CategoryResourceRepost/极客时间专栏/设计模式之美/设计模式与范式：行为型/61 | 策略模式（下）：如何实现一个支持给不同大小文件排序的小程序？.md

<audio id="audio" title="61 | 策略模式（下）：如何实现一个支持给不同大小文件排序的小程序？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/27/25/27267a7dc10c14c20e0076e8a0952325.mp3"></audio>

上一节课，我们主要介绍了策略模式的原理和实现，以及如何利用策略模式来移除if-else或者switch-case分支判断逻辑。今天，我们结合“给文件排序”这样一个具体的例子，来详细讲一讲策略模式的设计意图和应用场景。

除此之外，在今天的讲解中，我还会通过一步一步地分析、重构，给你展示一个设计模式是如何“创造”出来的。通过今天的学习，你会发现，**设计原则和思想其实比设计模式更加普适和重要，掌握了代码的设计原则和思想，我们甚至可以自己创造出来新的设计模式**。

话不多说，让我们正式开始今天的学习吧！

## 问题与解决思路

假设有这样一个需求，希望写一个小程序，实现对一个文件进行排序的功能。文件中只包含整型数，并且，相邻的数字通过逗号来区隔。如果由你来编写这样一个小程序，你会如何来实现呢？你可以把它当作面试题，先自己思考一下，再来看我下面的讲解。

你可能会说，这不是很简单嘛，只需要将文件中的内容读取出来，并且通过逗号分割成一个一个的数字，放到内存数组中，然后编写某种排序算法（比如快排），或者直接使用编程语言提供的排序函数，对数组进行排序，最后再将数组中的数据写入文件就可以了。

但是，如果文件很大呢？比如有10GB大小，因为内存有限（比如只有8GB大小），我们没办法一次性加载文件中的所有数据到内存中，这个时候，我们就要利用外部排序算法（具体怎么做，可以参看我的另一个专栏《数据结构与算法之美》中的“排序”相关章节）了。

如果文件更大，比如有100GB大小，我们为了利用CPU多核的优势，可以在外部排序的基础之上进行优化，加入多线程并发排序的功能，这就有点类似“单机版”的MapReduce。

如果文件非常大，比如有1TB大小，即便是单机多线程排序，这也算很慢了。这个时候，我们可以使用真正的MapReduce框架，利用多机的处理能力，提高排序的效率。

## 代码实现与分析

解决思路讲完了，不难理解。接下来，我们看一下，如何将解决思路翻译成代码实现。

我先用最简单直接的方式将它实现出来。具体代码我贴在下面了，你可以先看一下。因为我们是在讲设计模式，不是讲算法，所以，在下面的代码实现中，我只给出了跟设计模式相关的骨架代码，并没有给出每种排序算法的具体代码实现。感兴趣的话，你可以自行实现一下。

```
public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    if (fileSize &lt; 6 * GB) { // [0, 6GB)
      quickSort(filePath);
    } else if (fileSize &lt; 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      externalSort(filePath);
    } else if (fileSize &lt; 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      concurrentExternalSort(filePath);
    } else { // [100GB, ~)
      mapreduceSort(filePath);
    }
  }

  private void quickSort(String filePath) {
    // 快速排序
  }

  private void externalSort(String filePath) {
    // 外部排序
  }

  private void concurrentExternalSort(String filePath) {
    // 多线程外部排序
  }

  private void mapreduceSort(String filePath) {
    // 利用MapReduce多机排序
  }
}

public class SortingTool {
  public static void main(String[] args) {
    Sorter sorter = new Sorter();
    sorter.sortFile(args[0]);
  }
}

```

在“编码规范”那一部分我们讲过，函数的行数不能过多，最好不要超过一屏的大小。所以，为了避免sortFile()函数过长，我们把每种排序算法从sortFile()函数中抽离出来，拆分成4个独立的排序函数。

如果只是开发一个简单的工具，那上面的代码实现就足够了。毕竟，代码不多，后续修改、扩展的需求也不多，怎么写都不会导致代码不可维护。但是，如果我们是在开发一个大型项目，排序文件只是其中的一个功能模块，那我们就要在代码设计、代码质量上下点儿功夫了。只有每个小的功能模块都写好，整个项目的代码才能不差。

在刚刚的代码中，我们并没有给出每种排序算法的代码实现。实际上，如果自己实现一下的话，你会发现，每种排序算法的实现逻辑都比较复杂，代码行数都比较多。所有排序算法的代码实现都堆在Sorter一个类中，这就会导致这个类的代码很多。而在“编码规范”那一部分中，我们也讲到，一个类的代码太多也会影响到可读性、可维护性。除此之外，所有的排序算法都设计成Sorter的私有函数，也会影响代码的可复用性。

## 代码优化与重构

只要掌握了我们之前讲过的设计原则和思想，针对上面的问题，即便我们想不到该用什么设计模式来重构，也应该能知道该如何解决，那就是将Sorter类中的某些代码拆分出来，独立成职责更加单一的小类。实际上，拆分是应对类或者函数代码过多、应对代码复杂性的一个常用手段。按照这个解决思路，我们对代码进行重构。重构之后的代码如下所示：

```
public interface ISortAlg {
  void sort(String filePath);
}

public class QuickSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class ExternalSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class ConcurrentExternalSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class MapReduceSort implements ISortAlg {
  @Override
  public void sort(String filePath) {
    //...
  }
}

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg;
    if (fileSize &lt; 6 * GB) { // [0, 6GB)
      sortAlg = new QuickSort();
    } else if (fileSize &lt; 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      sortAlg = new ExternalSort();
    } else if (fileSize &lt; 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      sortAlg = new ConcurrentExternalSort();
    } else { // [100GB, ~)
      sortAlg = new MapReduceSort();
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }
}

```

经过拆分之后，每个类的代码都不会太多，每个类的逻辑都不会太复杂，代码的可读性、可维护性提高了。除此之外，我们将排序算法设计成独立的类，跟具体的业务逻辑（代码中的if-else那部分逻辑）解耦，也让排序算法能够复用。这一步实际上就是策略模式的第一步，也就是将策略的定义分离出来。

实际上，上面的代码还可以继续优化。每种排序类都是无状态的，我们没必要在每次使用的时候，都重新创建一个新的对象。所以，我们可以使用工厂模式对对象的创建进行封装。按照这个思路，我们对代码进行重构。重构之后的代码如下所示：

```
public class SortAlgFactory {
  private static final Map&lt;String, ISortAlg&gt; algs = new HashMap&lt;&gt;();

  static {
    algs.put(&quot;QuickSort&quot;, new QuickSort());
    algs.put(&quot;ExternalSort&quot;, new ExternalSort());
    algs.put(&quot;ConcurrentExternalSort&quot;, new ConcurrentExternalSort());
    algs.put(&quot;MapReduceSort&quot;, new MapReduceSort());
  }

  public static ISortAlg getSortAlg(String type) {
    if (type == null || type.isEmpty()) {
      throw new IllegalArgumentException(&quot;type should not be empty.&quot;);
    }
    return algs.get(type);
  }
}

public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg;
    if (fileSize &lt; 6 * GB) { // [0, 6GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;QuickSort&quot;);
    } else if (fileSize &lt; 10 * GB) { // [6GB, 10GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;ExternalSort&quot;);
    } else if (fileSize &lt; 100 * GB) { // [10GB, 100GB)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;ConcurrentExternalSort&quot;);
    } else { // [100GB, ~)
      sortAlg = SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;MapReduceSort&quot;);
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }
}

```

经过上面两次重构之后，现在的代码实际上已经符合策略模式的代码结构了。我们通过策略模式将策略的定义、创建、使用解耦，让每一部分都不至于太复杂。不过，Sorter类中的sortFile()函数还是有一堆if-else逻辑。这里的if-else逻辑分支不多、也不复杂，这样写完全没问题。但如果你特别想将if-else分支判断移除掉，那也是有办法的。我直接给出代码，你一看就能明白。实际上，这也是基于查表法来解决的，其中的“algs”就是“表”。

```
public class Sorter {
  private static final long GB = 1000 * 1000 * 1000;
  private static final List&lt;AlgRange&gt; algs = new ArrayList&lt;&gt;();
  static {
    algs.add(new AlgRange(0, 6*GB, SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;QuickSort&quot;)));
    algs.add(new AlgRange(6*GB, 10*GB, SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;ExternalSort&quot;)));
    algs.add(new AlgRange(10*GB, 100*GB, SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;ConcurrentExternalSort&quot;)));
    algs.add(new AlgRange(100*GB, Long.MAX_VALUE, SortAlgFactory.getSortAlg(&quot;MapReduceSort&quot;)));
  }

  public void sortFile(String filePath) {
    // 省略校验逻辑
    File file = new File(filePath);
    long fileSize = file.length();
    ISortAlg sortAlg = null;
    for (AlgRange algRange : algs) {
      if (algRange.inRange(fileSize)) {
        sortAlg = algRange.getAlg();
        break;
      }
    }
    sortAlg.sort(filePath);
  }

  private static class AlgRange {
    private long start;
    private long end;
    private ISortAlg alg;

    public AlgRange(long start, long end, ISortAlg alg) {
      this.start = start;
      this.end = end;
      this.alg = alg;
    }

    public ISortAlg getAlg() {
      return alg;
    }

    public boolean inRange(long size) {
      return size &gt;= start &amp;&amp; size &lt; end;
    }
  }
}

```

现在的代码实现就更加优美了。我们把可变的部分隔离到了策略工厂类和Sorter类中的静态代码段中。当要添加一个新的排序算法时，我们只需要修改策略工厂类和Sort类中的静态代码段，其他代码都不需要修改，这样就将代码改动最小化、集中化了。

你可能会说，即便这样，当我们添加新的排序算法的时候，还是需要修改代码，并不完全符合开闭原则。有什么办法让我们完全满足开闭原则呢？

对于Java语言来说，我们可以通过反射来避免对策略工厂类的修改。具体是这么做的：我们通过一个配置文件或者自定义的annotation来标注都有哪些策略类；策略工厂类读取配置文件或者搜索被annotation标注的策略类，然后通过反射动态地加载这些策略类、创建策略对象；当我们新添加一个策略的时候，只需要将这个新添加的策略类添加到配置文件或者用annotation标注即可。还记得上一节课的课堂讨论题吗？我们也可以用这种方法来解决。

对于Sorter来说，我们可以通过同样的方法来避免修改。我们通过将文件大小区间和算法之间的对应关系放到配置文件中。当添加新的排序算法时，我们只需要改动配置文件即可，不需要改动代码。

## 重点回顾

好了，今天的内容到此就讲完了。我们一块来总结回顾一下，你需要重点掌握的内容。

一提到if-else分支判断，有人就觉得它是烂代码。如果if-else分支判断不复杂、代码不多，这并没有任何问题，毕竟if-else分支判断几乎是所有编程语言都会提供的语法，存在即有理由。遵循KISS原则，怎么简单怎么来，就是最好的设计。非得用策略模式，搞出n多类，反倒是一种过度设计。

一提到策略模式，有人就觉得，它的作用是避免if-else分支判断逻辑。实际上，这种认识是很片面的。策略模式主要的作用还是解耦策略的定义、创建和使用，控制代码的复杂度，让每个部分都不至于过于复杂、代码量过多。除此之外，对于复杂代码来说，策略模式还能让其满足开闭原则，添加新策略的时候，最小化、集中化代码改动，减少引入bug的风险。

实际上，设计原则和思想比设计模式更加普适和重要。掌握了代码的设计原则和思想，我们能更清楚的了解，为什么要用某种设计模式，就能更恰到好处地应用设计模式。

## 课堂讨论

1. 在过去的项目开发中，你有没有用过策略模式，都是为了解决什么问题才使用的？
1. 你可以说一说，在什么情况下，我们才有必要去掉代码中的if-else或者switch-case分支逻辑呢？

欢迎留言和我分享你的想法。如果有收获，也欢迎你把这篇文章分享给你的朋友。