简介
犹豫设计模式是一种行为设计模式，用于管理系统中依赖于状态的操作。它确保只有当系统处于适当的状态时才执行操作。如果不满足所需的先决条件，则操作将中止或系统“犹豫”。对于像我这样不知道什么是 balking 的人来说，谷歌对此是这么说的：“犹豫或不愿意接受一个想法或承诺”。此模式在无效操作可能导致冲突或错误的多线程环境或系统中特别有用。
社区中的一些人还认为，犹豫模式更多的是一种反模式，而不是设计模式。如果一个对象不能支持它的 api，它应该限制 api 以使有问题的调用不可用，或者使调用可以不受限制地进行。这是一种古老的模式，似乎是在 jvm 速度较慢并且同步不像今天那样被充分理解和实现时出现的。不管怎样，它值得讨论，是否使用它取决于开发者。
犹豫模式依赖于三个基本概念
- 保护条件：操作继续进行必须满足的条件。
- 状态相关操作：依赖于系统当前状态的操作。
- 线程安全：该模式经常使用锁或其他同步机制来确保并发环境中的安全。
让我们通过一个例子来理解这些：
打印系统演示了犹豫模式：
- 场景：一台打印机一次只能处理一个打印请求。即使多个进程可以发出打印请求。
- guard condition：打印不得主动“打印”来处理新的打印请求。
- 行为：如果打印机正忙，系统会犹豫不决，不会继续处理新的打印请求。
注意：是的，我们可以使用队列来处理这个问题，但我们现在假设我们不知道存在这样一个优雅的数据结构。
import threading
import time
class Printer:
def __init__(self):
self.state = "idle"
self.lock = threading.Lock()
def start_printing(self, job_id):
print(f"Attempting to start Print Job {job_id}...")
with self.lock: # Ensure thread safety
if self.state == "printing":
print(f"Balking: Print Job {job_id} cannot start. Printer is busy.")
return
self.state = "printing"
# Simulate the printing process
print(f"Print Job {job_id} started.")
time.sleep(3)
print(f"Print Job {job_id} completed.")
with self.lock:
self.printing = "idle"
# Multiple threads attempting to start print jobs
printer = Printer()
threads = [
threading.Thread(target=printer.start_printing, args=(1,)),
threading.Thread(target=printer.start_printing, args=(2,))
]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
查看代码我们可以看到，如果我们向打印机发送打印请求 start_printing 并且打印机正忙，它将检查其当前状态 self.state，如果状态为“正在打印”，它将返回而不执行任何操作。否则，它将接受该请求并相应地调整其状态。
何时使用犹豫模式
- 多线程系统：防止竞争条件或无效操作。
- 与状态相关的工作流程：仅在某些状态下才允许执行操作。
- 资源管理：防止共享资源的不当使用。 使用这种模式的对象通常只处于一种容易暂时停滞的状态，但持续时间未知。如果对象要在已知的有限时间内保持在容易犹豫的状态，那么保护悬挂模式可能是首选。
犹豫模式的优点
- 防止无效操作：警卫确保操作仅在有效条件下发生。
- 线程安全：在多线程系统中特别有用。
- 简化逻辑：将依赖于状态的操作封装成清晰、可重用的模式。
缺点
- 有限的适用性：当操作是二进制的（允许或不允许）时最有用。
- 潜在开销：防护检查和同步机制可能会带来性能成本。
结论
犹豫设计模式提供了一种有效的方法来管理状态相关的操作并防止软件系统中的无效操作。通过引入明确的保护条件并保证线程安全，增强了系统的可靠性和可维护性。无论是防止出租车预订系统中的多次行程还是管理并发打印作业，balking 模式都提供了一种结构化方法来避免冲突并保持操作完整性。最终，选择使用犹豫模式取决于应用程序的具体要求及其并发需求。
参考文献
- 维基百科 - 犹豫模式
- ucb
