观察者模式拉与推_观察者模式

观察者模式分为推模型和拉模型。推模型是主题对象主动向观察者推送所需数据,不论观察者是否需要;拉模型则是观察者从主题对象中请求所需的数据。

观察者模式是一种软件设计模式,这种模式在实现时分为推模型和拉模型,下面将详细介绍这两种模型的基本概念、特点、优点与缺点、适用场景以及一个生动的示例。

观察者模式拉与推_观察者模式

基本概念

1、推模型:在推模型中,当主题对象发生变化时,会主动将变化详情推送给所有注册的观察者。

2、拉模型:与推模型不同,拉模型中的主题对象在发生变化时仅通知观察者有变化发生,具体的数据由观察者主动从主题对象中获取。

特点对比

推模型的特点

观察者模式拉与推_观察者模式

主题对象负责将变化的数据推送给观察者。

数据传输通常是实时的。

可能推送不必要的数据给不需要这些数据的观察者。

拉模型的特点

主题对象只通知观察者变化的发生。

观察者模式拉与推_观察者模式

观察者根据需要从主题对象中请求数据。

减少了不必要的数据传输,节省了资源。

优点与缺点

推模型的优点

实时性高,观察者能够快速获得更新的数据。

实现较为简单直观。

适用于数据更新不频繁但需要即时反应的场景。

拉模型的优点

网络负载较低,因为只有当观察者需要数据时才传输。

观察者可以请求自己感兴趣的数据,更加灵活。

适用于数据量大或观察者需求不同的场景。

推模型的缺点

可能会造成资源的浪费,因为即使观察者不需要数据也会收到推送。

当有大量的观察者时,性能开销增大。

拉模型的缺点

观察者需要主动请求数据,增加了观察者的复杂性。

数据更新可能存在延迟,因为观察者可能不会立即请求更新。

适用场景

推模型适用场景

实时系统,如金融交易系统。

小范围、数据紧密耦合的应用。

拉模型适用场景

大规模、分布式系统。

数据需求个性化、动态变化的应用场景。

示例

假设有一个社交媒体应用,用户可以发布状态更新(主题对象),其好友(观察者)可以接收到这些更新,使用推模型,每当用户更新状态时,系统会将这条新状态推送给所有好友;而使用拉模型,用户的状态更新仅发送一个通知给好友,好友打开应用时才会拉取最新的状态列表。

观察者模式中的推模型和拉模型各有优缺点,选择哪一种模型取决于具体应用场景的需求,在设计系统时,合理利用这两种模型的特性可以有效地提高系统的性能和用户体验。

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