设计模式(二十二)行为型:策略模式详解
设计模式(二十二)行为型:策略模式详解
策略模式(Strategy Pattern)是 GoF 23 种设计模式中最具实用性和广泛影响力的行为型模式之一,其核心价值在于定义一系列算法或行为,并将每个算法封装到独立的类中,使得它们可以相互替换,且算法的变化独立于使用它的客户端。它通过将“算法”与“使用算法的上下文”解耦,实现了行为的动态配置与高度可扩展性。策略模式是构建可配置系统、实现多态行为、支持插件化架构、优化性能选择、实现业务规则引擎、支持 A/B 测试等场景的基石,是将“算法即服务”理念落地的关键设计范式。
一、详细介绍
策略模式解决的是“一个类有多种实现同一功能的算法,且这些算法需要在运行时根据条件动态选择,或需要独立于客户端进行扩展和维护”的问题。在传统设计中,通常使用条件语句(如 if-else
或 switch-case
)根据配置或参数选择不同的算法分支。这导致:
- 代码臃肿:所有算法逻辑集中在单一方法或类中。
- 难以扩展:新增算法需要修改现有代码,违反开闭原则。
- 难以复用:算法逻辑无法独立复用。
- 紧耦合:上下文类与具体算法实现紧密耦合。
策略模式的核心思想是:将每个算法封装成一个独立的类(策略类),这些类实现一个共同的策略接口。上下文类(Context)持有对策略接口的引用,通过多态调用算法,而无需知道具体实现。算法的切换通过注入不同的策略对象实现。
该模式包含以下核心角色:
- Context(上下文):定义客户端使用的接口,包含一个对
Strategy
接口的引用。它将算法相关的请求委托给策略对象执行,而不关心具体实现。 - Strategy(策略接口):定义所有具体策略类共有的操作接口(如
execute()
、calculate()
)。它声明了算法的抽象行为。 - ConcreteStrategyA, ConcreteStrategyB, …(具体策略类):实现
Strategy
接口,封装具体的算法或行为实现。每个具体策略提供一种算法的完整实现。
策略模式的关键优势:
- 符合开闭原则:新增算法只需添加新的具体策略类,无需修改上下文或客户端代码。
- 符合单一职责原则:每个策略类只负责一种算法的实现。
- 算法可独立复用:策略类可被多个上下文或系统复用。
- 支持运行时切换:上下文可在运行时动态更换策略对象。
- 消除条件语句:将
switch
逻辑转化为对象组合。 - 易于单元测试:每个策略可独立测试。
与“状态模式”相比,策略模式关注算法的替换,状态模式关注状态驱动的行为变化;策略通常由客户端或配置决定,状态转换由内部逻辑驱动。与“命令模式”相比,命令封装请求,策略封装算法。与“模板方法模式”相比,模板方法在编译时通过继承固定算法骨架,策略在运行时通过组合动态选择算法。
策略模式适用于:
- 多种算法实现同一功能(如排序、压缩、加密、支付方式、运费计算)。
- 需要运行时动态选择算法。
- 需要避免庞大的条件分支。
- 需要独立测试或复用算法。
- 实现业务规则引擎或配置化行为。
二、策略模式的UML表示
以下是策略模式的标准 UML 类图:
图解说明:
Context
持有对Strategy
接口的引用。Context
通过setStrategy()
接受不同的策略实现。Context
的executeStrategy()
方法将调用委托给当前Strategy
的execute()
。ConcreteStrategy
实现execute()
,提供具体算法。- 客户端通过向
Context
注入不同的ConcreteStrategy
来改变其行为。
三、一个简单的Java程序实例及其UML图
以下是一个电商系统中运费计算的示例,支持多种运费计算策略(标准、加急、免费)。
Java 程序实例
// 策略接口:运费计算器
interface ShippingCostStrategy {double calculate(double weight, double distance);
}// 具体策略:标准运费
class StandardShippingStrategy implements ShippingCostStrategy {private static final double RATE_PER_KG = 2.5;private static final double RATE_PER_KM = 0.1;@Overridepublic double calculate(double weight, double distance) {double cost = (weight * RATE_PER_KG) + (distance * RATE_PER_KM);System.out.println("📦 标准运费: " + weight + "kg × $" + RATE_PER_KG + "/kg + " + distance + "km × $" + RATE_PER_KM + "/km = $" + cost);return cost;}
}// 具体策略:加急运费
class ExpressShippingStrategy implements ShippingCostStrategy {private static final double BASE_FEE = 15.0;private static final double PREMIUM_RATE = 0.5; // per km@Overridepublic double calculate(double weight, double distance) {double cost = BASE_FEE + (distance * PREMIUM_RATE);// 重量影响较小,主要按距离和基础费System.out.println("⚡ 加急运费: 基础费 $" + BASE_FEE + " + " + distance + "km × $" + PREMIUM_RATE + "/km = $" + cost);return cost;}
}// 具体策略:免费运费(促销活动)
class FreeShippingStrategy implements ShippingCostStrategy {@Overridepublic double calculate(double weight, double distance) {System.out.println("🎁 免费运费: 订单满足促销条件,运费为 $0.00");return 0.0;}
}// 上下文:购物车
class ShoppingCart {private double totalAmount;private double weight;private double distance;private ShippingCostStrategy shippingStrategy; // 持有策略引用public ShoppingCart(double totalAmount, double weight, double distance) {this.totalAmount = totalAmount;this.weight = weight;this.distance = distance;// 默认策略:标准运费this.shippingStrategy = new StandardShippingStrategy();System.out.println("🛒 购物车创建: 金额=$" + totalAmount + ", 重量=" + weight + "kg, 距离=" + distance + "km");}// 动态设置运费策略public void setShippingStrategy(ShippingCostStrategy strategy) {this.shippingStrategy = strategy;System.out.println("🔄 运费策略已切换");}// 计算总费用(商品金额 + 运费)public double calculateTotal() {double shippingCost = shippingStrategy.calculate(weight, distance);double total = totalAmount + shippingCost;System.out.println("💰 订单总费用: $" + totalAmount + " + $" + shippingCost + " = $" + total);return total;}// 根据订单金额自动应用免费运费(演示策略选择逻辑)public void applyPromotion() {if (totalAmount >= 100.0) {System.out.println("🎉 订单金额 ≥ $100,应用免费运费促销!");setShippingStrategy(new FreeShippingStrategy());} else {System.out.println("🛒 订单金额 < $100,不满足免费运费条件。");}}
}// 客户端使用示例
public class StrategyPatternDemo {public static void main(String[] args) {System.out.println("🛒 电商运费计算系统 - 策略模式示例\n");// 场景1: 普通订单,使用标准运费System.out.println("--- 场景1: 普通订单 ($80) ---");ShoppingCart cart1 = new ShoppingCart(80.0, 5.0, 200.0);cart1.calculateTotal(); // 使用默认标准策略System.out.println("\n--- 切换为加急运费 ---");cart1.setShippingStrategy(new ExpressShippingStrategy());cart1.calculateTotal();// 场景2: 大额订单,应用促销System.out.println("\n\n--- 场景2: 大额订单 ($120) ---");ShoppingCart cart2 = new ShoppingCart(120.0, 3.0, 150.0);cart2.applyPromotion(); // 自动应用免费运费cart2.calculateTotal();System.out.println("\n--- 手动切换回标准运费(演示灵活性)---");cart2.setShippingStrategy(new StandardShippingStrategy());cart2.calculateTotal();}
}
实例对应的UML图(简化版)
运行说明:
ShoppingCart
是上下文,持有ShippingCostStrategy
引用。ShippingCostStrategy
定义运费计算接口。- 三种具体策略实现不同的计算逻辑。
ShoppingCart
通过setShippingStrategy()
动态更换策略。calculateTotal()
委托给当前策略的calculate()
方法。applyPromotion()
演示了根据业务规则自动选择策略。
四、总结
特性 | 说明 |
---|---|
核心目的 | 封装可互换的算法,实现算法与使用的解耦 |
实现机制 | 定义策略接口,上下文委托调用具体策略 |
优点 | 符合开闭/单一职责原则、消除条件分支、支持运行时切换、算法可复用、易于测试 |
缺点 | 增加类数量、客户端需了解策略类型、简单算法可能过度设计 |
适用场景 | 多种算法选择、配置化行为、插件化架构、业务规则引擎、A/B测试 |
不适用场景 | 算法极少、行为固定、性能极度敏感(虚函数调用开销) |
策略模式使用建议:
- 策略类可设计为无状态(推荐),便于共享和线程安全。
- 可结合“工厂模式”或“依赖注入”创建和注入策略。
- 在 Java 中,
enum
可实现简单策略(每个常量实现接口)。 - 可结合“组合模式”实现复合策略。
架构师洞见:
策略模式是“关注点分离”与“依赖倒置”原则的典范。在现代架构中,其思想已演变为微服务架构(每个服务是业务策略的实现)、插件系统(如 IDE 插件、浏览器扩展)、A/B 测试框架(不同策略对应不同用户组)、机器学习模型服务(不同模型作为预测策略)和 云原生配置管理(不同环境使用不同策略)。例如,Spring 框架的PasswordEncoder
、LoadBalancer
都是策略模式的应用;Kubernetes 的调度器可选择不同调度策略;在 AI 推理服务中,不同模型版本作为策略被动态切换。未来趋势是:策略模式将与Serverless 架构深度融合,每个函数即一个策略;在边缘计算中,设备根据网络状况选择数据处理策略;在量子计算中,不同量子算法作为策略被选择;在元宇宙中,用户交互逻辑可配置为不同策略。
掌握策略模式,是设计灵活、可配置、可演进系统的必备技能。作为架构师,应在设计任何需要“多选项”、“可配置行为”或“算法替换”的模块时,优先考虑策略模式。它不仅是模式,更是系统适应性的灵魂——它让系统摆脱了硬编码的束缚,具备了在变化的环境中动态选择最优路径的能力,从而构建出能够持续进化、自我优化的智能软件生态系统。