实用指南：精读 C++20 设计模式：行为型设计模式——观察者模式

精读 C++20 设计模式：行为型设计模式——观察者模式

前言

​ 观察者！这个是一个很有名的设计模式——简而言之，我们这个模式在关心对象的变化。当对象变化的时候，我们要触发点事情，这个怎么做呢？我们要放一个观察者，看着它：嘿对象变了处理点事情！这就是这个设计模式在做的事情。

Observer<T>

​ 现在我们很关心Person的Age变化，甚至要求它变化的时候咱们就做点事情：

class Person
{
int age;
public:
void setAge(const int _age);
};

​ 那根据前言，咱们就做点事情：

template<typename T>struct Observer{virtual void monitor_change(T& p, const std::string& what_changed) = 0;};

​ 之后咱们就可以：

struct PersonObserver : Observer<Person>{void monitor_change(Person& p, const std::string& what_changed) override{if(what_changed == "age"){// process the sessions, like, print}}};

​ 甚至如果我们想要监控更多的属性，就可以采用多继承了（虽然不太建议）

Observable<T>

​ 被监视对象也要支持被监控！这个事情很简单：

template<typename T>struct Observeable{void notify(T& src, const std::string& f_n){for(auto& o : obs)o->monitor_change(src, f_n);}// push/pop <-> subsrcibe / unsubsrcibe the obs vectorprivate:vector<Observer<T>*> obs;};

连续观察者 + 被观察者

​ 连续观察者是一个经典的设计场景：说白了就是：A 观察 B，B 观察 C；当 C 变化，B 收到通知并更新，从而触发 B 对 A 的通知 —— 这就是“连续观察者/被观察者”。听着没啥？但是问题没那么简单。

依赖问题（cycles / bounce）

​ 第一个问题——能成为链式的话，能不能成为环呢？显然这是有风险的。A 观察 B，B 又观察 A。如果 A 改变 => 通知 B，B 的回调修改 A => 再通知 B => 无限循环。实战中这类问题会导致栈溢出或持续 CPU 占用。咋办呢？

1. 我们完全可以触严苛化触发条件变化——在 setX() 前比较新旧值，只有真正变化才通知（我们在 Person::setAge 中演示）。这是首选且最有效的方式。
2. 我们根据自己的场景进行合并化：合并多个变化后一次性发出通知（coalesce），比如 begin_update()/end_update() 模式，只有 end_update() 时才通知。
3. 在某些更新路径临时禁用通知（例如：ScopedNotificationDisable），完成后恢复并可选择是否发一次最终通知。
4. 在 notify 路径中维护最大嵌套深度或使用版本号来防止同一事件反复传播（但往往是权宜之计，Overflow 检测机制）。
5. 设计时避免互相观察；如果必需，明确哪端是“主要数据源”并在被动端做好防护

取消订阅 + 线程安全（并发场景）

// observable.hpp — 一个可复用的 Observable 实现
#pragma once
#include <functional>#include <mutex>#include <unordered_map>#include <vector>#include <unordered_set>#include <cstddef>#include <memory>template<typename T>class Observable {public:using Callback = std::function<void(T&, const std::string&)>;// Subscription：RAII 风格（析构时自动取消）class Subscription {public:Subscription() = default;Subscription(size_t id, Observable* owner) : id_(id), owner_(owner) {}Subscription(const Subscription&) = delete;Subscription& operator=(const Subscription&) = delete;Subscription(Subscription&& o) noexcept { id_ = o.id_; owner_ = o.owner_; o.owner_ = nullptr; o.id_ = 0; }Subscription& operator=(Subscription&& o) noexcept {if (this != &o) { unsubscribe(); id_ = o.id_; owner_ = o.owner_; o.owner_ = nullptr; o.id_ = 0; }return *this;}~Subscription() { unsubscribe(); }void unsubscribe() {if (owner_) { owner_->unsubscribe(id_); owner_ = nullptr; id_ = 0; }}bool valid() const { return owner_ != nullptr; }private:size_t id_ = 0;Observable* owner_ = nullptr;};Observable() = default;~Observable() = default;// 订阅，返回 Subscription，析构或手动调用 unsubscribe 取消Subscription subscribe(Callback cb) {std::lock_guard lock(mutex_);const size_t id = next_id_++;if (in_notify_ > 0) {// 在 notify 中订阅，延迟加入（避免修改当前观察者集合）pending_add_.emplace_back(id, std::move(cb));} else {observers_.emplace(id, std::move(cb));}return Subscription{id, this};}// 直接按 id 取消（Subscription 会调用它）void unsubscribe(size_t id) {std::lock_guard lock(mutex_);if (in_notify_ > 0) {pending_remove_.insert(id);} else {observers_.erase(id);}}// 通知所有观察者（线程安全，可重入）void notify(T& src, const std::string& what_changed) {std::vector<Callback> snapshot;{std::lock_guard lock(mutex_);++in_notify_;snapshot.reserve(observers_.size());for (auto &kv : observers_) snapshot.push_back(kv.second);}// 调用回调（在外部 unlocked）for (auto &cb : snapshot) {try {cb(src, what_changed);} catch (...) {// 任意异常策略：不要让单个 observer 崩掉整个流程// 这里简单吞掉，也可记录日志}}// 结束通知，若是最外层 notify，应用挂起的增删{std::lock_guard lock(mutex_);--in_notify_;if (in_notify_ == 0) apply_pending_locked();}}private:void apply_pending_locked() {// 必须在持锁状态下调用for (auto &id : pending_remove_) observers_.erase(id);pending_remove_.clear();for (auto &p : pending_add_) observers_.emplace(p.first, std::move(p.second));pending_add_.clear();}private:std::mutex mutex_;std::unordered_map<size_t, Callback> observers_;std::vector<std::pair<size_t, Callback>> pending_add_;std::unordered_set<size_t> pending_remove_;size_t next_id_ = 1;int in_notify_ = 0; // notify 嵌套计数};

上面的 Observable 实现已经做了线程安全的基本保障：subscribe / unsubscribe / notify 用 mutex 保护共享状态。notify 在外面调用回调，避免回调期间持锁（防止回调里阻塞导致其他线程无法订阅）。在 notify 中退订/订阅的请求会被延迟处理（放到 pending 集合），避免在迭代 observers_ 时修改容器。

可重入性（Reentrancy）与嵌套通知

观察者在其回调中可能会再次修改 subject（例如 UI 在收到 age 更新后又调用 setAge() 进行校正）。这会导致嵌套 notify() 调用。我们的实现支持嵌套通知（in_notify_ 计数器），并把对订阅集合的修改延迟到最外层通知完成。这样避免了在迭代容器时的并发修改崩溃。

但嵌套通知仍需要注意：

• 嵌套 notify 会再次发送 snapshot（包括可能仍存在的观察者），从而产生更深的调用栈与复杂的执行顺序。
• 若没有做好变更检测或抑制，很容易进入无限循环（见依赖问题）。
• 有时我们希望“递归通知即时看到新订阅”，有时又希望“通知期间新增的订阅不接收当前正在进行的事件”。上面实现选择后者（snapshot 在 notify 开始时产生），这是常见且可预期的行为。若你需要前者，设计会更复杂（需要在 notify 中读取到 pending add），但会导致回调里新增的观察者在本轮也收到通知，可能制造惊喜或风险。一般不推荐。

可选的“延迟操作队列”策略（示例思路）：

• 把所有 subscribe/unsubscribe/其他修改放到队列中，在 notify 完成后、或在安全点统一执行。
• 这可以避免竞态并让通知视作原子操作，但也会增加延迟（订阅在本轮不会立即生效）。这是常见的 trade-off。

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订阅并缓存状态的只读代理

在 GUI/渲染或大型系统中，一个常见模式是 View：订阅被观察对象并维护一份本地缓存，用于快速读取（避免每次访问都加锁或计算）。View 是观察者的一种具体用途。

#include 
#include 
struct PersonView {std::atomic cached_age{0};std::optional::Subscription> sub;void attach(Person& p) {// 订阅并更新缓存sub = p.changes.subscribe([this](Person& who, const std::string& f){if (f == "age") cached_age.store(who.age, std::memory_order_relaxed);});// 初始化缓存cached_age.store(p.age, std::memory_order_relaxed);}int age() const { return cached_age.load(std::memory_order_relaxed); }
};

优点：

• 快速读（无需每次从主对象加锁或计算）。
• 视图可以把更新批量化、格式化或做额外的衍生计算（例如显示字符串形式）。

注意：

• 缓存有时会过期（滞后），设计时需保证接受可接受的最终一致性。
• 若缓存需要严格一致性（强一致），就不能单纯用这种异步订阅方式，需要同步读取或在更新时做同步通知/等待。

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总结

我们试图解决的问题

• 希望在对象状态变化时，通知多个关心该变化的组件（解耦发送者与接收者）。
• 要解决关注点分离（数据变化 VS. 响应逻辑），并支持运行时灵活绑定/解绑观察者。
• 需要在多线程 / UI / 组件化系统中安全、可控地传播变化。

我们如何解决

• 提供 Observable 抽象，允许注册回调/观察者，变更时 notify 所有注册的观察者。
• 通过 RAII Subscription 实现自动退订；通过 weak_ptr 协助管理生命周期；通过 snapshot + pending queues 实现线程安全与 reentrancy-safe 的 notify。
• 通过变更检测、事务/抑制或批量通知应对循环依赖与性能问题。视图（View）模式把观察者的职责扩展为“订阅并缓存”以便快速读取。

优点

• 解耦：发送端不知道谁在监听；观察者可以独立演化。
• 灵活：运行时绑定/解绑，便于插件化架构与模块热插拔。
• 表达力强：适合 UI、事件总线、发布/订阅场景。

缺点（以及缓解）

1. 生命周期与悬指针问题：观察者或被观察者被销毁会造成回调访问已释放内存。
   • 缓解：使用 Subscription (RAII)，回调内使用 weak_ptr 检查，或者在对象析构时先统一退订。
2. 循环依赖/无限回调：观察链可能产生循环触发。
   • 缓解：做好变更检测、事务/批量更新、或明确禁止双向观察。
3. 并发与性能问题：大量观察者和频繁通知可能导致拷贝开销或锁竞争。
   • 缓解：snapshot + 延迟 apply 是通用的安全折中；性能敏感场景考虑 RCU/lock-free 数据结构或降低通知频率（采样/限流）。
4. 语义复杂性（何时生效）：新增订阅在当前通知中是否能收到事件，订阅/退订是否即时生效——不同实现会有不同语义，需在设计中明确。
   • 缓解：在文档中明确语义（例如：本实现保证“订阅在本轮通知不会收到正在进行的事件”；退订被延迟到最外层通知完成时生效）