Aviator复习

一、Aviator概述

Aviator 是一个高性能、轻量级的表达式求值引擎，专为 Java 应用设计。它支持动态解析和执行表达式，适用于需要动态计算、规则引擎、公式计算等场景。Aviator 的核心特点是高性能、灵活性和安全性，能够满足复杂业务逻辑的动态计算需求。

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二、Aviator 的核心功能

1. 支持多种表达式类型：

   • 算术运算：+, -, *, /, %
   • 逻辑运算：&&, ||, !
   • 比较运算：>, <, >=, <=, ==, !=
   • 三元运算符：a > b ? a : b
   • 函数调用：max(a, b), min(a, b)
   • 集合操作：map, filter, reduce

2. 高性能：

   • Aviator 的表达式求值速度非常快，通常比直接使用 Java 代码或反射更快。
   • 它通过编译表达式为字节码来提高性能。

3. 轻量级：

   • Aviator 的核心库非常小，依赖少，易于集成到现有项目中。

4. 灵活性：

   • 支持自定义函数、变量绑定、表达式缓存等功能。
   • 可以动态加载和执行表达式。

5. 安全性：

   • 提供了沙箱机制，可以限制表达式的执行环境，避免潜在的安全风险。

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三、Aviator 的使用场景及案例

1. 规则引擎

• 场景：在风控系统中，需要根据用户的行为动态判断是否符合某些规则。
• 示例：

  String rule = "age > 18 && score > 60 && isVIP == true";
  Map<String, Object> env = new HashMap<>();
  env.put("age", 20);
  env.put("score", 70);
  env.put("isVIP", true);
  boolean result = (boolean) AviatorEvaluator.execute(rule, env);
  System.out.println("规则结果: " + result); // 输出: 规则结果: true
  

2. 动态配置

• 场景：在电商系统中，根据用户的等级动态计算折扣。
• 示例：

  String discountRule = "if (userLevel == 'VIP') { 0.8 } else { 1.0 }";
  Map<String, Object> env = new HashMap<>();
  env.put("userLevel", "VIP");
  double discount = (double) AviatorEvaluator.execute(discountRule, env);
  System.out.println("折扣: " + discount); // 输出: 折扣: 0.8
  

3. 公式计算

• 场景：在财务系统中，动态计算税费。
• 示例：

  String taxFormula = "income * taxRate";
  Map<String, Object> env = new HashMap<>();
  env.put("income", 10000);
  env.put("taxRate", 0.1);
  double tax = (double) AviatorEvaluator.execute(taxFormula, env);
  System.out.println("税费: " + tax); // 输出: 税费: 1000.0
  

4. 数据过滤

• 场景：在数据处理系统中，动态过滤出符合条件的数据。
• 示例：

  String filterRule = "item.price > 100 && item.stock > 0";
  Map<String, Object> env = new HashMap<>();
  env.put("item", new Item(150, 10)); // Item 是一个自定义类
  boolean isMatch = (boolean) AviatorEvaluator.execute(filterRule, env);
  System.out.println("是否匹配: " + isMatch); // 输出: 是否匹配: true
  

5. 动态 SQL 或查询条件

• 场景：在数据库查询中，动态生成查询条件。
• 示例：

  String whereClause = "age > 18 && score > 60";
  Map<String, Object> env = new HashMap<>();
  env.put("age", 20);
  env.put("score", 70);
  boolean isValid = (boolean) AviatorEvaluator.execute(whereClause, env);
  System.out.println("是否有效: " + isValid); // 输出: 是否有效: true
  

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在接收每 60 秒一条数据时使用 Aviator 的优势

假设你有一个实时数据处理系统，每 60 秒接收一条数据，并且需要对每条数据进行动态计算或规则判断。使用 Aviator 的优势如下：

1. 高性能

• Aviator 的表达式求值速度非常快，适合高频数据处理场景。
• 每 60 秒一条数据的频率下，Aviator 能够快速完成计算，不会成为性能瓶颈。

2. 灵活性

• 如果计算规则需要动态调整，Aviator 可以轻松支持。
• 例如，根据业务需求动态修改规则，而不需要重新部署代码。

3. 动态绑定变量

• 每条数据都可以作为变量动态绑定到表达式中。
• 示例：

  String rule = "temperature > 30 && humidity < 60";
  Map<String, Object> env = new HashMap<>();
  env.put("temperature", 35);
  env.put("humidity", 50);
  boolean isAlert = (boolean) AviatorEvaluator.execute(rule, env);
  System.out.println("是否需要报警: " + isAlert); // 输出: 是否需要报警: true
  

4. 实时计算

• Aviator 支持实时计算，适合需要快速响应的场景。
• 例如，实时监控系统中的异常检测。

5. 低延迟

• Aviator 的轻量级设计使得它在处理高频数据时延迟非常低。
• 每 60 秒一条数据的场景下，Aviator 能够快速完成计算并返回结果。

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四、案例：实时监控系统

假设你正在开发一个实时监控系统，每 60 秒接收一条传感器数据（如温度、湿度），并需要根据动态规则判断是否需要报警。

1. 定义规则

• 规则可以是动态的，例如：

  String rule = "temperature > 30 && humidity < 60";
  

2. 处理数据

• 每 60 秒接收一条数据，并动态绑定变量：

  Map<String, Object> env = new HashMap<>();
  env.put("temperature", 35); // 传感器数据
  env.put("humidity", 50);    // 传感器数据
  boolean isAlert = (boolean) AviatorEvaluator.execute(rule, env);
  

3. 触发报警

• 如果规则结果为 true，则触发报警：

  if (isAlert) {System.out.println("报警：温度和湿度异常！");
  }
  

4. 动态调整规则

• 如果业务需求变化，可以动态修改规则，而不需要重启系统：

  rule = "temperature > 25 && humidity < 70";
  

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五、总结

• Aviator 是一个高性能、轻量级的表达式求值引擎，适合需要动态计算表达式的场景。
• 在每 60 秒接收一条数据的场景下，Aviator 能够快速完成计算，具有高性能、低延迟、灵活性强的优势。
• 它广泛应用于规则引擎、动态配置、公式计算、数据过滤等场景，是实时数据处理系统的理想选择。