簡介
猶豫設計模式是一種行為設計模式,用於管理系統中與狀態相關的操作。它確保只有當系統處於適當的狀態時才執行操作。如果不滿足所需的先決條件,則操作將中止或系統「猶豫」。對於像我這樣不知道什麼是 Balking 的人來說,谷歌對此是這麼說的:「猶豫或不願意接受一個想法或承諾」。此模式在無效操作可能導致衝突或錯誤的多執行緒環境或系統中特別有用。
社群中的一些人也認為,猶豫模式更多的是一種反模式,而不是設計模式。如果一個物件不能支援它的 API,它應該限制 API 以使有問題的呼叫不可用,或者使呼叫可以不受限制地進行。這是一種古老的模式,似乎是在 JVM 速度較慢且同步不像今天那樣被充分理解和實現時出現的。不管怎樣,它值得討論,是否使用它取決於開發者。
猶豫模式依賴三個基本概念
- 保護條件:操作繼續進行必須滿足的條件。
- 狀態相關操作:依賴系統目前狀態的操作。
- 線程安全性:此模式經常使用鎖定或其他同步機制來確保並發環境中的安全。
讓我們透過一個例子來理解這些:
列印系統示範了猶豫模式:
- 場景:一台印表機一次只能處理一個列印要求。即使多個進程可以發出列印請求。
- Guard Condition:列印不得主動「列印」來處理新的列印要求。
- 行為:如果印表機正忙,系統會猶豫不決,不會繼續處理新的列印要求。
注意:是的,我們可以使用隊列來處理這個問題,但我們現在假設我們不知道存在這樣一個優雅的資料結構。
import threading import time class Printer: def __init__(self): self.state = "idle" self.lock = threading.Lock() def start_printing(self, job_id): print(f"Attempting to start Print Job {job_id}...") with self.lock: # Ensure thread safety if self.state == "printing": print(f"Balking: Print Job {job_id} cannot start. Printer is busy.") return self.state = "printing" # Simulate the printing process print(f"Print Job {job_id} started.") time.sleep(3) print(f"Print Job {job_id} completed.") with self.lock: self.printing = "idle" # Multiple threads attempting to start print jobs printer = Printer() threads = [ threading.Thread(target=printer.start_printing, args=(1,)), threading.Thread(target=printer.start_printing, args=(2,)) ] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join()
查看程式碼我們可以看到,如果我們向印表機發送列印請求start_printing 並且印表機正忙,它會檢查它的當前狀態self.state,如果狀態是“正在列印”,它將返回而不執行任何操作。否則,它將接受該請求並相應地調整其狀態。
何時使用猶豫模式
- 多執行緒系統:防止競爭條件或無效操作。
- 與狀態相關的工作流程:僅在某些狀態下才允許執行操作。
- 資源管理:防止共享資源的不當使用。 使用這種模式的物件通常只處於一種容易暫時猶豫不決的狀態,但持續時間未知。如果物件要在已知的有限時間內保持在容易停滯的狀態,那麼保護懸掛模式可能是首選。
猶豫模式的優點
- 防止無效操作:警衛確保操作僅在有效條件下發生。
- 線程安全:在多執行緒系統中特別有用。
- 簡化邏輯:將狀態相關的操作封裝成清晰、可重複使用的模式。
缺點
- 有限的適用性:當操作是二進位的(允許或不允許)時最有用。
- 潛在開銷:防護檢查和同步機制可能會帶來效能成本。
結論
猶豫設計模式提供了一種有效的方法來管理狀態相關的操作並防止軟體系統中的無效操作。透過引入明確的保護條件並確保線程安全,增強了系統的可靠性和可維護性。無論是防止計程車預約系統中的多次行程還是管理並發列印作業,Balking 模式都提供了一種結構化方法來避免衝突並保持操作完整性。最終,選擇使用猶豫模式取決於應用程式的特定要求及其並發需求。
參考文獻
- 維基百科 - 猶豫模式
- UCB
以上是並發模式:猶豫模式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/刪除,2)儲存的二聚體和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,請考慮performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

choosearraysoverlistsinpythonforbetterperformanceandmemoryfliceSpecificScenarios.1)largenumericaldatasets:arraysreducememoryusage.2)績效 - 臨界雜貨:arraysoffersoffersOffersOffersOffersPoostSfoostSforsssfortasssfortaskslikeappensearch orearch.3)testessenforcety:arraysenforce:arraysenforc

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