规则引擎 | 青训营笔记

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这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 5 天

课程目标：

  • 了解规则引擎的组成部分和应用场景。
  • 学习并掌握规则引擎的设计与实现原理。
  • 明确一个规则引擎的设计目标，并完成各部分的设计与实现步骤拆解。
  • 动手实现规则引擎项目，完成预定目标。

规则引擎是什么？

学习手册

规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。

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  • 解决开发人员重复编码的问题

  • 业务决策与服务本身解耦，提高服务的可维护性

  • 缩短开发路径，提高效率

  • 组成部分：

    1. 数据输入：支持接受使用预定义的语义编写的规则作为策略集，比如“price > 500 ”。接受业务的数据作为执行过程的参数，比如价格、标签等
    2. 规则理解：能够按照预先定义的词法、语法、优先级、运算符等正确理解业务规则所表达的语义。
    3. 规则执行：根据执行时输入的参数对策略集中的规则进行正确的解释和执行。同时对规则执行过程中的数据类型进行检查，确保执行结果正确

  • 应用场景

    1. 风控对抗：与黑灰产的对抗过程中，策略研发和产品需要能够根据黑灰产特征进行快速识别和对抗。规则引擎作为风控系统的核心，使产研人员能够不断的调整和优化对抗策略，以实现最好的风控识别效果。
    2. 活动策略运营：业务活动的运营需要及时根据用户效果反馈进行运营策略的优化和调整。引入规则引警后，可以将服务代码与业务运营逻辑解耦，提高运营策略的迭代效率。方便新玩法的探索和效果验证
    3. 数据分析和清洗：在数据分析系统中使用规则引擎可以便捷的实现对数据进行整理、清洗和转换。数据分析师可以根据不同的需求来自定义数据处理的规则，方便快捷的产出所需要的数据。

编译原理

编译的过程就是 把某种语言的源程序，在不改变语义的条件下，转换成另一种语言程序(目标语言程序) 一般分为以下几个步骤:一般分为以下几个步骤:

  1. 词法分析(Lexical Analysis)，将源代码分解成词法单元(token)。
  2. 语法分析(Syntax Analysis)，将词法单元组成语法结构。
  3. 抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)，从语法结构中构造出AST。
  4. 类型检查(Type Checking)，对程序进行类型检查。
  5. 代码生成(Code Generation)，将AST转换为机器可执行的代码。

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  • 如果源代码编译后要在操作系统上运行，那目标代码就是汇编/机器代码。
  • 如果编译后是在虚拟机里执行，那目标代码就可以不是汇编代码，而是一种解释器可以理解的中间形式的代码即可。

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  • 词法分析

词法分析就是把源代码字符串转换为词法单元(Token)的这个过程

1674982757267.png 根据拆分规则，把源代码字符串拆分成多个词法单元(Token)

确定的有限自动机 DFA：确定的有限自动机就是一个状态机，它的状态数量是有限的。该状态机在任何一个状态，基于输入的字符，都能做一个确定的状态转换。

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  • 语法分析

    • 语法可以用上下文无关语法或巴克斯范式表示。
    • 输出是语法结构，一般用抽象语法树(AST)表示。
    • 语法分析有多种方式，如递归下降算法、LL和LR分析等。递归下降算法是一种从上至下语法分析方法。

  • 抽象语法树：

    • 抽象语法树是语法分析的输出，用树的形式表示语法结构。
    • 抽象语法树可以用来进行语义分析和代码生成。

  • 类型检查

  • 类型检查可以用静态类型检查和动态类型检查。

  • 类型检查可以在语法分析阶段完成，也可以在代码执行过程中进行。静态类型检查在编译时进行，动态类型检查在运行时进行。

实践

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