设计模式本质上是一种针对编程中反复出现问题的解决方案或蓝图。作为程序员，我们会遇到许多典型的问题，而这些设计模式正是解决这些问题的绝佳方式。在 2026 年的今天，Android 开发已经演变为一种高度综合的学科，单纯地“写代码”已经不够了，我们需要构建的是具有高可观测性、AI 友好且能自适应的智能系统。
在这篇文章中，我们将深入探讨 Android 开发中必须了解的核心设计模式，并结合最新的行业趋势，看看这些“老”概念如何在现代架构中焕发新生。基本上，我们可以将它们分为以下三大类：创建型、结构型和行为型。
1. 创建型模式：从构建到组装
这些设计模式主要处理对象的创建机制。在现代 Android 开发（尤其是 Kotlin Multiplatform 和 Compose 时代）中，我们更倾向于“组装”而非“硬编码”对象。
#### 单例模式：不仅仅是 object
单例模式确保特定类只能创建一个对象。在 Kotlin 中，实现单例非常简单，因为语言原生提供了支持。
Kotlin
object AppSettings {
val isDebugMode = BuildConfig.DEBUG
fun log(msg: String) = println(msg)
}
> 要访问单例对象的成员，我们可以像这样调用：
>
> AppSettings.log("App started")
然而，在 2026 年，我们必须更谨慎地使用它。滥用 object 会导致全局状态泛滥，给单元测试带来噩梦，并且在多线程环境下（如 Kotlin 协程切换）容易产生难以追踪的副作用。我们建议：仅在真正的全局工具类（如日志工具）中使用单例，对于业务逻辑，请优先考虑依赖注入。
#### 构建器模式：DSL 的崛起
当我们需要创建由多个部分组成的复杂对象时，构建器模式是首选。过去我们使用像 Gson 这样的 Java 风格构建器，但现在 Kotlin 提供了更强大的能力：带接收者的 Lambda（DSL）。
让我们来看一个实际的例子，这是一个现代化的 UI 构建方式，完全利用了类型安全构建器模式：
Kotlin
class Card {
var title: String = ""
var content: String = ""
var action: (() -> Unit)? = null
// 伴生对象中定义 invoke，实现 DSL 风格
companion object {
inline operator fun invoke(block: Card.() -> Unit) = Card().apply(block)
}
}
// 使用方式：这种代码读起来就像英语句子
fun createCardDemo() {
val myCard = Card {
title = "2026 Trends"
content = "AI is everywhere."
action = { println("Card Clicked!") }
}
}
在这个例子中，我们可以通过这种模式极大地提高代码的可读性。这不仅是数据对象的构建，更是 Jetpack Compose 的核心思想。
#### 依赖注入：不仅仅是“搬家具”
依赖注入（DI）就像搬进一套精装公寓。你需要的一切都已经准备好了。在软件术语中，这意味着我们在实例化新对象时，提供其所需的所有对象。
目前，Hilt 仍是主流，但 2026 年的我们看到了向Kotlin 原生注入（如 KMP 中的 Koin 或即将成熟的 Dagger 变体）的转变。
关键演进：我们不再仅仅注入单例。在我们的项目中，我们开始注入“作用域工厂”。例如，在 AI 驱动的应用中，我们不会注入一个单一的 LLM 客户端，而是注入一个 INLINECODE2b66e672，它可以根据当前的 INLINECODE62952caa 作用域创建短暂的、状态隔离的对话会话。
2. 结构型模式：适配现代架构
结构型模式关注类和对象的组合。在 Jetpack Compose 和跨平台开发盛行的今天，适配器和代理模式有了新的含义。
#### 适配器模式：List 的黄昏，Flow 的黎明
适配器模式用于在两个不兼容的类型之间提供链接。经典的 RecyclerView.Adapter 是 Android 开发中最熟悉的模式，但也是最容易出错的地方。
2026 视角：随着 Compose 和 LazyGrid 的普及，手动编写 Adapter 的时代已经过去。取而代之的是数据流适配。我们不再将数据“适配”给 View，而是将数据流“适配”给状态。
Kotlin
// 现代适配器逻辑：将原始数据源适配为 UI State
data class UiState(val items: List, val isLoading: Boolean)
fun originalDataSourceToUiState(): Flow =
dataSource.fetch() // 返回 Flow
.map { data -> UiState(items = data.processed(), isLoading = false) }
.onStart { emit(UiState(items = emptyList(), isLoading = true)) }
这里的 .map 操作符本质上就是函数式的适配器。这种模式不仅简化了代码，还天然支持了“随用随销”的 Compose 生命周期。
#### 外观模式：LLM 的统一接口
外观模式用于为复杂的子系统定义简化的接口。这是构建 AI 原生应用的关键。
假设我们的应用集成了 OpenAI、Gemini 和本地模型。如果每个 UI 页面都要处理这些模型的差异，代码将变得难以维护。我们需要构建一个 AI Provider Facade。
Kotlin
interface LlmProvider {
suspend fun chat(prompt: String): String
}
// 外观类：屏蔽底层复杂性
class UniversalAiFacade(
private val remoteApi: RemoteLlmApi,
private val localModel: LocalLlmEngine
) : LlmProvider {
override suspend fun chat(prompt: String): String {
return try {
// 逻辑：优先尝试本地模型（速度快、免费）
localModel.execute(prompt)
} catch (e: ModelTooSmallError) {
// 降级策略：本地处理不了，调用远程大模型
remoteApi.generateCompletion(prompt)
}
}
}
通过这种模式，我们在最近的一个项目中成功将模型切换的逻辑从 50 个页面减少到了 1 个类。当业务逻辑发生变化时（例如添加新的模型提供商），我们只需要修改这个外观类，而不需要触碰到 UI 代码。
3. 行为型模式：响应式与 AI 协作
行为型模式处理对象之间的交互。在异步编程和 AI 代理协作的时代，观察者模式和策略模式变得前所未有的重要。
#### 观察者模式：从 LiveData 到 Shared Flow
观察者模式是 Android 的基石。但 2026 年，我们不再推荐使用 LiveData，除非你需要最小化依赖。我们应该拥抱 StateFlow 和 SharedFlow。
进阶技巧：利用 SharedIn 机制来实现跨进程或跨模块的事件总线，替代老式的 EventBus。这让我们能够以类型安全的方式在多个组件间通信，同时完全享受 Kotlin 协程的调度优势。
#### 策略模式：Agentic AI 的核心
策略模式定义了一系列算法，并将每个算法封装起来。随着 Agentic AI（自主 AI 代理）的兴起，策略模式正从简单的“排序算法选择”演变为“Agent 行为选择”。
让我们思考一下这个场景：我们需要开发一个智能助手，它能根据用户的请求类型（闲聊、代码生成、图片分析）自动选择不同的处理策略。
Kotlin
interface ActionStrategy {
suspend fun execute(input: String): Result
}
class ChatStrategy : ActionStrategy {
override suspend fun execute(input: String) = Result.Text("回答：$input")
}
class ImageGenStrategy : ActionStrategy {
override suspend fun execute(input: String) = Result.Image(url = "https://...")
}
// 上下文类：负责根据输入“路由”到正确的策略
class AgentContext {
fun getStrategy(input: String): ActionStrategy {
return when {
input.startsWith("画图") -> ImageGenStrategy()
input.startsWith("聊天") -> ChatStrategy()
else -> throw IllegalArgumentException("未知意图")
}
}
}
在设计 Agentic 系统时，每一个 Agent 都是一个策略的具体实现。这种架构使得我们可以轻松地插入新的 AI 能力（例如一个新的语音识别 Agent），而无需重写整个控制流。
4. 2026 年的开发工作流与最佳实践
最后，让我们跳出代码本身，谈谈如何利用现代工具链（Vibe Coding）将这些模式应用到极致。
#### AI 辅助重构
当我们使用 Cursor 或 GitHub Copilot 时，设计模式不再是我们需要死记硬背的教条，而是我们可以与 AI 讨论的契约。
不要这样问 AI：
> “帮我写一个单例。”
应该这样问 AI：
> “我们有一个管理用户会话的类 UserSession。为了防止内存泄漏，我们希望它跟随 App 生命周期，但为了测试方便，我们需要能够注入 Mock 对象。请使用 Hilt 重构这个类，并解释为什么它是非单例的。”
这种基于意图的结对编程让我们能够专注于架构决策，而让 AI 处理样板代码。
#### 容灾与可观测性
在微服务甚至 Serverless 架构中，设计模式必须与容灾相结合。例如，在实现代理模式时，我们必须考虑到熔断。当我们的远程 Facade 调用失败率达到阈值时，必须自动切断流量，防止应用崩溃（Cascading Failure）。在 Kotlin 中，我们可以结合 Resilience4j 和协程来实现这一目标。
#### 调试陷阱
在使用高级模式时，你可能会遇到这样的情况：协程泄漏。在使用 INLINECODE80042ba0 单例持有 INLINECODE477ec2c8 时，如果该作用域与 Activity 生命周期绑定不当，会导致严重的内存泄漏。我们的经验法则是：永远使用 INLINECODEf82cca57 的 INLINECODE2d6c711c 或在 INLINECODEfbe06c93 中使用 INLINECODE10c91cc4，并严格确保在不需要时取消引用。
总结
设计模式在 2026 年依然是软件工程的基石，但它们的实现形式和目的已经发生了演变。我们不再仅仅为了“解耦”而解耦，而是为了构建可测试、可观测、可由 AI 辅助演进的系统。无论是用 DSL 构建器替代传统的 Builder，还是用策略模式驱动 Agent 行为，掌握这些核心思想，将帮助你在未来的技术浪潮中立于不败之地。