组合模式

1. 简介

组合模式是一种结构型设计模式, 你可以使用它将对象组合成树状结构, 并且能像使用独立对象一样使用它们。从上图可以看到这有点像螺丝🔩和螺母，通过一堆的链接组织出一棵结构树。而这种通过把相似对象(也可以称作是方法)组合成一组可被调用的结构树对象的设计思路叫做组合模式。
这种设计方式可以让你的服务组节点进行自由组合对外提供服务，例如你有三个原子校验功能(A：身份证、B：银行卡、C：手机号)服务并对外提供调用使用。有些调用方需要使用AB组合，有些调用方需要使用到CBA组合，还有一些可能只使用三者中的一个。那么这个时候你就可以使用组合模式进行构建服务，对于不同类型的调用方配置不同的组织关系树，而这个树结构你可以配置到数据库中也可以不断的通过图形界面来控制树结构。

所以不同的设计模式用在恰当好处的场景可以让代码逻辑非常清晰并易于扩展，同时也可以减少团队新增人员对项目的学习成本。

2. 模拟场景

这里我们举一个关于ifelse诞生的例子，介绍小姐姐与程序员👨‍💻‍之间的故事导致的事故。

3. 解决方案

3.1 组合模式模型结构

首先可以看下黑色框框的模拟指导树结构；1、11、12、111、112、121、122，这是一组树结构的ID，并由节点串联组合出一棵关系树。
接下来是类图部分，左侧是从LogicFilter开始定义适配的决策过滤器，BaseLogic是对接口的实现，提供最基本的通用方法。UserAgeFilter、UserGenerFilter，是两个具体的实现类用于判断年龄和性别。
最后则是对这颗可以被组织出来的决策树，进行执行的引擎。同样定义了引擎接口和基础的配置，在配置里面设定了需要的模式决策节点。

3.2 基础对象

3.3 树节点逻辑过滤器接口

public interface LogicFilter {

    /**
     * 逻辑决策器
     * @param matterValue          决策值
     * @param treeNodeLineInfoList 决策节点
     * @return 下一个节点Id
     */
    Long filter(String matterValue, List<TreeNodeLink> treeNodeLineInfoList);

    /**
     * 获取决策值
     * @param decisionMatter 决策物料
     * @return 决策值
     */
    String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter);
}

这一部分定义了适配的通用接口，逻辑决策器、获取决策值，让每一个提供决策能力的节点都必须实现此接口，保证统一性。

3.4 决策抽象类提供基础服务

public abstract class BaseLogic implements LogicFilter {

    @Override
    public Long filter(String matterValue, List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList) {
        for (TreeNodeLink nodeLine : treeNodeLinkList) {
            if (decisionLogic(matterValue, nodeLine)) return nodeLine.getNodeIdTo();
        }
        return 0L;
    }

    @Override
    public abstract String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter);

    private boolean decisionLogic(String matterValue, TreeNodeLink nodeLink) {
        switch (nodeLink.getRuleLimitType()) {
            case 1:
                return matterValue.equals(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 2:
                return Double.parseDouble(matterValue) > Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 3:
                return Double.parseDouble(matterValue) < Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 4:
                return Double.parseDouble(matterValue) <= Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 5:
                return Double.parseDouble(matterValue) >= Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            default:
                return false;
        }
    }
}

在抽象方法中实现了接口方法，同时定义了基本的决策方法；1、2、3、4、5，等于、小于、大于、小于等于、大于等于的判断逻辑。 同时定义了抽象方法，让每一个实现接口的类都必须按照规则提供决策值，这个决策值用于做逻辑比对。

3.5 树节点逻辑实现类

年龄节点

public class UserAgeFilter extends BaseLogic {

    @Override
    public String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter) {
        return decisionMatter.get("age");
    }
}

性别节点

public class UserGenderFilter extends BaseLogic {

    @Override
    public String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter) {
        return decisionMatter.get("gender");
    }
}

以上两个决策逻辑的节点获取值的方式都非常简单，只是获取用户的入参即可。实际的业务开发可以从数据库、RPC接口、缓存运算等各种方式获取。

3.6 决策引擎接口定义

public interface IEngine {

    EngineResult process(final Long treeId, final String userId, TreeRich treeRich, final Map<String, String> decisionMatter);
}

3.7 决策节点配置

public class EngineConfig {

    static Map<String, LogicFilter> logicFilterMap;

    static {
        logicFilterMap = new ConcurrentHashMap<>();
        logicFilterMap.put("userAge", new UserAgeFilter());
        logicFilterMap.put("userGender", new UserGenderFilter());
    }

    public Map<String, LogicFilter> getLogicFilterMap() {
        return logicFilterMap;
    }

    public void setLogicFilterMap(Map<String, LogicFilter> logicFilterMap) {
        this.logicFilterMap = logicFilterMap;
    }
}

在这里将可提供服务的决策节点配置到map结构中，对于这样的map结构可以抽取到数据库中，那么就可以非常方便的管理。

3.8 基础决策引擎功能

public abstract class EngineBase extends EngineConfig implements IEngine {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EngineBase.class);

    @Override
    public abstract EngineResult process(Long treeId, String userId, TreeRich treeRich, Map<String, String> decisionMatter);

    protected TreeNode engineDecisionMaker(TreeRich treeRich, Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter) {
        TreeRoot treeRoot = treeRich.getTreeRoot();
        Map<Long, TreeNode> treeNodeMap = treeRich.getTreeNodeMap();
        // 规则树根ID
        Long rootNodeId = treeRoot.getTreeRootNodeId();
        TreeNode treeNodeInfo = treeNodeMap.get(rootNodeId);
        //节点类型[NodeType]；1子叶、2果实
        while (treeNodeInfo.getNodeType().equals(1)) {
            String ruleKey = treeNodeInfo.getRuleKey();
            LogicFilter logicFilter = logicFilterMap.get(ruleKey);
            String matterValue = logicFilter.matterValue(treeId, userId, decisionMatter);
            Long nextNode = logicFilter.filter(matterValue, treeNodeInfo.getTreeNodeLinkList());
            treeNodeInfo = treeNodeMap.get(nextNode);
            logger.info("决策树引擎=>{} userId：{} treeId：{} treeNode：{} ruleKey：{} matterValue：{}", treeRoot.getTreeName(), userId, treeId, treeNodeInfo.getTreeNodeId(), ruleKey, matterValue);
        }
        return treeNodeInfo;
    }
}

这里主要提供决策树流程的处理过程，有点像通过链路的关系(性别、年龄)在二叉树中寻找果实节点的过程。同时提供一个抽象方法，执行决策流程的方法供外部去做具体的实现。

3.9 决策引擎的实现

public class TreeEngineHandle extends EngineBase {

    @Override
    public EngineResult process(Long treeId, String userId, TreeRich treeRich, Map<String, String> decisionMatter) {
        // 决策流程
        TreeNode treeNode = engineDecisionMaker(treeRich, treeId, userId, decisionMatter);
        // 决策结果
        return new EngineResult(userId, treeId, treeNode.getTreeNodeId(), treeNode.getNodeValue());
    }
}

这里对于决策引擎的实现就非常简单了，通过传递进来的必要信息：决策树信息、决策物料值，来做具体的树形结构决策。

4. 测试验证

4.1 组装树关系

@Before
public void init() {
    // 节点：1
    TreeNode treeNode_01 = new TreeNode();
    treeNode_01.setTreeId(10001L);
    treeNode_01.setTreeNodeId(1L);
    treeNode_01.setNodeType(1);
    treeNode_01.setNodeValue(null);
    treeNode_01.setRuleKey("userGender");
    treeNode_01.setRuleDesc("用户性别[男/女]");
    // 链接：1->11
    TreeNodeLink treeNodeLink_11 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_11.setNodeIdFrom(1L);
    treeNodeLink_11.setNodeIdTo(11L);
    treeNodeLink_11.setRuleLimitType(1);
    treeNodeLink_11.setRuleLimitValue("man");
    // 链接：1->12
    TreeNodeLink treeNodeLink_12 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_12.setNodeIdTo(1L);
    treeNodeLink_12.setNodeIdTo(12L);
    treeNodeLink_12.setRuleLimitType(1);
    treeNodeLink_12.setRuleLimitValue("woman");
    List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList_1 = new ArrayList<>();
    treeNodeLinkList_1.add(treeNodeLink_11);
    treeNodeLinkList_1.add(treeNodeLink_12);
    treeNode_01.setTreeNodeLinkList(treeNodeLinkList_1);
    // 节点：11
    TreeNode treeNode_11 = new TreeNode();
    treeNode_11.setTreeId(10001L);
    treeNode_11.setTreeNodeId(11L);
    treeNode_11.setNodeType(1);
    treeNode_11.setNodeValue(null);
    treeNode_11.setRuleKey("userAge");
    treeNode_11.setRuleDesc("用户年龄");
    // 链接：11->111
    TreeNodeLink treeNodeLink_111 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_111.setNodeIdFrom(11L);
    treeNodeLink_111.setNodeIdTo(111L);
    treeNodeLink_111.setRuleLimitType(3);
    treeNodeLink_111.setRuleLimitValue("25");
    // 链接：11->112
    TreeNodeLink treeNodeLink_112 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_112.setNodeIdFrom(11L);
    treeNodeLink_112.setNodeIdTo(112L);
    treeNodeLink_112.setRuleLimitType(5);
    treeNodeLink_112.setRuleLimitValue("25");
    List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList_11 = new ArrayList<>();
    treeNodeLinkList_11.add(treeNodeLink_111);
    treeNodeLinkList_11.add(treeNodeLink_112);
    treeNode_11.setTreeNodeLinkList(treeNodeLinkList_11);
    // 节点：12
    TreeNode treeNode_12 = new TreeNode();
    treeNode_12.setTreeId(10001L);
    treeNode_12.setTreeNodeId(12L);
    treeNode_12.setNodeType(1);
    treeNode_12.setNodeValue(null);
    treeNode_12.setRuleKey("userAge");
    treeNode_12.setRuleDesc("用户年龄");
    // 链接：12->121
    TreeNodeLink treeNodeLink_121 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_121.setNodeIdFrom(12L);
    treeNodeLink_121.setNodeIdTo(121L);
    treeNodeLink_121.setRuleLimitType(3);
    treeNodeLink_121.setRuleLimitValue("25");
    // 链接：12->122
    TreeNodeLink treeNodeLink_122 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_122.setNodeIdFrom(12L);
    treeNodeLink_122.setNodeIdTo(122L);
    treeNodeLink_122.setRuleLimitType(5);
    treeNodeLink_122.setRuleLimitValue("25");
    List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList_12 = new ArrayList<>();
    treeNodeLinkList_12.add(treeNodeLink_121);
    treeNodeLinkList_12.add(treeNodeLink_122);
    treeNode_12.setTreeNodeLinkList(treeNodeLinkList_12);
    // 节点：111
    TreeNode treeNode_111 = new TreeNode();
    treeNode_111.setTreeId(10001L);
    treeNode_111.setTreeNodeId(111L);
    treeNode_111.setNodeType(2);
    treeNode_111.setNodeValue("果实A");
    // 节点：112
    TreeNode treeNode_112 = new TreeNode();
    treeNode_112.setTreeId(10001L);
    treeNode_112.setTreeNodeId(112L);
    treeNode_112.setNodeType(2);
    treeNode_112.setNodeValue("果实B");
    // 节点：121
    TreeNode treeNode_121 = new TreeNode();
    treeNode_121.setTreeId(10001L);
    treeNode_121.setTreeNodeId(121L);
    treeNode_121.setNodeType(2);
    treeNode_121.setNodeValue("果实C");
    // 节点：122
    TreeNode treeNode_122 = new TreeNode();
    treeNode_122.setTreeId(10001L);
    treeNode_122.setTreeNodeId(122L);
    treeNode_122.setNodeType(2);
    treeNode_122.setNodeValue("果实D");
    // 树根
    TreeRoot treeRoot = new TreeRoot();
    treeRoot.setTreeId(10001L);
    treeRoot.setTreeRootNodeId(1L);
    treeRoot.setTreeName("规则决策树");
    Map<Long, TreeNode> treeNodeMap = new HashMap<>();
    treeNodeMap.put(1L, treeNode_01);
    treeNodeMap.put(11L, treeNode_11);
    treeNodeMap.put(12L, treeNode_12);
    treeNodeMap.put(111L, treeNode_111);
    treeNodeMap.put(112L, treeNode_112);
    treeNodeMap.put(121L, treeNode_121);
    treeNodeMap.put(122L, treeNode_122);
    treeRich = new TreeRich(treeRoot, treeNodeMap);
}

4.2 编写测试方法

@Test
public void test_tree() {
    logger.info("决策树组合结构信息：\r\n" + JSON.toJSONString(treeRich));
    
    IEngine treeEngineHandle = new TreeEngineHandle();
    Map<String, String> decisionMatter = new HashMap<>();
    decisionMatter.put("gender", "man");
    decisionMatter.put("age", "29");
    
    EngineResult result = treeEngineHandle.process(10001L, "Oli09pLkdjh", treeRich, decisionMatter);
    
    logger.info("测试结果：{}", JSON.toJSONString(result));
}

总结

• 从以上的决策树场景来看，组合模式主要解决的是一系列简单逻辑节点或者扩展的复杂逻辑节点在不同结构的组织下，对于外部的调用是仍然可以非常简单的。
• 这部分设计模式保证了开闭原则，无需更改模型结构你就可以提供新的逻辑节点的使用并配合组织出新的关系树。但如果是一些功能差异化非常大的接口进行包装就会变得比较困难，但也不是不能很好的处理，只不过需要做一些适配和特定化的开发。
• 很多时候因为你的极致追求和稍有倔强的工匠精神，即使在面对同样的业务需求，你能完成出最好的代码结构和最易于扩展的技术架构。

5. Java中的类

• java.awt.Container#add(Component) (几乎广泛存在于Swing组件中)
• javax.faces.component.UIComponent#getChildren() (几乎广泛存在于JSF UI组件中)