原型模式的原理与应用

本文主要是介绍原型模式的原理与应用，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

如果对象的创建成本比较大，而同一个类的不同对象之间差别不大（大部分字段都相同），在这种情况下，我们可以利用对已有对象（原型）进行复制（或者叫拷贝）的方式来创建新对象，以达到节省创建时间的目的。这种基于原型来创建对象的方式就叫作原型设计模式（Prototype Design Pattern），简称原型模式。

那何为“对象的创建成本比较大”？
实际上，创建对象包含的申请内存、给成员变量赋值这一过程，本身并不会花费太多时间，或者说对于大部分业务系统来说，这点时间完全是可以忽略的。应用一个复杂的模式，只得到一点点的性能提升，这就是所谓的过度设计，得不偿失。

但是，如果对象中的数据需要经过复杂的计算才能得到（比如排序、计算哈希值），或者需要从 RPC、网络、数据库、文件系统等非常慢速的 IO 中读取，这种情况下，我们就可以利用原型模式，从其他已有对象中直接拷贝得到，而不用每次在创建新对象的时候，都重复执行这些耗时的操作。

这么说还是比较理论，接下来，我们通过一个例子来解释一下刚刚这段话。

假设数据库中存储了大约 10 万条“搜索关键词”信息，每条信息包含关键词、关键词被搜索的次数、信息最近被更新的时间等。系统 A 在启动的时候会加载这份数据到内存中，用于处理某些其他的业务需求。为了方便快速地查找某个关键词对应的信息，我们给关键词建立一个散列表索引。

如果你熟悉的是 Java 语言，可以直接使用语言中提供的 HashMap 容器来实现。其中，HashMap 的 key 为搜索关键词，value 为关键词详细信息（比如搜索次数）。我们只需要将数据从数据库中读取出来，放入 HashMap 就可以了。

不过，我们还有另外一个系统 B，专门用来分析搜索日志，定期（比如间隔 10 分钟）批量地更新数据库中的数据，并且标记为新的数据版本。比如，在下面的示例图中，我们对 v2 版本的数据进行更新，得到 v3 版本的数据。这里我们假设只有更新和新添关键词，没有删除关键词的行为。

为了保证系统 A 中数据的实时性（不一定非常实时，但数据也不能太旧），系统 A 需要定期根据数据库中的数据，更新内存中的索引和数据。

我们该如何实现这个需求呢？实际上，也不难。

我们只需要在系统 A 中，记录当前数据的版本 Va 对应的更新时间 Ta，从数据库中捞出更新时间大于 Ta 的所有搜索关键词，也就是找出 Va 版本与最新版本数据的“差集”，然后针对差集中的每个关键词进行处理。如果它已经在散列表中存在了，我们就更新相应的搜索次数、更新时间等信息；如果它在散列表中不存在，我们就将它插入到散列表中。

按照这个设计思路，我给出的示例代码如下所示

public class Demo {
  private ConcurrentHashMap<String, SearchWord> currentKeywords = new ConcurrentHashMap<>();
  private long lastUpdateTime = -1;

  public void refresh() {
    // 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据，放入到currentKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords(lastUpdateTime);
    long maxNewUpdatedTime = lastUpdateTime;
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      if (searchWord.getLastUpdateTime() > maxNewUpdatedTime) {
        maxNewUpdatedTime = searchWord.getLastUpdateTime();
      }
      if (currentKeywords.containsKey(searchWord.getKeyword())) {
        currentKeywords.replace(searchWord.getKeyword(), searchWord);
      } else {
        currentKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
      }
    }

    lastUpdateTime = maxNewUpdatedTime;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords(long lastUpdateTime) {
    // TODO: 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据
    return null;
  }
}

不过，现在，我们有一个特殊的要求：任何时刻，系统 A 中的所有数据都必须是同一个版本的，要么都是版本 a，要么都是版本 b，不能有的是版本 a，有的是版本 b。那刚刚的更新方式就不能满足这个要求了。除此之外，我们还要求：在更新内存数据的时候，系统 A 不能处于不可用状态，也就是不能停机更新数据。

那我们该如何实现现在这个需求呢？实际上，也不难。我们把正在使用的数据的版本定义为“服务版本”，当我们要更新内存中的数据的时候，我们并不是直接在服务版本（假设是版本 a 数据）上更新，而是重新创建另一个版本数据（假设是版本 b 数据），等新的版本数据建好之后，再一次性地将服务版本从版本 a 切换到版本 b。这样既保证了数据一直可用，又避免了中间状态的存在。

按照这个设计思路，我给出的示例代码如下所示：

public class Demo {
  private HashMap<String, SearchWord> currentKeywords=new HashMap<>();

  public void refresh() {
    HashMap<String, SearchWord> newKeywords = new LinkedHashMap<>();

    // 从数据库中取出所有的数据，放入到newKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords();
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      newKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
    }

    currentKeywords = newKeywords;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords() {
    // TODO: 从数据库中取出所有的数据
    return null;
  }
}

不过，在上面的代码实现中，newKeywords 构建的成本比较高。我们需要将这 10 万条数据从数据库中读出，然后计算哈希值，构建 newKeywords。这个过程显然是比较耗时。为了提高效率，原型模式就派上用场了。

我们拷贝 currentKeywords 数据到 newKeywords 中，然后从数据库中只捞出新增或者有更新的关键词，更新到 newKeywords 中。而相对于 10 万条数据来说，每次新增或者更新的关键词个数是比较少的，所以，这种策略大大提高了数据更新的效率。

按照这个设计思路，我给出的示例代码如下所示：

public class Demo {
  private HashMap<String, SearchWord> currentKeywords=new HashMap<>();
  private long lastUpdateTime = -1;

  public void refresh() {
    // 原型模式就这么简单，拷贝已有对象的数据，更新少量差值
    HashMap<String, SearchWord> newKeywords = (HashMap<String, SearchWord>) currentKeywords.clone();

    // 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据，放入到newKeywords中
    List<SearchWord> toBeUpdatedSearchWords = getSearchWords(lastUpdateTime);
    long maxNewUpdatedTime = lastUpdateTime;
    for (SearchWord searchWord : toBeUpdatedSearchWords) {
      if (searchWord.getLastUpdateTime() > maxNewUpdatedTime) {
        maxNewUpdatedTime = searchWord.getLastUpdateTime();
      }
      if (newKeywords.containsKey(searchWord.getKeyword())) {
        SearchWord oldSearchWord = newKeywords.get(searchWord.getKeyword());
        oldSearchWord.setCount(searchWord.getCount());
        oldSearchWord.setLastUpdateTime(searchWord.getLastUpdateTime());
      } else {
        newKeywords.put(searchWord.getKeyword(), searchWord);
      }
    }

    lastUpdateTime = maxNewUpdatedTime;
    currentKeywords = newKeywords;
  }

  private List<SearchWord> getSearchWords(long lastUpdateTime) {
    // TODO: 从数据库中取出更新时间>lastUpdateTime的数据
    return null;
  }
}

这里我们利用了 Java 中的 clone() 语法来复制一个对象。如果你熟悉的语言没有这个语法，那把数据从 currentKeywords 中一个个取出来，然后再重新计算哈希值，放入到 newKeywords 中也是可以接受的。毕竟，最耗时的还是从数据库中取数据的操作。相对于数据库的 IO 操作来说，内存操作和 CPU 计算的耗时都是可以忽略的。不过，不知道你有没有发现，实际上，刚刚的代码实现是有问题的。

要弄明白到底有什么问题，我们需要先了解另外两个概念：深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）。

总结

• 原型模式 就是通过拷贝创建对象

思考

• 为何要用原型模式?
• 什么时候需要使用原型模式?
• 什么是深拷贝?什么是浅拷贝?

参考

47 | 原型模式：如何最快速地clone一个HashMap散列表？

这篇关于原型模式的原理与应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！