扩展性改造--策略模式

moon_walker

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设计模式

策略模式

引言

相信很多人多看过“策略模式”的定义、类图关系、以及使用介绍，本文的标题是“扩展性改造--策略模式”，但不会一开始就对“策略模式”的定义、类图进行讲解。

本文通过一个笔者最近开发中遇到的真实案例进行讲解，来说明“策略模式”到底用来解决什么问题，或者说什么情况下该使用“策略模式”，让大家更清楚的理解“策略模式”。

最近在做的项目是一个多产品融合项目，以前这几个产品是独立开发、部署、维护，但这些产品都有很多相似之处，比如pc店铺、m店铺、pc活动、m活动（pc指的是电脑版，m指的是移动版）。但所有相似（或者相同）的功能要在多个系统中单独维护，这些相似的功能有变动时，每个系统都需要做对应的修改，复用性很差。这个多产品融合项目，其中一个项目目标是为了提高“复用性”。

扩展性问题

把多个产品融合到一个系统确实解决了我们大部分“相似组件”的复用性问题，最近几天对同事们的代码进行codeview，发现这种融合代码设计又引入的新的扩展性问题。先来看下现在的代码结构：

A、首先定义一个接口类（BaseService），该类包含定各个业务接口方法定义（对应pc店铺、m店铺、pc活动、m活动）

B、然后定义一个抽象类（BaseAbsServcie），该类实现了部分各个业务都相同的业务方法，并对各个业务实现不同的部分方法定义为abstract方法。

C、最后按业务定义4个不同的实现类：PcShopServiceImpl、MShopServiceImpl、PcActServiceImpl、MActServiceImpl。

类图关系如下：

乍一看没啥问题，思路很清晰，4个业务公共的操作提到BaseAbsServcie中实现，变动的业务放到4个业务实现类里实现，实现了“复用性”和“扩展性”的完美结合。真的“完美”了吗？来看几个问题：

1、如果有一个方法，只能部分复用：比如pc店铺和m店铺是相同的实现，pc活动和m活动实现是相同，但店铺跟活动实现有差别。那这个方法是放到各个实现类里、还是BaseAbsServcie里呢？如果放到实现类里，就无法复用；如果是放到BaseAbsServcie里，只能部分就得定义成两个方法，对应的在BaseService里也得定义成两个方法，但实际上只应该定义一个方法。

2、BaseAbsServcie中定义的是公共方法，如果有一天这个公共方法店铺的需要调整，而活动业务的不变（或者pc业务的需要调整，而m业务的不变），怎么处理？在BaseAbsServcie中拆成两个方法，还是该到各个业务实现方法中去重写，不管采用哪种方式，对于后期维护都是灾难性的。

3、假设有一天业务扩展了，新增两个微信、手Q业务，又该怎么办？

打住。。。我已经不知道将来该如何维护这套代码了。

那应该如何来改进呢？其实这是一个非常普遍的问题，在java编程的世界里，已经有很多人遇到过类似的问题，并已经有很好的解决方案形成一种编程模式，大家只要采用这种模式进行处理即可。

OO设计原则

为了解决上述问题，我们先来看下两条“OO设计原则”：1、针对接口编程、不针对实现编程；2、多用组合，少用继承。

上述问题的根本原因，就是违背了这两条设计原则。上述方案的本质是上面向实现编程，对每个业务创建一个实现类；在复用性上采用的是继承实现，而非组合。

什么是“面向接口编程”，什么是“组合”？我们先来看下新的设计方案：

1、分析该服务里包含的公共“行为”：页面渲染、缓存处理。定义两个行为接口类： RenderBehavior、CacheBehavior。

2、创建BaseService服务接口类，并创建一个抽象的实现类BaseAbsServcie，通过“组合”的方式，把RenderBehavior、CacheBehavior定义为BaseAbsServcie的成员变量。

3、定义“页面渲染行为”RenderBehavior的实现，根据业务分为pc页面渲染和m页面渲染，分别创建接口实现类：PcRenderImpl（pc活动和pc店铺都属于pc渲染）、MRenderImpl（m活动和m店铺都属于m渲染），

4、定义“缓存处理行为”CacheBehavior的实现，根据业务分为redis缓存和硬盘存储，分别创建接口实现类：CacheRedisImpl、 CacheDiskImpl (无缓存实现CacheNoImpl)。

5、重新定义抽象服务类BaseAbsServcie的4个业务子类：MActServiceImpl、MShopServiceImpl、PcActServiceImpl、PcShopServiceImpl

由于代码内容较多，这里没有把具体的代码内容贴出来，具体代码内容详见github：https://github.com/gantianxing/strategy.git

最终的类图如下：

可以看到，该方案通过“组合”的方式把抽取的“渲染行为”和“缓存处理行为”整合到BaseAbsServcie，而不是通过继承。并把面向业务的的子类实现，改为面向“渲染行为”和“缓存处理行为”接口的实现，这就是前面提到的“面向接口编程”。

假设现在要增加一个“微信手q”业务页面渲染，并且不能cdn缓存。这时我们只需要新增一个“WqRenderImpl”，缓存处理复用CacheNoImpl，再创建一个BaseAbsService的子类WqServiceImpl即可完成业务扩展，并且不会对已有代码造成任何影响。

最后编写测试方法：

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        MActServiceImpl mact = new MActServiceImpl(new MRenderImpl(),new CacheRedisImpl());
        //mact.setCacheBehavior(new CacheNoImpl());//动态调整缓存行为
        String pageId="sdfsdfsfd";
        mact.render(pageId);
    }
}

运行github中的代码，打印消息如下：

 
设置m活动页缓存key
设置m活动页cdn缓存URL
m页面渲染
第一步：采用redis缓存m_act_page_sdfsdfsfd
第二步：清除cdn缓存sale.jd.com/m/act/sdfsdfsfd.html

策略模式

其实上述优化过程就是使用的“策略模式”，其核心就是：抽取类中的所有“行为”（可以有不同算法实现），并为可变的“行为”定义接口，为每个接口创建不同的算法实现（称之为“面向接口编程”）；并把这些“行为接口”作为“成员变量”引入到策略类（称之为“组合”）；在策略类的子类中，根据业务需要选择指定的算法实现进行初始化。

以上述代码为例：

“行为接口”类有两个：RenderBehavior、CacheBehavior；

“行为算法实现”类有5个，对于上面两个行为接口：

PcRenderImpl、MRenderImpl、CacheRedisImpl、CacheNoImpl、CacheDiskImpl；

“策略类”为：BaseAbsServcie，行为接口作为其成员变量；

“策略类的子类，对应4个具体的业务：

PcShopServiceImpl、PcActServiceImpl、MShopServiceImpl、MActServiceImpl。

策略模式可以在不影响已有“行为”算法的情况下，实现对 “行为”新算法的无限扩展，以及算法的动态切换，并且不会影响客户端代码。从而是代码框架具备良好的扩展性和维护性（修改其中一个算法，不会影响到其他算法）。

策略模式遵循上述提到的设计原则：1、针对接口编程、不针对实现编程；2、多用组合，少用继承

在spring中使用策略模式

上述测试代码是在main方法中运行，但我们现实中大多数情况下都是使用的spring框架。最后来看下在spring中如何使用策略模式。

首先创建一个工厂类，具体代码内容如下：

public class MySpringFactory {
    private Map<String, BaseAbsServcie> servcieMap = new HashMap();
 
    public Map<String, BaseAbsServcie> getServcieMap() {
        return servcieMap;
    }
 
    public void setServcieMap(Map<String, BaseAbsServcie> servcieMap) {
        this.servcieMap = servcieMap;
    }
 
    public void doRender(String strType,String pageId) {
        this.servcieMap.get(strType).render(pageId);
    }
}

然后定义spring bean xml配置文件（java配置方式可以自行实现）：

<?xml version="1.0" encoding="GBK"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                     http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd"
       default-autowire="byName">
 
    <bean id="mySpringFactory" class = "com.sky.strategy.MySpringFactory">
        <property name="servcieMap">
            <map>
                <entry key="pcAct" value-ref="pcAct"/>
                <entry key="mAct" value-ref="mAct"/>
                <entry key="pcShop" value-ref="pcShop"/>
                <entry key="mShop" value-ref="mShop"/>
            </map>
        </property>
    </bean>
 
    <bean id="pcAct" class="com.sky.strategy.service.impl.PcActServiceImpl">
        <constructor-arg name="renderBehavior" ref="pcRender"/>
        <constructor-arg name="cacheBehavior" ref="cacheRedis"/>
    </bean>
 
    <bean id="mAct" class="com.sky.strategy.service.impl.MActServiceImpl">
        <constructor-arg name="renderBehavior" ref="mRender"/>
        <constructor-arg name="cacheBehavior" ref="cacheRedis"/>
    </bean>
 
    <bean id="pcShop" class="com.sky.strategy.service.impl.PcShopServiceImpl">
        <constructor-arg name="renderBehavior" ref="pcRender"/>
        <constructor-arg name="cacheBehavior" ref="cacheDisk"/>
    </bean>
 
    <bean id="mShop" class="com.sky.strategy.service.impl.MShopServiceImpl">
        <constructor-arg name="renderBehavior" ref="mRender"/>
        <constructor-arg name="cacheBehavior" ref="cacheDisk"/>
    </bean>
 
    <bean id="pcRender" class="com.sky.strategy.behavior.impl.PcRenderImpl"/>
    <bean id="mRender" class="com.sky.strategy.behavior.impl.MRenderImpl"/>
 
    <bean id="cacheDisk" class="com.sky.strategy.behavior.impl.CacheDiskImpl"/>
    <bean id="cacheNo" class="com.sky.strategy.behavior.impl.CacheNoImpl"/>
    <bean id="cacheRedis" class="com.sky.strategy.behavior.impl.CacheRedisImpl"/>
 
</beans>

在需要使用的地方直接引用MySpringFactory对应的spring bean即可：

private MySpringFactory mySpringFactory;
 
    public void commonRender(String type,String pageId){
        mySpringFactory.doRender(type,pageId);
    }

代码详见github: https://github.com/gantianxing/strategy.git