这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 7 天

新年第一课 规则引擎

背景

随着业务代码的不断迭代，诞生出了越来越多的 if-else，并且 if-else 中的逻辑越来越复杂，导致代码逻辑复杂、维护性差、可读性差、修改风险高等缺陷。

复杂的 if-else 逻辑其实对应的是一条条的规则，满足对应的规则在执行对应的操作，即 if-else 中的条件就是一个对应的 bool 表达式：

   |--bool 表达式--|
if a == 1 && b == 2 {
   // do some business
}

一个复杂的逻辑表示一条对应的规则，将这些规则用 bool 表达式表示之后，便可以按照对应的规则执行操作，大大减少 if-else 的应用：

if 规则 {
   // do some business
}

而如何解析这些 bool 表达式便是规则引擎所需要完成的任务了。

规则引擎介绍

规则引擎由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。

基于Go parser库打造规则引擎

parser 库介绍

Go 内置的 parser 库提供了 golang 底层语法分析的相关操作，并且其相关的 api 向用户开放，那么便可以直接使用 Go 的内置 parser 库 完成上面一个基本规则引擎的框架。

核心API

对于gengine的使用，我们先掌握几个核心的API。

1. DataContext：用于注入规则中需要使用的数据或者API。
2. RuleBuilder：接收DataContext作为参数，并将用户传入的字符串构建出可执行的代码。
3. Gengine：接收构建好的RuleBuilder，使用不同的模式执行规则。
4. GenginePool：Gengine的实例池，提供线程安全的API，以供用户在高QPS下使用。也推荐直接使用GenginePool。

gengine的使用大致分为下面的步骤：

1. 创建DataContext，并将规则使用的数据注入。
2. 使用1中的DataContext作为参数实例化RuleBuilder并构建规则代码。
3. 创建Gengine，按照模式执行2构建的规则代码。