Drools规则引擎中的半二元表达式解析问题解析
2025-06-04 13:19:10作者:卓艾滢Kingsley
概述
在Drools规则引擎的开发过程中,开发团队发现了一个关于半二元表达式解析的问题。这个问题出现在使用ANTLR4解析器处理规则时,当规则中包含类似String(this (> "C" && < "K"))这样的条件表达式时,解析器会报错并返回null Package。
问题背景
Drools是一个基于规则的业务逻辑集成平台,它使用声明式编程方法来表达业务规则。在规则定义中,开发者经常需要编写复杂的条件表达式来匹配事实对象。半二元表达式是一种特殊的语法结构,它允许开发者将多个比较操作符组合在一起,形成更简洁的条件判断。
问题表现
具体的问题表现为当规则中包含以下形式的表达式时:
String(this (> "C" && < "K"))
ANTLR4解析器会抛出错误:
no viable alternative at input 'this (>'
并最终导致解析器返回一个null Package,使得规则无法正常编译和执行。
技术分析
这个问题的本质是语法解析器在处理嵌套的比较操作符时出现了歧义。在Drools的规则语法中:
this (> "C")是一个合法的表达式,表示当前对象的字符串值大于"C"this (< "K")也是一个合法的表达式- 但当尝试用逻辑与
&&将这两个半比较表达式组合时,解析器无法正确识别这种语法结构
这种语法结构在业务规则中很常见,特别是当需要检查一个值是否落在某个范围内时。例如,检查一个字符串是否在字母表"C"到"K"之间。
解决方案
开发团队通过修改语法解析器的实现,增加了对这种半二元表达式组合的支持。具体来说:
- 扩展了语法规则,明确支持这种组合形式的比较表达式
- 确保解析器能够正确识别并处理
(> x && < y)这样的语法结构 - 保持了向后兼容性,不影响现有规则的解析
影响范围
这个修复影响了以下方面:
- 使用ANTLR4解析器的规则编译过程
- 涉及半二元表达式组合的规则定义
- 标准DRL和模式DSL两种规则定义方式
最佳实践
对于需要使用范围检查的规则,开发者现在可以安全地使用这种半二元表达式组合。例如:
// 检查字符串在C到K之间
String(this (> "C" && < "K"))
// 检查数字在10到20之间
Integer(this > 10 && < 20)
这种写法比传统的完整表达式更简洁:
String(this > "C" && this < "K")
结论
Drools团队通过这次修复,增强了规则引擎的表达式解析能力,使得开发者能够使用更自然、更简洁的语法来表达复杂的业务规则条件。这体现了Drools持续改进其规则语言的承诺,同时也展示了开源社区通过issue跟踪和协作解决问题的有效流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255