有时会遇到这样的需求，开发一个模块，用于保存对象；不能用简单的数组、列表，得是红黑树、跳表等较为复杂的数据结构；有时为了提升存储效率或持久化，还得将对象序列化；但必须给客户端提供一个易用的 API，允许方便地、多种方式地遍历对象，丝毫不察觉背后的数据结构有多复杂。
对这样的 API，很适合使用 迭代器模式（Iterator Pattern）实现。
GoF 对 迭代器模式 的定义如下：
提供一种按顺序访问聚合对象元素的方法，而不公开其基础表示形式。
从描述可知，迭代器模式主要用在访问对象集合的场景，能够向客户端隐藏集合的实现细节。
JAVA 的 Collection 家族、C++ 的 STL 标准库，都是使用迭代器模式的典范，它们为客户端提供了简单易用的 API，并且能够根据业务需要实现自己的迭代器，具备很好的可扩展性。
在简单的分布式应用系统（示例代码工程）中，db 模块用来存储服务注册和监控信息，它的主要接口如下：
// demo/db/db.go
package db
// Db 数据库抽象接口
type Db interface {
CreateTable(t *Table) error
CreateTableIfNotExist(t *Table) error
DeleteTable(tableName string) error
Query(tableName string, primaryKey interface{}, result interface{}) error
Insert(tableName string, primaryKey interface{}, record interface{}) error
Update(tableName string, primaryKey interface{}, record interface{}) error
Delete(tableName string, primaryKey interface{}) error
...
}
从增删查改接口可以看出，它是一个 key-value 数据库，另外，为了提供类似关系型数据库的按列查询能力，我们又抽象出 Table 对象：
// demo/db/table.go
package db
// Table 数据表定义
type Table struct {
name string
recordType reflect.Type
records map[interface{}]record
}
其中，Table 底层用 map 存储对象数据，但并没有存储对象本身，而是从对象转换而成的 record 。record 的实现原理是利用反射机制，将对象的属性名 field 和属性值 分开存储，以此支持按列查询能力（一类对象可以类比为一张表）：
// demo/db/record.go
package db
type record struct {
primaryKey interface{}
fields map[string]int // key为属性名，value属性值的索引
values []interface{} // 存储属性值
}
// 从对象转换成record
func recordFrom(key interface{}, value interface{}) (r record, e error) {
... // 异常处理
vType := reflect.TypeOf(value)
vVal := reflect.ValueOf(value)
if vVal.Type().Kind() == reflect.Pointer {
vType = vType.Elem()
vVal = vVal.Elem()
}
record := record{
primaryKey: key,
fields: make(map[string]int, vVal.NumField()),
values: make([]interface{}, vVal.NumField()),
}
for i := 0; i < vVal.NumField(); i++ {
fieldType := vType.Field(i)
fieldVal := vVal.Field(i)
name := strings.ToLower(fieldType.Name)
record.fields[name] = i
record.values[i] = fieldVal.Interface()
}
return record, nil
}
当然，客户端并不会察觉 db 模块背后的复杂机制，它们直接使用的仍是对象：
type testRegion struct {
Id int
Name string
}
func client() {
mdb := db.MemoryDbInstance()
tableName := "testRegion"
table := NewTable(tableName).WithType(reflect.TypeOf(new(testRegion)))
mdb.CreateTable(table)
mdb.Insert(tableName, "region1", &testRegion{Id: 0, Name: "region-1"})
result := new(testRegion)
mdb.Query(tableName, "region1", result)
}
另外，除了上述按 Key 查询接口，我们还想提供全表查询接口，有随机和有序 2 种表记录遍历方式，并且支持客户端自己扩展遍历方式。下面使用迭代器模式来实现该需求。
这里并没有按照标准的 UML 结构去实现，而是结合工厂方法模式来解决公共代码的复用问题：
// demo/db/table_iterator.go
package db
// 关键点1: 定义迭代器抽象接口，允许后续客户端扩展遍历方式
// TableIterator 表迭代器接口
type TableIterator interface {
HasNext() bool
Next(next interface{}) error
}
// 关键点2: 定义迭代器接口的实现
// tableIteratorImpl 迭代器接口公共实现类
type tableIteratorImpl struct {
// 关键点3: 定义一个集合存储待遍历的记录，这里的记录已经排序好或者随机打散
records []record
// 关键点4: 定义一个cursor游标记录当前遍历的位置
cursor int
}
// 关键点5: 在HasNext函数中的判断是否已经遍历完所有记录
func (r *tableIteratorImpl) HasNext() bool {
return r.cursor < len(r.records)
}
// 关键点6: 在Next函数中取出下一个记录，并转换成客户端期望的对象类型，记得增加cursor
func (r *tableIteratorImpl) Next(next interface{}) error {
record := r.records[r.cursor]
r.cursor++
if err := record.convertByValue(next); err != nil {
return err
}
return nil
}
// 关键点7: 通过工厂方法模式，完成不同类型的迭代器对象创建
// TableIteratorFactory 表迭代器工厂
type TableIteratorFactory interface {
Create(table *Table) TableIterator
}
// 随机迭代器
type randomTableIteratorFactory struct{}
func (r *randomTableIteratorFactory) Create(table *Table) TableIterator {
var records []record
for _, r := range table.records {
records = Append(records, r)
}
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
rand.Shuffle(len(records), func(i, j int) {
records[i], records[j] = records[j], records[i]
})
return &tableIteratorImpl{
records: records,
cursor: 0,
}
}
// 有序迭代器
// Comparator 如果i<j返回true，否则返回false
type Comparator func(i, j interface{}) bool
// sortedTableIteratorFactory 根据主键进行排序，排序逻辑由Comparator定义
type sortedTableIteratorFactory struct {
comparator Comparator
}
func (s *sortedTableIteratorFactory) Create(table *Table) TableIterator {
var records []record
for _, r := range table.records {
records = append(records, r)
}
sort.Sort(newRecords(records, s.comparator))
return &tableIteratorImpl{
records: records,
cursor: 0,
}
}
最后，为 Table 对象引入 TableIterator：
// demo/db/table.go
// Table 数据表定义
type Table struct {
name string
recordType reflect.Type
records map[interface{}]record
// 关键点8: 持有迭代器工厂方法接口
iteratorFactory TableIteratorFactory // 默认使用随机迭代器
}
// 关键点9: 定义Setter方法，提供迭代器工厂的依赖注入
func (t *Table) WithTableIteratorFactory(iteratorFactory TableIteratorFactory) *Table {
t.iteratorFactory = iteratorFactory
return t
}
// 关键点10: 定义创建迭代器的接口，其中调用迭代器工厂完成实例化
func (t *Table) Iterator() TableIterator {
return t.iteratorFactory.Create(t)
}
客户端这样使用：
func client() {
table := NewTable("testRegion").WithType(reflect.TypeOf(new(testRegion))).
WithTableIteratorFactory(NewSortedTableIteratorFactory(regionIdComparator))
iter := table.Iterator()
for iter.HashNext() {
next := new(testRegion)
err := iter.Next(next)
...
}
}
总结实现迭代器模式的几个关键点：
其中，7～9 步是结合工厂方法模式实现时的特有步骤，如果你的迭代器实现中没有用到工厂方法模式，可以省略这几步。
前面的实现，是典型的面向对象风格，下面以随机迭代器为例，给出一个 Go 风格的实现：
// demo/db/table_iterator_closure.go
package db
// 关键点1: 定义HasNext和Next函数类型
type HasNext func() bool
type Next func(interface{}) error
// 关键点2: 定义创建迭代器的方法，返回HashNext和Next函数
func (t *Table) ClosureIterator() (HasNext, Next) {
var records []record
for _, r := range t.records {
records = append(records, r)
}
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
rand.Shuffle(len(records), func(i, j int) {
records[i], records[j] = records[j], records[i]
})
size := len(records)
cursor := 0
// 关键点3: 在迭代器创建方法定义HasNext和Next的实现逻辑
hasNext := func() bool {
return cursor < size
}
next := func(next interface{}) error {
record := records[cursor]
cursor++
if err := record.convertByValue(next); err != nil {
return err
}
return nil
}
return hasNext, next
}复制
客户端这样用：
func client() {
table := NewTable("testRegion").WithType(reflect.TypeOf(new(testRegion))).
WithTableIteratorFactory(NewSortedTableIteratorFactory(regionIdComparator))
hasNext, next := table.ClosureIterator()
for hasNext() {
result := new(testRegion)
err := next(result)
...
}
}复制
Go 风格的实现，利用了函数闭包的特点，把原本在迭代器实现的逻辑，放到了迭代器创建方法上。相比面向对象风格，省掉了迭代器抽象接口和实现对象的定义，看起来更加的简洁。
总结几个实现关键点：
我们还能基于 Go 语言中的 channel 来实现迭代器模式，因为前文的 db 模块应用场景并不适用，所以另举一个简单的例子：
type Record int
func (r *Record) doSomething() {
// ...
}
type ComplexCollection struct {
records []Record
}
// 关键点1: 定义迭代器创建方法，返回只能接收的channel类型
func (c *ComplexCollection) Iterator() <-chan Record {
// 关键点2: 创建一个无缓冲的channel
ch := make(chan Record)
// 关键点3: 另起一个goroutine往channel写入记录，如果接收端还没开始接收，会阻塞住
go func() {
for _, record := range c.records {
ch <- record
}
// 关键点4: 写完后，关闭channel
close(ch)
}()
return ch
}复制
客户端这样使用：
func client() {
collection := NewComplexCollection()
// 关键点5: 使用时，直接通过for-range来遍历channel读取记录
for record := range collection.Iterator() {
record.doSomething()
}
}复制
总结实现基于 channel 的迭代器模式的几个关键点：
还可以在创建迭代器时，传入一个 callback 函数，在迭代器返回记录前，先调用 callback 函数对记录进行一些操作。
比如，在基于 channel 的实现例子中，可以增加一个 callback 函数，将每个记录打印出来：
// 关键点1: 声明callback函数类型，以Record作为入参
type Callback func(record *Record)
//关键点2: 定义具体的callback函数
func PrintRecord(record *Record) {
fmt.Printf("%+vn", record)
}
// 关键点3: 定义以callback函数作为入参的迭代器创建方法
func (c *ComplexCollection) Iterator(callback Callback) <-chan Record {
ch := make(chan Record)
go func() {
for _, record := range c.records {
// 关键点4: 遍历记录时，调用callback函数作用在每条记录上
callback(&record)
ch <- record
}
close(ch)
}()
return ch
}
func client() {
collection := NewComplexCollection()
// 关键点5: 创建迭代器时，传入具体的callback函数
for record := range collection.Iterator(PrintRecord) {
record.doSomething()
}
}复制
总结实现带有 callback 的迭代器模式的几个关键点：
迭代器模式通常会与工厂方法模 一起使用，如前文实现。
可以在 用Keynote画出手绘风格的配图 中找到文章的绘图方法。
[1] 【Go实现】实践GoF的23种设计模式：SOLID原则， 元闰子
[2] 【Go实现】实践GoF的23种设计模式：工厂方法模式， 元闰子
[3] 设计模式，第 5 章。行为模式， GoF
[4] 迭代器 in Go， Ewen Cheslack-Postava
[5] 迭代器模式， refactoringguru.cn
京公网安备 11010802035086号