这是我参与「第五届青训营」笔记创作活动的第 8 天
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笔记内容：规则引擎的基本概念与设计
---> 规则引擎的基本概念与设计 <---
前言 —>
什么是规则引擎
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。
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。
规则引擎的组成
- 数据输入
- 规则理解
- 规则执行
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 "
支持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。
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。
编译原理
-
词法分析 -- 把源代码字符串转化为词法单元
基于有限状态机 DFA 啥的（死去的记忆在攻击我，这个自己搜一下）
-
语法分析 -- 在词法分析的基础上，识别语法结构
基于抽象语法树（上下文无关语法）
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类型检查
综合检查
- 根据子表达式构造父表达式的类型
运行/编译时检查
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编译时提前声明
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执行时根据传入的参数的类型，在执行过程中检查
规则引擎的应用场景
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地调整和优化对抗策略，以实现最好的风控识别效果。
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，引入规则引擎后，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。
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。
编译原理基本概念
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的过程
有限自动机Finite-State Automaton
有限自动机是一个状态机，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。
设计一个规则引擎
设计目标
设计一个规则引擎，支持特定的语法、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
语法(合法Token)
参数：由字母 数字 下划线组成 eg: _ab2、 user_name
布尔值：true、false
字符串："abcd"、'abcd'
十进制int：1234
十进制float：123.4
预定义运算符：+ -
运算符
一元运算符：+ -
二元运算符：+ - * / % > < >= <= == !=
逻辑操作符：&& || ！
括号：( )
数据类型
字符串、布尔值、十进制int、十进制float
语法树执行与类型检查
语法树执行
预先定义好每种操作符的执行逻辑。对抽象语法树进行后序遍历执行，即：
- 先执行左子树，得到左节点的值
- 再执行右子树，得到右节点的值
- 最后根据根节点的操作符执行得到根节点的值
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。
- ' > ' 符号要求左右子节点的值都存在且为
int或float - ' ! ' 符号要求左节点为空且右节点的值为
bool
~ End ~
