果不同文档化顺序;提供 Builder
语义暴露不要暴露具体装饰器类型给客户端面向抽象编程
过度设计只有两层继承就别硬上装饰器评估复杂度
equals/hashCode多层包装后可能破坏相等性正确委托或禁用
性能损耗过多小对象和间接调用量测 + 对象池/内联

4. 代码样例:咖啡计价系统

4.1 需求

  • 基础饮品:浓缩咖啡 Espresso(¥15)、综合咖啡 HouseBlend(¥10)

  • 可选配料:牛奶 Milk(+¥2)、摩卡 Mocha(+¥3)、豆浆 Soy(+¥1.5)

  • 配料可任意叠加,需要动态计算价格与描述

4.2 类图

┌────────────────┐      ┌─────────────────┐
│   Beverage     │<─────┤  CondimentDecorator
└────────────────┘      └─────────────────┘
        ▲                        ▲
        │                        │
┌───────┴───────┐         ┌──────┴────────┐
│ Espresso      │         │ Milk          │
│ HouseBlend    │         │ Mocha         │
└───────────────┘         │ Soy           │
                          └───────────────┘

4.3 代码实现

4.3.1 公共抽象
public abstract class Beverage {
    protected String description = "Unknown Beverage";

    public String getDescription() {
        return description;
    }

    public abstract double cost();
}
4.3.2 具体饮品
public class Espresso extends Beverage {
    public Espresso() {
        description = "Espresso";
    }
    @Override
    public double cost() {
        return 15;
    }
}

public class HouseBlend extends Beverage {
    public HouseBlend() {
        description = "HouseBlend";
    }
    @Override
    public double cost() {
        return 10;
    }
}
4.3.3 装饰器基类
public abstract class CondimentDecorator extends Beverage {
    // 关键:组合而非继承
    protected Beverage beverage;

    public CondimentDecorator(Beverage beverage) {
        this.beverage = beverage;
    }

    // 默认实现:子类只需关心自身附加部分
    @Override
    public String getDescription() {
        return beverage.getDescription();
    }
}
4.3.4 具体装饰器
public class Milk extends CondimentDecorator {
    public Milk(Beverage beverage) {
        super(beverage);
    }
    @Override
    public String getDescription() {
        return beverage.getDescription() + ", Milk";
    }
    @Override
    public double cost() {
        return beverage.cost() + 2;
    }
}

public class Mocha extends CondimentDecorator {
    public Mocha(Beverage beverage) {
        super(beverage);
    }
    @Override
    public String getDescription() {
        return beverage.getDescription() + ", Mocha";
    }
    @Override
    public double cost() {
        return beverage.cost() + 3;
    }
}

public class Soy extends CondimentDecorator {
    public Soy(Beverage beverage) {
        super(beverage);
    }
    @Override
    public String getDescription() {
        return beverage.getDescription() + ", Soy";
    }
    @Override
    public double cost() {
        return beverage.cost() + 1.5;
    }
}
4.3.5 客户端调用
public class CoffeeShop {
    public static void main(String[] args) {
        // 点一杯 Espresso,加双份 Mocha + 一份 Milk
        Beverage order = new Espresso();
        order = new Mocha(order);        // 第一次包裹
        order = new Mocha(order);        // 第二次包裹
        order = new Milk(order);         // 第三次包裹

        System.out.println(order.getDescription() + " ¥" + order.cost());
        // 输出:Espresso, Mocha, Mocha, Milk ¥23.0
    }
}

4.4 与 Java IO 的对比

InputStream in = new FileInputStream("demo.txt");
in = new BufferedInputStream(in);   // 缓冲装饰
in = new GZIPInputStream(in);       // 压缩装饰

5. 小结思维导图

装饰器模式不仅是一种设计技巧,更是一种 “组合优于继承” 的思维范式。
当你下一次面对“功能叠加”时,想起咖啡的层层配料:
“套娃”不是 bug,而是优雅。

电商项目所使用的设计模式(如策略模式、装饰器模式、观察者模式) 功能模块推荐设计模式应用场景描述支付系统策略模式多种支付方式(支付宝、微信、银联等)的动态选择优惠券系统策略模式不同类型的优惠券(满减、折扣、免运费)使用不同的计算策略价格计算系统装饰器模式基础价格、运费、优惠券、会员折扣等层层叠加计算订单状态通知系统观察者模式订单状态变更时通知库存系统、积分系统、物流系统等多个子系统商品搜索系统工厂模式根据不同搜索条件创建不同的查询对象物流跟踪系统状态模式订单物流状态(已发货、运输中、已签收等)的行为变化购物车系统组合模式。 阅读详情

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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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前言 装饰器模式 Reference [1]bugstack.cn/md/develop/… [2]c.biancheng.net/view/1397.h… [3]refactoringguru.cn/design-patt… [4]cmsblogs.com/article/140… [5]blog.youkuaiyun.com/lovelion 什么是装饰器模式 装饰器(Decorator)模式的定义:指在不改变现有对象结构的情况下,动态地给该对象增加一些职责(即增加其额外功能)的模...

a1472750149的博客 2487

设计模式学习----装饰器模式

这两天本来是自在学习java collection Framework的Fail Fast底层机制,看到核心的部分时,突然意识到设计模式的问题,上大学到现在我还没有真正理解过设计模式的概念,于是用了大半天好好的学习了一下装饰器模式,回头再看jdk的源码,舒服多了,的确验证了那句话

Octobershiner的专栏 6908

Java设计模式:深入装饰器模式的三种写法(六)

Java中的装饰器模式是一种结构型设计模式,它允许你在不修改现有类的情况下,动态地将新功能添加到对象上。装饰器模式通过创建一个包装了原始对象的装饰器类来实现这一点。装饰器类与原始类具有相同的接口,因此它们可以互换使用。@Override@Override装饰器模式是一种强大的设计工具,它允许开发人员在不修改现有类的情况下动态地扩展对象的行为。通过合理地使用装饰器模式,可以构建出更加灵活、可扩展和可维护的软件系统。

码到三十五 6757

23种设计模式一装饰器模式

装饰器模式是一种动态扩展对象功能的结构型设计模式,通过组合而非继承实现灵活的功能扩展。核心结构包括抽象组件、具体组件、抽象装饰器和具体装饰器四个角色,通过层层嵌套实现功能叠加。该模式具有高灵活性和扩展性,避免了类爆炸问题,典型应用如Java IO流体系。但缺点是会增加对象数量和调试复杂度。适用于需要动态添加职责且不能使用继承的场景,如咖啡订单系统中添加配料或IO流的功能扩展。

J_liaty的博客 1268

Java集合中经典的 5种设计模式,打死也要记住啊!

Java 集合框架中的 List、Set、Map 以及其实现类都使用了多种经典的设计模式。

记录点点滴滴 1372

java设计模式学习之【装饰器模式】

这篇教程不仅提供了装饰器模式的理论基础,还通过具体的Java代码示例展示了如何实现和应用这种模式。简单理解,通俗易懂

qq_33129875的博客 1673
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