使用Expr实现动态资源过滤策略的最佳实践

Expr语言作为一个强大的表达式求值引擎，在构建动态策略系统方面展现出独特优势。本文将深入探讨如何利用Expr实现灵活可变的资源过滤机制，特别适合内容策略管理、访问控制等场景。

核心需求分析

在实际业务场景中，我们经常需要根据动态变化的策略规则对资源进行过滤。例如：

1. 地理围栏限制：根据用户地理位置过滤不可访问资源
2. 年龄验证要求：对包含特定内容分类的资源实施年龄验证
3. 内容分类过滤：基于用户偏好或法规要求过滤特定内容

这些策略规则需要满足以下特性：

• 动态更新：无需修改代码即可调整过滤逻辑
• 组合条件：支持多条件的灵活组合
• 类型安全：确保表达式操作的类型正确性

Expr实现方案

基础模型设计

首先定义核心数据结构模型：

type User struct {
    ID          string
    GeoCode     string
    AgeVerified bool
}

type Resource struct {
    ID                          string
    GeoRestrictions              []string
    ContentPrivacyClassifications map[string]struct{}
}

策略表达式设计

Expr支持将策略规则作为字符串配置，实现动态变更：

// 基础地理围栏策略
policy := `filter(Resources, User.GeoCode not in .Resource?.GeoRestrictions)`

// 增强版内容分类策略
enhancedPolicy := `
filter(Resources, 
    User.GeoCode not in .Resource?.GeoRestrictions && 
    (any(keys(.Resource.ContentPrivacyClassifications), # in ["profanity", "drugs"]) 
        && User.AgeVerified) || 
    all(keys(.Resource.ContentPrivacyClassifications), # not in ["profanity", "drugs"])
)`

执行引擎实现

构建执行环境并运行策略：

program, err := expr.Compile(policy, expr.Env(struct {
    User      User
    Resources []any
}{}))

output, err := expr.Run(program, Env{
    User: User{ID: "user1", GeoCode: "us", AgeVerified: false},
    Resources: []any{
        Tweet{
            Resource: Resource{
                ID: "tweet1",
                GeoRestrictions: []string{"ru"},
                ContentPrivacyClassifications: map[string]struct{}{
                    "profanity": {},
                },
            },
        },
    },
})

高级实践建议

1. 策略分片管理：将复杂策略拆分为多个独立规则，分别评估后组合结果

2. 性能优化：对频繁执行的策略进行预编译缓存

3. 安全控制：限制策略表达式中可访问的字段和方法

4. 版本管理：为策略表达式引入版本控制，支持灰度发布

5. 监控指标：收集策略执行耗时、匹配率等运营指标

实际应用场景

这种动态策略模式特别适用于：

• 内容审核系统
• 个性化推荐引擎
• 多租户SaaS平台的权限管理
• 合规性检查系统

通过Expr实现的动态策略引擎，业务团队可以自主调整过滤规则，而无需等待研发排期，大幅提升了策略迭代效率。同时得益于Expr的类型安全和性能优化，系统在灵活性和稳定性之间取得了良好平衡。