这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 9 天

规则引擎介绍

规则引擎是一种嵌入在应用服务中的组件，可以将灵活多变的业务决策从服务代码中分离出来。通过使用预定义的语义模块来编写业务逻辑规则。在执行时接受数据输入、解释业务规则，并做出决策。规则引擎能大大提高系统的灵活性和扩展性。

在字节跳动，规则引擎已经在风控识别、活动运营、配置下发等场景得到了广泛的应用。开发人员可以将业务逻辑与服务代码解耦，实现灵活、高效的业务策略发布。目前公司内部基于规则引擎的动态决策系统已经承接了千万级别QPS的决策请求。

规则引擎的实现需要在满足大容量、高请求、低延迟的基础上尽可能做到简单易上手。本次课程将会带领大家实现一个简单版的规则引擎。

编译过程

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)

• 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。

词法分析

把源代码字符串转换为词法单元(Token)的这个过程。

确定的有限自动机 DFA |  Deterministic Finite Automaton 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。

3.3 语法分析

词法分析是识别一个个的单词，而语法分析就是在词法分析的基础上识别出程序的语法结构。这个结构是一个树状结构。这棵树叫做抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。树的每个节点（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。

Token -> AST

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 上下文无关语法G：终结符集合T + 非终结符集合N + 产生式集合P + 起始符号S

G由T、N、S和P组成，由语法G推导出来的所有句子的集合称为G语言！

终结符： 组成串的基本符号。可以理解为词法分析器产生的token集合。比如 + Id ( ) 等

非终结符： 表示token的的集合的语法变量。比如 stmt varDecl 等等

巴科斯范式

BNF是描述上下文无关理论的一种具体方法，通过BNF可以实现上下文无关文法的具体化、公式化、科学化，是实现代码解析的必要条件，BNF本质上就是树形分解，分解成一棵抽象语法树

• 每个产生式就是一个子树，在写编译器时，每个子树对应一个解析函数。
• 叶子节点叫做 终结符，非叶子节点叫做 非终结符。