今天就跟大家聊聊有关如何使用Antlr构建用户筛选的DSL，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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随着业务的发展，我们会积攒越来越多的用户，为了能够对用户更精准的进行营销，挖掘，或者统计，我们会对用户进行打标，打标可以包含诸多维度，例如：
基础信息：包括年龄段，性别等
订单信息：例如，首次订单时间，近30日订单量，近7天订单量等
券信息：近7日使用券次数
有了这些用户标签之后，我们可以对用户进行筛选，创建人群，然后针对人群做一些有针对性的营销活动，例如：
乌鲁木齐低频-满送：((常驻城市==乌鲁木齐）and （近7日成单数>0）and (近7日成单数 <6))
上海新注册用户-拉新：((注册城市==上海) and (注册时间距今天数 < 3))
这些活动都必须按照某些标签来筛选用户，因此，我们设计了一个用户画像系统，让运营可以很方便的进行人群的创建和过滤，整体的结构如下：
整个架构分为两部分：
离线数据筛选：根据用户输入的各种规则筛选用户，例如筛选规则：((常驻城市==乌鲁木齐）and （近7日成单数>0）and (近7日成单数 <6))
在线用户判定：给定一个用户，判定该用户是否满足特定规则，例如，判断当前用户的注册时间距今天数是否小于3天。
今天，我们就讲一下用户筛选的核心处理流程：筛选规则的解析和处理，整体流程如下图：
规则处理模块简单说来就是将前端运营输入的规则转化为SQL。运营输入的筛选规则就是我们的定制的DSL（domain-specific language），虽然简单，但是可以依此为例，讲一下借助于Antlr4来处理DSL的一般过程。
本文主要分为两个部分：
第一部分讲一下语法分析的基础，里面会大概讲一下自定义一个DSL的基本步骤，如何使用Antlr达到事半功倍的效果；
第二部分讲一下我们是如何具体设计的，包括我们的DSL是怎么定义的，整个流程包含哪些步骤，以及一些我们的总结。
回忆一下大学的编译原理，一门语言的处理流程基本包括：
整个流程还是很复杂的，幸好我们不需要自己创造一门目标代码，我们只需要将我们的DSL转化为SQL，那么，流程会简化很多。通过使用Antlr之后，前面的词法分析和语法分析也可以节省大量工作：
借助于Antlr我们只需要定义文法文件，然后，通过对应的开发插件可以自动生成Antlr的处理程序，Antlr会完成词法分析和语法分析，并提给给我们两种遍历抽象语法树的能力：
Listener模式：Antlr默认的模式，被动的按照深度遍历的方式访问整个抽象语法树
Visitor模式：需要显式告诉Anltr创建Visitor，开发者可以主动控制遍历整棵树的过程
通过上面这两种方式，我们就可以获得抽象语法树的结果，接下来，我们可以接收一个节点处理一个节点，类似于解释执行，或者翻译生成中间表示形式，类似于Java的Class文件。
这个地方有必要简单说一下Antlr的文法文件，Antrl文法使用EBNF的方式定义，不支持左递归。一个文法文件的例子（不完整）：
在定义文法文件的时候，可以自顶向下设计，逐渐拆分更细粒度的“语法”，然后，注意消除歧义，避免左递归。不过幸运的是，我们基本不需要自己从头开始写这么一个文法文件，Antlr已经给我们列举了常见语言的文法文件，我们可以直接搬来使用，后面讲到的我们的DSL，也是参考了JSON的文法文件。
更多的Antlr技术资料可以查看官方文档，下面重点介绍下我们是如何定义DSL以及如何处理的。
既然是DSL，那么在设计的时候就必须考虑自己的业务场景，我们所面临的需求主要包括：
方便运营通过拖拽的形式组合查询规则
方便前端模块化的组合查询规则
方便跟公司其他业务线的规则进行整合
我们主要看看前面两条的考虑，下面是我们产品设计的前端界面：
可以看出，整个规则筛选模块也包括下面几个部分：
条件组合：条件可以嵌套条件，或者嵌套一个具体规则对象
规则对象：具体的用户标签和标签的取值范围
基于上面的页面组合方式，我们设计了我们的DSL，例如，我们想筛选出一线城市2018年来高频用户，组装的规则如下：
我们的文法文件如下（不完整）：
我们的DSL基于JSON语法，定义跟前端页面的布局基本可以对应起来：
bool表达式：表示一个逻辑块，可以是与的关系，也可以是或的关系，bool可以嵌套，也可以包含一个具体的筛选表达式
筛选表达式：包括筛选的标签名字，筛选的条件，对应与页面的一个筛检模块，不能包含子元素，必须按照特定的规则进行组装
有了这套DSL之后，前端就可以比较方便的进行渲染和修改，最终会将运营通过拖拽创建的规则以JSON的形式交给后端处理。
接收到DSL规则后，系统按照下面的步骤进行处理：
在设计的时候，借助于语法分析的常规流程以及Java的编译流程，我们抽象出来两层中间结果的三层处理模型：
第一层：原始的Anltr处理模块，将DSL规则转化为GrammarNode。GrammarNode基本跟抽象语法树保持一致，也是一颗树形结构，里面包含了规则的原始信息：
第二层：预处理模块：预处理模块反向依赖于一个MetaProvider。预处理模块通过MetaProvider获取每个标签的Hive表信息，包括：表的名字，表的取数规则，字段类型等等，这一阶段主要负责：
数据验证：主要包括用户输入数据的合法性校验
查询条件的生成：基于单个标签生成查询条件，将最终的结果输出成SqlNode的形式。
其中在SqlTableNode节点中是组合好的部分条件语句，形如下面的形式：
datediff(from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'), regis_time) < 180
第三层：目标代码生成器：也就是SQL生成器，这一层的输入除了第二部的SqlNode之外，还包括公共的上下文参数，例如：筛选的日期（用于分区），最终筛选的字段（也就是select出来的参数）等。最终，通过深度优先的算法，将每棵子树进行转化和拼装，形成完整SQL。可以看出来，每个小的condition都会使用'()'括起来，防止出现条件间逻辑错乱。
事实上，中间结果的设计并不是一蹴而就的，而是在实际编码的过程中，逐步抽象出来，最终演化成这样一个流程。采用中间结果的方式有下面几点好处：
隔离性比较好：GrammarNode对后面两层屏蔽了页面规则的变化，SqlNode对最后一层屏蔽了表结构的变化
流程复用：一个典型的场景就是，需要事先判断满足运营输入规则的用户数有多少。基于上面的流程就很简单的，可以扩展的目标代码生成器用于生成select count的sql语句。
虽然前端支持的筛选规则有限，例如，嵌套层级的限制等，但是我们的DSL可以做的很强大，在预处理模块我们甚至还可以做一些优化性的工作，比如：
跨表join的时候，根据历史数据评估每个表的数据量，让小表join大表
属于统一个表的筛选字段自动合并，而不是使用join
借助于Antlr，我们可以很方便的构建符合自己业务场景的DSL，所以，我们可以多思考有哪些业务领域，有哪些操作可以标准化起来，然后使用DSL来实现业务的描述和执行，既可以让代码简洁清晰，又可以提高生产力。
看完上述内容，你们对如何使用Antlr构建用户筛选的DSL有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
