哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++里一个非常实用，但有时候也让人挠头的家伙——状态机。这玩意儿听起来高大上，但说白了，就是让你程序的行为根据当前所处的状态而变化。想象一下，你正在玩一个游戏，主角可以站立、行走、跳跃、攻击。这些就是不同的状态，而主角的行为会根据当前状态而改变。 那么，在C++里，我们怎么才能优雅地实现状态机呢？别慌，这里有两种主流方法：多态和模板元编程。咱们一个一个来啃。 第一种武器：多态状态机 多态，是面向对象编程的三大支柱之一（另外两个是封装和继承，别忘了）。它允许我们用父类指针或引用来操作子类对象，从而实现运行时多态。 首先，我们需要定义一个抽象基类，代表状态机的状态。这个基类通常包含一个纯虚函数，用来处理状态的逻辑。 #include <iostream> #include <string> #include <map> class State { public: virtual ~State() {} virtual void handle(class Context* context) = 0; //纯虚函数，处理状态逻辑 …
C++ 线程池设计模式：固定大小、动态大小与任务队列
各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的C++线程池“脱口秀”！今天咱们要聊聊C++线程池的那些事儿，保证让大家听得明白，看得有趣，用得顺手。 咱们今天的主题是：C++线程池设计模式：固定大小、动态大小与任务队列。 线程池是个啥？为啥要用它？ 想象一下，你开了一家小餐馆，来一个客人就临时雇一个厨师，客人走了厨师也走了。要是客人不多还好，客人多了，你雇厨师的速度赶不上客人点的速度，厨房就得瘫痪。而且，频繁的雇佣和解雇厨师也很费劲，对吧？ 线程池就像一个“厨师中介”，你提前雇好一批厨师（线程），让他们随时待命。客人（任务）来了，直接分配给空闲的厨师做，做完后厨师继续待命，等待下一个任务。这样就避免了频繁创建和销毁线程的开销，提高了效率，稳定了性能。 线程池的核心组件 一个线程池，至少得有这几个核心组件： 线程管理器(ThreadPool): 负责线程的创建、销毁、分配任务等核心管理工作。 工作线程(WorkerThread): 真正干活的线程，从任务队列中取出任务并执行。 任务队列(TaskQueue): 存放待执行任务的队列，相当于“订单列表”。 任务(Task): 需要执行的具体工作，相 …
Redis 设计模式：用 Redis 解决常见系统设计问题
各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊Redis这位“老司机”在系统设计中是如何大显身手的。别看它是个内存数据库，但用对了地方，那效果杠杠的！咱们今天不搞虚的，直接上干货，聊聊几个常见的Redis设计模式，看看它怎么解决实际问题。 一、缓存（Cache-Aside）模式：Redis的看家本领 这是Redis最常见的应用场景，也是它赖以成名的绝技。简单来说，就是把热点数据放到Redis里，减少数据库的压力。 工作流程： 查询数据： 先查Redis，如果命中（Cache Hit），直接返回。 未命中： 如果Redis没找到（Cache Miss），再去数据库查。 更新缓存： 从数据库拿到数据后，把它写入Redis，然后再返回给用户。 代码示例（Python）： import redis import time # 假设我们有个数据库操作函数 def get_data_from_db(key): print(f”从数据库读取数据，key={key}”) time.sleep(1) # 模拟数据库查询耗时 # 实际应用中，这里会连接数据库并查询 data = f”Data from DB fo …
C++ CRTP (Curiously Recurring Template Pattern)：高阶泛型设计模式
好的，各位程序猿/媛们，欢迎来到今天的“C++ CRTP：高阶泛型设计模式”讲座！今天我们要聊聊C++里一个听起来玄乎，但用起来贼爽的技巧——CRTP，也就是“Curiously Recurring Template Pattern”（好奇的递归模板模式）。别被这拗口的名字吓到，其实它就是一种让你的代码更灵活、更高效的姿势。 开场白：代码世界的“套娃”游戏 话说在代码世界里，我们总想搞点事情，让代码更通用、更强大。模板（Templates）就是C++给我们的一个好东西，它能让我们写出可以处理不同数据类型的代码。但是，有时候我们还想要更进一步，让类自己也“知道”自己是什么，然后根据自己的类型来做一些事情。 这时候，CRTP就闪亮登场了。你可以把它想象成一个“套娃”游戏，一个类把自己当成模板参数传给自己的父类。听起来是不是有点晕？没关系，我们慢慢来。 什么是CRTP？ CRTP本质上是一种静态多态（static polymorphism）的实现方式。它允许我们在编译时决定类的行为，而不是在运行时。这听起来有点抽象，我们先看一段代码： template <typename Derive …
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设计模式在 Python 中的应用：工厂、单例、观察者
各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的李白（当然不是那个写诗的李白，我是写Python的李白！）。今天，咱们就来聊聊Python世界里那些既实用又有趣的“设计模式”。 什么？设计模式？听起来是不是很高大上？别怕，其实它们就像武林秘籍，教你如何用更优雅、更高效的方式解决代码中的难题。今天，咱们就挑三个最常用的——工厂模式、单例模式和观察者模式，用最通俗易懂的方式，把它们玩转于股掌之间！ 准备好了吗？咱们这就开始！🚀 第一章：工厂模式 – 生产线上的魔法师 想象一下，你是一家玩具工厂的老板。你每天的工作就是生产各种各样的玩具：汽车、飞机、机器人… 如果你每接到一个订单，就手把手地去制造，那可就累死了！这时候，你就需要一个“玩具工厂”，它能根据你的指令，自动生产出你想要的玩具。 这就是工厂模式的精髓：创建一个对象时，不需要指定具体的类，而是通过一个工厂来创建。 就像你只需要告诉工厂“我要一辆汽车”，它就会帮你搞定，而你不需要关心汽车是怎么组装的。 1.1 简单工厂模式：一个顶俩 简单工厂模式是最简单的一种，它就像一个万能的工匠，什么都能造 …
缓存设计模式：Cache Aside, Read Through, Write Through
各位亲爱的程序员朋友们，早上好！中午好！晚上好！不管你们现在身处哪个时区，在咖啡因的滋养下，让我们一起踏入“缓存设计模式”这个既熟悉又充满玄机的大门。今天，我将化身你们的导游，带大家畅游 Cache Aside, Read Through, Write Through 这三大流派的江湖，保证让你们满载而归！😎 开场白：缓存，程序员的魔法棒 各位，想象一下，你是一位身怀绝技的魔法师，手握一根魔法棒，可以瞬间从浩瀚的宇宙中召唤出你想要的一切。而对于我们程序员来说，缓存就像这根魔法棒，它能让我们快速、高效地获取数据，提升系统的性能，让用户体验飞速提升。 但是，魔法棒可不是随便挥的。如果使用不当，不仅无法召唤出想要的宝贝，反而可能引发各种“魔法事故”。缓存也是如此，需要我们精妙地设计，才能发挥它的最大威力。 第一站：Cache Aside (旁路缓存) 首先，我们来到 Cache Aside 的领地。这个模式就像一个精明的管家，总是把最常用的东西放在你手边，方便你随时取用。 原理讲解： Cache Aside，也叫做“懒加载”模式，它的核心思想是： 读取数据： 先查询缓存 (Cache)。 如 …
云原生应用的威胁建模与安全设计模式
好的，各位技术界的“弄潮儿”们，大家好！我是你们的老朋友，一位在代码海洋里摸爬滚打多年的“老水手”。今天，咱们不聊那些高深莫测的理论，就来唠唠嗑，聊聊在“云原生”这片新大陆上，如何给咱们的应用穿上“金钟罩铁布衫”，让它们在云端也能安心冲浪，无惧风浪。 咱们今天的主题是：云原生应用的威胁建模与安全设计模式。 一、云原生：看似自由，实则危机四伏？ 想象一下，云原生应用就像一艘艘扬帆起航的小船，它们轻盈、敏捷，可以快速部署、弹性伸缩，仿佛拥有了无限的自由。但是，大海可不是风平浪静的游泳池，它充满了未知的暗礁和潜藏的危机。 在云原生环境中，我们的应用面临着比传统环境更为复杂的安全挑战： 攻击面扩大： 微服务架构将应用拆分成多个独立的服务，每个服务都可能成为攻击者的突破口。就像一艘船上有很多扇窗户，每扇窗户都可能被撬开。 动态性增强： 容器的快速创建和销毁，以及服务的频繁更新，使得安全策略的实施和维护变得更加困难。就像海上的天气变幻莫测，我们需要随时调整风帆。 依赖关系复杂： 云原生应用通常依赖于大量的第三方组件和服务，这些组件和服务的安全性直接影响到整个应用的安全性。就像船上的缆绳、锚链，任何 …
MapReduce 常用设计模式：过滤、聚合与排序的实现
MapReduce 三板斧：过滤、聚合与排序，江湖任我行！ 各位观众老爷，大家好！今天咱们不聊风花雪月，就来唠唠大数据江湖里的三大“神功”：过滤、聚合和排序！这三板斧，看似简单，却是 MapReduce 这种分布式计算框架的核心技能，练好了，就能在大数据这片汪洋中，挥洒自如，所向披靡！💪 想象一下，咱们就像个辛勤的矿工，手握 MapReduce 这把锄头，要在数据这座金山上挖掘宝藏。但这座金山可不是那么好挖的，数据量巨大，杂质也多，要想找到真正的金子，就得掌握一些技巧。这过滤、聚合和排序，就是咱们淘金的三大秘诀！ 第一式：过滤 – 去伪存真，慧眼识珠 咱们先来说说过滤。 数据浩如烟海，泥沙俱下，很多数据可能对我们的分析毫无价值，甚至会干扰结果。 就像淘金一样，咱们得先把沙子、石子这些杂物给筛出去，留下真金白银！ 过滤的作用，就是把那些不符合我们条件的数据，统统踢出局！ 就像古代的衙役，专门负责抓坏人，把那些危害社会的分子隔离出去，保障社会治安。 在 MapReduce 中，过滤通常发生在 Map 阶段。 Map 函数就像咱们的眼睛，负责检查每一条数据，判断它是否符合条件。 如果符合，就 …