概述
今天跟大家分享一个程序员的底层思维-分治思维。
分治(Divid and Conquer)思想,是一种古老的、非常有效的思想。传说，罗马帝国的凯撒大帝就是采用这一思想策略征服了高卢人。
分治，从字面理解，就是分而治之；然而，分而治之并不是分治的全部。
实际上，除了我们常规理解的”分治“ 即”分解+治理“，”分治并“ 也是一种分治。分治并的过程是”分解+治理+合并“，合并的过程往往容易被忽视，但是实际应用中却很常见。比如，分治算法都有一个先分后合的过程；
再比如，分布式系统架构比如Hadoop，Map是分的过程，而Reduce是合的过程。
大部分问题可以通过分治解决，比如设计模式(管道模式)中的分治、团队拆分、分布式服务拆分等，然而另一些问题需要分治并，即分治算法和Hadoop来解决。
今天跟大家分享的管道模式其实就是分治思想的体现。
什么是管道模式
图一：家庭的自来水前置VS后置过滤器，经过层层过滤，能帮我们过滤源头自来水的铜锈、颗粒杂质等；让我们喝到没有杂质的纯净水。
其实上述的这种过滤器层层处理的方式就是典型的分治思想。
在计算机世界中，也有很多这种思想的应用。
最有名的当属UNIX或者Linux中的管道了。
大家先看一个例子：
这个命令行中间起连接作用的竖杠符号”|“就是所谓的管道，类似自来水的管道，起到了阀门和连接的作用。
同样在管道设计模式中，主要有以下两个角色。
(1)阀门(Valve):用于处理数据的节点。
(2)管道(pipeline):用于组织各个阀门，串接各个阀门完成工作。
Valve和pipeline源自一些开源中间件比如Tomcat等术语。
实现思路上使用一个单向链表数据结构作为管道的实现。
如下图所示。在一个pipeline中，由Head Valve接受一个输入，再经由一个或多个Valve进行处理，最后由Tail Valve输出结果。
有什么用？解决了什么问题？
我举几个现实生活中的场景举例说明一下：
微服务拆分
看了图一的管道示意图，大家有没有发现跟我们平时在开发的分布式应用很像，团队内部拆分了很多应用，调用的时候，形成了上下游调用关系，比如订单服务->库存服务等。这个就是分治d 思想体现。
2. 团队组织架构的拆分
一个技术团队，需要区分前端、后端、测试、UI、运维等吧。
...
代码实现
基于上述思想，我用Java来简单实现一版管道模式。
我们先定义一个阀门接口：
有一个setNext方法，每一个阀门处理完后需要流转进入下一个阀门。invoke方法是每一个阀门的处理入口。
我们再定义一个阀门抽象类
我们抽象一个公共的阀门抽象类。此类实现了阀门接口。对setNext和getNext进行了简单封装。对invoke方法进行abstract修饰，目的是各个子类自己去实现该方法。比如具体的阀门：前置过滤器 Or 后置管理器等等。按照自己的特性过滤自己的行为。妥妥的模板设计模式。
接下来是具体的抽象子类，也就是各个真正的阀门实现类。
这个阀门类，替换“11”字符串成“first”内容。
处理成功后调用下一个“阀门”。
阀门1
阀门2
我们定义一个管道接口
此接口起到了串联各个阀门的作用。内部包含头部、中间、尾部阀门。
最后定义一个管道的实现类"StandardPipeline"
addValve方法用于固定“首阀门”，然后在“首阀门”存在的情况下源源不断的有序的插入”阀门“直到"Tail阀门"节点。
本地Demo测试一下
我们写一个Demo来跑下，看下效果。
输出如下：
结尾
通过以上步骤，我们用代码简单实现一个“管道模式”。
这里简单说下工作流：我们国内很多公司包括大厂都比较热衷所谓的工作流引擎，然而本质上，很多他们本质需求纯粹只是对业务逻辑的组件化“分治”。并无真正的可视化、流程编排的需求。
所以如果纯粹只是业务逻辑上的分治，觉得没必要引入太重的工作流引擎，凭空增加了不必要的复杂度。
简单的Pipeline是解决此类问题的选择之一。之后我会跟上另一篇姊妹篇文章：《分治思维之责任链模式》也是这个思想的体现,请大家期待...
写到最后
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