由于网站带有弱sns功能，因此需要设计关注和被关注的消息或是动作通知，那么将这个需求抽象出来的时候就会发现正好符合java中发布订阅模式。
一、概述
Java 的设计模式很多，观察者模式被称为是模式中的皇后，而且Java jdk也对它做了实现，可见该设计模式的重要位置。在图形化设计的软件中，为了实现视图和事件处理的分离，大多都采用了Observer模式，比如 Java的Swing，Flex的ActionScript等。在现实的应用系统中也有好多应用，比如像当当网、京东商城一类的电子商务网站，如果你对某 件商品比较关注，可以放到收藏架，那么当该商品降价时，系统给您发送站内消息、手机短信、邮件。这就是观察者模式的一个典型应用，商品是被观察者，关注该商品的客户 就是观察者。
GoF说道：Observer模式的意图是“定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新”。参见下图：
可以看出来，观察者模式，是一种一对多的关系，即多个观察者监听一个主题。
二、示例代码
商品价格打折后，所有关注、收藏该商品的用户都收到相关的信息提醒。
角色：
1）商品：被观察者；
2）用户：观察者
1.商品（发布者）
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
/**
* 商品-发布者
* @author Administrator
*
*/
public class Product {
private String name;
private double price;
private List<Observer> focusUsers;//观察者集合
/**
* 价格折扣
* @param off
*/
public synchronized void payOff(double off){
this.price = getPrice() * (1 - off);
StringBuffer msg = null;
if(focusUsers != null && !focusUsers.isEmpty()){
Iterator it = focusUsers.iterator();
while(it.hasNext()){
Observer user = (Observer)it.next();
String msgPart = ", "+ this.getName() +"的价格 "+ this.getPrice() +", 价格折扣 "+ off * 100 +"%!";
msg = new StringBuffer();
msg.append("~~~~ 您好 "+ user.getName());
msg.append(msgPart);
user.notify(msg.toString());//发送提醒
}
}
}
/**
* 添加关注用户
* @param user
*/
public void addFocusUsers(User user) {
this.getFocusUsers().add(user);
}
/**
* 删除关注用户
* @param user
*/
public void delFocusUser(User user) {
this.getFocusUsers().remove(user);
}
public Product(){
focusUsers = new ArrayList<Observer>();
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public double getPrice() {
return price;
}
public void setPrice(double price) {
this.price = price;
}
public List<Observer> getFocusUsers() {
return focusUsers;
}
public void setFocusUsers(List<Observer> focusUsers) {
this.focusUsers = focusUsers;
}
}
2.观察者(订阅者)接口
/**
* 观察者(订阅者)接口
* @author Administrator
*
*/
public interface Observer {
public void notify(String msg);
public String getName();
}
3.观察者(订阅者)
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
/**
* 观察者(订阅者)
* @author Administrator
*
*/
public class User implements Observer {
private String name;
private Set<Product> focusPdts;
/**
* 通知方法
*/
public void notify(String msg){
System.out.println(msg);
}
public User(){
focusPdts = new HashSet<Product>();
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Set<Product> getFocusPdts() {
return focusPdts;
}
public void setFocusPdts(Set<Product> focusPdts) {
this.focusPdts = focusPdts;
}
}
4.client端调用
public class client {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
//产品
Product mobile = new Product();
mobile.setName("SAMSUNG手机");
mobile.setPrice(2000);
Product book = new Product();
book.setName("JAVA设计模式");
book.setPrice(80);
//用户
User user1 = new User();
user1.setName("张三");
user1.getFocusPdts().add(mobile);//关注某一款三星手机
//user1.getFocusPdts().add(book);//关注JAVA设计模式
User user2 = new User();
user2.setName("李四");
user2.getFocusPdts().add(mobile);//关注某一款三星手机
user2.getFocusPdts().add(book);//关注JAVA设计模式
//建立商品和订阅者关联
mobile.getFocusUsers().add(user1);
book.getFocusUsers().add(user1);
book.getFocusUsers().add(user2);
//产品打折,发送站内信提醒
mobile.payOff(0.1);
book.payOff(0.2);
}
}
三、功能设计
常用的处理方式：
将数据库作为数据存储的介质，消息提醒数据保存在数据库表中，采用定时任务的方式来汇总和发送。具体流程：
1.存储用户-关注关联数据
将用户和所关注的数据存储到一张“用户-关注商品关联表”；
2.执行汇总任务
商品打折时，触发汇总任务，遍历“用户-关注商品“关联表，将符合发送条件的记录汇总到”提醒消息表“；数据量巨大的情况下，可采用在“用户-关注商品关联表”冗余字段的方式，不再创建”提醒消息表“减小数据量。
3.发送折扣提醒消息
遍历”提醒消息表“并发送，发送完成后，将记录标示为已发送。
四、设计分析
如果系统的用户、商品数量都很大，这种情况下如何设计功能更合理呢，个人认为有几点需要关注：
1）响应及时性
2）数据的持久性
3）web层压力
4）数据库层压力
5）系统资源的消耗
内存方式： 采用观察者模式，将关注用户保存在商品对象中，也就是存储在java 堆中。
数据库方式：采用传统关系型数据，例如mysql等。
|
项目 |
内存 |
数据库 |
分析 |
|
响应及时性 |
较好 |
较差 |
内存操作比起数据库操作肯定性能上好很多 |
|
数据的持久性 |
较差 |
较好 |
如果出现宕机等故障，内存数据会被清空，导致整个功能异常。 所以说数据仅保存在内存有缺陷，将内存数据持久化到数据库中做备份是较完备的方案，具体实现暂不讨论。 |
|
web层压力 |
较大 |
中等 |
由于用户和商品数量巨大，商品-内存关联数据保存在内存中对系统内存消耗较大，假如1000W用户，每个用户关注10个商品的话，每条记录100Byte，那么大致占用10G左右，直觉上对内存占用较大，会影响整个系统的表现。 |
|
数据库层压力 |
无 |
较大 |
用户-商品关注关联表，约1亿条数据。发送提醒消息和更改发送标示需要1次读操作、1次写操作，对数据的存储和数据库的压力都是一个挑战。另外，实现上肯定要采用缩小每次读写操作的数据集的方式。 |
|
系统资源消耗 |
中等 |
中等 |
内存方式，对系统内存占用较大，但对其他系统资源消耗不大。数据库方式，对系统的数据库层有较大的压力。 |
通过以上分析，发现两种方式都有比较大的问题，那是否可以采用key-value型内存软件加持久数据到数据库中的方式来实现呢？
2）将内存数据保存1份到数据库应对内存失效问题，采用异步持久化方式可减小对系统整体资源的消耗。
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