基于ANTLR语法树编写解释引擎最佳实践

简介:

Tiny模板引擎的实现方式原来是采用的编译方式,最近发生了一些问题,因此我觉得有必要把编译方式调整为解释方式,为此就开始了此次实现活动。

编译方式存在的问题

当时采用编译方式,主要是考虑到编译方式在运行时不必再去遍历语法树,因此就采用了编译方式。但是在实际应用当中,出现了如下问题:

文件路径冲突的问题

由于采用的是编译方式,这个时候就存在在一个选择,即:Java源代码落地或不落地的选择。如果Java文件不落地,则在有问题的时候,如果想要进行代码调试(虽然这种场景并不多见),那么就没有源代码可供调试。如果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中产生冲突的问题。

同样的问题对于class文件也存在,如果不落地,那么每次应用重启动的时候,都要重新编译这些文件以产生class文件;如果落地,则也会产生冲突的问题。

当然,Tiny模板引擎通过增加一个配置项,解决了这个冲突的问题,但是由于增加了一个配置项,从客观上增加了维护人员的工作量,也容易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服务器中部署多个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,从而导致出现问题。

PermSize内存占用问题

采用编译方式的时候,由于每个模板文件都要生成一个类,每个宏也要生成一个类,在宏调用过程中,也要生成一些类。(本来是可以不生成这些类的,但是由于Tiny模板引擎支持了一些非常有用的特性,所以宏调用时时采用编译方式,就要生成一些内嵌类来完成)。这样,就会生成大量的Java类,从工程非常大的时候,就会导致PermSize战胜非常大。尤其是在系统还在调试的时候,模板文件变化的时候,就要重新编译生成新的类,为了避免必须重新启动应用服务器才能生生效,因此采用了自己编写ClassLoader的方式来达到即时刷新的问题,但是由于Java的垃圾回收机制,决定了垃圾不是及时回收的,但是由于每个类都要有一个ClassLoader来支持,以便及时替换,因此这会进一步放大内存的占用。

加载速度比较长的问题

由于Tiny模板引擎中提供了宏,而这些宏可以独立存在,因此在应用启动的时候就必须加载所有的宏到内存中,以便查找。所以就导致第一次启动的时候,由于要编译所有的宏文件并加载之,导致启动速度非常慢。在以后的启动的时候,也必须检测模板文件与生成的类是否一致,是否有被修改过,当a项目规模比较大的时候,这个时间也是比较长的。尤其是在开发期,启动时间增加10秒,都会让开发人员感觉到难以忍受。

访问速度的问题

采用编译方式的问题,在访问上也有一些问题。

为了提升应用启动时间,只有宏文件是在启动时预选编译好并加载了的,而模板文件和布局文件则没有这种待遇,这就导致如果在访问的时候,第一次访问的时候,需要编译模板文件为java文件,再把java文件编译为class文件,如果这次访问还用到了布局文件,还import了其它的模板文件,那么悲剧了,第一个访问者可能要多等待几秒钟的时间。同时,为了避免多次编译情况的地生,还要增加同步锁,这样会进一步影响到访问的效率。

具体还没有测试过ClassLoader太多对性能有多大的影响,但是毛估估是有一定影响的,毕竟要增加查找的层数。干的活多了,干的活慢了也是自然的,人是这样,计算机也是同样的道理。

采用解释方式带来的好处

由于采用解释方式,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;同样也不存在PermSize和众多ClassLoader大量占用内存的问题。

由于采用解释方式,第一次加载,只定性扫描部分关系的内容即可,因此扫描速度非常快;只有在直接执行的时候,才需要更详细的处理,同时由于不需要进行编译,不需要做同步处理,因此加载速度会比编译方式高许多,尤其是和编译方式的第一次加载时间相比。

访问速度方面的问题,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,但是实际执行下来,感觉解释方式大致有一倍左右的提升,我分析了一下原因,大致可以认为是如下原因:1.由于Java的优化策略,导致使用频率高的访问会进行深度性能优化,采用解释方式,由于用到的就是那几个函数,因此可以很快满足Java虚拟机的要求,更早的进行深度优化;2.由于解释方式和编译方式相比,可以采用更优化的解决方案,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,各方面全面让我满意,尤其是前面担心的执行效率方面也有大概50%左右的提升是让我喜出望外的。还有一个意外之喜是通过把编译方式改成解释执行方式,代码规模缩小了近一半,由原来的8000+行,变成4000+行。同时,由于不必要依赖JDT,antlr也只要依赖runtime包即可,还顺便减少了3M的WAR包大小。

OK,说了这么多,那就说说这次改造过程。

由于团队去岛国旅游,当时把这个任务交给一个留守同学来完成,但是前后两周的时候,没有提交出我满意的结果,由于看不到后续完成的时间节点,没有办法,只好我老先生亲自动手来完成了,OK开工,相信仔细阅读下面一节内容的同学,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,由于这个东东是为了Tiny模板引擎定制编写的,因此如果有同学要拿来改造,请照葫芦画瓢即可。由于类不大,我就直接贴源码上来,以便亲们理解和我下面讲解。

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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();
         }
     }
}
这个类,所以行数是80行,去掉15行的import和package,也就是65行而已,从类的职能来看,主要完成如下事宜:
  1. 管理了TerminalNodeProcessor和ParserRuleContext
  2. parserTemplateTree:解析文本内容获取语法树
  3. interpret:解释执行语法树
  4. interpret:遍历所有节点并解释执行之
  5. interpretTree:如果是TerminalNode那么找到合适的TerminalNode执行器去执行,如果找不到,则由OtherTerminalNodeProcessor去处理--实际上就是返回字符串了;如果是ParserRuleContext节点,那么就由对应的执行器去执行,执行完了看看是不是要执行子节点,如果需要,那么就继续执行子节点,否则就返回。如果这两种都不是,那就遍历所有子节点去解释执行了。

所以逻辑还是比较清晰,最复杂的核心算法也只有30行,不管是什么样层级的同学,看这些代码都没有任何难度了。

需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,下面交待一下这两个接口。

TerminalNodeProcessor

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public interface TerminalNodeProcessor<T extends ParseTree> {
     int getType();
     Object process(T parseTree, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception;
}
  1. 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
  2. process:真正的处理逻辑实现的地方

ContextProcessor

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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;
 
}



  1. 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
  2. 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执行。返回true表示让引擎继续处理
  3. 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实现类示例

其实这些实现类真的太简单了,我都不好意思贴出来,为了让大家看明白,贴几个说说意思就好

DoubleNodeProcessor

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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);
     }
}



这货的意思是:如果是Double类型的数据,就把字符串转换成Double值返回。

StringDoubleNodeProcessor

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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,如果是双引号引住的字符串,那么就把里面的一些转义字符处理掉,然后把外面的双引号也去掉后返回。

其它的和这个大同小异,总之非常简单,想看的同学可以自己去看源码,这里就不贴了。

ContextProcessor类的实现示例

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,把运行时的一些东西,进行良好的抽象,因此这里只是个简单的调用而已。这里贴2个稍微复杂的示范一下:

ForProcessor

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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 ;
     }
}
这里解释一下它的执行逻辑:
  1. 首先获取循环变量名
  2. 接下来获取要循环的对象
  3. 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
  4. 然后真正执行循环,如果有在循环过程中有break或continue指令,那么就执行之
  5. 如果最后一个循环也没有执行,那么检查 else 指令是否存在,如果存在就执行之

是不是非常简单?

MapProcessor

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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,它的执行逻辑是:
  1. 新建个MAP对象,然后循环往MAP里put数据即可以了。
  2. 最后返回map对象

我已经拿了最复杂的两个来讲了,其它的就更简单了,因此就不再贴了,关心的同学们可以去看源代码。

总结

  1. 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,毕竟现在的一些开源框架如Antlr等的支持下,做词法分析,语法树构建是非常容易的一件事情,只要规划并定义好语法规则,后面的实现并没有多复杂。
  2. 好的设计会让你受益颇多,Tiny模板引擎由编译换成解释执行,没有什么伤筋动骨的变化,只是用新的方式实现了原有接口而已
  3. 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,是因为你考虑得还不够多,分析的还不够细
  4. 至此此次重构完成,正在测试当中,将在近日推出。

有关Tiny框架的内容,请访问官网:http://ww.tinygroup.org

Tiny在线文档网站,请访问:http://www.tinygroup.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=557323

如果想获取Tiny的源代码,请访问:http://git.oschina.net/tinyframework/tiny直接fork代码,喜欢的话,请点击watch和star关注我们的动态,支持我们。

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