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观察者模式

观察者模式属于行为模式，个人理解：和发布订阅者魔模式是有区别的
细分有两种：推模式和拉模式两种，具体区别在于推模式会自带推送参数，拉模式是在接收通知后要自己获取更新参数

观察者模式（Observer Pattern）的使用场景主要围绕对象间一对多的依赖关系，当一个对象（被观察者）的状态变化需要自动通知其他多个对象（观察者）时，该模式能有效解耦代码。以下是典型的使用场景和案例：

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应用场景

1. GUI 事件处理

场景：用户界面组件（如按钮、输入框）的状态变化需要触发多个事件监听器。
案例：

• 点击按钮后，触发日志记录、界面更新、数据提交等多个操作。
• 输入框内容变化时，实时校验输入合法性并更新提示信息。
  框架应用：Java Swing、Android 的 OnClickListener、JavaScript 的 addEventListener。

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2. 实时数据同步

场景：数据源的变更需要实时同步到多个客户端或组件。
案例：

• 股票行情系统：股价变动时，所有关注的投资者界面自动刷新。

• 在线协作工具（如 Google Docs）：一个用户编辑内容，其他用户的视图实时更新。

• 前端框架（如 Vue、React）的数据绑定：数据变化驱动视图渲染。

• 一个主界面由好几个子界面垂直布局组成， 数据源的变更，子界面的数据将实时变化（页面由还几个一级标题页面，为了解耦和代码管理按照标题差分类结构）

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3. 状态监控与报警

场景：监控系统状态变化，并触发相关响应（如日志、报警、资源调整）。
案例：

• 服务器 CPU 使用率超过阈值时，触发邮件报警、记录日志、自动扩容。
• 物联网设备（如传感器）数据异常时，通知用户和管理系统。

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4. 游戏开发中的事件系统

场景：游戏内事件（如角色死亡、任务完成）需要触发多模块响应。
案例：

• 玩家生命值降为 0 时，触发 UI 更新死亡动画、保存进度、播放音效。
• 成就系统：当玩家达成特定条件（如击杀 100 个敌人），解锁成就并推送通知。

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5. 配置或参数动态更新

场景：系统配置变更后，相关组件需动态调整行为，无需重启。
案例：

• 修改系统主题颜色，所有界面组件自动切换配色。
• 动态调整日志级别，实时生效。

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6. 分布式系统中的一致性保证

场景：多个服务需要根据核心服务状态变化保持一致性。
案例：

• 电商系统中，订单状态变为“已支付”时，通知库存服务扣减库存、物流服务生成运单。
• 分布式缓存失效：当缓存数据更新，通知所有节点清除旧缓存。

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观察者模式的优势

• 解耦：被观察者与观察者之间松耦合，可独立扩展。
• 灵活性：动态添加/移除观察者，符合开闭原则。
• 一致性：确保所有依赖对象在状态变化时同步更新。

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注意事项

• 性能问题：观察者过多或通知逻辑复杂时，可能影响性能。
• 循环依赖：避免观察者间相互触发导致死循环。
• 内存泄漏：某些语言（如 Java）需手动注销观察者，防止对象无法回收。

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何时选择观察者模式？

• 一个对象的变化需要通知其他对象，且具体通知对象未知或可变。
• 需要减少对象间的直接依赖，提升代码复用性和可维护性。
• 跨层级或跨模块通信，尤其是事件驱动的系统架构。

推模式代码

#include <iostream>
#include <vector>
#include <memory>// 观察者接口
class Observer {
public:virtual void update(float temperature, float humidity) = 0; // 推送具体数据virtual ~Observer() = default;
};// 被观察者（气象站）
class WeatherStation {
private:std::vector<Observer*> observers;float temperature;float humidity;public:void addObserver(Observer* observer) {observers.push_back(observer);}void removeObserver(Observer* observer) {// 实际代码中需要更安全的删除逻辑observers.erase(std::remove(observers.begin(), observers.end(), observer), observers.end());}void setMeasurements(float temp, float hum) {temperature = temp;humidity = hum;notifyObservers();}private:void notifyObservers() {for (auto observer : observers) {observer->update(temperature, humidity); // 推送数据}}
};// 具体观察者（显示屏）
class Display : public Observer {
public:void update(float temperature, float humidity) override {std::cout << "显示屏更新 - 温度: " << temperature << "°C, 湿度: " << humidity << "%\n";}
};int main() {WeatherStation station;Display display;station.addObserver(&display);station.setMeasurements(25.5f, 60.0f); // 数据变化时自动推送return 0;
}

拉模式代码

#include <iostream>
#include <vector>
#include <memory>// 观察者接口
class Observer {
public:virtual void update() = 0; // 不推送数据，观察者自行拉取virtual ~Observer() = default;
};// 被观察者（气象站）
class WeatherStation {
private:std::vector<Observer*> observers;float temperature;float humidity;public:void addObserver(Observer* observer) {observers.push_back(observer);}void removeObserver(Observer* observer) {observers.erase(std::remove(observers.begin(), observers.end(), observer), observers.end());}void setMeasurements(float temp, float hum) {temperature = temp;humidity = hum;notifyObservers();}// 观察者通过接口拉取数据float getTemperature() const { return temperature; }float getHumidity() const { return humidity; }private:void notifyObservers() {for (auto observer : observers) {observer->update(); // 仅通知，不传递数据}}
};// 具体观察者（显示屏）
class Display : public Observer {
private:WeatherStation& station; // 观察者持有被观察者的引用以拉取数据public:Display(WeatherStation& station) : station(station) {}void update() override {float temp = station.getTemperature();float hum = station.getHumidity();std::cout << "显示屏更新 - 温度: " << temp << "°C, 湿度: " << hum << "%\n";}
};int main() {WeatherStation station;Display display(station); // 观察者需要持有被观察者的引用station.addObserver(&display);station.setMeasurements(25.5f, 60.0f); // 数据变化时通知观察者return 0;
}

和发布订阅者模式的区别：

观察者模式（Observer Pattern）和发布-订阅模式（Pub-Sub Pattern）是两种常用于解耦对象间通信的设计模式，但它们的设计思想和应用场景有显著区别。以下是两者的核心差异和对比：

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1. 核心机制与角色关系

特性	观察者模式	发布-订阅模式
通信方式	直接通信：被观察者（Subject）直接通知观察者（Observer）。	间接通信：发布者（Publisher）和订阅者（Subscriber）通过**中介层（Broker/Event Bus）**交互。
角色关系	- 被观察者（Subject） - 观察者（Observer）	- 发布者（Publisher） - 订阅者（Subscriber） - 中介层（Broker）
耦合度	较高：观察者需要直接注册到被观察者，依赖其接口。	极低：发布者和订阅者彼此无感知，仅依赖中介层和事件类型。
事件路由	被观察者自行管理观察者列表，并决定通知逻辑。	中介层负责事件的路由、过滤和广播（例如按主题、标签或内容匹配）。

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2. 典型代码结构对比

(1) 观察者模式

// 被观察者（Subject）
class WeatherStation {
private:std::vector<Observer*> observers;
public:void addObserver(Observer* observer) { /*注册观察者*/ }void notifyObservers() {for (auto obs : observers) {obs->update(temperature); // 直接调用观察者的接口}}
};// 观察者（Observer）
class Display : public Observer {
public:void update(float temp) override { /*更新显示*/ }
};

(2) 发布-订阅模式

// 中介层（Broker）
class MessageBroker {
private:std::unordered_map<std::string, std::vector<Subscriber*>> topicSubscribers;
public:void subscribe(const std::string& topic, Subscriber* sub) { /*按主题订阅*/ }void publish(const std::string& topic, const std::string& message) {for (auto sub : topicSubscribers[topic]) {sub->onMessage(message); // 通过中介层转发消息}}
};// 订阅者（Subscriber）
class User : public Subscriber {
public:void onMessage(const std::string& msg) override { /*处理消息*/ }
};

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3. 关键区别

维度	观察者模式	发布-订阅模式
通信方向	单向：被观察者 → 观察者	多向：发布者 → 中介层 → 订阅者（支持多对多通信）
动态性	观察者需显式注册到具体被观察者	订阅者通过中介层动态订阅事件类型（如主题、频道）
扩展性	新增事件类型需修改被观察者接口	新增事件类型只需在中介层注册，无需修改发布者或订阅者
适用场景	对象间一对多的简单依赖关系（如GUI事件、状态同步）	复杂的多对多通信、跨系统解耦（如微服务、消息队列）
典型应用	- 按钮点击事件监听 - 数据模型更新UI	- 新闻订阅系统 - 分布式系统的异步通信 - 实时聊天室

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4. 场景示例

(1) 观察者模式适用场景

• GUI事件处理：
  按钮（被观察者）被点击时，直接通知所有注册的监听器（观察者）执行操作。

  button.addClickListener(&logListener);  // 日志监听器
  button.addClickListener(&uiUpdater);    // 界面更新监听器
  

• 游戏状态同步：
  角色血量变化时，通知UI组件、音效模块、成就系统更新。

(2) 发布-订阅模式适用场景

• 新闻订阅系统：
  用户（订阅者）订阅“科技”主题，发布者发布新闻时，中介层将消息推送给所有订阅者。

  broker.subscribe("科技", &user1);  // 用户订阅主题
  broker.publish("科技", "AI新突破！");  // 发布者发送消息
  

• 微服务通信：
  订单服务（发布者）发布“订单创建”事件，库存服务（订阅者）接收事件并扣减库存。

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5. 总结：何时选择哪种模式？

模式	选择条件
观察者模式	- 对象间关系简单（一对多） - 需要直接控制通知逻辑 - 实时性要求高
发布-订阅模式	- 系统需要解耦（多对多） - 动态事件类型和订阅关系 - 跨组件或跨系统通信

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6. 常见误区

• 误区1：发布-订阅是观察者模式的“升级版”。
  纠正：两者解决不同问题。观察者模式强调直接通信，发布-订阅强调间接通信和解耦。

• 误区2：中介层（如 TalkNotifier）的存在即表示发布-订阅模式。
  纠正：观察者模式中的 Subject 也可以视为简单中介，但发布-订阅的中介层更独立且支持复杂路由。

• 误区3：发布-订阅必须异步。
  纠正：发布-订阅可以实现为同步或异步，而观察者模式通常是同步的。

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