实现一个规则引擎的可视化具体方案

实现一个规则引擎的可视化具体方案

在介绍这个方案之前，得先简单了解一下什么是规则引擎

什么是规则引擎？

简单的说，规则引擎所负责的事情就是：判定某个数据或者对象是否满足某个条件，然后根据判定结果，执行不同的动作。例如：

对于刚刚在网站上完成购物的一个用户（对象），如果她是 "女性用户 并且 （连续登录天数大于10天 或者 订单金额大于200元 )" (条件) , 那么系统就自动给该用户发放一张优惠券（动作）。

在上面的场景中，规则引擎最重要的一个优势就是实现“条件“表达式的配置化。如果条件表达式不能配置，那么就需要程序员在代码里面写死各种if...else... ，如果条件组合特别复杂的话，代码就会很难维护；同时，如果不能配置化，那么每次条件的细微变更，就需要修改代码，然后通过运维走发布流程，无法快速响应业务的需求。

在groovy脚本的方案中，上面的场景可以这么实现：

1）定义一个groovy脚本：[code]

def validateCondition(args){return args.用户性别 == "女性" && (args.连续登录天数>10 || args.订单金额 > 200);}

2）通过java提供的 ScriptEngineManager 对象去执行

org.codehaus.groovy

groovy

3.0.7

/*

*

* @params condition 从数据库中读出来的条件表达式

*/

private Boolean validateCondition(String condition){

//实际使用上，ScriptEngineManager可以定义为单例

ScriptEngineManager engineManager = new ScriptEngineManager();

ScriptEngine engine = engineManager.getEngineByName(scriptLang);

Map args = new HashMap<>();

data.put("用户性别", "女性");

data.put("连续登录天数", 11);

data.put("订单金额", 220);

engine.eval(script);

return ((Invocable) engine).invokeFunction("validateCondition", args);

}

在上面的groovy脚本中，经常需要变动的部分就是 ”args.用户性别 == "女性" && (args.连续登录天数>10 || args.订单金额 > 200)“ 这个表达式，一个最简单的方案，就是在后台界面提供一个文本框，在文本框中录入整个groovy脚本IFvLnsQR，然后保存到数据库。但是这种方案有个缺点：表达式的定义有一定门槛。对于程序员来说，这自然是很简单的事，但是对于没接触过编程的业务人员，就有一定的门槛了，很容易录入错误的表达式。这就引出了本文的另一个话题，如何实现bool表达式的可视化编辑？

如何实现bool表达式的可视化编辑？

一种方案就是对于一个指定的表达式，前端人员进行语法解析，然后渲染成界面，业务人员编辑之后，再将界面元素结构转换成表达式。然而，直接解析语法有两个确定：

1）需要考虑的边界条件比较多，一不小心就解析出错。

2）而且也限定了后端可以选用的脚本语言。例如，在上面的方案中选用的是groovy，它使用的"与"运算符是 && , 假如某天有一种性能更好的脚本语言，它的"与"运算符定位为 and ，那么就会需要修改很多表达式解析的地方。

另一种方案，是定义一个数据结构来描述表达式的结构(说了这么多，终于来到重点了)：

{ "all": [

{ "any": [

{ "gl": ["连续登录天数", 10] },

{ "gl": ["订单金额", 200] }

]},

{ "eq": ["用户性别", "女性"] }

]}

然后，使用递归的方式解析该结构，对于前端开发，可以在递归解析的过程中渲染成对应的界面元素；对于后端人员，可以生成对应的bool表达式，有了bool表达式，就可以使用预定的脚本模板，生成最终的规则。

// 模板的例子

def validateCondition(args){return $s;}

/**

* 动态bool表达式解析器

*/

public class RuleParser {

private static final Map operatorMap = new HashMap<>();

private static final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

static {

operatorMap.put("all", "&&");

operatorMap.put("any", "||");

operatorMap.put("ge", ">=");

operatorMap.put("gt", ">");

operatorMap.put("eq", "==");

operatorMap.put("ne", "!=");

operatorMap.put("le", "<=");

operatorMap.put("lt", "<");

}

/**

* 解析规则字符串，转换成表达式形式

* 示例:

* 输入：

* { "any": [

* { "all": [

* { "ge": ["A", 10] },

* { "eq": ["B", 20] }

* ]},

* { "lt": ["C", 30] },

* { "ne": ["D", 50] }

* ]}

*

* 输出：

* ( A >= 10 && B == 20 ) || ( C < 30 ) || ( D != 50 )

* @param rule 规则的json字符串形式

* @return 返回 bool 表达式

* @throws IOException 解析json字符串异常

*/

public static String parse(Shttp://tring rule) throws IOException {

JsonNode jsonNode = objectMapper.readTree(rule);

return parse(jsonNode);

}

/**

* 解析规则节点，转换成表达式形式

* @param node Jackson Node

* @return 返回bool表达式

*/

private static String parse(JsonNode node) {

// TODO: 支持变量的 ”arg.“ 前缀定义

if (node.isObject()) {

Iterator> it = node.fields();

if(it.hasNext()){

Map.Entry entry = it.next();

List arrayList = new ArrayList<>();

for (JsonNode jsonNode : entry.getValue()) {

arrayList.add(parse(jsonNode));

}

return "(" + String.join(" " + operatorMap.get(entry.getKey()) + " ", arrayList) + ")";

} else {

// 兼容空节点：例如 {"all": [{}, "eq":{"A","1"}]}

return " 1==1";

}

} else if (node.isValueNode()) {

return node.asText();

}

return "";

}

以上就是本文要阐述的全部内容，对于这个话题，如果你有这方面的经验或者更好的方案，也请多多指教，谢谢！

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