一、什么是策略模式
策略模式（Strategy Pattern）是软件设计模式中的一种行为型模式。它定义了一系列算法，并将每一个算法封装起来，使它们可以互换使用，算法的变化不会影响使用算法的用户。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户。
二、策略模式的角色
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策略（Strategy）接口：定义所有支持的算法的公共接口。这个接口通常由一个或多个方法组成，这些方法将算法或行为的定义抽象化，使得它们可以互换使用。
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具体策略（Concrete Strategy）类：实现策略接口的具体算法或行为。每个具体策略类都实现了策略接口，并提供了算法的具体实现。
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上下文（Context）类：使用策略接口来引用具体的策略对象，维护一个对策略对象的引用，并可以设置和更换策略对象。
三、策略模式的典型应用
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缓存机制：在需要缓存数据以提高性能的应用中，策略模式可以用来定义不同的缓存策略，如最近最少使用（LRU）、最不常用（LFU）等。
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数据库访问：对于需要与多种数据库交互的应用程序，策略模式可以用来定义不同的数据库访问策略，以统一数据库操作接口。
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数据序列化：在需要将数据序列化为不同格式（如JSON、XML、YAML等）的应用中，策略模式可以用来定义不同的序列化策略。
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文件处理：在需要处理不同文件格式（如PDF、Word、Excel等）的应用中，策略模式可以用来定义不同的文件处理策略。
四、策略模式在ThreadPoolExecutor中的应用
在ThreadPoolExecutor中，策略模式的应用体现在其拒绝策略（RejectedExecutionHandler）的设计上。当线程池中的任务队列满了，且线程数量达到最大值时，新加入的任务将被拒绝处理，这时会使用拒绝策略来处理这些任务。下面是策略模式在ThreadPoolExecutor中的具体应用，以及策略模式中每个角色的应用描述：
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策略接口（Strategy）：在
ThreadPoolExecutor中，RejectedExecutionHandler接口扮演了策略接口的角色，定义了rejectedExecution方法，用于处理任务拒绝的情况。 -
具体策略（Concrete Strategy）：
ThreadPoolExecutor提供了四种内置的拒绝策略实现，分别是AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy。 -
上下文（Context）：
ThreadPoolExecutor本身扮演了上下文角色，持有RejectedExecutionHandler的引用，并在需要时调用其rejectedExecution方法。
import java.util.concurrent.*;
// 策略接口（Strategy）
interface MyRejectedExecutionHandler {
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
}
// 具体策略A：直接抛出异常
class AbortPolicy implements MyRejectedExecutionHandler {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() + " rejected from " +
executor.toString());
}
}
// 具体策略B：调用者运行任务
class CallerRunsPolicy implements MyRejectedExecutionHandler {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
r.run();
}
}
// 上下文（Context）
class MyThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
private MyRejectedExecutionHandler handler;
public MyThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, MyRejectedExecutionHandler handler) {
super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory);
this.handler = handler;
}
@Override
public void reject(Runnable r) {
handler.rejectedExecution(r, this);
}
}
public class ThreadPoolExecutorStrategyPattern {
public static void main(String[] args) {
MyThreadPoolExecutor executor = new MyThreadPoolExecutor(
2, // corePoolSize
4, // maximumPoolSize
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
Executors.defaultThreadFactory(),
new AbortPolicy() // 使用具体策略A
);
// 提交任务
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.execute(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is running");
}
});
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
}在这个例子中，我们创建了一个MyThreadPoolExecutor实例，并传入了一个AbortPolicy拒绝策略。当提交的任务数超过线程池的容量时，就会触发拒绝策略。通过更换拒绝策略，我们可以灵活地改变线程池在任务拒绝时的行为，这就是策略模式在ThreadPoolExecutor中的应用。
