背景

在大数据分析与计算的场景中，我们通常会需要一套规则引擎来对采集到的数据进行分类，比如针对输入的一组规则将人群进行分类。开源类规则引擎中使用频率比较高的是QlExpress，本文将介绍一种通过Scala Runtime ToolBox实现的规则化引擎，该引擎运用了Scala运行时编译机制, 经实验, 该方案的运行效率将高于QlExpress。

方案一: 通过QLExpress在运行时解析规则

该方案的基本思想为

  1. 将数据集中的数据填充到规则表达式中
  2. 通过QLExpress来执行规则判断语句

基本代码如下
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方案二: 通过scala.tools.reflect.ToolBox在运行时提前编译规则

该方案的基本思想为

  1. 每一个规则都是一个编译好的匿名函数
  2. 将数据输入匿名函数中
  3. 省去了针对每一行数据替换字符串并解析的时间

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性能对比

方案二的性能是方案一的一倍左右