Apache Drools 新解析器中的 Accumulate 语句解析问题分析
问题背景
在 Apache Drools 规则引擎的最新开发版本中,开发团队正在实现一个新的解析器(new-parser)。在这个过程中,发现了一个关于 accumulate 语句解析的问题。当 accumulate 语句中的 init 和 action 部分为空时,解析器会错误地将整个 accumulate 语句识别为 from 表达式,导致后续处理失败。
问题现象
测试用例 testAccumulateReturningNull 失败,错误表现为解析器在处理特定格式的 accumulate 语句时抛出了意外的语法错误。具体规则片段如下:
$totalAmount : Number() from accumulate( Cheese( $price : price ),
init( ),
action( ),
result( null ) );
技术分析
解析器工作原理
Drools 的解析器使用 ANTLR4 来解析规则语言。对于 accumulate 语句,解析器有两种主要的识别路径:
- fromAccumulate:用于识别标准的 accumulate 语法结构
- fromExpression:用于识别更一般的 from 表达式
问题根源
当 accumulate 语句中的 init 和 action 部分为空时(即 init() 和 action()),当前的语法规则无法将其识别为标准的 accumulate 结构。解析器退而求其次,尝试将其识别为 from 表达式,这显然是不正确的。
错误传播
这种错误的识别导致后续的代码生成阶段收到了错误类型的 AST 节点(FromDescr 而非 AccumulateDescr),从而在处理阶段抛出了语法异常。
解决方案
修复方案主要涉及两个方面:
- 语法规则调整:修改 ANTLR4 语法定义,使解析器能够正确处理 init 和 action 为空的情况
- 错误处理增强:在解析阶段增加更明确的错误提示,帮助开发者快速定位问题
技术影响
这个修复确保了 accumulate 语句在各种使用场景下的正确解析,包括那些 init 和 action 部分为空的边缘情况。这对于保持规则语言的灵活性和兼容性非常重要。
最佳实践建议
虽然修复已经完成,但建议开发者在编写 accumulate 语句时:
- 尽量避免完全空的 init 和 action 部分
- 如果确实需要空操作,考虑使用显式的空块注释
- 在复杂的 accumulate 语句中添加适当的注释说明
总结
这个问题的解决展示了 Drools 开发团队对规则引擎核心功能的持续改进。通过精确的语法分析和合理的错误处理,确保了规则语言的健壮性和可靠性。对于规则开发者而言,理解这些底层机制有助于编写更健壮、更易维护的业务规则。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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