策略模式（行为型）

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策略模式（行为型）

一句话总结

把可互换的算法封装成策略，让调用方在运行时灵活选择。

问题与场景

同一业务存在多种算法或规则（计费、风控、推荐等）。
if/else 或 switch 分支不断增加，代码难维护。
需要按配置、用户类型或业务条件动态切换算法。

模式意图

定义一系列算法，并将其封装起来，使它们可以互相替换，算法的变化独立于使用它的客户端。

结构图

角色与职责

策略：策略接口，定义统一算法入口。
具体策略：具体策略，实现某一种算法。
上下文：持有策略并对外提供调用。

协作流程

客户端根据条件选择具体策略。
上下文持有策略。
上下文调用策略执行算法。

真实业务示例：对接多家 AI 服务

场景：同一业务需要根据成本、延迟或模型能力选择不同的 AI 服务（OpenAI/本地大模型/第三方）。

怎么用：

把“请求 AI 模型”的逻辑封装成不同策略。
根据配置或用户等级选择具体策略执行。

为什么这样用：

新增/替换 AI 服务只需新增策略类。
业务层不依赖具体供应商实现。

带来的收益：

更快接入新模型，降低供应商锁定风险。
策略切换可控，便于灰度与成本优化。

代码示例（Java）

public class StrategyDemo {
    public static void main(String[] args) {
        AiContext context = new AiContext();
        context.setStrategy(new OpenAiStrategy());
        System.out.println(context.ask("生成产品标题"));

        context.setStrategy(new LocalAiStrategy());
        System.out.println(context.ask("生成产品标题"));
    }

    // 策略接口
    interface AiStrategy {
        String generate(String prompt);
    }

    // 具体策略：OpenAI
    static class OpenAiStrategy implements AiStrategy {
        public String generate(String prompt) {
            return "OpenAI 返回：" + prompt;
        }
    }

    // 具体策略：本地模型
    static class LocalAiStrategy implements AiStrategy {
        public String generate(String prompt) {
            return "本地模型返回：" + prompt;
        }
    }

    // 上下文
    static class AiContext {
        private AiStrategy strategy;

        public void setStrategy(AiStrategy strategy) {
            this.strategy = strategy;
        }

        public String ask(String prompt) {
            if (strategy == null) {
                return "未配置策略";
            }
            return strategy.generate(prompt);
        }
    }
}

关键点说明：

策略封装算法细节，上下文只负责委派。
通过配置或路由规则切换策略。
策略过多时可用工厂或注册表管理。

优缺点

优点：

消除复杂条件分支，便于扩展。
算法可互换，支持动态切换。

缺点：

策略类数量增加，管理成本上升。
客户端需要了解策略的选择逻辑。

适用/不适用

适用：

同一问题有多种算法或规则。
需要根据条件动态切换实现。

不适用：

算法非常少且稳定，直接 if/else 更简单。
算法间差异很小，不值得抽象。

常见误区

把策略选择逻辑散落在多个地方，难以维护。
策略之间共享状态，导致耦合增加。
过度抽象，策略数量多但使用频率低。

相关模式

工厂方法：用于创建与管理策略对象。
状态模式：状态强调行为随状态变化，策略强调可替换算法。
命令模式：命令封装请求，策略封装算法。

小结

策略模式让算法可替换，避免条件分支膨胀。
适合对接多供应商、规则多变的业务。
注意策略选择逻辑的集中管理。