这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 2 天

认识规则引擎

输入：计算规则、商品价格、用户标签、商品属性。。。 输出：积分 规则简单容易配置，可扩展

规则引擎的定义

规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，它可以将业务规则从业务代码中剥离出来，使用预先定义好的语义规范来实现这些剥离出来的业务规则；规则引擎通过接受输入的数据，进行业务规则的评估，并做出业务决策。

解决开发人员重复编码问题 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

• 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。例如“price > 500" 接受业务的数据作为执行过程中的参数，比如价格、标签等
• 规则理解 能够按照预定义的词法、语法、优先级、运算符等正确理解业务规则所表达的语义
• 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 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 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
3. 数据分析和清洗 方便数据分析师对数据进行调整、清洗和转换

编译原理基本概念

词法分析

词法分析就是把源代码字符串转化为词法单元（Token）的这个过程

price > 500 && (isNewUser || userLevel > 5) price | > | 500 | && | ( | isNewUser | || | userLevel | > | 5 | ) 如何识别Token？**有限状态机** 有限状态机就是一个状态机，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。

语法分析

语法分析就是在词法分析的基础上，识别表达式的语法结构过程
抽象语法树：表达式的语法结构可以用树来表示，其每个节点（子树）是一个语法单元，这个单元的构成规则就叫“语法”。每个节点还可以有下级节点

抽象语法树

• 上下文无关语法(Context-Free Grammar)：语言句子无需考虑上下文就可以判断其正确性，可以使用巴克斯范式（BNF）来表达
  • 产生式：一个表达可以由另外已知类型的表达式或者符号推导产生 内置符号：字面量（string、bool、number）标识符、运算符 一个基础表达式可以由 常量和标识符 一个乘法表达式可以由 基础表达式 或者 乘法表达式*基础表达式 组成
• 递归下降算法 递归下降算法就是自顶向下构造语法树，不断的对Token进行语法展开，展开过程中可能碰到递归的现象

类型检查

• 类型综合 根据子表达式的类型构造出父表达式的类型。例如，表达式A+B的类型是根据A和B的类型定义的
• 编译时检查&运行时检查 类型检查可以发生在表达式的编译阶段，即在构造语法树的阶段；也可以发生在执行时阶段
  • 编译时：需提前声明参数的类型，在构建语法树过程中进行类型检查
  • 执行时：可以根据执行时的参数输入的值的类型，在执行过程中进行类型检查

设计一个规则引擎

• 设计目标 设计一个规则引擎，支持特定的词法、运算符、数据类型和优先级。并且支持基于以上预定义语法的规则表达式的编译和执行
  • 词法（合理Token）
  • 运算符
  • 数据类型
  • 优先级

词法分析

• 设计词法分析的状态机
• 优先级的表达

  type precedence struct{
    validSymbols []symbol //当前优先级支持的运算符类型
    nextPrecedence *precedence //更高优先级的
    palnner planner //当前优先级的处理函数
  }
  

• 语法树结构
  • 一元运算符：左子树为空，右子树为右操作数
  • 二元运算符：左子树为左操作树，右子树为右操作树
• 语法树执行与类型检查
  • 执行
    • 预先定义好每种操作符的执行逻辑。对抽象语法树进行后续遍历执行
      • 先左后右，分别得到值
      • 根据根节点的符号得到值
  • 类型检查
    • 检查时机：执行时检查
    • 检查方法：在一个节点的左右子节点执行完成后，分别校验左右子节点的类型是否符合对应操作符的类型检查预设规则

规则引擎的实现

看不懂，略过