规则引擎设计 | 青训营笔记

这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第4天。本次上传的是规则引擎相关内容

规则引擎

概述

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。 将业务决策和程序本身做解耦，提高稳定性。 开发人员维护规则引擎，由业务人员修改规则决策，不需要重复的代码开发。 优点

• 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

• 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中的参数，比如价格、标签等
• 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。正确的理解数据的输入
• 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

• 风控对抗：识别黑灰产，及时调节和优化对抗策略
• 活动运营策略：解耦服务代码和业务运营，提高运营策略的迭代效率
• 数据分析和清洗：定义不同处理规则，方便产出不同的数据

编译原理基本概念

规则引擎的组成部分，其中的几个环节与编译原理对应

• 理解：词法分析、语法分析
• 执行：抽象语法树
• 输入输出：参数注入、类型检查

词法分析

将源代码字符串转化为词法单元 token 的过程

有限状态机：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。

根据有限状态机输出 token，并将 token 传入下一阶段

语法分析

在词法分析的基础上识别出表达式的语法结构。

抽象语法树

表达式语法结构的树状表达，对于一个表达式，其抽象语法树一定是唯一的 其每个节点（子树）是一个语法单元，这个单元的构成规则叫做"语法"。每个节点还可以有下级节点。

• 上下文无关语法 Context--Free Grammar 语言句子无需考虑上下文，就可以判断正确性。可以使用巴科斯范式 (BNF) 来表达

• 巴科斯范式 (BNF)： 产生式：一个表达式可以由另外已知类型的表达式或者符号推导产生。 BNF 的定义中，下层的表达式可用于上层表达式的定义，这种设计其实也表达了运算优先级的涵义。

• 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（下降），即当前层次无法满足不了表达时，根据 BNF 的层次关系，下降一层。在展开过程中可能会遇到递归的情况。 识别完成一个表达式之后，需要进行回溯，在回溯的过程中，使用贪心的策略，匹配第一个能够匹配的表达式定义
• 递归下降算法的演示
  • 首先分析 price 词法，根据 BNF 下降，直到 pri 层次得到该词为 id。
  • 随后分析 > ，此时需要网上回溯，回溯时使用贪心策略，一旦碰到符合表达式，则停止往上。
  • 由于 price 自己已经构成一个 cmp 的表达式，所以在匹配 > 后，需要去匹配 add 表示。对于 500 这个词，从 cmp 一直递归下降，直到判别为 const 类型，即为结束。
  • 之后的过程和上面类似，回溯 && 符号，再下降。
  • 最后得到的抽象语法树会带有括号，但实际上的抽象语法树不用带括号，因为树已经表现出了优先级大小。

最后结果

类型检查

类型检查：验证执行的结果是否为合适的数据类型。在抽象语法树中，通常会验证某节点的子节点的数据类型是否合法

• 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。

• 检查时机：类型检查可以发生在表达式编译阶段，即在构造抽象语法树的时候，可以发生在执行时的阶段。
  • 编译时：如果常量的检查，那么可以直接判断；但是对于变量来说，需要提前声明参数的类型，在构建语法树的时候进行类型检查。
  • • 执行时：可以根据执行时的参数输入的值类型，在执行过程中进行类型检查

参数注入：在规则执行过程中，使用输入的参数值来计算语法树中的标识符节点值的过程