设计模式是软件工程中解决常见问题的经典方案，其中工厂模式系列在数据处理中发挥着重要作用。它们通过封装对象创建过程，提高代码的可维护性、可扩展性和复用性。本文将探讨简单工厂、工厂方法和抽象工厂三种模式在数据处理场景中的应用与区别。
一、简单工厂模式（Simple Factory）
简单工厂模式通过一个工厂类统一创建对象，根据传入参数决定具体产品类型。在数据处理中，它常用于创建不同类型的数据处理器。
应用场景示例：
假设需要处理多种格式的数据（如JSON、XML、CSV），可以定义一个数据处理器接口，并实现不同格式的处理类。通过简单工厂根据文件扩展名创建对应的处理器：`java
public class DataProcessorFactory {
public static DataProcessor createProcessor(String fileType) {
switch (fileType.toLowerCase()) {
case "json": return new JsonProcessor();
case "xml": return new XmlProcessor();
case "csv": return new CsvProcessor();
default: throw new IllegalArgumentException("Unsupported format");
}
}
}`
优点：客户端无需关心具体实现，耦合度低。
缺点：新增数据类型需修改工厂类，违反开闭原则。
二、工厂方法模式（Factory Method）
工厂方法模式将对象创建延迟到子类，通过抽象工厂类和产品类实现扩展。
应用场景示例：
在数据处理中，若需要支持动态扩展的数据源（如数据库、API、文件），可定义抽象工厂和产品接口：`java
public abstract class DataSourceFactory {
public abstract DataProcessor createProcessor();
}
public class DatabaseFactory extends DataSourceFactory {
@Override
public DataProcessor createProcessor() {
return new DatabaseProcessor();
}
}`
优点：符合开闭原则，新增数据源只需添加新工厂类。
缺点：类数量增多，系统复杂度提高。
三、抽象工厂模式（Abstract Factory）
抽象工厂模式提供创建一系列相关或依赖对象的接口，无需指定具体类。
应用场景示例：
在复杂数据处理系统中，可能需要同时创建数据读取器和写入器（如MySQL读取器与写入器、Redis读取器与写入器）。抽象工厂可以统一管理这些相关对象：`java
public interface DataFactory {
DataReader createReader();
DataWriter createWriter();
}
public class MySQLFactory implements DataFactory {
@Override
public DataReader createReader() {
return new MySQLReader();
}
@Override
public DataWriter createWriter() {
return new MySQLWriter();
}
}`
优点：保证产品家族的兼容性，便于切换整个产品系列。
缺点：新增产品类型需修改所有工厂类，扩展性较差。
总结与对比
- 简单工厂：适用于产品类型固定、变化较少的场景，如基础数据格式处理。
- 工厂方法：适用于需要灵活扩展产品类型的场景，如多数据源支持。
- 抽象工厂：适用于产品家族复杂、需保证相关对象兼容性的场景，如完整的数据处理流水线。
在数据处理中，合理选择工厂模式能显著提升代码质量。简单工厂适合快速开发，工厂方法支持扩展，抽象工厂则适用于大型系统架构。开发者应根据具体需求权衡其优缺点，实现高效、可维护的数据处理方案。
