设计模式之观察者模式
一、观察者模式
根据应用场景的不同，观察者模式会对应不同的代码实现方式：有同步阻塞的实现方式，也有异步非阻塞的实现方式；有进程内的实现方式，也有跨进程的实现方式。本文重点讲解原理、实现、应用场景。
1.1、原理及应用场景剖析
- 观察者模式（Observer Design Pattern）也被称为发布订阅模式（Publish-Subscribe Design Pattern）。在 GoF 的《设计模式》一书中，它的定义是这样的：
- 在对象之间定义一个一对多的依赖，当一个对象状态改变的时候，所有依赖的对象都会自动收到通知。
- 一般情况下，被依赖的对象叫作被观察者（Observable），依赖的对象叫作观察者（Observer）。不过，在实际的项目开发中，这两种对象的称呼是比较灵活的，有各种不同的叫法，比如：Subject-Observer、Publisher-Subscriber、Producer-Consumer、EventEmitter-EventListener、Dispatcher-Listener。不管怎么称呼，只要应用场景符合刚刚给出的定义，都可以看作观察者模式。
- 实际上，观察者模式是一个比较抽象的模式，根据不同的应用场景和需求，有完全不同的实现方式，待会我们会详细地讲到。现在，我们先来看其中最经典的一种实现方式。这也是在讲到这种模式的时候，很多书籍或资料给出的最常见的实现方式。具体的代码如下所示：
public interface Subject {
void registerObserver(Observer observer);
void removeObserver(Observer observer);
void notifyObservers(Message message);
}
public interface Observer {
void update(Message message);
}
public class ConcreteSubject implements Subject {
private List<Observer> observers = new ArrayList<Observer>();
@Override
public void registerObserver(Observer observer) {
observers.add(observer);
}
@Override
public void removeObserver(Observer observer) {
observers.remove(observer);
}
@Override
public void notifyObservers(Message message) {
for (Observer observer : observers) {
observer.update(message);
}
}
}
public class ConcreteObserverOne implements Observer {
@Override
public void update(Message message) {
//TODO: 获取消息通知，执行自己的逻辑...
System.out.println("ConcreteObserverOne is notified.");
}
}
public class ConcreteObserverTwo implements Observer {
@Override
public void update(Message message) {
//TODO: 获取消息通知，执行自己的逻辑...
System.out.println("ConcreteObserverTwo is notified.");
}
}
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
ConcreteSubject subject = new ConcreteSubject();
subject.registerObserver(new ConcreteObserverOne());
subject.registerObserver(new ConcreteObserverTwo());
subject.notifyObservers(new Message());
}
}
- 上面的代码算是观察者模式的“模板代码”，只能反映大体的设计思路。在真实的软件开发中，并不需要照搬上面的模板代码。观察者模式的实现方法各式各样，函数、类的命名等会根据业务场景的不同有很大的差别，比如 register 函数还可以叫作 attach，remove 函数还可以叫作 detach 等等。不过，万变不离其宗，设计思路都是差不多的。
- 假设我们在开发一个 P2P 投资理财系统，用户注册成功之后，我们会给用户发放投资体验金。代码实现大致是下面这个样子的：
public class UserController {
private UserService userService; // 依赖注入
private PromotionService promotionService; // 依赖注入
public Long register(String telephone, String password) {
//省略输入参数的校验代码
//省略userService.register()异常的try-catch代码
long userId = userService.register(telephone, password);
promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
return userId;
}
}
- 虽然注册接口做了两件事情，注册和发放体验金，违反单一职责原则，但是，如果没有扩展和修改的需求，现在的代码实现是可以接受的。如果非得用观察者模式，就需要引入更多的类和更加复杂的代码结构，反倒是一种过度设计。
- 相反，如果需求频繁变动，比如，用户注册成功之后，不再发放体验金，而是改为发放优惠券，并且还要给用户发送一封“欢迎注册成功”的站内信。这种情况下，我们就需要频繁地修改 register() 函数中的代码，违反开闭原则。而且，如果注册成功之后需要执行的后续操作越来越多，那 register() 函数的逻辑会变得越来越复杂，也就影响到代码的可读性和可维护性。这个时候，观察者模式就能派上用场了：
public interface RegObserver {
void handleRegSuccess(long userId);
}
public class RegPromotionObserver implements RegObserver {
private PromotionService promotionService; // 依赖注入
@Override
public void handleRegSuccess(long userId) {
promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
}
}
public class RegNotificationObserver implements RegObserver {
private NotificationService notificationService;
@Override
public void handleRegSuccess(long userId) {
notificationService.sendInboxMessage(userId, "Welcome...");
}
}
public class UserController {
private UserService userService; // 依赖注入
private List<RegObserver> regObservers = new ArrayList<>();
// 一次性设置好，之后也不可能动态的修改
public void setRegObservers(List<RegObserver> observers) {
regObservers.addAll(observers);
}
public Long register(String telephone, String password) {
//省略输入参数的校验代码
//省略userService.register()异常的try-catch代码
long userId = userService.register(telephone, password);
for (RegObserver observer : regObservers) {
observer.handleRegSuccess(userId);
}
return userId;
}
}
- 当我们需要添加新的观察者的时候，比如，用户注册成功之后，推送用户注册信息给大数据征信系统，基于观察者模式的代码实现，UserController 类的 register() 函数完全不需要修改，只需要再添加一个实现了 RegObserver 接口的类，并且通过 setRegObservers() 函数将它注册到 UserController 类中即可。
- 前面我们已经学习了很多设计模式，实际上，设计模式要干的事情就是解耦。创建型模式是将创建和使用代码解耦，结构型模式是将不同功能代码解耦，行为型模式是将不同的行为代码解耦，具体到观察者模式，它是将观察者和被观察者代码解耦。借助设计模式，我们利用更好的代码结构，将一大坨代码拆分成职责更单一的小类，让其满足开闭原则、高内聚松耦合等特性，以此来控制和应对代码的复杂性，提高代码的可扩展性。
1.2、基于不同应用场景的不同实现方式
- 观察者模式的应用场景非常广泛，小到代码层面的解耦，大到架构层面的系统解耦，再或者一些产品的设计思路，都有这种模式的影子，比如，邮件订阅、RSS Feeds，本质上都是观察者模式。
- 不同的应用场景和需求下，这个模式也有截然不同的实现方式，开篇的时候我们也提到，有同步阻塞的实现方式，也有异步非阻塞的实现方式；有进程内的实现方式，也有跨进程的实现方式。
- 之前讲到的实现方式，从刚刚的分类方式上来看，它是一种同步阻塞的实现方式。观察者和被观察者代码在同一个线程内执行，被观察者一直阻塞，直到所有的观察者代码都执行完成之后，才执行后续的代码。对照上面讲到的用户注册的例子，register() 函数依次调用执行每个观察者的 handleRegSuccess() 函数，等到都执行完成之后，才会返回结果给客户端。
- 如果注册接口是一个调用比较频繁的接口，对性能非常敏感，希望接口的响应时间尽可能短，那我们可以将同步阻塞的实现方式改为异步非阻塞的实现方式，以此来减少响应时间。具体来讲，当 userService.register() 函数执行完成之后，我们启动一个新的线程来执行观察者的 handleRegSuccess() 函数，这样 userController.register() 函数就不需要等到所有的 handleRegSuccess() 函数都执行完成之后才返回结果给客户端。userController.register() 函数从执行 3 个 SQL 语句才返回，减少到只需要执行 1 个 SQL 语句就返回，响应时间粗略来讲减少为原来的 1/3。
- 不管是同步阻塞实现方式还是异步非阻塞实现方式，都是进程内的实现方式。如果用户注册成功之后，我们需要发送用户信息给大数据征信系统，而大数据征信系统是一个独立的系统，跟它之间的交互是跨不同进程的，那如何实现一个跨进程的观察者模式呢？
- 如果大数据征信系统提供了发送用户注册信息的 RPC 接口，我们仍然可以沿用之前的实现思路，在 handleRegSuccess() 函数中调用 RPC 接口来发送数据。但是，我们还有更加优雅、更加常用的一种实现方式，那就是基于消息队列（Message Queue，比如 ActiveMQ）来实现。
- 当然，这种实现方式也有弊端，那就是需要引入一个新的系统（消息队列），增加了维护成本。不过，它的好处也非常明显。在原来的实现方式中，观察者需要注册到被观察者中，被观察者需要依次遍历观察者来发送消息。而基于消息队列的实现方式，被观察者和观察者解耦更加彻底，两部分的耦合更小。被观察者完全不感知观察者，同理，观察者也完全不感知被观察者。被观察者只管发送消息到消息队列，观察者只管从消息队列中读取消息来执行相应的逻辑。
二、异步非阻塞观察者模式的简易实现
- 我们有两种实现方式。其中一种是：在每个 handleRegSuccess() 函数中创建一个新的线程执行代码逻辑；另一种是：在 UserController 的 register() 函数中使用线程池来执行每个观察者的 handleRegSuccess() 函数。两种实现方式的具体代码如下所示：
// 第一种实现方式，其他类代码不变，就没有再重复罗列
public class RegPromotionObserver implements RegObserver {
private PromotionService promotionService; // 依赖注入
@Override
public void handleRegSuccess(Long userId) {
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
}
});
thread.start();
}
}
// 第二种实现方式，其他类代码不变，就没有再重复罗列
public class UserController {
private UserService userService; // 依赖注入
private List<RegObserver> regObservers = new ArrayList<>();
private Executor executor;
public UserController(Executor executor) {
this.executor = executor;
}
public void setRegObservers(List<RegObserver> observers) {
regObservers.addAll(observers);
}
public Long register(String telephone, String password) {
//省略输入参数的校验代码
//省略userService.register()异常的try-catch代码
long userId = userService.register(telephone, password);
for (RegObserver observer : regObservers) {
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
observer.handleRegSuccess(userId);
}
});
}
return userId;
}
}
- 对于第一种实现方式，频繁地创建和销毁线程比较耗时，并且并发线程数无法控制，创建过多的线程会导致堆栈溢出。第二种实现方式，尽管利用了线程池解决了第一种实现方式的问题，但线程池、异步执行逻辑都耦合在了 register() 函数中，增加了这部分业务代码的维护成本。
- 如果我们的需求更加极端一点，需要在同步阻塞和异步非阻塞之间灵活切换，那就要不停地修改 UserController 的代码。除此之外，如果在项目中，不止一个业务模块需要用到异步非阻塞观察者模式，那这样的代码实现也无法做到复用。
- 我们知道，框架的作用有：隐藏实现细节，降低开发难度，做到代码复用，解耦业务与非业务代码，让程序员聚焦业务开发。针对异步非阻塞观察者模式，我们也可以将它抽象成框架来达到这样的效果，而这个框架就是我们这节课要讲的 EventBus。
2.1、EventBus 框架功能需求介绍
- EventBus 翻译为“事件总线”，它提供了实现观察者模式的骨架代码。我们可以基于此框架，非常容易地在自己的业务场景中实现观察者模式，不需要从零开始开发。其中，Google Guava EventBus 就是一个比较著名的 EventBus 框架，它不仅仅支持异步非阻塞模式，同时也支持同步阻塞模式
- 通过例子来看一下，Guava EventBus 具有哪些功能，代码如下所示：
public class UserController {
private UserService userService; // 依赖注入
private EventBus eventBus;
private static final int DEFAULT_EVENTBUS_THREAD_POOL_SIZE = 20;
public UserController() {
//eventBus = new EventBus(); // 同步阻塞模式
eventBus = new AsyncEventBus(Executors.newFixedThreadPool(DEFAULT_EVENTBUS_THREAD_POOL_SIZE)); // 异步非阻塞模式
}
public void setRegObservers(List<Object> observers) {
for (Object observer : observers) {
eventBus.register(observer);
}
}
public Long register(String telephone, String password) {
//省略输入参数的校验代码
//省略userService.register()异常的try-catch代码
long userId = userService.register(telephone, password);
eventBus.post(userId);
return userId;
}
}
public class RegPromotionObserver {
private PromotionService promotionService; // 依赖注入
@Subscribe
public void handleRegSuccess(Long userId) {
promotionService.issueNewUserExperienceCash(userId);
}
}
public class RegNotificationObserver {
private NotificationService notificationService;
@Subscribe
public void handleRegSuccess(Long userId) {
notificationService.sendInboxMessage(userId, "...");
}
}
- 利用 EventBus 框架实现的观察者模式，跟从零开始编写的观察者模式相比，从大的流程上来说，实现思路大致一样，都需要定义 Observer，并且通过 register() 函数注册 Observer，也都需要通过调用某个函数（比如，EventBus 中的 post() 函数）来给 Observer 发送消息（在 EventBus 中消息被称作事件 event）
- 但在实现细节方面，它们又有些区别。基于 EventBus，我们不需要定义 Observer 接口，任意类型的对象都可以注册到 EventBus 中，通过 @Subscribe 注解来标明类中哪个函数可以接收被观察者发送的消息。下面详细讲解其中涉及到的核心类
- EventBus、AsyncEventBus
- Guava EventBus 对外暴露的所有可调用接口，都封装在 EventBus 类中。其中，EventBus实现了同步阻塞的观察者模式，AsyncEventBus 继承自 EventBus，提供了异步非阻塞的观察者模式。具体使用方式如下所示：
EventBus eventBus = new EventBus(); // 同步阻塞模式
EventBus eventBus = new AsyncEventBus(Executors.newFixedThreadPool(8))；// 异步阻塞模式
- register() 函数
- EventBus 类提供了 register() 函数用来注册观察者。具体的函数定义如下所示。它可以接受任何类型（Object）的观察者。而在经典的观察者模式的实现中，register() 函数必须接受实现了同一 Observer 接口的类对象。而eventBus可以让我们不再定义 Observer 接口，任意类型的对象都可以注册到 EventBus 中
public void register(Object object);
- post() 函数
- EventBus 类提供了 post() 函数，用来给观察者发送消息。比如上面例子中的post函数传递给观察者所需的userId参数，具体的函数定义如下所示：
public void post(Object event);
- 跟经典的观察者模式的不同之处在于，当我们调用 post() 函数发送消息的时候，并非把消息发送给所有的观察者，而是发送给可匹配的观察者。所谓可匹配指的是，能接收的消息类型是发送消息（post 函数定义中的 event）类型的父类。举个例子来解释一下。
- 比如，AObserver 能接收的消息类型是 XMsg，BObserver 能接收的消息类型是 YMsg，CObserver 能接收的消息类型是 ZMsg。其中，XMsg 是 YMsg 的父类。当我们如下发送消息的时候，相应能接收到消息的可匹配观察者如下所示：
XMsg xMsg = new XMsg();
YMsg yMsg = new YMsg();
ZMsg zMsg = new ZMsg();
post(xMsg); => AObserver接收到消息
post(yMsg); => AObserver、BObserver接收到消息
post(zMsg); => CObserver接收到消息
- 那每个 Observer 能接收的消息类型是在哪里定义的呢？我们来看下 Guava EventBus 最特别的一个地方，那就是 @Subscribe 注解。
- @Subscribe 注解
- EventBus 通过 @Subscribe 注解来标明，某个函数能接收哪种类型的消息。具体的使用代码如下所示。在 DObserver 类中，我们通过 @Subscribe 注解了两个函数 f1()、f2()。
public DObserver {
//...省略其他属性和方法...
@Subscribe
public void f1(PMsg event) { //... }
@Subscribe
public void f2(QMsg event) { //... }
}
- 当通过 register() 函数将 DObserver 类对象注册到 EventBus 的时候，EventBus 会根据 @Subscribe 注解找到 f1() 和 f2()，并且将两个函数能接收的消息类型记录下来（PMsg->f1，QMsg->f2）。当我们通过 post() 函数发送消息（比如 QMsg 消息）的时候，EventBus 会通过之前的记录（QMsg->f2），调用相应的函数（f2）。
2.2、手动实现一个 EventBus 框架
- 重点来看，EventBus 中两个核心函数 register() 和 post() 的实现原理。弄懂了它们，基本上就弄懂了整个 EventBus 框架。下面两张图是这两个函数的实现原理图。
- 从图中我们可以看出，最关键的一个数据结构是 Observer 注册表，记录了消息类型和可接收消息函数的对应关系。当调用 register() 函数注册观察者的时候，EventBus 通过解析 @Subscribe 注解，生成 Observer 注册表。当调用 post() 函数发送消息的时候，EventBus 通过注册表找到相应的可接收消息的函数，然后通过 Java 的反射语法来动态地创建对象、执行函数。对于同步阻塞模式，EventBus 在一个线程内依次执行相应的函数。对于异步非阻塞模式，EventBus 通过一个线程池来执行相应的函数。
- 弄懂了原理，实现起来就简单多了。整个小框架的代码实现包括 5 个类：EventBus、AsyncEventBus、Subscribe、ObserverAction、ObserverRegistry。接下来，我们依次来看下这 5 个类。
①Subscribe
- Subscribe 是一个注解，用于标明观察者中的哪个函数可以接收消息。
- @Beta用于断言，这个用来判断后面方法参数个数。因为在这里手写的只是简化的框架，所以只允许有方法参数为1个，多个的太过于复杂，在这里不过多讨论。
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface Subscribe {}
②ObserverAction
- ObserverAction 类用来表示 @Subscribe 注解的方法，其中，target 表示观察者类，method 表示方法。它主要用在 ObserverRegistry 观察者注册表中。
package com.mbw.eventbus;
import org.assertj.core.util.Preconditions;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.lang.reflect.Method;
public class ObserverAction {
private Object target;
private Method method;
public ObserverAction(Object target, Method method) {
this.target = Preconditions.checkNotNull(target);
this.method = method;
this.method.setAccessible(true);
}
public void execute(Object event) { // event是method方法的参数
try {
method.invoke(target, event);
} catch (InvocationTargetException | IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
③ObserverRegistry
- ObserverRegistry 类就是前面讲到的 Observer 注册表，是最复杂的一个类，框架中几乎所有的核心逻辑都在这个类中。这个类大量使用了 Java 的反射语法，不过代码整体来说都不难理解，其中，一个比较有技巧的地方是 CopyOnWriteArraySet 的使用。它是线程安全的无序的集合，可以将它理解成线程安全的HashSet。
- CopyOnWriteArraySet，顾名思义，在写入数据的时候，会创建一个新的 set，并且将原始数据 clone 到新的 set 中，在新的 set 中写入数据完成之后，再用新的 set 替换老的 set。这样就能保证在写入数据的时候，不影响数据的读取操作，以此来解决读写并发问题。除此之外，CopyOnWriteSet 还通过加锁的方式，避免了并发写冲突。具体的作用你可以去查看一下 CopyOnWriteSet 类的源码，一目了然。
- 为了代码更加易懂简单，这里观察者被@Subscribe修饰的方法只允许有一个参数，否则会被检查并抛出异常。
package com.mbw.eventbus;
import com.mbw.annotation.Subscribe;
import org.assertj.core.util.Preconditions;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet;
public class ObserverRegistry {
private ConcurrentMap<Class<?>, CopyOnWriteArraySet<ObserverAction>> registry = new ConcurrentHashMap<>();
public void register(Object observer) {
Map<Class<?>, Collection<ObserverAction>> observerActions = findAllObserverActions(observer);
for (Map.Entry<Class<?>, Collection<ObserverAction>> entry : observerActions.entrySet()) {
Class<?> eventType = entry.getKey();
Collection<ObserverAction> eventActions = entry.getValue();
CopyOnWriteArraySet<ObserverAction> registeredEventActions = registry.get(eventType);
if (registeredEventActions == null) {
registry.putIfAbsent(eventType, new CopyOnWriteArraySet<>());
registeredEventActions = registry.get(eventType);
}
registeredEventActions.addAll(eventActions);
}
}
//根据参数类型获取指定的被@Subscribe描述的方法
public List<ObserverAction> getMatchedObserverActions(Object event) {
List<ObserverAction> matchedObservers = new ArrayList<>();
Class<?> postedEventType = event.getClass();
for (Map.Entry<Class<?>, CopyOnWriteArraySet<ObserverAction>> entry : registry.entrySet()) {
Class<?> eventType = entry.getKey();
Collection<ObserverAction> eventActions = entry.getValue();
if (postedEventType.isAssignableFrom(eventType)) {
matchedObservers.addAll(eventActions);
}
}
return matchedObservers;
}
private Map<Class<?>, Collection<ObserverAction>> findAllObserverActions(Object observer) {
Map<Class<?>, Collection<ObserverAction>> observerActions = new HashMap<>();
//反射获取观察者类
Class<?> clazz = observer.getClass();
//获取观察者类中被@Subscribe标注的所有方法
for (Method method : getAnnotatedMethods(clazz)) {
Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
Class<?> eventType = parameterTypes[0];
if (!observerActions.containsKey(eventType)) {
observerActions.put(eventType, new ArrayList<>());
}
//存入observerActions(消息类型，ObserverAction)
observerActions.get(eventType).add(new ObserverAction(observer, method));
}
return observerActions;
}
private List<Method> getAnnotatedMethods(Class<?> clazz) {
List<Method> annotatedMethods = new ArrayList<>();
for (Method method : clazz.getDeclaredMethods()) {
//获取所有被注解标识的方法
if (method.isAnnotationPresent(Subscribe.class)) {
Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
//为了代码更加简单，这里只做含有一个参数的方法，大于两个参数抛出异常
Preconditions.checkArgument(parameterTypes.length == 1,
"Method %s has @Subscribe annotation but has %s parameters."
+ "Subscriber methods must have exactly 1 parameter.",
method, parameterTypes.length);
annotatedMethods.add(method);
}
}
return annotatedMethods;
}
}
④EventBus
- EventBus 实现的是阻塞同步的观察者模式。看代码你可能会有些疑问，这明明就用到了线程池 Executor 啊。实际上，MoreExecutors.directExecutor() 是 Google Guava 提供的工具类，看似是多线程，实际上是单线程。之所以要这么实现，主要还是为了跟 AsyncEventBus 统一代码逻辑，做到代码复用。
public class EventBus {
private Executor executor;
private ObserverRegistry registry = new ObserverRegistry();
public EventBus() {
this(MoreExecutors.directExecutor());
}
protected EventBus(Executor executor) {
this.executor = executor;
}
public void register(Object object) {
registry.register(object);
}
public void post(Object event) {
List<ObserverAction> observerActions = registry.getMatchedObserverActions(event);
for (ObserverAction observerAction : observerActions) {
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
observerAction.execute(event);
}
});
}
}
}
⑤AsyncEventBus
- 有了 EventBus，AsyncEventBus 的实现就非常简单了。为了实现异步非阻塞的观察者模式，它就不能再继续使用 MoreExecutors.directExecutor() 了，而是需要在构造函数中，由调用者注入线程池。
package com.mbw.eventbus;
import java.util.concurrent.Executor;
public class AsyncEventBus extends EventBus {
public AsyncEventBus(Executor executor) {
super(executor);
}
}
三、参考链接
https://www.jianshu.com/p/de22335797a1
https://www.jianshu.com/p/54da3cb6ed8b