模板方法模式（行为模式）

1. 模板方法模式介绍

• 父类定义算法骨架，细节的具体实现延迟到子类
• 子类只是定义某些自己的个性化处理，但不改变执行顺序

2. 好处

• 减少代码冗余，共性抽取后算法流程更加清晰与规范
• 降低流程性错误的可能，开发类似的新需求，能通过父类算法骨架清晰理出流程
• 定义了统一执行标准，便于管理与控制流程
• 子类仅需要实现自己的个性化业务，修改自己的业务不会影响其他业务，符合单一职责原则

3. 场景案例

• 项目中会开发大量实时变化的榜单，榜单的更新与查询流程基本都相同，如：公共校验、个性化校验、榜单排名获取、符合规则上榜、不符合规则下榜，但不同榜单校验方式与获取渠道不同
  • 使用模板方法模式
  • 接口添加为需要的抽象方法
  • 抽象类实现接口添加算法骨架与实现统一的抽象方法，同时使用接口的抽象方法
  • 具体的榜单需要继承抽象父类，实现抽象方法，然后调用算法骨架方法即可
• 一对一视频聊有三中场景，执行流程均相同，但是计费规则等业务不同
  • 抽象父类定义执行顺序
  • 三种场景：一对一、直播转向、速配，直接继承父类处理规则，然后实现自己具体的计费规则

4. 案例源码

• 代码结构

├── IRank.java
├── base
│   └── AbstractBaseRank.java
├── bean
│   ├── RankDelReq.java
│   └── RankMessageReq.java
├── ext
│   └── ExtServiceImpl.java
└── impl└── RankServiceImpl.java

• 公共榜单接口

public interface IRank {/*** 公用判断，是否被审核处罚等处理，返回判断结果* @return {@code 0} 正常、不用下榜（也可使用 Enum 枚举）*/int getCommLimit(long userId);/*** 个性化判断，返回判断结果* @return {@code 0} 正常、不用下榜（也可使用 Enum 枚举）*/int getRankUp(long userId);/*** 查询用户在榜单的分数* @return 返回分数 Redis 中 zset 数据结构的 score*          {@code null} 分数为 null 需要下榜单，*/Double getScore(long userId);/*** 用户上榜* @return {@code true} 用户上榜成功*/boolean doRankUp(RankDelReq rankDelReq);/*** 用户下榜* @return {@code true} 用户下榜成功*/boolean doRankDown(RankDelReq rankDelReq);
}

• 公共榜单抽象父类
  • 定义算法骨架，实现公共的方法

public abstract class AbstractBaseRank implements IRank {/*** 榜单处理流程*/public void dealRank(RankMessageReq rankMessage) {// 判空if (rankMessage == null || rankMessage.getUserId() == null) {System.out.println(String.format("传入信息异常:%s", rankMessage));return;}long userId = rankMessage.getUserId();// 公共判断int commLimit = getCommLimit(userId);// 不符合则下榜if (commLimit != 0) {boolean rankDownFlag = doRankDown(new RankDelReq(userId, null, commLimit));System.out.println(String.format("用户:%s 不符合公共判断下榜单:%s 下榜结果:%s", userId, commLimit, rankDownFlag));return;}// 个性化判断int rankUpLimit = getRankUp(userId);// 不符合则下榜if (rankUpLimit != 0) {boolean rankDownFlag = doRankDown(new RankDelReq(userId, null, rankUpLimit));System.out.println(String.format("用户:%s 不符合个性化判断下榜单:%s 下榜结果:%s", userId, rankUpLimit, rankDownFlag));return;}// 返回分数Double score = getScore(userId);// 分数为 null 则下榜if (score == null) {boolean rankDownFlag = doRankDown(new RankDelReq(userId, score, null));System.out.println(String.format("用户:%s 没有分数判断下榜单 下榜结果:%s", userId, rankDownFlag));return;}boolean rankUpFlag = doRankUp(new RankDelReq(userId, score, null));System.out.println(String.format("用户:%s 上榜结果:%s", userId, rankUpFlag));}/*** 公用判断，是否被审核处罚等处理，返回判断结果* @return {@code 0} 正常、不用下榜（也可使用 Enum 枚举）*/@Overridepublic int getCommLimit(long userId) {// 被冻结if (ExtServiceImpl.isFreeze(userId)) {System.out.println(String.format("用户:%s 被冻结:%s", userId));return 1;}// 被禁玩if (ExtServiceImpl.isBan(userId)) {System.out.println(String.format("被禁玩:%s", userId));return 2;}// 榜单审核中if (ExtServiceImpl.isRankAudit(userId)) {System.out.println(String.format("榜单审核中:%s", userId));return 3;}return 0;}
}

• 具体某个榜单实现类

public class RankServiceImpl extends AbstractBaseRank {/*** 个性化判断，返回判断结果* @return {@code 0} 正常、不用下榜（也可使用 Enum 枚举）*/@Overridepublic int getRankUp(long userId) {System.out.println("个性化判断");return 0;}/*** 查询用户在榜单的分数* @return 返回分数 Redis 中 zset 数据结构的 score*          {@code null} 分数为 null 需要下榜单，*/@Overridepublic Double getScore(long userId) {System.out.println("查询用户在榜单的分数");return 0D;}/*** 用户上榜* @return {@code true} 用户上榜成功*/@Overridepublic boolean doRankUp(RankDelReq rankDelReq) {System.out.println("用户上榜");return true;}/*** 用户下榜* @return {@code true} 用户下榜成功*/@Overridepublic boolean doRankDown(RankDelReq rankDelReq) {System.out.println("用户下榜");return true;}
}

• 单元测试代码

public class RankServiceImplTest {@Testpublic void test() {RankServiceImpl rankServiceImpl = new RankServiceImpl();System.out.println(String.format("用户:%s 榜单处理", 2808253L));rankServiceImpl.dealRank(new RankMessageReq(2808253L));System.out.println();System.out.println(String.format("用户:%s 榜单处理", null));rankServiceImpl.dealRank(new RankMessageReq(null));}
}