概述
在软件构建过程中,我们需要为某些对象建立一种“通知依赖关系” ——一个对象(目标对象)的状态发生改变,所有的依赖对象(观察者对象)都将得到通知。如果这样的依赖关系过于紧密,将使软件不能很好地抵御变化。使用面向对象技术,可以将这种依赖关系弱化,并形成一种稳定的依赖关系。从而实现软件体系结构的松耦合。
意图
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。[GOF 《设计模式》]
结构图
图1 Observer模式结构图
生活中的例子
观察者定义了对象间一对多的关系,当一个对象的状态变化时,所有依赖它的对象都得到通知并且自动地更新。拍卖演示了这种模式。每个投标人都有一个标有数字的牌子用于出价。拍卖师开始拍卖时,他观察是否有牌子举起出价。每次接受一个新的出价都改变了拍卖的当前价格,并且广播给所有的投标人进行新的出价。
图2 使用拍卖例子的观察者模式
Observer模式解说
下面通过一个例子来说明Observer模式。监控某一个公司的股票价格变化,可以有多种方式,通知的对象可以是投资者,或者是发送到移动设备,还有电子邮件等。一开始我们先不考虑Observer模式,通过一步步地重构,最终重构为Observer模式。现在有这样两个类:Microsoft和Investor,如下图所示:
图3 UML静态图示例
它们的实现如下:
简单的客户端实现:
运行后结果如下:
Notified Jom of Microsoft's change to ¥120
可以看到,这段代码运行并没有问题,也确实实现了我们最初的设想的功能,把Microsoft的股票价格变化通知到了Jom投资者那儿。但是这里面出现了如下几个问题:
1.Microsoft和Investor之间形成了一种双向的依赖关系,即Microsoft调用了Investor的方法,而Investor调用了Microsoft类的属性。如果有其中一个类变化,有可能会引起另一个的变化。
2.当出现一种的通知对象,比如说是移动设备Mobile:
这时候对应的Microsoft的类就应该改变为如下代码,在Microsot类中增加Mobile,同时修改Update()方法使其可以通知到移动设备:
显然这样的设计极大的违背了“开放-封闭”原则,这不是我们所想要的,仅仅是新增加了一种通知对象,就需要对原有的Microsoft类进行修改,这样的设计是很糟糕的。对此做进一步的抽象,既然出现了多个通知对象,我们就为这些对象之间抽象出一个接口,用它来取消Microsoft和具体的通知对象之间依赖。
图4 静态UML图示例
实现代码如下:
做到这一步,可以看到,我们在降低两者的依赖性上已经迈进了一小步,正在朝着弱依赖性这个方向变化。在Microsoft类中已经不再依赖于具体的Investor,而是依赖于接口IObserver。
但同时我们看到,再新出现一个移动设备这样的通知对象,Microsoft类仍然需要改变,对此我们再做如下重构,在Microsoft中维护一个IObserver列表,同时提供相应的维护方法。
图5 静态UML示例图
Microsoft类的实现代码如下:
此时客户端的调用代码:
走到这一步,已经有了Observer模式的影子了,Microsoft类不再依赖于具体的Investor,而是依赖于抽象的IOberver。存在着的一个问题是Investor仍然依赖于具体的公司Microsoft,况且公司还会有很多IBM,Google等,解决这样的问题很简单,只需要再对Microsoft类做一次抽象。如下图所示:
图6 静态UML示例图
实现代码如下:
客户端程序代码如下:
到这里我们可以看到,通过不断的重构,不断地抽象,我们由一开始的很糟糕的设计,逐渐重构为使用Observer模式的这样一个方案。在这个例子里面,IOberser充当了观察者的角色,而Stock则扮演了主题对象角色,在任何时候,只要调用了Stock的Update()方法,它就会通知它的所有观察者对象。同时可以看到,通过Observer模式,取消了直接依赖,变为间接依赖,这样大大提供了系统的可维护性和可扩展性。
推模式与拉模式
对于发布-订阅模型,大家都很容易能想到推模式与拉模式,用SQL Server做过数据库复制的朋友对这一点很清楚。在Observer模式中同样区分推模式和拉模式,我先简单的解释一下两者的区别:推模式是当有消息时,把消息信息以参数的形式传递(推)给所有观察者,而拉模式是当有消息时,通知消息的方法本身并不带任何的参数,是由观察者自己到主体对象那儿取回(拉)消息。知道了这一点,大家可能很容易发现上面我所举的例子其实是一种推模式的Observer模式。我们先看看这种模式带来了什么好处:当有消息时,所有的观察者都会直接得到全部的消息,并进行相应的处理程序,与主体对象没什么关系,两者之间的关系是一种松散耦合。但是它也有缺陷,第一是所有的观察者得到的消息是一样的,也许有些信息对某个观察者来说根本就用不上,也就是观察者不能“按需所取”;第二,当通知消息的参数有变化时,所有的观察者对象都要变化。鉴于以上问题,拉模式就应运而生了,它是由观察者自己主动去取消息,需要什么信息,就可以取什么,不会像推模式那样得到所有的消息参数。OK,说到这儿,你是否对于推模式和拉模式有了一点了解呢?我把前面的例子修改为了拉模式,供大家参考,可以看到通知方法是没有任何参数的: