在业务实现中，遇到一种场景，从开始传入多方的数据，经过多个不同种类环节的分析，最终得到一个分析结果。在对业务逻辑抽象后，我们实现了一种基于树形的分析结构，达到了比较理想的效果，优点主要有以下几个：
- 分析逻辑复用，避免了重复的代码；
- 结构简洁，清晰，维护成本低；
- 分析结构和结果的可视化，简化了分析流程；
考虑到这种分析方式可以在其他类似的场景下复用，因而做个简单分享记录。后面会从以下几个方面介绍，首先是分析结构的模块设计以及核心点的功能，之后简单介绍下分析流程。
一、分析结构模块和功能
1、处理上下文
实现为一个Context，主要包含入口数据，一个用作节点跟踪的有序List。入口数据是包装的业务参数，本例为待分析的原始数据；节点跟踪用于生成处理的结果链。代码模板如下，可以根据自己不同的需求做扩展。
public class ProcessContext {
private LinkedList<ProcessNode> traces = Lists.newLinkedList();
private CompareRequest data;
...
/**
* 获取最终结果，待修改
*
* @return
*/
public ProcessNode finalResult() {
if (CollectionUtils.isNotEmpty(traces)) {
return traces.getLast();
}
return null;
}
//结果链
public String printShowChain() {
if (CollectionUtils.isEmpty(showtraces)) {
return "empty";
}
StringBuilder chain = new StringBuilder();
for (String node : showtraces) {
chain.append(node).append(" -> ");
}
chain.append("end");
return chain.toString();
}
}
2、树形处理结构和 节点
最初的方案是定义为一个ProcessTree，包含名称，描述，版本，以及一个根节点，树形结构采用XML文件形式定义，递归构造。之后采用的是直接以节点直接作为根开始，分类处理，将节点注册为SpringBean，也是配置在XML文件里。其中，节点包括描述，左右子节点，以及处理逻辑的接口。在树形中，叶子节点便是最终的原因，记录的整个处理链可以作为分析记录和辅助的分析数据。如下介绍：
/**
* 类似二叉树流程节点
*/
public class ProcessNode {
private String reason;
private String desc;
private ProcessNode left;
private ProcessNode right;
private ValidCheckService validCheckService;
}
//获取下一个节点,返回null则终止
public ProcessNode next(NodeType result) {
return (left != null && result == NodeType.GO_LEFT) ? left : ((right != null && result == NodeType.GO_RIGHT) ? right : null);
}
//左右节点标记
public enum NodeType {
GO_LEFT(-1, "left"),
GO_RIGHT(1, "right");
private int code;
private String desc;
NodeType(int code, String desc) {
this.code = code;
this.desc = desc;
}
public int getCode() {
return this.code;
}
}
}
初版树形定义和对应方法
/**
* 逻辑处理树形，从root遍历
*/
public class ProcessTree {
private String name;
private String id;
private String version;
private ProcessNode root;
public ProcessTree() {
}
/**
* 全部执行,true --> goright false --> goleft
*
* @return
*/
public void processAll(ProcessContext context) throws ProcessException {
List<ProcessNode> resultTrace = context.getTraces();
ProcessNode node = root;
ProcessNode.NodeType nodeType;
while (node != null) {
try {
ValidCheckService validCheckService = node.getValidCheckService();
//叶子节点，包含结论
if (null == validCheckService) {
break;
}
nodeType = validCheckService.dataCheck(context.getData()) ? ProcessNode.NodeType.GO_RIGHT : ProcessNode.NodeType.GO_LEFT;
node = node.next(nodeType);
} catch (Exception e) {
throw new ProcessException(e);
} finally {
resultTrace.add(node);
}
}
}
/**
* 转换为echart 树形图
*
* @return
*/
public TreeNode convertToEchartTree() {
ProcessNode node = root;
TreeNode treeNode = new TreeNode(root.getDesc());
initTreeNode(treeNode, node);
return treeNode;
}
/**
* 递归遍历左右子树，作为转换
*
* @param treeNode
* @param processNode
* @see ProcessTree#convertToEchartTree()
*/
private void initTreeNode(TreeNode treeNode, ProcessNode processNode) {
if (processNode == null) {
return;
}
if (processNode.getLeft() != null) {
TreeNode left = new TreeNode(processNode.getLeft().getDesc());
treeNode.addChildren(left);
initTreeNode(left, processNode.getLeft());
}
if (processNode.getRight() != null) {
TreeNode right = new TreeNode(processNode.getRight().getDesc());
treeNode.addChildren(right);
initTreeNode(right, processNode.getRight());
}
}
}
echart的Tree Node
/**
* Echart tree base node
* http://echarts.baidu.com/option.html#series-tree.type
*/
public class TreeNode {
private String name;
private List<TreeNode> children = Lists.newLinkedList();
public TreeNode(String name) {
this.name = name;
}
3、处理逻辑抽象接口
接口只有一个方法，根据不同的业务逻辑实现，最终调用各自对应的处理逻辑。
public interface ValidCheckService {
public boolean dataCheck(CompareRequest compareRequest) throws ProcessException;
}
二、分析流程和结果展现
实现的分析流程展现，最终通过echart画出图形，实际分析即从根节点开始，按照各自的处理逻辑，由结果确定下一个节点，直到遍历到叶子节点为止：
1.JPG
最终的分析链类似如下结构，业务原因不提供实际数据，见谅：
A->B->C->D->E->F->end
以上，就是分析流程的简单介绍，业务中也得到了良好的效果，有考虑过两个想法，未有实现。一是在创建树形时，可以用类似Activity等流程引擎的工具，做到创建可视化，但这个工作量可能较大，而且目前的业务中，分析流程基本固定，变化很少，单纯操作XML文件足够，暂不考虑这种方案；其次，分析链可以和展示树形结合，带一个固定key，然后按照链的数据在树形上突出展现，当时在echart一时没有找到简洁的接口，也就作罢。
感谢阅读。
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