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java设计模式中的责任链模式是什么

发表于:2025-01-31 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年01月31日,本篇文章为大家展示了java设计模式中的责任链模式是什么,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。一:模式说明模式定义:使多个对象都有机会处理请求,从而避
千家信息网最后更新 2025年01月31日java设计模式中的责任链模式是什么

本篇文章为大家展示了java设计模式中的责任链模式是什么,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。


一:模式说明

模式定义:使多个对象都有机会处理请求,从而避免了请求的发送者和接受者之间的耦合关系。将这些对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到有对象处理它为止。

责任链模式的重点是在"链"上,由一条链去处理相似的请求在链中决定谁来处理这个请求,并返回相应的结果(取自《设计模式之禅》)。

翻译:Client对象调用一个处理者(类)的方法,可能有多个处理者(实现类),但是该对象只需要调用第一个处理者(类)即可,该模式会自动分配谁来处理这个请求;这多个处理者继承同一个父类(即在一条链上)。

通用类图如下:

Client发送请求到Handler,Handler自动分配请求到子类的实现类ConcreteHandler中。

二:项目实战

在文章 >手写redis@Cacheable注解 支持过期时间设置< 的基础之上做修改,原版为redis缓存注解实现,

原版实现功能:

  • 将数据存放到redis中

  • 设置过期时间

原业务逻辑查询人员列表listleader()接口,数据存放redis中,减少数据库负载。

由于业务发展,需要进一步优化查询接口;目前每个人都会操作redis中存放的人员列表,导致该列表会实时发生变动(比如

每个人员对应的分数),每个人都有自己的缓存人员列表而不是统一的人员列表;原列表已经无法满足现需求,每个人第一次登

录都会查询数据库,将自己的列表存放在redis中。

解决方法:设置两级缓存,第一级为该用户(uuid)唯一缓存,key值设置为参数1+uuid+参数2;第二级为第一次登录查询返

回redis中的原始leader列表,key值设置为参数1+参数2。如果当前用户leader列表(一级缓存)为空,则查询原始leader列表

(二级缓存),在操作分数的时候修改二级缓存(初始人员列表)来产生一级缓存,存放进redis,减少了数据库的直接访问。

项目中责任链相关设计类图如下:

说明:抽象类CacheHandler 一是定义了处理请求方法handleMessage;二是定义一个链的编排方法setNext,设置下一个处理者;三是定义了具体的请求者必须实现的两个方法:定义自己能够处理的级别getHandlerLevel和具体的处理任务response;

FirstCacheHadler为一级缓存处理者,SecondCacheHadler为二级缓存处理者。缓存处理的方式通过CacheableAspect类调用。

三:源代码

CacheableAspect:client调用

package com.huajie.aspect; import java.lang.reflect.Method;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;import com.huajie.annotation.ExtCacheable;import com.huajie.common.cache.CacheHandler;import com.huajie.common.cache.FirstCacheHadler;import com.huajie.common.cache.RedisResult;import com.huajie.common.cache.SecondCacheHadler;import com.huajie.utils.RedisUtil;import com.huajie.utils.StringUtil; /** * redis缓存处理 不适用与内部方法调用(this.)或者private */@Component@Aspectpublic class CacheableAspect {         @Autowired        private RedisUtil redisUtil;         @Pointcut("@annotation(com.huajie.annotation.ExtCacheable)")        public void annotationPointcut() {        }         @Around("annotationPointcut()")        public Object doAround(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {                // 获得当前访问的class                Class className = joinPoint.getTarget().getClass();                // 获得访问的方法名                String methodName = joinPoint.getSignature().getName();                // 得到方法的参数的类型                Class[] argClass = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getParameterTypes();                Object[] args = joinPoint.getArgs();                String key = "";                String nextKey = "";                int expireTime = 1800;                try {                        // 得到访问的方法对象                        Method method = className.getMethod(methodName, argClass);                        method.setAccessible(true);                        // 判断是否存在@ExtCacheable注解                        if (method.isAnnotationPresent(ExtCacheable.class)) {                                ExtCacheable annotation = method.getAnnotation(ExtCacheable.class);                                key = getRedisKey(args, annotation.key());                                nextKey = getRedisKey(args,annotation.nextKey());                                expireTime = getExpireTime(annotation);                        }                } catch (Exception e) {                        throw new RuntimeException("redis缓存注解参数异常", e);                }                //责任链模式                CacheHandler firstCacheHadler = new FirstCacheHadler();                CacheHandler secondCacheHadler = new SecondCacheHadler();                //设置下级处理者                firstCacheHadler.setNext(secondCacheHadler);                //获取处理级别                int cacheLevel = getCacheLevel(key, nextKey);                RedisResult result = new RedisResult(redisUtil, key, nextKey, joinPoint, cacheLevel, expireTime);                //客户端调用                return firstCacheHadler.HandleMessage(result);        }         private int getCacheLevel(String key, String nextKey) {                if (StringUtil.isNotEmpty(key) && StringUtil.isNotEmpty(nextKey)) {                        return 2;                } else {                        return 1;                }        }         private int getExpireTime(ExtCacheable annotation) {                return annotation.expireTime();        }         private String getRedisKey(Object[] args, String primalKey) {                // 获取#p0...集合                List keyList = getKeyParsList(primalKey);                for (String keyName : keyList) {                        int keyIndex = Integer.parseInt(keyName.toLowerCase().replace("#p", ""));                        Object parValue = args[keyIndex];                        primalKey = primalKey.replace(keyName, String.valueOf(parValue));                }                return primalKey.replace("+", "").replace("'", "");        }         // 获取key中#p0中的参数名称        private static List getKeyParsList(String key) {                List ListPar = new ArrayList();                if (key.indexOf("#") >= 0) {                        int plusIndex = key.substring(key.indexOf("#")).indexOf("+");                        int indexNext = 0;                        String parName = "";                        int indexPre = key.indexOf("#");                        if (plusIndex > 0) {                                indexNext = key.indexOf("#") + key.substring(key.indexOf("#")).indexOf("+");                                parName = key.substring(indexPre, indexNext);                        } else {                                parName = key.substring(indexPre);                        }                        ListPar.add(parName.trim());                        key = key.substring(indexNext + 1);                        if (key.indexOf("#") >= 0) {                                ListPar.addAll(getKeyParsList(key));                        }                }                return ListPar;        } }

CacheHandler:

package com.huajie.common.cache;/** * @author xiewenfeng 缓存处理接口 * 责任链模式 */public abstract class CacheHandler {        // 定义处理级别        protected final static int FirstCache_LEVEL_REQUEST = 1;        protected final static int SecondCache_LEVEL_REQUEST = 2;         // 能处理的级别        private int level = 0;        // 责任传递,下一个责任人是谁        private CacheHandler nextHandler;         // 每个类自己能处理那些请求        public CacheHandler(int level) {                this.level = level;        }         // 处理请求        public final Object HandleMessage(RedisResult redisResult) throws Throwable {                //如果women类型为当前处理的level                if(redisResult.getCacheLevel()==this.level){                        return this.response(redisResult);                }else{                         if(null!=this.nextHandler){                                 return this.nextHandler.HandleMessage(redisResult);                         }else{                                 //没有下级不处理                                 return null;                         }                }        }         public void setNext(CacheHandler handler) {                this.nextHandler = handler;        }         // 有请示的回应        protected abstract Object response(RedisResult redisResult) throws Throwable;}

FirstCacheHadler:一级缓存处理者

package com.huajie.common.cache; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import com.huajie.utils.RedisUtil; public class FirstCacheHadler extends CacheHandler{         public FirstCacheHadler() {                super(CacheHandler.FirstCache_LEVEL_REQUEST);        }         @Override        protected Object response(RedisResult redisResult) throws Throwable {                String key = redisResult.getKey();                RedisUtil redisUtil = redisResult.getRedisUtil();                boolean  hasKey = redisUtil.hasKey(key);                ProceedingJoinPoint joinPoint = redisResult.getJoinPoint();                int expireTime = redisResult.getExpireTime();                if (hasKey) {                        return redisUtil.get(key);                } else {                        Object res = joinPoint.proceed();                        redisUtil.set(key, res);                        redisUtil.expire(key, expireTime);                        return res;                }        } }

SecondCacheHadler:二级缓存处理者

package com.huajie.common.cache; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import com.huajie.utils.RedisUtil; public class SecondCacheHadler extends CacheHandler {         public SecondCacheHadler() {                super(CacheHandler.SecondCache_LEVEL_REQUEST);        }         @Override        protected Object response(RedisResult redisResult) throws Throwable {                String nextKey = redisResult.getNextKey();                String key = redisResult.getKey();                RedisUtil redisUtil = redisResult.getRedisUtil();                ProceedingJoinPoint joinPoint = redisResult.getJoinPoint();                int expireTime = redisResult.getExpireTime();                boolean hasKey = redisUtil.hasKey(key);                if (hasKey) {                        return redisUtil.get(key);                } else {                        boolean hasNextKey = redisUtil.hasKey(nextKey);                        if (hasNextKey) {                                return redisUtil.get(nextKey);                        } else {                                Object res = joinPoint.proceed();                                redisUtil.set(nextKey, res);                                redisUtil.expire(nextKey, expireTime);                                return res;                        }                }        }}

RedisResult:该业务场景对象,用于传递参数

package com.huajie.common.cache; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import com.huajie.utils.RedisUtil;import lombok.Data; @Datapublic class RedisResult implements IRedisResult {        private int cacheLevel;        private Object result;        private RedisUtil redisUtil;        private String key;        private String nextKey;        private int expireTime;        private ProceedingJoinPoint joinPoint;         @Override        public int getCacheLevel() {                return cacheLevel;        }         @Override        public Object getResult() {                return result;        }         public RedisResult(RedisUtil redisUtil, String key, String nextKey, ProceedingJoinPoint joinPoint, int cacheLevel,int expireTime) {                this.redisUtil = redisUtil;                this.key = key;                this.joinPoint = joinPoint;                this.cacheLevel = cacheLevel;                this.nextKey = nextKey;                this.expireTime = expireTime;        } }

使用方法如下:

@Override        @ExtCacheable(key = "middle+#p0+#p1+#p2", nextKey = "middle+#p0+#p2")        public List listMiddleManageInfo(String leadergroupId, String uuid, String yearDetailId) {                Map map = new HashMap();                map.put("leadergroupId", leadergroupId);                map.put("uuid", uuid);                map.put("yearDetailId", yearDetailId);                List middleManageDetailList = middleManageMapper.listMiddleManageInfo(map);                return middleManageDetailList;        }

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