表达式引擎在转转平台的实践

一、业务背景介绍

笔者负责了转转APP后端研发工作，主要的模块有首页、列表、详情页、个人中心等。在负责的详情页模块中，有这样的一个场景，APP打开不同商品的时候，会根据商品所属的业务，跳转到对应业务所在的M页。APP原生页面仅支持最基础样式的详情页，其他业务均为M页实现，平台承担着一个路由转发的基础功能。

二、工程现状

重构前配置方式采用的是Map，Key为拼接的属性条件，Value为跳转的配置实体。

重构前的配置示意：

{
  "label_红布林标签ID": {
      "url": "红布林落地页地址",   
      "name": "红布林配置",
      "其他字段": "省略表示"  
  },
  "uid_帮卖用户ID_searchType_2": {
      "url": "转转帮卖暗拍落地页地址",   
      "name": "转转帮卖暗拍配置",
  },
  "uid_帮卖用户ID": {
      "url": "转转帮卖落地页地址",   
      "name": "转转帮卖配置",
  },
  "cateId_图书社会科学分类ID": {
      "url": "图书科学类落地页地址",
      "name": "图书科学类配置",
  },
  "cateId_图书自然科学分类ID": {
      "url": "图书科学类落地页地址", 
      "name": "图书科学类配置",
  }
}

匹配流程示意：

接手此模块的开发工作后，这种开发模式随着需求的迭代暴露出以下问题：

缺乏动态扩展性：

每次新增一种配置维度，需要上线才能完成Key的拼接逻辑和读取逻辑，且读取的优先级硬编码。
已有的属性无法自由组合，如转转帮卖暗拍配置的规则为：卖家ID+搜索类型叠加，只能硬编码的方式进行拼接Key，

下次的组合维度发生变化还需要开发。

臃肿配置不易维护：

相同业务需要维护多条配置，如图书社会科学和自然科学对应的落地页地址都是一个，按照Map的的配置方式需要配置2条、3条、甚至更多。
长此以往，Key的拼接和解析逻辑越来越难以维护，配置也越来越庞大。

投入产出不成正比：

每次上线只是开发拼接Key的逻辑和读取逻辑，都是重复工作，成本高，收益低。

通过以上问题分析，我们理想的解决方案应该具备高扩展、低成本、易维护的特点。新需求做到尽可能不上线，通过简单的配置，比如用商品中的属性作为动态配置进行逻辑运算, 即可高效率响应业务多变的跳转需求。

三、方案选型

方案的大体思路把变化的条件和判断通过配置来实现，自然回想到了熟悉的JSP中的EL表达式求值，利用EL表达式可以求出对象中的任意属性值，然后再对这些求值做逻辑运算，得到True和False就可以了。那么如何实现这个求值和逻辑运算呢，我们选取了几种主表达式引擎作对比如下：

	SpringEl	Aviator	MVEL
简介	Spring体系	开源	开源
优点	在Spring框架中集成度高，属性求值方便	轻量级，高性能	动态JIT优化器
缺点	不明显	由于轻量级，部分语法不支持	Jar、依赖庞大、社区不活跃
扩展支持	自定义函数需要完成签名	自定义函数、Java函数调用	定义脚本较为复杂

Aviator虽然缺失部分语法，但考虑到实际场景中不会涉及到，其便捷的自定义函数、Lambda、以及轻量、高性能等优点，最后采用了Aviator作为重构的表达式引擎作为支撑。

四、使用表达式引擎重构

4.1 架构设计

开工前，我们对其进行一个小小的封装，作为一个基础组件方便接入以及拓展到更多的场景。

封装后提供以下特性（下文出现的规则理解为一条表达式配置）：

规则配置标准化： 提供标准的规则配置存储协议接口，配置实现可以是阿波罗或者自定义后台，根据需求规模自行选择存储实现，环境变量和规则抽象类统一封装，开发者只关心接入逻辑。

引擎扩展化： 提供快速添加自定义函数的能力，规则切面的扩展能力，开发者可以对规则进行环绕编程。

API人性化： 提供多种API支持，单个、多个规则目标匹配，自定义拦截扩展匹配。组件需要的配置介质定义为接口，预留原生扩展能力，使用API即可完成规则的快速匹配。

4.2 配置重构

采用表达式引擎重构后由传统的KV结构转变成规则型配置，不同业务的配置按照规则维度区分，有冲突的配置采用优先级和条件叠加的方式，配置示意：

[
  {
      "url": "红布林落地页地址",   
      "name": "红布林配置",
      "ruleEl": "list.contains(labelList, 红布林标签ID)",
      "priority": 20,
      "其他字段": "省略表示"  
   },
   {
      "url": "转转帮卖暗拍落地页地址",
      "name": "转转帮卖暗拍配置",
      "ruleEl": "帮卖用户ID == product.userId && 2 == product.product.searchType",
      "priority": 20
    },
    {
      "url": "转转帮卖落地页地址",
      "name": "转转帮卖配置",
      "ruleEl": "帮卖用户ID == product.userId",
      "priority": 20
    },
    {
      "url": "游戏代练陪玩落地页地址",
      "name": "游戏代练陪玩配置",
      "ruleEl": "代练分类ID == product.cateId || 陪玩分类ID == product.cateId",
      "priority": 20
    },
]

4.3 上线小插曲

首次采用Aviator表达式引擎重构上线后，企业微信和服务管理平台第一时间收到了详情页超时的报警消息，因为超时发生在上线后，果断采取了回滚操作，恢复线上服务稳定。通过监控发现案发时刻集群Full GC严重，观察集群监控指标，类加载数量指标一直在飙升，自然联想到应该是使用本次Aviator带来的问题。所以打算本地编写复现代码，进行复现，开启JVM类加载参数：-XX:+TraceClassLoading以便观察类加载的情况，对测试代码进行测试，随着程序的运行可以在控制台发现了大量的类加载信息打印：

[Loaded Script_1645773082560_152/982082822 from com.googlecode.aviator.Expression]
[Loaded Script_1645773082514_151/1163475645 from com.googlecode.aviator.Expression]

通过日志可以看到加载类为：com.googlecode.aviator下的Expression类，类名为：Script_当前时间戳_一个ID，那么表达式引擎执行的过程中为什么进行类加载呢，怀着疑惑的态度，阅读源代码，大致可以分析出简略执行逻辑：传入表达式 >> 是否开启缓存 >> 每次生成ASM码(否)，下面分步解释

首先开始执行逻辑，准备将表达式编译

public Object execute(final String expression, final Map<String, Object> env,
      final boolean cached) {
    // 1.编译表达式
    Expression compiledExpression = compile(expression, cached);
    if (compiledExpression != null) {
      return compiledExpression.execute(env);
    } else {
      throw new ExpressionNotFoundException("Null compiled expression for " + expression);
    }
  }

然后根据是否启用缓存，决定实时编译还是缓存模式

public Expression compile(final String expression, final boolean cached) {
    if (expression == null || expression.trim().length() == 0) {
      throw new CompileExpressionErrorException("Blank expression");
    }

    if (cached) { // 2.缓存开启与否
      FutureTask<Expression> task = this.cacheExpressions.get(expression);
      if (task != null) {
        return getCompiledExpression(expression, task);
      }
      task = new FutureTask<Expression>(new Callable<Expression>() {
        @Override
        public Expression call() throws Exception {
          return innerCompile(expression, cached);
        }

      });
      FutureTask<Expression> existedTask = this.cacheExpressions.putIfAbsent(expression, task);
      if (existedTask == null) {
        existedTask = task;
        existedTask.run();
      }
      return getCompiledExpression(expression, existedTask);

    } else {
      // 3.实时编译  
      return innerCompile(expression, cached);
    }

  }

最后生成字节码逻辑

public ASMCodeGenerator(final AviatorEvaluatorInstance instance,
final AviatorClassLoader classLoader, final OutputStream traceOut, final boolean trace) {
        this.classLoader = classLoader;
        this.instance = instance;
        this.compileEnv = new Env();
        this.compileEnv.setInstance(this.instance);
        // 上面打印的生成ASM的类名
        this.className = "Script_" + System.currentTimeMillis() + "_" + CLASS_COUNTER.getAndIncrement();
        // Auto compute frames
        this.classWriter = new ClassWriter(ClassWriter.COMPUTE_FRAMES);
        
        visitClass();
}

到这里类一直加载的原因也找到了，Aviator默认不开启编译结果缓存，所以导致每次执行的时候都会重新编译ASM，然后加载，最后导致Full GC。开启缓存后重新上线，运行稳定。

4.4 重构前后对比

通过一段时间的需求迭代对比后，采取表达式引擎的面向配置编程的方式，从灵活度、可读性、扩展性、投入成本相对于传统的编码方式效率提升明显，效果理想。

封装后的组件大量应用到列表页，首页等场景中，动态灵活的规则配置在大促618，双11期间事半功倍。
利用表达式内置的函数和自定义函数，避免同类需求多次开发，避免重复造轮子。
常规类配置需求，利用表达式引擎基本做到需求变更无上线。

五、总结和感悟

通过对历史逻辑的分析，发掘痛点，敢于引入新技术，带来收益。联想到日常工作中也是如此，大多数时候我们总是忙于响应需求，很多时候都是按着老逻辑继续维护，只要能满足功能，哪怕麻烦点，都不会去重构它。殊不知这种习惯在慢慢侵蚀我们的心灵，吞噬我们的斗志，所以鼓励大家大胆走出那一步，相信只要你肯往前走出一步，就会带来满意的收获和成功，所以一起加油吧。

关于作者

赵天明，转转APP后端负责人。

签名：一切觉得麻烦和不爽的问题，一定是打开的方式不对。

转转研发中心及业界小伙伴们的技术学习交流平台，定期分享一线的实战经验及业界前沿的技术话题。

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