比起命令模式，解释器模式更加小众，只在一些特定的领域会被用到，比如编译器、规则引擎、正则表达式。
原理和实现
解释器模式的英文翻译是 Interpreter Design Pattern。在 GoF 的《设计模式》一书中，它是这样定义的：
Interpreter pattern is used to defines a grammatical representation for a language and provides an interpreter to deal with this grammar.
翻译成中文就是：解释器模式为某个语言定义它的语法（或者叫文法）表示，并定义一个解释器用来处理这个语法。
看了定义，你估计会一头雾水，因为这里面有很多我们平时开发中很少接触的概念，比如“语言”“语法”“解释器”。实际上，这里的“语言”不仅仅指我们平时说的中、英、日、法等各种语言。从广义上来讲，只要是能承载信息的载体，我们都可以称之为“语言”，比如，古代的结绳记事、盲文、哑语、摩斯密码等。
要想了解“语言”表达的信息，我们就必须定义相应的语法规则。这样，书写者就可以根据语法规则来书写“句子”（专业点的叫法应该是“表达式”），阅读者根据语法规则来阅读“句子”，这样才能做到信息的正确传递。
而我们要讲的解释器模式，其实就是用来实现根据语法规则解读“句子”的解释器。
为了让你更好地理解定义，我举一个比较贴近生活的例子来解释一下。
实际上，理解这个概念，我们可以类比中英文翻译。我们知道，把英文翻译成中文是有一定规则的。这个规则就是定义中的“语法”。我们开发一个类似 Google Translate 这样的翻译器，这个翻译器能够根据语法规则，将输入的中文翻译成英文。这里的翻译器就是解释器模式定义中的“解释器”。
刚刚翻译器这个例子比较贴近生活，现在，我们再举个更加贴近编程的例子。
假设我们定义了一个新的加减乘除计算“语言”，语法规则如下：
- 运算符只包含加、减、乘、除，并且没有优先级的概念；
- 表达式（也就是前面提到的“句子”）中，先书写数字，后书写运算符，空格隔开；
- 按照先后顺序，取出两个数字和一个运算符计算结果，结果重新放入数字的最头部位置，循环上述过程，直到只剩下一个数字，这个数字就是表达式最终的计算结果。
我们举个例子来解释一下上面的语法规则。
比如“ 8 3 2 4 - + * ”这样一个表达式，我们按照上面的语法规则来处理，取出数字“8 3”和“-”运算符，计算得到 5，于是表达式就变成了“ 5 2 4 + * ”。然后，我们再取出“ 5 2 ”和“ + ”运算符，计算得到 7，表达式就变成了“ 7 4 * ”。最后，我们取出“ 7 4”和“ * ”运算符，最终得到的结果就是 28。
看懂了上面的语法规则，我们将它用代码实现出来，如下所示。
代码非常简单，用户按照上面的规则书写表达式，传递给 interpret() 函数，就可以得到最终的计算结果。
public class ExpressionInterpreter {
private Deque<Long> numbers = new LinkedList<>();
public long interpret(String expression) {
String[] elements = expression.split(" ");
int length = elements.length;
for (int i = 0; i < (length+1)/2; ++i) {
numbers.addLast(Long.parseLong(elements[i]));
}
for (int i = (length+1)/2; i < length; ++i) {
String operator = elements[i];
boolean isValid = "+".equals(operator) || "-".equals(operator)
|| "*".equals(operator) || "/".equals(operator);
if (!isValid) {
throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
}
long number1 = numbers.pollFirst();
long number2 = numbers.pollFirst();
long result = 0;
if (operator.equals("+")) {
result = number1 + number2; // 23行
} else if (operator.equals("-")) {
result = number1 - number2;
} else if (operator.equals("*")) {
result = number1 * number2;
} else if (operator.equals("/")) {
result = number1 / number2;
}
numbers.addFirst(result);
}
if (numbers.size() != 1) {
throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
}
return numbers.pop();
}
}
在上面的代码实现中，语法规则的解析逻辑（第 23、25、27、29 行）都集中在一个函数中，对于简单的语法规则的解析，这样的设计就足够了。但是，对于复杂的语法规则的解析，逻辑复杂，代码量多，所有的解析逻辑都耦合在一个函数中，这样显然是不合适的。这个时候，我们就要考虑拆分代码，将解析逻辑拆分到独立的小类中。
该怎么拆分呢？我们可以借助解释器模式。
解释器模式的代码实现比较灵活，没有固定的模板。我们前面也说过，应用设计模式主要是应对代码的复杂性，实际上，解释器模式也不例外。
它的代码实现的核心思想，就是将语法解析的工作拆分到各个小类中，以此来避免大而全的解析类。一般的做法是，将语法规则拆分成一些小的独立的单元，然后对每个单元进行解析，最终合并为对整个语法规则的解析。
前面定义的语法规则有两类表达式，一类是数字，一类是运算符，运算符又包括加减乘除。利用解释器模式，我们把解析的工作拆分到 NumberExpression、AdditionExpression、SubstractionExpression、MultiplicationExpression、DivisionExpression 这样五个解析类中。
按照这个思路，我们对代码进行重构，重构之后的代码如下所示。
当然，因为加减乘除表达式的解析比较简单，利用解释器模式的设计思路，看起来有点过度设计。不过呢，这里我主要是为了解释原理，你明白意思就好，不用过度细究这个例子。
public interface Expression {
long interpret();
}
public class NumberExpression implements Expression {
private long number;
public NumberExpression(long number) {
this.number = number;
}
public NumberExpression(String number) {
this.number = Long.parseLong(number);
}
@Override
public long interpret() {
return this.number;
}
}
public class AdditionExpression implements Expression {
private Expression exp1;
private Expression exp2;
public AdditionExpression(Expression exp1, Expression exp2) {
this.exp1 = exp1;
this.exp2 = exp2;
}
@Override
public long interpret() {
return exp1.interpret() + exp2.interpret();
}
}
// SubstractionExpression/MultiplicationExpression/DivisionExpression与AdditionExpression代码结构类似，这里就省略了
public class ExpressionInterpreter {
private Deque<Expression> numbers = new LinkedList<>();
public long interpret(String expression) {
String[] elements = expression.split(" ");
int length = elements.length;
for (int i = 0; i < (length+1)/2; ++i) {
numbers.addLast(new NumberExpression(elements[i]));
}
for (int i = (length+1)/2; i < length; ++i) {
String operator = elements[i];
boolean isValid = "+".equals(operator) || "-".equals(operator)
|| "*".equals(operator) || "/".equals(operator);
if (!isValid) {
throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
}
Expression exp1 = numbers.pollFirst();
Expression exp2 = numbers.pollFirst();
Expression combinedExp = null;
if (operator.equals("+")) {
combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
} else if (operator.equals("-")) {
combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
} else if (operator.equals("*")) {
combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
} else if (operator.equals("/")) {
combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);
}
long result = combinedExp.interpret();
numbers.addFirst(new NumberExpression(result));
}
if (numbers.size() != 1) {
throw new RuntimeException("Expression is invalid: " + expression);
}
return numbers.pop().interpret();
}
}
解释器模式实战举例
接下来，我们再来看一个更加接近实战的例子，也就是咱们今天标题中的问题：如何实现一个自定义接口告警规则功能？
在我们平时的项目开发中，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，比如我们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。接下来，我们只关注告警模块。
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，我们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。
那如何实现上面的需求呢？我写了一个骨架代码，如下所示，其中的核心的实现我没有给出，你可以当作面试题，自己试着去补全一下，然后再看我的讲解。
public class AlertRuleInterpreter {
// key1 > 100 && key2 < 1000 || key3 == 200
public AlertRuleInterpreter(String ruleExpression) {
//TODO:由你来完善
}
//<String, Long> apiStat = new HashMap<>();
//apiStat.put("key1", 103);
//apiStat.put("key2", 987);
public boolean interpret(Map<String, Long> stats) {
//TODO:由你来完善
}
}
public class DemoTest {
public static void main(String[] args) {
String rule = "key1 > 100 && key2 < 30 || key3 < 100 || key4 == 88";
AlertRuleInterpreter interpreter = new AlertRuleInterpreter(rule);
Map<String, Long> stats = new HashMap<>();
stats.put("key1", 101l);
stats.put("key3", 121l);
stats.put("key4", 88l);
boolean alert = interpreter.interpret(stats);
System.out.println(alert);
}
}
实际上，我们可以把自定义的告警规则，看作一种特殊“语言”的语法规则。我们实现一个解释器，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，我们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。按照这个实现思路，我把刚刚的代码补全，如下所示，你可以拿你写的代码跟我写的对比一下。
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);
}
}
总结
- 解释器模式为某个语言定义它的语法（或者叫文法）表示，并定义一个解释器用来处理这个语法。
- 它的代码实现的核心思想，就是将语法解析的工作拆分到各个小类中，以此来避免大而全的解析类。
