《开源框架那点事儿25》：对框架模板引擎实现方式的改造实录
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了《开源框架那点事儿25》：对框架模板引擎实现方式的改造实录相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Tiny模板引擎的实现方式原来是採用的编译方式，近期发生了一些问题。因此我认为有必要把编译方式调整为解释方式，为此就開始了此次实现活动。
编译方式存在的问题
当时採用编译方式。主要是考虑到编译方式在执行时不必再去遍历语法树。因此就採用了编译方式。
可是在实际应用其中，出现了例如以下问题：
文件路径冲突的问题
因为採用的是编译方式，这个时候就存在在一个选择。即：Java源码落地或不落地的选择。
假设Java文件不落地。则在有问题的时候，假设想要进行代码调试（尽管这样的场景并不多见），那么就没有源码可供调试。假设Java代码落地，则会存在一个问题，那就是资源文件在磁盘文件里产生冲突的问题。
相同的问题对于class文件也存在，假设不落地，那么每次应用重新启动动的时候。都要又一次编译这些文件以产生class文件；假设落地。则也会产生冲突的问题。
当然，Tiny模板引擎通过添加一个配置项，攻克了这个冲突的问题，可是因为添加了一个配置项。从客观上添加了维护人员的工作量，也easy造成当维护人员不了解这里面的道道，忘记设置从而导致在一台server中部署多个Tiny应用时多个应用中的模板文件生成的java文件和class文件的冲突。从而导致出现故障。
PermSize内存占用问题
採用编译方式的时候。因为每一个模板文件都要生成一个类，每一个宏也要生成一个类，在宏调用过程中，也要生成一些类。（本来是能够不生成这些类的，可是因为Tiny模板引擎支持了一些很实用的特性。所以宏调用时时採用编译方式。就要生成一些内嵌类来完毕）。这样，就会生成大量的Java类，从project很大的时候，就会导致PermSize战胜很大。尤其是在系统还在调试的时候，模板文件变化的时候，就要又一次编译生成新的类。为了避免必须又一次启动应用server才干生生效，因此採用了自己编写ClassLoader的方式来达到即时刷新的问题。可是因为Java的垃圾回收机制，决定了垃圾不是及时回收的，可是因为每一个类都要有一个ClassLoader来支持，以便及时替换，因此这会进一步放大内存的占用。
载入速度比較长的问题
因为Tiny模板引擎中提供了宏，而这些宏能够独立存在。因此在应用启动的时候就必须载入全部的宏到内存中。以便查找。
所以就导致第一次启动的时候。因为要编译全部的宏文件并载入之，导致启动速度很慢。
在以后的启动的时候，也必须检測模板文件与生成的类是否一致。是否有被改动过。当a项目规模比較大的时候，这个时间也是比較长的。
尤其是在开发期。启动时间添加10秒，都会让开发者感觉到难以忍受。
訪问速度的问题
採用编译方式的问题，在訪问上也有一些问题。
为了提升应用启动时间，仅仅有宏文件是在启动时预选编译好并载入了的，而模板文件和布局文件则没有这样的待遇，这就导致假设在訪问的时候。第一次訪问的时候，须要编译模板文件为java文件，再把java文件编译为class文件，假设这次訪问还用到了布局文件，还import了其他的模板文件，那么悲剧了。第一个訪问者可能要多等待几秒钟的时间。同一时候。为了避免多次编译情况的地生，还要添加同步锁。这样会进一步影响到訪问的效率。
详细还没有測试过ClassLoader太多对性能有多大的影响，可是毛估估是有一定影响的，毕竟要添加查找的层数。干的活多了。干的活慢了也是自然的。人是这样，计算机也是相同的道理。
採用解释方式带来的优点
因为採用解释方式，因此不必生成java源文件和class文件，因此也就不存在文件路径冲突的问题；相同也不存在PermSize和众多ClassLoader大量占用内存的问题。
因为採用解释方式，第一次载入，仅仅定性扫描部分关系的内容就可以。因此扫描速度很快；仅仅有在直接运行的时候，才须要更具体的处理，同一时候因为不须要进行编译，不须要做同步处理，因此载入速度会比编译方式高很多。尤其是和编译方式的第一次载入时间相比。
訪问速度方面的问题。我原来的感觉来说，感觉编译方式会快一些，毕竟它不用再云遍历语法树，可是实际运行下来，感觉解释方式大致有一倍左右的提升，我分析了一下原因。大致能够觉得是例如以下原因：1.因为Java的优化策略。导致使用频率高的訪问会进行深度性能优化，採用解释方式。因为用到的就是那几个函数，因此能够非常快满足Java虚拟机的要求，更早的进行深度优化。2.因为解释方式和编译方式相比，能够採用更优化的解决方式，因此遍历语法树的时间由避免做一些事情弥补回来了，因此感受性能反而更高一点点。总之，这次编译改解释，的效果还是明显的，各方面全面让我惬意，尤其是前面操心的运行效率方面也有大概50%左右的提升是让我喜出望外的。
另一个意外之喜是通过把编译方式改成解释运行方式，代码规模缩小了近一半，由原来的8000+行，变成4000+行。同一时候。因为不必要依赖JDT，antlr也仅仅要依赖runtime包就可以，还顺便降低了3M的WAR包大小。
OK，说了这么多，那就说说这次改造过程。
因为团队去岛国旅游，当时把这个任务交给一个留守同学来完毕，可是前后两周的时候。没有提交出我惬意的结果，因为看不到兴许完毕的时间节点，没有办法，仅仅好我老先生亲自己主动手来完毕了，OK开工，相信细致阅读以下一节内容的同学。会对ANTLR解释引擎的开发有深入了解，甚至拿我的代码照葫芦画瓢，直接就可用。
解释引擎改造实录
解释引擎总控类
解释引擎总控类是解释引擎的核心，因为这个东东是为了Tiny模板引擎定制编写的，因此假设有同学要拿来改造，请照葫芦画瓢就可以。
因为类不大，我就直接贴源代码上来，以便亲们理解和我以下解说。
public class TemplateInterpreter {
TerminalNodeProcessor[] terminalNodeProcessors = new TerminalNodeProcessor[200];
Map<Class<ParserRuleContext>, ContextProcessor> contextProcessorMap = new HashMap<Class<ParserRuleContext>, ContextProcessor>();
OtherTerminalNodeProcessor otherNodeProcessor = new OtherTerminalNodeProcessor();
public void addTerminalNodeProcessor(TerminalNodeProcessor processor) {
terminalNodeProcessors[processor.getType()] = processor;
}
public void addContextProcessor(ContextProcessor contextProcessor) {
contextProcessorMap.put(contextProcessor.getType(), contextProcessor);
}
public TinyTemplateParser.TemplateContext parserTemplateTree(String sourceName, String templateString) {
char[] source = templateString.toCharArray();
ANTLRInputStream is = new ANTLRInputStream(source, source.length);
// set source file name, it will be displayed in error report.
is.name = sourceName;
TinyTemplateParser parser = new TinyTemplateParser(new CommonTokenStream(new TinyTemplateLexer(is)));
return parser.template();
}
public void interpret(TemplateEngineDefault engine, TemplateFromContext templateFromContext, String templateString, String sourceName, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception {
interpret(engine, templateFromContext, parserTemplateTree(sourceName, templateString), pageContext, context, writer);
writer.flush();
}
public void interpret(TemplateEngineDefault engine, TemplateFromContext templateFromContext, TinyTemplateParser.TemplateContext templateParseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception {
for (int i = 0; i < templateParseTree.getChildCount(); i++) {
interpretTree(engine, templateFromContext, templateParseTree.getChild(i), pageContext, context, writer);
}
}
public Object interpretTree(TemplateEngineDefault engine, TemplateFromContext templateFromContext, ParseTree tree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception {
Object returnValue = null;
if (tree instanceof TerminalNode) {
TerminalNode terminalNode = (TerminalNode) tree;
TerminalNodeProcessor processor = terminalNodeProcessors[terminalNode.getSymbol().getType()];
if (processor != null) {
returnValue = processor.process(terminalNode, context, writer);
} else {
returnValue = otherNodeProcessor.process(terminalNode, context, writer);
}
} else if (tree instanceof ParserRuleContext) {
ContextProcessor processor = contextProcessorMap.get(tree.getClass());
if (processor != null) {
returnValue = processor.process(this, templateFromContext, (ParserRuleContext) tree, pageContext, context, engine, writer);
}
if (processor == null || processor != null && processor.processChildren()) {
for (int i = 0; i < tree.getChildCount(); i++) {
Object value = interpretTree(engine, templateFromContext, tree.getChild(i), pageContext, context, writer);
if (value != null) {
returnValue = value;
}
}
}
} else {
for (int i = 0; i < tree.getChildCount(); i++) {
Object value = interpretTree(engine, templateFromContext, tree.getChild(i), pageContext, context, writer);
if (returnValue == null && value != null) {
returnValue = value;
}
}
}
return returnValue;
}
public static void write(Writer writer, Object object) throws IOException {
if (object != null) {
writer.write(object.toString());
writer.flush();
}
}
}
- 管理了TerminalNodeProcessor和ParserRuleContext
- parserTemplateTree：解析文本内容获取语法树
- interpret：解释运行语法树
- interpret：遍历全部节点并解释运行之
- interpretTree：假设是TerminalNode那么找到合适的TerminalNode运行器去运行。假设找不到，则由OtherTerminalNodeProcessor去处理--实际上就是返回字符串了。假设是ParserRuleContext节点，那么就由相应的运行器去运行。运行完了看看是不是要运行子节点。假设须要，那么就继续运行子节点，否则就返回。假设这两种都不是，那就遍历全部子节点去解释运行了。
所以逻辑还是比較清晰。最复杂的核心算法也仅仅有30行，无论是什么样层级的同学。看这些代码都没有不论什么难度了。
须要交待的一件事情是：为什么ContextProcessor的处理类是用Map保存的。而TerminalNodeProcessor则是用数组？这里主要是为了考虑到TerminalNode都有一个类型。用数据的方式速度更快一些。
上面说到有两个接口，一个是处理TerminalNodeProcessor,另外一个是处理ContextProcessor的。以下交待一下这两个接口。
TerminalNodeProcessor
public interface TerminalNodeProcessor<T extends ParseTree> {
int getType();
Object process(T parseTree, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception;
}
- process：真正的处理逻辑实现的地方
ContextProcessor
public interface ContextProcessor<T extends ParserRuleContext> {
Class<T> getType();
boolean processChildren();
Object process(TemplateInterpreter interpreter, TemplateFromContext templateFromContext, T parseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, TemplateEngineDefault engine, Writer writer) throws Exception;
}
- getType：用于返回处理器可处理的类型，用于解释引擎检查是不是你的菜
- processChildren：用于告诉引擎，你的儿子们是自己处理好了，还是让解释引擎继续运行。返回true表示让引擎继续处理
- process：真正的处理逻辑实现的地方
至此，整个解析引擎的框架就搭好了。剩下要做的就是去写这些处理器了。
TerminalNodeProcessor实现类演示样例
事实上这些实现类真的太简单了。我都不好意思贴出来。为了让大家看明确。贴几个说说意思就好DoubleNodeProcessor
public class DoubleNodeProcessor implements TerminalNodeProcessor<TerminalNode> {
public int getType() {
return TinyTemplateParser.FLOATING_POINT;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TerminalNode terminalNode, TemplateContext context, Writer writer) {
String text=terminalNode.getText();
return Double.parseDouble(text);
}
}
StringDoubleNodeProcessor
public class StringDoubleNodeProcessor implements TerminalNodeProcessor<TerminalNode> {
public int getType() {
return TinyTemplateParser.STRING_DOUBLE;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TerminalNode terminalNode, TemplateContext context, Writer writer) {
String text=terminalNode.getText();
text=text.replaceAll("\\\\\"","\"");
text=text.replaceAll("[\\\\][\\\\]","\\\\");
return text.substring(1, text.length() - 1);
}
}
这货的意思是，假设是双引號引住的字符串，那么就把里面的一些转义字符处理掉，然后把外面的双引號也去掉后返回。
其他的和这个大同小异，总之很easy。想看的同学能够自己去看源代码。这里就不贴了。
ContextProcessor类的实现演示样例
这里面的处理，说实际的也没有什么复杂的，主要原因是原来在写模板引擎的时候，把执行时的一些东西。进行良好的抽象，因此这里仅仅是个简单的调用而已。这里贴2个略微复杂的示范一下：ForProcessor
public class ForProcessor implements ContextProcessor<TinyTemplateParser.For_directiveContext> {
public Class<TinyTemplateParser.For_directiveContext> getType() {
return TinyTemplateParser.For_directiveContext.class;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TemplateInterpreter interpreter, TemplateFromContext templateFromContext, TinyTemplateParser.For_directiveContext parseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, TemplateEngineDefault engine, Writer writer) throws Exception {
String name = parseTree.for_expression().IDENTIFIER().getText();
Object values = interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, parseTree.for_expression().expression(),pageContext, context, writer);
ForIterator forIterator = new ForIterator(values);
context.put("$"+name + "For", forIterator);
boolean hasItem = false;
while (forIterator.hasNext()) {
TemplateContext forContext=new TemplateContextDefault();
forContext.setParent(context);
hasItem = true;
Object value = forIterator.next();
forContext.put(name, value);
try {
interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, parseTree.block(),pageContext, forContext, writer);
} catch (ForBreakException be) {
break;
} catch (ForContinueException ce) {
continue;
}
}
if (!hasItem) {
TinyTemplateParser.Else_directiveContext elseDirectiveContext = parseTree.else_directive();
if (elseDirectiveContext != null) {
interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, elseDirectiveContext.block(), pageContext,context, writer);
}
}
return null;
}
}
这里解释一下它的运行逻辑：
- 首先获取循环变量名
- 接下来获取要循环的对象
- 然后构建一个循环迭代器，并在上下文中放一个循环变量进去
- 然后真正运行循环。假设有在循环过程中有break或continue指令，那么就运行之
- 假设最后一个循环也没有运行。那么检查 else 指令是否存在。假设存在就运行之
是不是很easy？
MapProcessor
public class MapProcessor implements ContextProcessor<TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext> {
public Class<TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext> getType() {
return TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext.class;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TemplateInterpreter interpreter, TemplateFromContext templateFromContext, TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext parseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, TemplateEngineDefault engine, Writer writer) throws Exception {
List<TinyTemplateParser.ExpressionContext> expressions = parseTree.hash_map_entry_list().expression();
List<TinyTemplateParser.ExpressionContext> expressionContexts = expressions;
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
if (expressions != null) {
for (int i = 0; i < expressions.size(); i += 2) {
String key = interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, expressions.get(i), pageContext,context, writer).toString();
Object value = interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, expressions.get(i + 1),pageContext, context, writer);
map.put(key, value);
}
}
return map;
}
}
这个是个构建MAP的处理器。它的运行逻辑是:
- 新建个MAP对象。然后循环往MAP里put数据即能够了。
- 最后返回map对象
我已经拿了最复杂的两个来讲了，其他的就更简单了。因此就不再贴了，关心的同学们能够去看源码。
总结
- 实际上用Java写个新的语言啥的。没有什么难的，难的是你心头的那种恐惧，毕竟如今的一些开源框架如Antlr等的支持下，做词法分析，语法树构建是很easy的一件事情，仅仅要规划并定义好语法规则，后面的实现并没有多复杂。
- 好的设计会让你受益颇多，Tiny模板引擎由编译换成解释运行。没有什么伤筋动骨的变化，仅仅是用新的方式实现了原有接口而已
- 对问题的分析的深入程度决定了你代码编写的复杂程度，上次和一个人讨论时有说过：之所以你写不简单，是由于你考虑得还不够多。分析的还不够细
- 至此此次重构完毕，正在測试其中，将在近日推出。
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