面试题：Java策略模式在高并发场景下的优化与应用

潜在问题分析

线程安全问题：
- 原因：策略模式中，策略类可能包含成员变量，如果多个线程同时访问和修改这些成员变量，就会出现线程安全问题。例如，某个策略类中有一个计数器变量用于统计执行次数，多线程并发执行该策略时，计数器的更新可能会出现数据不一致。
- 影响：导致程序运行结果不正确，可能出现数据丢失、重复计算等问题。
性能瓶颈问题：
- 原因：在高并发场景下，频繁创建策略对象会消耗大量系统资源，如内存和CPU时间。例如，如果每次请求都创建一个新的策略对象，随着并发量的增加，创建对象的开销会变得很大。另外，如果策略选择逻辑复杂，每次进行策略选择时都需要进行复杂的条件判断，也会影响性能。
- 影响：系统响应时间变长，吞吐量降低，甚至可能导致系统资源耗尽而崩溃。

优化策略

针对线程安全问题：
- 不可变对象：将策略类设计为不可变类，即没有可修改的成员变量。这样，多个线程可以安全地共享同一个策略对象实例。
- 线程局部变量：如果策略类必须有状态，可以使用ThreadLocal来存储线程特定的状态，避免多线程之间的状态干扰。
针对性能瓶颈问题：
- 对象池：使用对象池技术来复用策略对象，避免频繁创建和销毁对象。可以使用第三方库如Apache Commons Pool来实现对象池。
- 优化策略选择逻辑：通过使用更高效的数据结构（如Map）来存储策略映射关系，减少策略选择时的条件判断时间。

具体代码实现方式

线程安全的策略模式实现（以不可变对象为例）：

// 定义策略接口
interface Strategy {
    void execute();
}

// 具体策略类，设计为不可变类
class ConcreteStrategyA implements Strategy {
    @Override
    public void execute() {
        System.out.println("执行策略A");
    }
}

class ConcreteStrategyB implements Strategy {
    @Override
    public void execute() {
        System.out.println("执行策略B");
    }
}

// 上下文类
class Context {
    private Strategy strategy;

    public Context(Strategy strategy) {
        this.strategy = strategy;
    }

    public void executeStrategy() {
        strategy.execute();
    }
}

在高并发场景下，可以预先创建好策略对象实例，并在多个线程间共享：

public class Main {
    private static final Strategy strategyA = new ConcreteStrategyA();
    private static final Strategy strategyB = new ConcreteStrategyB();

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟高并发
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                Context context = new Context(strategyA);
                context.executeStrategy();
            }).start();

            new Thread(() -> {
                Context context = new Context(strategyB);
                context.executeStrategy();
            }).start();
        }
    }
}

使用对象池优化性能：

import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory;
import org.apache.commons.pool2.PooledObject;
import org.apache.commons.pool2.impl.DefaultPooledObject;
import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool;
import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig;

// 定义策略接口
interface Strategy {
    void execute();
}

// 具体策略类
class ConcreteStrategyA implements Strategy {
    @Override
    public void execute() {
        System.out.println("执行策略A");
    }
}

// 策略对象工厂
class StrategyFactory extends BasePooledObjectFactory<Strategy> {
    @Override
    public Strategy create() throws Exception {
        return new ConcreteStrategyA();
    }

    @Override
    public PooledObject<Strategy> wrap(Strategy strategy) {
        return new DefaultPooledObject<>(strategy);
    }
}

// 上下文类
class Context {
    private GenericObjectPool<Strategy> pool;

    public Context(GenericObjectPool<Strategy> pool) {
        this.pool = pool;
    }

    public void executeStrategy() {
        Strategy strategy = null;
        try {
            strategy = pool.borrowObject();
            strategy.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (strategy != null) {
                pool.returnObject(strategy);
            }
        }
    }
}

在应用启动时初始化对象池：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        GenericObjectPoolConfig<Strategy> config = new GenericObjectPoolConfig<>();
        config.setMaxTotal(10);
        StrategyFactory factory = new StrategyFactory();
        GenericObjectPool<Strategy> pool = new GenericObjectPool<>(factory, config);

        // 模拟高并发
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                Context context = new Context(pool);
                context.executeStrategy();
            }).start();
        }
    }
}

优化策略选择逻辑：

// 定义策略接口
interface Strategy {
    void execute();
}

// 具体策略类
class ConcreteStrategyA implements Strategy {
    @Override
    public void execute() {
        System.out.println("执行策略A");
    }
}

class ConcreteStrategyB implements Strategy {
    @Override
    public void execute() {
        System.out.println("执行策略B");
    }
}

// 上下文类
class Context {
    private Strategy strategy;
    private static final Map<String, Strategy> strategyMap = new HashMap<>();

    static {
        strategyMap.put("A", new ConcreteStrategyA());
        strategyMap.put("B", new ConcreteStrategyB());
    }

    public Context(String strategyKey) {
        this.strategy = strategyMap.get(strategyKey);
    }

    public void executeStrategy() {
        if (strategy != null) {
            strategy.execute();
        }
    }
}

在高并发场景下使用：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 模拟高并发
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                Context context = new Context("A");
                context.executeStrategy();
            }).start();

            new Thread(() -> {
                Context context = new Context("B");
                context.executeStrategy();
            }).start();
        }
    }
}

策略模式提升系统稳定性和可扩展性的方式

稳定性：
- 通过解决线程安全问题，确保系统在多线程环境下运行结果的正确性，避免因数据不一致导致的程序崩溃或错误。
- 优化性能瓶颈，减少系统资源的过度消耗，使系统在高并发压力下仍能保持稳定运行。
可扩展性：
- 策略模式的结构使得新增策略非常方便，只需实现策略接口并添加到策略选择逻辑中即可。例如，当系统需要新增一种策略时，只需要创建一个新的实现类，然后在strategyMap中添加映射关系，而不需要修改大量现有代码。
- 策略的复用性高，不同的上下文可以复用相同的策略，提高了代码的可维护性和可扩展性。

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策略模式提升系统稳定性和可扩展性的方式