Python設計模式中單例模式的實現(xiàn)及在Tornado中的應用

更新時間：2016年03月02日 18:13:38 作者：Damnever

這篇文章主要介紹了Python設計模式中單例模式的實現(xiàn)及在Tornado中的應用,講解了單例模式用于設計Tornado框架中的線程控制方面的相關問題,需要的朋友可以參考下

單例模式的實現(xiàn)方式
將類實例綁定到類變量上

class Singleton(object):
  _instance = None

  def __new__(cls, *args):
    if not isinstance(cls._instance, cls):
      cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args)
    return cls._instance

但是子類在繼承后可以重寫__new__以失去單例特性

class D(Singleton):

  def __new__(cls, *args):
    return super(D, cls).__new__(cls, *args)

使用裝飾器實現(xiàn)

def singleton(_cls):
  inst = {}

  def getinstance(*args, **kwargs):
    if _cls not in inst:
      inst[_cls] = _cls(*args, **kwargs)
    return inst[_cls]
  return getinstance

@singleton
class MyClass(object):
  pass

問題是這樣裝飾以后返回的不是類而是函數(shù)，當然你可以singleton里定義一個類來解決問題，但這樣就顯得很麻煩了

使用__metaclass__，這個方式最推薦

class Singleton(type):
  _inst = {}
  
  def __call__(cls, *args, **kwargs):
    if cls not in cls._inst:
      cls._inst[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args)
    return cls._inst[cls]


class MyClass(object):
  __metaclass__ = Singleton

Tornado中的單例模式運用
來看看tornado.IOLoop中的單例模式：

class IOLoop(object):

  @staticmethod
  def instance():
    """Returns a global `IOLoop` instance.

Most applications have a single, global `IOLoop` running on the
main thread. Use this method to get this instance from
another thread. To get the current thread's `IOLoop`, use `current()`.
"""
    if not hasattr(IOLoop, "_instance"):
      with IOLoop._instance_lock:
        if not hasattr(IOLoop, "_instance"):
          # New instance after double check
          IOLoop._instance = IOLoop()
    return IOLoop._instance

為什么這里要double check？來看個這里面簡單的單例模式，先來看看代碼：

class Singleton(object):

  @staticmathod
  def instance():
    if not hasattr(Singleton, '_instance'):
      Singleton._instance = Singleton()
    return Singleton._instance

在 Python 里，可以在真正的構造函數(shù)__new__里做文章：

class Singleton(object):

  def __new__(cls, *args, **kwargs):
    if not hasattr(cls, '_instance'):
      cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
    return cls._instance

這種情況看似還不錯，但是不能保證在多線程的環(huán)境下仍然好用，看圖：

201632180733229.png (683×463)

出現(xiàn)了多線程之后，這明顯就是行不通的。

1.上鎖使線程同步
上鎖后的代碼：

import threading

class Singleton(object):

  _instance_lock = threading.Lock()
  
  @staticmethod
  def instance():
    with Singleton._instance_lock:
      if not hasattr(Singleton, '_instance'):
        Singleton._instance = Singleton()
    return Singleton._instance

這里確實是解決了多線程的情況，但是我們只有實例化的時候需要上鎖，其它時候Singleton._instance已經(jīng)存在了，不需要鎖了，但是這時候其它要獲得Singleton實例的線程還是必須等待，鎖的存在明顯降低了效率，有性能損耗。

2.全局變量
在 Java/C++ 這些語言里還可以利用全局變量的方式解決上面那種加鎖（同步）帶來的問題：

class Singleton {

  private static Singleton instance = new Singleton();
  
  private Singleton() {}
  
  public static Singleton getInstance() {
    return instance;
  }
  
}

在 Python 里就是這樣了：

class Singleton(object):

  @staticmethod
  def instance():
    return _g_singleton

_g_singleton = Singleton()

# def get_instance():
# return _g_singleton

但是如果這個類所占的資源較多的話，還沒有用這個實例就已經(jīng)存在了，是非常不劃算的，Python 代碼也略顯丑陋……

所以出現(xiàn)了像tornado.IOLoop.instance()那樣的double check的單例模式了。在多線程的情況下，既沒有同步（加鎖）帶來的性能下降，也沒有全局變量直接實例化帶來的資源浪費。

3.裝飾器

如果使用裝飾器，那么將會是這樣：

import functools

def singleton(cls):
  ''' Use class as singleton. '''

  cls.__new_original__ = cls.__new__

  @functools.wraps(cls.__new__)
  def singleton_new(cls, *args, **kw):
    it = cls.__dict__.get('__it__')
    if it is not None:
      return it

    cls.__it__ = it = cls.__new_original__(cls, *args, **kw)
    it.__init_original__(*args, **kw)
    return it

  cls.__new__ = singleton_new
  cls.__init_original__ = cls.__init__
  cls.__init__ = object.__init__

  return cls

#
# Sample use:
#

@singleton
class Foo:
  def __new__(cls):
    cls.x = 10
    return object.__new__(cls)

  def __init__(self):
    assert self.x == 10
    self.x = 15

assert Foo().x == 15
Foo().x = 20
assert Foo().x == 20

def singleton(cls):
  instance = cls()
  instance.__call__ = lambda: instance
  return instance

#
# Sample use
#

@singleton
class Highlander:
  x = 100
  # Of course you can have any attributes or methods you like.

Highlander() is Highlander() is Highlander #=> True
id(Highlander()) == id(Highlander) #=> True
Highlander().x == Highlander.x == 100 #=> True
Highlander.x = 50
Highlander().x == Highlander.x == 50 #=> True

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