解释器模式的主要组成部分如下:
- 抽象表达式(Abstract Expression):定义解释器的接口,规定了解释操作的方法。通常包含一个
interpret()
方法。 - 终结符表达式(Terminal Expression):实现抽象表达式接口的具体类,用于表示语法中的终结符。终结符是不可分解的最小单位,例如数字、变量等。
- 非终结符表达式(Nonterminal Expression):实现抽象表达式接口的具体类,用于表示语法中的非终结符。非终结符通常是由终结符组成的复杂结构,例如加法、乘法等。
- 上下文(Context):包含解释器需要的全局信息,例如变量与值的映射关系等。
- 客户端(Client):构建抽象语法树,然后调用解释器的
interpret()
方法来解释语法。
解释器模式的优点:
- 易于实现简单的文法:解释器模式可以方便地实现简单的文法表示和解释。
- 易于扩展新的文法:通过添加新的终结符表达式和非终结符表达式,可以方便地扩展解释器的功能。
解释器模式的缺点:
- 难以应对复杂的文法:对于复杂的文法,解释器模式可能导致大量的类创建,使得系统变得难以维护。
- 效率较低:解释器模式通过递归调用的方式解释语法,这可能导致较低的执行效率。
因此,在实际项目中,如果需要处理的问题可以表示为一种简单的语法结构,那么可以考虑使用解释器模式。然而,对于复杂的语法结构,应该寻找其他更合适的方法,如使用编译器生成器(如 ANTLR)等工具。
以下是一个简单的计算器示例,使用解释器模式解释由数字和加法、减法操作符组成的算术表达式:
// 抽象表达式
interface Expression {
int interpret(Map<String, Integer> variables);
}
// 终结符表达式:变量
class Variable implements Expression {
private String name;
public Variable(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public int interpret(Map<String, Integer> variables) {
return variables.getOrDefault(name, 0);
}
}
// 非终结符表达式:加法
class Add implements Expression {
private Expression left;
private Expression right;
public Add(Expression left, Expression right) {
this.left = left;
this.right = right;
}
@Override
public int interpret(Map<String, Integer> variables) {
return left.interpret(variables) + right.interpret(variables);
}
}
// 非终结符表达式:减法
class Subtract implements Expression {
private Expression left;
private Expression right;
public Subtract(Expression left, Expression right) {
this.left = left;
this.right = right;
}
@Override
public int interpret(Map<String, Integer> variables) {
return left.interpret(variables) - right.interpret(variables);
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 构建语法树
Expression left = new Variable("a");
Expression right = new Variable("b");
Expression add = new Add(left, right);
Expression subtract = new Subtract(add, right);
// 设置变量值
Map<String, Integer> variables = new HashMap<>();
variables.put("a", 10);
variables.put("b", 5);
// 解释表达式
int result = subtract.interpret(variables);
System.out.println("Result: " + result); // 输出:Result: 10
}
}
在这个示例中,定义了一个简单的算术表达式语言,包括变量、加法和减法操作。Expression
是抽象表达式接口,Variable
是终结符表达式,表示变量;Add
和 Subtract
是非终结符表达式,表示加法和减法操作。
客户端通过构建语法树来表示算术表达式。在本例中构建了一个表示 (a + b) - b
的语法树。然后,客户端设置变量值,并使用 interpret()
方法解释表达式。最后,输出解释结果:10。
这个示例展示了如何使用解释器模式解释一个简单的算术表达式。解释器模式使得表示和解释这类语言变得容易,同时支持语法规则的修改和扩展。然而,对于复杂的、频繁变化的语法规则,请谨慎使用解释器模式。
解释器设计模式的优势和好处如下:
- 易于扩展和修改:解释器模式的语法规则通常表示为一棵语法树,因此可以轻松地扩展和修改这些规则,而不会影响其他部分的代码。例如,可以添加新的终结符或非终结符,或者修改某些规则的解释方式。
- 灵活性和可重用性:解释器模式使得语法规则和解释器之间的耦合度降低,从而使得语法规则和解释器可以独立地变化和重用。这种灵活性和可重用性使得解释器模式非常适用于需要频繁修改和扩展语法规则的场景。
- 可读性和可维护性:解释器模式的语法规则通常表示为类似于语法树的结构,这使得代码更加易于理解和维护。在实际开发中,通过使用解释器模式,可以将复杂的算法或规则分解成简单的表达式和操作,从而提高代码的可读性和可维护性。
- 提高安全性和可靠性:解释器模式通常会检查输入是否符合语法规则,从而提高系统的安全性和可靠性。在某些场景下,解释器模式还可以用于验证和过滤用户输入。
总之,解释器模式适用于需要解释和处理复杂语法规则的场景。通过使用解释器模式,可以轻松地扩展和修改语法规则,提高代码的可读性和可维护性,同时提高系统的安全性和可靠性。
解释器模式实战举例
平时的项目开发中,监控系统非常重要,它可以时刻监控业务系统的运行情况,及时将异常报告给开发者。比如,如果每分钟接口出错数超过 100,监控系统就通过短信、微信、邮件等方式发送告警给开发者。
一般来讲,监控系统支持开发者自定义告警规则,比如可以用下面这样一个表达式,来表示一个告警规则,它表达的意思是:每分钟 API 总出错数超过 100 或者每分钟 API 总调用数超过 10000 就触发告警。
"api_error_per_minute > 100 || api_count_per_minute > 10000"
在监控系统中,告警模块只负责根据统计数据和告警规则,判断是否触发告警。至于每分钟 API 接口出错数、每分钟接口调用数等统计数据的计算,是由其他模块来负责的。其他模块将统计数据放到一个 Map 中(数据的格式如下所示),发送给告警模块。只关注告警模块。
Map<String, Long> apiStat = new HashMap<>();
apiStat.put("api_error_per_minute", 103);
apiStat.put("api_count_per_minute", 987);
为了简化讲解和代码实现,假设自定义的告警规则只包含“||、&&、>、<、”这五个运算符,其中,“>、<、”运算符的优先级高于“||、&&”运算符,“&&”运算符优先级高于“||”。在表达式中,任意元素之间需要通过空格来分隔。除此之外,用户可以自定义要监控的 key,比如前面的 api_error_per_minute、api_count_per_minute。
可以把自定义的告警规则,看作一种特殊“语言”的语法规则。实现一个解释器,能够根据规则,针对用户输入的数据,判断是否触发告警。利用解释器模式,把解析表达式的逻辑拆分到各个小类中,避免大而复杂的大类的出现。
public interface Expression {
boolean interpret(Map<String, Long> stats);
}
public class GreaterExpression implements Expression {
private String key;
private long value;
public GreaterExpression(String strExpression) {
String[] elements = strExpression.trim().split("\\s+");
if (elements.length != 3 || !elements[1].trim().equals(">")) {
throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + strExpression);
}
this.key = elements[0].trim();
this.value = Long.parseLong(elements[2].trim());
}
public GreaterExpression(String key, long value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
@Override
public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
if (!stats.containsKey(key)) {
return false;
}
long statValue = stats.get(key);
return statValue > value;
}
}
// LessExpression/EqualExpression跟GreaterExpression代码类似,这里就省略了
public class AndExpression implements Expression {
private List<Expression> expressions = new ArrayList<>();
public AndExpression(String strAndExpression) {
String[] strExpressions = strAndExpression.split("&&");
for (String strExpr : strExpressions) {
if (strExpr.contains(">")) {
expressions.add(new GreaterExpression(strExpr));
} else if (strExpr.contains("<")) {
expressions.add(new LessExpression(strExpr));
} else if (strExpr.contains("==")) {
expressions.add(new EqualExpression(strExpr));
} else {
throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + strAndExpression);
}
}
}
public AndExpression(List<Expression> expressions) {
this.expressions.addAll(expressions);
}
@Override
public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
for (Expression expr : expressions) {
if (!expr.interpret(stats)) {
return false;
}
}
return true;
}
}
public class OrExpression implements Expression {
private List<Expression> expressions = new ArrayList<>();
public OrExpression(String strOrExpression) {
String[] andExpressions = strOrExpression.split("\\|\\|");
for (String andExpr : andExpressions) {
expressions.add(new AndExpression(andExpr));
}
}
public OrExpression(List<Expression> expressions) {
this.expressions.addAll(expressions);
}
@Override
public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
for (Expression expr : expressions) {
if (expr.interpret(stats)) {
return true;
}
}
return false;
}
}
public class AlertRuleInterpreter {
private Expression expression;
public AlertRuleInterpreter(String ruleExpression) {
this.expression = new OrExpression(ruleExpression);
}
public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
return expression.interpret(stats);
}
}
使用场景
解释器模式通常用于处理具有一定结构和语法的问题,以下是一些常见的使用场景:
- SQL 解释器:在数据库领域,SQL(结构化查询语言)是一种非常常见的查询语言。SQL 解释器负责将 SQL 语句解释为特定数据库引擎可以理解的命令。这种场景下,可以使用解释器模式来实现 SQL 的解释和执行。
- 业务规则引擎:在企业级应用中,业务规则引擎用于处理和执行业务规则。这些规则可以表示为一种特定的语法结构,通过使用解释器模式,可以将这些规则解释为具体的操作,从而实现对业务规则的动态管理。
- 自定义脚本语言:在某些场景下,开发者可能需要为应用程序提供一种简单的脚本语言,以方便用户进行自定义操作。这种情况下,可以使用解释器模式来实现脚本语言的解释和执行。
- 数学表达式求值器:在编程中,有时需要对数学表达式进行求值。可以使用解释器模式将数学表达式解释为一系列操作,并计算出结果。例如,可以为加法、减法、乘法和除法等操作创建终结符表达式和非终结符表达式,然后构建抽象语法树来表示数学表达式。
需要注意的是,解释器模式适合处理简单的语法结构,对于复杂的语法结构,可能会导致大量的类创建和较低的执行效率。在实际项目中,应根据具体需求来判断是否使用解释器模式。