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设计模式Python版单例模式

article 2025/1/24 16:40:38

文章目录

前言
一、单例模式
二、单例模式实现方式
三、单例模式示例
四、单例模式在Django框架的应用

前言

GOF设计模式分三大类：

创建型模式：关注对象的创建过程，包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。
结构型模式：关注类和对象之间的组合，包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。
行为型模式：关注对象之间的交互，包括职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式和访问者模式。

一、单例模式

单例模式（Singleton Pattern）

定义：确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例，这个类称为单例类，它提供全局访问的方法。
解决问题：如何确保系统中一个类只能有一个实例？
使用场景：
- 当系统中需要一个类来控制资源的访问，确保资源不会因为多个实例的创建而产生冲突时。
- 当整个系统的配置信息存放在一个对象中，并由一个实例来进行管理时。
- 当需要限制一个类的实例只能有一个，比如数据库连接池、线程池、缓存等。
优点：
- 单例模式提供了对唯一实例的受控访问。也可以特定数量的实例。
- 由于在系统内存中只存在一个对象，因此可以节约系统资源。
缺点：
- 单例类较难扩展，单例类的职责过重
- 如果运行环境提供了自动垃圾回收技术，可能被回收销毁

在这里插入图片描述

二、单例模式实现方式

方式一：懒汉式，线程不安全

使用类变量和类方法实现单例模式。get_instance()类方法负责创建和返回类的唯一实例。
在第一次调用get_instance()方法时实例化，在类加载时并不自行实例化，这种技术又称为延迟加载（Lazy Load）技术，即需要的时候再加载实例。
在多线程环境下可能会有问题

class TaskManager:
    tm: "TaskManager" = None

    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def get_instance(cls):
        if cls.tm is None:
            cls.tm = TaskManager() # 自行实例化
        return cls.tm


# 使用单例
task_manager = TaskManager.get_instance()

方寸二：懒汉式，线程安全

上述方式一可能会遇到线程安全问题。即如果有两个线程同时检查到 cls.tm 为 None 并尝试创建一个新的 TaskManager 实例，这就会导致创建了多个实例。
还需要待进一步确认。因为在Python中，由于全局解释器锁Global Interpreter Lock，GIL的存在，即使是多线程程序，在任何给定时刻也只能有一个线程执行Python字节码。
增加线程锁定保证线程安装，但会影响性能

import threading

class TaskManager:
    tm: "TaskManager" = None
    lock = threading.Lock()

    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def get_instance(cls):
        with cls.lock:   # 进行线程锁定
            if cls.tm is None:
                cls.tm = TaskManager()
        return cls.tm
    
# 使用单例
task_manager = TaskManager.get_instance()

方式三：Python模块级别的变量

使用模块实现单例模式。Python的模块本身就是单例的，因为模块在第一次导入时会被加载并创建，之后的导入操作只是引用第一次创建的模块对象。
config是一个模块级别的变量，它在模块第一次被导入时创建，之后的导入操作都会使用这个已经创建的实例。

# 模块 my_config.py
class Config:
    def __init__(self):
        pass

config = Config()


# 在其他文件中使用
from my_config import config

推荐：方式三 > 方式二 > 方式一

三、单例模式示例

使用模块实现单例模式

将负载均衡器LoadBalancer设计为单例类，其中包含一个存储服务器信息的集合，每次随机选择一台服务器来响应客户端的请求

# 模块 balancer.py
import random


class LoadBalancer:
    def __init__(self):
        self.server_list = []

    def add_server(self, server_name: str):
        self.server_list.append(server_name)

    def remove_server(self, server_name: str):
        if server_name in self.server_list:
            self.server_list.remove(server_name)

    def get_server(self):
        return random.choice(self.server_list)


load_balancer = LoadBalancer()

在其它文件中使用单例，客户端测试代码：

from balancer import load_balancer

load_balancer.add_server("server 1")
load_balancer.add_server("server 2")
load_balancer.add_server("server 3")
load_balancer.add_server("server 4")

for i in range(10):
    server = load_balancer.get_server()
    print(f"分发请求至服务器：{server}")

    
### 输出结果
分发请求至服务器：server 4
分发请求至服务器：server 3
分发请求至服务器：server 2
分发请求至服务器：server 3
分发请求至服务器：server 1

四、单例模式在Django框架的应用

配置对象（Settings）

Django的配置对象是全局的，整个项目只有一个settings实例，这个实例包含了项目的所有配置信息。
Django启动时加载配置文件，并将其作为一个单例供整个系统使用。

# 模块 django/conf/__init__.py
...
settings = LazySettings()


# 在其他文件中使用
from django.conf import settings

if settings.DEBUG:
    # Do something
    ...