Java设计模式--单例模式

本文详细介绍了单例模式的实现方法,包括饿汉式、懒汉式及双重检查锁等,并探讨了多线程下的安全性和效率问题。

确保某个类有且只有一个对象实例存在,避免产生多个对象消耗过多的资源。

实现单例模式主要有几个关键点:

1.构造函数不对外开放,一般为private 
2.通过一个静态方法或枚举返回一个单例对象
3.确保单例类的对象有且只有一个,尤其是在多线程环境下
4.确保单例类对象在反序列化时不会重新构建对象

饿汉式:

public class Singleton {
    private static final Singleton instance = new Singleton();

    private Singleton() {}

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

这是最简单的方法,在类引用的时候就会实例化。不能延迟加载,某种意义上会增加系统的负载。

懒汉式:

public class Singleton {
    private static Singleton instance = null;

    private Singleton() {}

    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }
}

在饿汉法的基础上增加了延迟加载,只有调用getInstance的方法才会实例化对象,在单线程中没有问题,但在多线程中有可能导致多次实例化。

多线程安全性兼顾效率(双重检查锁 Double Check Lock)DCL 实现实例:

public class Singleton {
    private static Singleton instance = null;

    private Singleton() {
    }

    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

DCL方式实现单例模式的优点是既能够在需要时才初始化单例,又能够保证线程的安全性,且单例对象初始化后调用getInstance不进行同步锁。
本方法的亮点都在getInstance上,方法中对instance进行了两次判空,第一次判空主要是为了避免不必要的同步,第二次则是为了在null的情况下创建实例。

改进型懒汉式(直接满足线程安全)——通过静态内部类实现

在如上的懒汉单例模式中,对于多线程环境中。可以通过常见的如synchronized等方式实现线程安全,同时,可以通过Java静态内部类的方式实现进一步改进。
常见代码如下:

public class SingleTon {

      // 利用静态内部类特性实现外部类的单例
      private static class SingleTonBuilder {
          private static SingleTon singleTon = new SingleTon();
      }

     // 私有化构造函数
     private SingleTon() {

     }

     public static SingleTon getInstance() {
         return SingleTonBuilder.singleTon;
     }

     public static void main(String[] args) {
         SingleTon instance = getInstance();
     }
 }

其主要原理为:Java中静态内部类可以访问其外部类的成员属性和方法,同时,静态内部类只有当被调用的时候才开始首次被加载,利用此特性,可以实现懒汉式,在静态内部类中静态初始化外部类的单一实例即可。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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