工厂模式介绍
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工厂模式利用 C++ 多态的特性，将存在继承关系的类，通过一个工厂类创建对应的子类对象。工厂模式可分别实现为简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式。
简单工厂模式
由工厂类、抽象产品类、具体产品类三部分组成。工厂类封装了创建具体产品对象的函数。
缺点：扩展性差，新增产品时，需要修改工厂类。
// 抽象产品类
class shoes {
public:
virtual ~Shoes() {}
virtual void Show() = 0;
};
// 具体产品类1
class NikeShoes : public Shoes {
public:
void Show() {
cout << "I am Nike" << endl;
}
};
// 具体产品类2
class LiNingShoes : public Shoes {
public:
void Show() {
cout << "I am LiNing" << endl;
}
};
enum SHOES_TYPE
{
NIKE,
LINING
}
// 工厂类实现根据鞋子类型创建对应鞋子产品对象
class ShoesFactory {
Shoes *CreateShoes(SHOES_TYPE type) {
switch(type) {
case NIkE:
return new NikeShoes();
break;
case LINING:
return new LININGShoes();
break;
default:
return NULL;
break;
}
}
};
int main()
{
ShoesFactory shoesFactory;
// 从鞋工厂对象创建 Nike
Shoes *pNikeShoes = shoesFactory.CreateShoes(NIKE);
... // 后续调用对象的接口
}
工厂方法模式
工厂方法模式是在简单工厂模式的基础上，再进行一层抽象。
由抽象工厂类、具体工厂类、抽象产品类、具体产品类四部分组成。
特点：把具体产品对象放到具体工厂类实现。
缺点：1）每新增一个产品，就增加一个产品对应的具体工厂类；2）一个生产线只能生成一个产品。
// 抽象工厂类
class ShoesFactory
{
public:
virtual Shoes *CreateShoes() = 0;
virtual ~ShoesFactory() {}
};
// 具体工厂类 1
class NiKeProducer : public ShoesFactory
{
public:
Shoes *CreateShoes()
{
return new NiKeShoes();
}
};
// 具体工厂类 2
class LiNingProducer : public ShoesFactory
{
public:
Shoes *CreateShoes()
{
return new LiNingShoes();
}
};
发布订阅模式 VS 观察者模式
观察者模式是面向接口编程，实现松耦合。被观察者（Subject）只需维护一套观察者（Observer）的集合，这些 Observer 实现相同的接口，Subject 只需要知道，通知 Observer 时，需要调用哪一个统一方法就好。
发布订阅模式中发布者和订阅者之间是完全解耦的。发布者与订阅者彼此不知道对方的存在。它们通过第三方消息队列（经纪人Broker）来实现。
生产消费者模式 VS 发布订阅模式
发布订阅模式是一种特殊的生产消费者模式。在生产消费者模式中，生产者将数据源源不断推送到消息中心，由不同的消费者从消息中心取出数据，它们取出的数据类别是无差别的。
在订阅发布模式中，订阅者首先向消息中心指定自己对哪些数据感兴趣，发布者推送的数据经过消息中心后，每个订阅者拿到的仅仅是自己感兴趣的一组数据。
补充：Kafka 下的生产消费者模式与发布订阅模式
基本概念
Kafka 是一个分布式流数据系统（消息队列），由 Zookeeper 进行集群额管理。整个系统由生产者、Broker Server 和消费者三部分组成。生产者和消费者由开发人员编写，通过 API 连接到 Borker Server 进行数据操作。关注如下 3 个概念：
1）Topic：Kafka 下消息的类别，是逻辑上的概念，用来区分、隔离不同的消息数据。开发人员只需关注数据写入哪个 topic，从哪个 topic 取出数据。
2）Partition：Kafka 下数据存储的基本单元，是物理上的概念。同一个 topic 的数据，被分散的存储在多个 partition 中，这些 partition 可以在一台机器，也可以再多台机器。【这种方式在大多数分布式存储中可看到，例如 ES 的分片技术】
优点：1）有利于水平扩展，避免单台机器在磁盘空间和性能上的限制；2）通过复制来增加数据冗余性，提高容灾能力。
3）Consumer Group：逻辑上的概念，是 Kafka 实现单播和广播的手段。同一个 topic 的数据，会广播给不同的 group，同一个 group 中，只有一个 workers能拿到这个数据。通过多线程或多进程来实现。
生产消费者模式
Producer 负责接收前端上报的数据，投递到对应的 topic 中，在 Consumer 端，所有对该数据感兴趣的业务都可以建立自己的 group 来消费数据。单一 group 内的 worker 个数取决于数据量及业务的实时性。