下面我们将通过一个例子来详细解释策略模式的概念和使用方法。
假设我们有一个在线购物网站，用户下单时需要选择支付方式。我们提供了多种支付方式，如支付宝、微信支付、信用卡支付等。用户在下单时可以根据自己的喜好选择其中一种支付方式。这里就可以应用策略模式。
首先，我们定义一个策略接口，它包含了一个方法：`pay`，用于执行支付操作。然后，我们为每种支付方式创建一个实现了这个接口的策略类，比如`AlipayStrategy`、`WechatPayStrategy`、`CreditCardPayStrategy`等。每个策略类都实现了`pay`方法，但实现细节不同，因为每种支付方式的具体实现不同。
接下来，我们创建一个上下文类`Context`，它包含一个策略对象的引用。`Context`类的目的是使用这个策略对象来执行支付操作。客户端可以创建一个`Context`对象，并将其与任何实现了`PayStrategy`接口的策略对象关联起来。
这样，客户端就可以通过改变上下文类中策略对象的引用来改变支付方式，而无需修改其他代码，这就实现了策略模式的开闭原则：对扩展开放，对修改封闭。
使用策略模式的好处是可以让算法的变化独立于使用算法的客户。这提高了代码的灵活性和可维护性，同时也使得算法可以独立于使用它的客户端进行独立测试。
总的来说，策略模式是一种非常有用的设计模式，它可以帮助我们更好地组织代码，提高代码的可维护性和可扩展性。在实际应用中，我们可以根据实际情况选择合适的策略模式实现方式，比如简单策略用枚举策略模式，复杂策略用工厂策略模式等。
一、为什么讲策略模式
策略模式，应该是工作中比较常用的设计模式，调用方自己选择用哪一种策略完成对数据的操作，也就是“一个类的行为或其算法可以在运行时更改”
我个人的理解是 将一些除了过程不同其他都一样的函数封装成策略，然后调用方自己去选择想让数据执行什么过程策略。常见的例子为根据用户分类推荐不同的排行榜（用户关注点不一样，推荐榜单就不一样）
和单例模式一样，随着时间发展，我不再推荐经典策略模式，更推荐简单策略用枚举策略模式，复杂地用工厂策略模式。下面引入一个例子，我们的需求是：对一份股票数据列表，给出低价榜、高价榜、涨幅榜。这其中只有排序条件的区别，比较适合作为策略模式的例子
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
二、经典策略模式
数据DTO
@Data
publicclassStock{
//股票交易代码
privateStringcode;
//现价
privateDoubleprice;
//涨幅
privateDoublerise;
}
抽象得到的策略接口
publicinterfaceStrategy{
/** *将股票列表排序 * *@paramsource源数据 *@return排序后的榜单 */
List
sort
(List
source)
;
}
实现我们的策略类
/** *高价榜 */
publicclassHighPriceRankimplementsStrategy{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getPrice).reversed())
.colLECt(Collectors.toList());
}
}
/** *低价榜 */
publicclassLowPriceRankimplementsStrategy{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getPrice))
.collect(Collectors.toList());
}
}
/** *高涨幅榜 */
publicclassHighRiseRankimplementsStrategy{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getRise).reversed())
.collect(Collectors.toList());
}
}
经典的Context类，
publicclassContext{
privateStrategystrategy;
publicvoidsetStrategy(Strategystrategy){
this.strategy=strategy;
}
publicList
getRank
(List
source)
{
returnstrategy.sort(source);
}
}
于是 我们顺礼成章地得到调用类--榜单实例RankServiceImpl
@Service
publicclassRankServiceImpl{
/** *dataService.getSource()提供原始的股票数据 */
@Resource
privateDataServicedataService;
/** *前端传入榜单类型,返回排序完的榜单 * *@paramrankType榜单类型 *@return榜单数据 */
publicList
getRank
(StringrankType)
{
//创建上下文
Contextcontext=newContext();
//这里选择策略
Switch(rankType){
case"HighPrice":
context.setStrategy(newHighPriceRank());
break;
case"LowPrice":
context.setStrategy(newLowPriceRank());
break;
case"HighRise":
context.setStrategy(newHighRiseRank());
break;
default:
thrownewIllegalArgumentException("rankTypenotfound");
}
//然后执行策略
returncontext.getRank(dataService.getSource());
}
}
我们可以看到经典方法，创建了一个接口、三个策略类，还是比较啰嗦的。调用类的实现也待商榷，新增一个策略类还要修改榜单实例（可以用抽象工厂解决，但是复杂度又上升了）。加之我们有更好的选择，所以此处不再推荐经典策略模式
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- 项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
- 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
三、基于枚举的策略模式
这里对这种简单的策略，推荐用枚举进行优化。枚举的本质是创建了一些静态类的集合。
我下面直接给出例子，大家可以直观感受一下
枚举策略类
publicenumRankEnum{
//以下三个为策略实例
HighPrice{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getPrice).reversed())
.collect(Collectors.toList());
}
},
LowPrice{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getPrice))
.collect(Collectors.toList());
}
},
HighRise{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getRise).reversed())
.collect(Collectors.toList());
}
};
//这里定义了策略接口
publicabstractList
sort
(List
source)
;
}
对应的调用类也得以优化，榜单实例RankServiceImpl
@Service
publicclassRankServiceImpl{
/** *dataService.getSource()提供原始的股票数据 */
@Resource
privateDataServicedataService;
/** *前端传入榜单类型,返回排序完的榜单 * *@paramrankType榜单类型形似RankEnum.HighPrice.name() *@return榜单数据 */
publicList
getRank
(StringrankType)
{
//获取策略，这里如果未匹配会抛IllegalArgumentException异常
RankEnumrank=RankEnum.valueOf(rankType);
//然后执行策略
returnrank.sort(dataService.getSource());
}
}
可以看到，如果策略简单的话，基于枚举的策略模式优雅许多，调用方也做到了0修改，但正确地使用枚举策略模式需要额外考虑以下几点。
- 枚举的策略类是公用且静态，这意味着这个策略过程不能引入非静态的部分，扩展性受限
- 策略模式的目标之一，是优秀的扩展性和可维护性，最好能新增或修改某一策略类时，对其他类是无改动的。而枚举策略如果过多或者过程复杂，维护是比较困难的，可维护性受限
四、基于工厂的策略模式
为了解决良好的扩展性和可维护性，我更推荐以下利用spring自带beanFactory的优势，实现一个基于工厂的策略模式。
策略类改动只是添加了@Service注解，并指定了Service的value属性
/** *高价榜 *注意申明Service.value=HighPrice,他是我们的key,下同 */
@Service("HighPrice")
publicclassHighPriceRankimplementsStrategy{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getPrice).reversed())
.collect(Collectors.toList());
}
}
/** *低价榜 */
@Service("LowPrice")
publicclassLowPriceRankimplementsStrategy{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getPrice))
.collect(Collectors.toList());
}
}
/** *高涨幅榜 */
@Service("HighRise")
publicclassHighRiseRankimplementsStrategy{
@Override
publicList
sort
(List
source)
{
returnsource.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Stock::getRise).reversed())
.collect(Collectors.toList());
}
}
调用类修改较大，接入借助spring工厂特性，完成策略类
@Service
publicclassRankServiceImpl{
/** *dataService.getSource()提供原始的股票数据 */
@Resource
privateDataServicedataService;
/** *利用注解@Resource和@Autowired特性,直接获取所有策略类 *key=@Service的value */
@Resource
privateMap
rankMap;
/** *前端传入榜单类型,返回排序完的榜单 * *@paramrankType榜单类型和Service注解的value属性一致 *@return榜单数据 */
publicList
getRank
(StringrankType)
{
//判断策略是否存在
if(!rankMap.cont
ainsKey(rankType)){
throw
newIllegalArgumentException(
"rankTypenotfound"); }
//获得策略实例 Strategyrank=rankMap.get(rankType);
//执行策略
returnrank.sort(dataService.getSource()); } }
若读者使用的不是Spring，也可以找找对应框架的工厂模式实现，或者自己实现一个抽象工厂。
工厂策略模式会比枚举策略模式啰嗦，但也更加灵活、易扩展性和易维护。故简单策略推荐枚举策略模式，复杂策略才推荐工厂策略模式。
审核编辑 ：李倩
