最常用最可靠的单例实现是重写__new__，在内存分配阶段控制实例创建，用类变量缓存并检查实例，避免__init__多次调用问题。
Python 中 __new__ 实现单例最常用也最可靠
直接重写类的 __new__ 是 Python 里控制实例创建最底层、最稳妥的方式。它在对象内存分配阶段介入，天然避开 __init__ 多次调用的问题。
常见错误是只改 __init__ ——比如在 __init__ 里加标志位判断，但每次 MyClass() 仍会新建对象并执行 __init__，只是跳过逻辑而已，完全不是单例。
实操建议：
- 用类变量（如
_instance）缓存首次创建的实例 - 在
__new__开头检查该变量，存在则直接返回，不调用super().__new__ - 注意：如果类继承自不可变类型（如
str,tuple），__new__必须返回正确类型，否则会报TypeError: object.__new__(X) is not safe - 线程安全需额外加
threading.Lock，否则高并发下可能创建多个实例
装饰器实现单例简洁但有作用域陷阱
用函数装饰器包装类（如 @singleton）写起来短，但本质是把类变成“返回同一实例的工厂函数”，不是真正的类单例——它不改变类本身行为，只影响被装饰后的调用方式。
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典型问题：
- 子类继承被装饰的类时，
Child()会得到新实例，和父类实例无关（因为装饰器只作用于原类名） - 装饰器内部缓存通常用字典按类对象做 key，但如果模块被重载（如开发时热更新）、或存在多个相同名称但不同内存地址的类（如动态生成类），缓存会失效或冲突
- 无法支持带参数的类初始化（如
MyClass(arg=1)），除非装饰器额外处理__call__的参数归一化
元类实现单例灵活但容易过度设计
通过自定义元类（继承 type）在类创建时注入单例逻辑，适合需要统一管控多个类行为的场景（比如框架中要求所有 XXXService 类都必须单例）。
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但它比 __new__ 更抽象，调试困难，且容易和其它元类（如 ORM 的 DeclarativeMeta）冲突。
关键点：
- 重写元类的
__call__方法，在其中拦截实例化过程 - 缓存必须放在元类实例（即类对象）上，而不是元类类变量，否则所有使用该元类的类共享一个实例
- 若类定义了
__new__，元类的__call__仍会调用它，需确保两者逻辑不打架 - Pydantic v2+ 的
BaseModel默认禁用自定义元类，用元类实现单例会导致TypeError: metaclass conflict
__init__ 里做单例判断基本没用
这是新手最容易误用的方式：在 __init__ 开头加 if hasattr(self, '_inited') 并设标记。它不能阻止新对象被创建，只是让多次初始化“看起来没效果”。
后果很实际：
- 每次
MyClass()都分配新内存，对象 ID 不同，is判断全失败 - 如果有资源独占逻辑（如打开文件、连接数据库），多个实例会同时抢资源，引发异常或数据错乱
- 垃圾回收压力增大，尤其在循环频繁创建的场景下（如 Web 请求中误用）
- 单元测试中 mock 难度陡增，因为每个 new 出来的对象都是独立个体
真正需要单例的地方，控制点必须在实例诞生之前——也就是 __new__ 或更早（如元类）。其他任何地方补救，都是在修漏水的桶。
