需求背景：
我们需要实现对存储在HDFS中的Parquet文件执行数据查询，并通过REST API暴露给前端以供调用。由于查询的结果可能数量较大，要求API接口能够提供分页查询。在第一阶段，需要支持的报表有5张，需要查询的数据表与字段存在一定差异，查询条件也有一定差异。
每个报表的查询都牵涉到多张表的Join。每张表都被创建为数据集，对应为一个Parquet文件。Parquet文件夹名就是数据集名，名称是系统自动生成的，所以我们需要建立业务数据表名、Join别名以及自动生成的数据集名的映射关系。数据集对应的各个字段信息都存储在Field元数据表中，其中我们需要的三个主要属性为：
- CodeName：创建数据集时，由系统自动生成
- FieldName：为客户数据源对应数据表的字段名
- DisplayName：为报表显示的列名
说明：为了便于理解，我将要实现的五个报表分别按照序号命名。
执行报表查询的REST API
经过与前端协调，我们确定了如下的REST API契约：
url:
post reports/{reportTypeId}
request :
{
"pageNumber": 1,
"maxItemCount": 50,
"criteria": [
{
"dataSetId": "dddd01",
"fieldId": "1111",
"operator": "between",
"values": ["min", "max"]
}
]
}
说明：
- 第一次执行报表查询时，没有criteria，其值为
[] - 若pageNumber大于1，则表示为翻页到指定页码
response:
{
"totalPages": 10,
"headers": [
{
"fieldId": "1111",
"codeName": "c0",
"fieldName": "ACCOUNT",
"displayName": "用户账号",
"dataSetId": "dddd01"
},
{
"fieldId": "2222",
"codeName": "c1",
"fieldName": "NAME",
"displayName": "姓名",
"dataSetId": "dddd02"
}
],
"rows": [
['1001', '张逸'],
['10022', 'Bruce']
],
"criteriaFields": [
{
"fieldId": "1111",
"codeName": "c0",
"fieldName": "ACCOUNT",
"displayName": "用户账号",
"dataSetId": "dddd01"
},
{
"fieldId": "2222",
"codeName": "c1",
"fieldName": "NAME",
"displayName": "姓名",
"dataSetId": "dddd01"
}
]
}
解决方案
前置条件
本需求是围绕着我们已有的BI产品做定制开发。现有产品已经提供了如下功能：
- 通过Spark SQL读取指定Parquet文件，但不支持同时读取多个Parquet文件，并对获得的DataFrame进行Join
- 获取存储在MySQL中的DataSet与Field元数据信息
- 基于AKKA Actor的异步查询
项目目标
交付日期非常紧急，尤其需要尽快提供最紧急的第一张报表：定期账户挂失后办理支取。后续的报表也需要尽快交付，同时也应尽可能考虑到代码的重用，因为报表查询业务的相似度较高。
整体方案
基于各个报表的具体需求，解析并生成查询Parquet（事实上是读取多个）的Spark SQL语句。将生成的SQL语句交给Actor，并由Actor请求Spark的SQLContext执行SQL语句，获得DataFrame。利用take()结合zipWithIndex实现对DataFrame的分页，转换为前端需要的数据。
根据目前对报表的分析，生成的SQL语句包含join、where与order by。报表需要查询的数据表是在系统中硬编码的，然后通过数据表名到DataSet中查询元数据信息，获得真实的由系统生成的数据集名。查询的字段名同样通过硬编码方式，并根据对应数据集的ID与字段名获得Field的元数据信息。
设计演进
引入模板方法模式
考虑到SQL语句具有一定的通用性（如select的字段、表名与join表名、on关键字、where条件、排序等），差异在于不同报表需要的表名、字段以及查询条件。通过共性与可变性分析，我把相同的实现逻辑放在一个模板方法中，而将差异的内容（也即各个报表特定的部分）交给子类去实现。这是一个典型的模板方法模式：
trait ReportTypeParser extends DataSetFetcher with ParcConfiguration {
def sqlFor(criteria: Option[List[Condition]]): String
def criteriaFields: Array[Field]
private[parc] def predefinedTables: List[TableName]
private[parc] def predefinedFields: List[TableField]
def generateHeaders: Array[Field] = {
predefinedFields.map(tf => tf.fieldName.field(tf.table.originalName)).toArray
}
}
class FirstReportTypeParser extends ReportTypeParser {
override def sqlFor(criteria: Option[List[Condition]]): String = {
s"""
select ${generateSelectFields}
from ${AccountDetailTable} a
left join ${AccountDebtDetailTable} b
left join ${AoucherJournalTable} c
on a.${AccountDetailTableSchema.Account.toString.codeName(AccountDetailTable)} =
b.${AccountDebtDetailTableSchema.Account.toString.codeName(AccountDebtDetailTable)}
and a.${AccountDetailTableSchema.CustomerNo.toString.codeName(AccountDetailTable)} =
c.${AoucherJournalTableSchema.CustomerNo.toString.codeName(AoucherJournalTable)}
where ${generateWhereClause}$
${generateOrderBy}
"""
}
override private[parc] def predefinedTables: List[TableName] = ...
override private[parc] def predefinedFields: List[TableField] = ...
private[parc] def generateSelectFields: String = {
if (predefinedFields.isEmpty) "*" else predefinedFields.map(field => field.fullName).mkString(",")
}
private[parc] def generateWhereCluase(conditionsOpt: Option[List[Condition]]): String = {
def evaluate(condition: Condition): String = {
val aliasName = aliasNameFor(condition.originalTableName)
val codeName = fetchField(condition.fieldId)
.map(_.codeName)
.getOrElse(throw ResourceNotExistException(s"can't find the field with id ${condition.fieldId}"))
val values = condition.operator.toLowerCase() match {
case "between" => {
require(condition.values.size == 2, "the values of condition don't match between operator")
s"BETWEEN ${condition.values.head} AND ${condition.values.tail.head}"
}
case _ => throw BadRequestException(s"can't support operator ${condition.operator}")
}
s"${aliasName}.${codeName} ${values}"
}
conditionsOpt match {
case Some(conditions) if !conditions.isEmpty => s"where ${conditions.map(c => evaluate(c)).mkString(" and ")}"
case _ => ""
}
}
}
在ReportTypeParser中，我实现了部分可以重用的逻辑，例如generateHeaders()等方法。但是，还有部分实现逻辑放在了具体的实现类FirtReportTypeParser中，例如最主要的sqlFor方法，以及该方法调用的诸多方法，如generateSelectFields、generateWhereCluase等。
在这其中，TableName提供了表名与数据集名、别名之间的映射关系，而TableField则提供了TableName与Field之间的映射关系：
case class TableName(originalName: String, metaName: String, aliasName: String, generatedName: String = "")
case class TableField(table: TableName, fieldName: String, orderType: Option[OrderType] = None)
仔细观察sqlFor方法的实现，发现生成select的字段、生成Join的部分以及生成条件子句、排序子句都是有规律可循的。这个过程是在我不断重构的过程中慢慢浮现出来的。我不断找到了这些相似的方法，例如generateSelectFields、generateWhereClause这些方法。它们之间的差异只在于一些与具体报表有关的元数据上，例如表名、字段名、字段名与表名的映射、表名与别名的映射。
我首先通过pull member up重构，将这两个方法提升到ReportTypeParser中：
trait ReportTypeParser extends ... {
private[parc] def generateSelectFields: String = ...
private[parc] def generateWhereCluase(conditionsOpt: Option[List[Condition]]): String
此外，还包括我寻找到共同规律的join部分：
trait ReportTypeParser extends ... {
private[parc] def generateJoinKeys: String = {
def joinKey(tableField: TableField): String =
s"${aliasNameFor(tableField.tableName)}.${tableField.fieldName.codeName(mapping.tableName)}"
predefinedJoinKeys.map{
case (leftTable, rightTable) => s"${joinKey(leftTable)} = ${joinKey(rightTable)}"
}.mkString(" and ")
}
}
现在sqlFor()方法就变成一个所有报表都通用的方法了，因此我也将它提升到ReportTypeParser中：
trait ReportTypeParser extends ... {
def sqlFor(criteria: Option[List[Condition]]): String = {
s"""
select ${evaluateSelectFields}
from ${evaluateJoinTables}
on ${evaluateJoinKeys}
${generateCriteria(criteria)}
${generateOrderBy}
"""
}
}
元数据概念的浮现
我在最初定义诸如predefinedTables与predefinedFields等方法时，还没有清晰地认识到所谓元数据（Metadata）的概念，然而这一系列重构后，我发现定义在FirstReportParser中的方法，其核心职责就是提供SQL解析所需要的元数据内容：
class FirstReportTypeParser extends ReportTypeParser {
private[parc] def predefinedJoinKeys: List[(TableField, TableField)] = ...
override private[parc] def predefinedAliasNames: Map[TableName, AliasName] = ...
override private[parc] def predefinedCriteriaFields: List[TableField] = ...
override private[parc] def predefinedOrderByFields: List[TableField] = ...
override private[parc] def predefinedTables: List[TableName] = ...
override private[parc] def predefinedFields: List[TableFieldMapping] = ...
}
通过如下的提交记录，可以清晰地观察到我正是经过不断的重构，才渐渐地发现了元数据（Metadata）这个概念。
以委派取代继承
元数据的概念给了我启发。针对报表的SQL语句解析，逻辑是完全相同的，不同之处仅在于解析的元数据而已。这就浮现出两个不同的职责：
- 提供元数据
- 元数据解析
在变化方向上，引起这两个职责发生变化的原因是完全不同的。不同的报表需要提供的元数据是不同的，而对于元数据的解析，则取决于Spark SQL的访问方式（在后面我们会看到这种变化）。根据单一职责原则，我们需要将这两个具有不同变化方向的职责分离，因此它们之间正确的依赖关系不应该是继承，而应该是委派。
我首先引入了ReportMetadata，并将原来的FirstReportTypeParser更名为FirstReportMetadata，在实现了ReportMetadata的同时，对相关元数据的方法进行了重命名：
trait ReportMetadata extends ParcConfiguration {
def joinKeys: List[(TableField, TableField)]
def tables: List[TableName]
def fields: List[TableField]
def criteriaFields: List[TableField]
def orderByFields: List[TableField]
}
trait FirstReportMetadata extends ReportMetadata
至于原有的ReportTypeParser则被更名为ReportMetadataParser。
引入Cake Pattern
如果仍然沿用之前的继承关系，我们可以根据reportType分别创建不同报表的Parser实例。但是现在，我们需要将具体的ReportMetadata实例传给ReportMetadataParser。至于具体传递什么样的ReportMetadata实例，则取决于reportType。
这事实上是一种依赖注入。那么在Scala中，通常实现依赖注入是通过self type实现的所谓Cake Pattern：
class ReportMetadataParser extends DataSetFetcher with ParcConfiguration {
self: ReportMetadata =>
def evaluateSql(criteria: Option[List[Condition]]): String = {
s"""
select ${evaluateSelectFields}
from ${evaluateJoinTables}
where ${evaluateJoinKeys}
${evaluateCriteria(criteria)}
${evaluateOrderBy}
"""
}
}
这里，为了更清晰地表达解析的含义，我将相关方法都更名为evaluate。通过self type，ReportMetadataParser可以访问ReportMetadata的方法，至于具体是什么样的实现，则取决于创建ReportMetadataParser对象时传递的具体类型。例如，我在调用端为reportType引入一个隐式转换，使其可以通过调用字符串的parser方法来获得对应的Parser：
implicit class ReportMetadataParserFactory(reportType: String) {
def parser: ReportMetadataParser = reportType match {
case "1" => new ReportMetadataParser() with FirstReportMetadata with DataSetFetcher //报表：定期账户挂失后办理支取
case "2" => new ReportMetadataParser() with SecondReportMetadata with DataSetFetcher //报表：个人定期支取后反交易
......
}
}
通过将Metadata从Parser中分离出来，实际上是差异化编程的体现。这是我们在建立继承体系时需要注意的。我们要学会观察差异的部分，然后仅仅将差异的部分剥离出来，然后为其进行更通用的抽象，由此再针对实现上的差异去建立继承体系，如分离出来的ReportMetadata。当我们要实现其他报表时，其实只需要定义ReportMetadata的实现类，提供不同的元数据，就可以满足要求。这就使得我们能够有效地避免代码的重复，职责也更清晰。
建立测试桩
引入Cake Pattern实现依赖注入时，还有利于我们编写单元测试。例如在前面的实现中，我们通过Cake Pattern实际上注入了实现了DataSetFetcher的ReportMetadata类型。之所以需要实现DataSetFetcher，是因为我想通过它访问数据库中的数据集相关元数据。但是，测试时我只想验证sql解析的逻辑是否正确，并不希望真正去访问数据库。这时，我们可以建立一个DataSetFetcher的测试桩。
trait StubDataSetFetcher extends DataSetFetcher {
override def fetchField(dataSetId: ID, fieldName: String): Option[Field] = ...
override def fetchDataSetByName(dataSetName: String): Option[DataSetFetched] = ...
override def fetchDataSet(dataSetId: ID): Option[DataSetFetched] = ...
}
StubDataSetFetcher通过继承DataSetFetcher重写了三个本来要访问数据库的方法，直接返回了需要的对象。然后，我再将这个trait定义在测试类中，并将其注入到ReportMetadataParser中：
class ReportMetadataParserSpec extends FlatSpec with ShouldMatchers {
it should "evaluate to sql for first report" in {
val parser = new ReportMetadataParser() with FirstReportMetadata with StubDataSetFetcher
val sql = parser.evaluateSql(None)
sql should be(expectedSql)
}
}
引入表达式树
针对第一个报表，我们还有一个问题没有解决，就是能够支持相对复杂的where子句。例如条件：
extractDate(a.TransactionDate) < extractDate(b.DueDate) and b.LoanFlag = 'D'
不同的报表，可能会有不同的where子句。其中，extractDate函数是我自己定义的UDF。
前面提到的元数据，主要都牵涉到表名、字段名，而这里的元数据是复杂的表达式。所以，我借鉴表达式树的概念，建立了如下的表达式元数据结构：
object ExpressionMetadata {
trait Expression {
def accept(parser: ExpressionParser): String = parser.evaluateExpression(this)
}
case class ConditionField(tableName:String, fieldName: String, funName: Option[String] = None) extends Expression
case class IntValue(value: Int) extends Expression
case class StringValue(value: String) extends Expression
abstract class SingleExpression(expr: Expression) extends Expression {
override def accept(evaluate: Expression => String): String =
s"(${expr.accept(evaluate)} ${operator})"
def operator: String
}
case class IsNotNull(expr: Expression) extends SingleExpression(expr) {
override def operator: String = "is not null"
}
abstract class BinaryExpression(left: Expression, right: Expression) extends Expression {
override def accept(parser: ExpressionParser): String =
s"${left.accept(parser)} ${operator} ${right.accept(parser)}"
def operator: String
}
case class LessThan(left: Expression, right: Expression) extends BinaryExpression(left, right) {
override def operator: String = "<"
}
case class GreatThan(left: Expression, right: Expression) extends BinaryExpression(left, right) {
override def operator: String = ">"
}
case class Equal(left: Expression, right: Expression) extends BinaryExpression(left, right) {
override def operator: String = "="
}
}
利用模式匹配实现访问者模式
一开始，我为各个Expression对象定义的其实是evaluate方法，而非现在的accept方法。我认为各个Expression对象都是自我完备的对象，它所拥有的知识（数据或属性）使得它能够自我实现解析，并利用类似合成模式的方式实现递归的解析。
然而在实现时我遇到了一个问题：在解析字段名时，我们不能直接用字段名来组成where子句，因为在我们产品的Parquet数据集中，字段的名字其实是系统自动生成的。我们需要获得：
- 该字段对应的表的别名
- 该字段名在数据集中真正存储的名称，即code_name，例如C01。
换言之，真正要生成的条件子句应该形如：
extractDate(a.c1) < extractDate(b.c1) and b.c2 = 'D'
然而，关于表名与别名的映射则是配置在ReportMetadata中，获得别名与codeName的方法则被定义在ReportMetadataParser的内部。如果将解析的实现逻辑放在Expression中，就需要依赖ReportMetadata与ReportMetadataParser。与之相比，我更倾向于将Expression传给它们，让它们完成对Expression的解析。换言之，Expression树结构只提供数据，真正的解析职责则被委派给另外的对象，我将其定义为ExpressionParser：
trait ExpressionParser {
def evaluateExpression(expression: Expression): String
}
这种双重委派与树结构的场景不正是访问者模式最适宜的吗？至于ExpressionParser的实现，则可以交给ReportMetadataParser：
class ReportMetadataParser extends DataSetFetcher with ParcConfiguration with ExpressionParser {
override def evaluateExpression(expression: Expression): String = {
expression match {
case ConditionField(tableName, fieldName, funName) =>
val fullName = s"${table.aliasName}.${fieldName.codeName(table.originalName)}${orderType.getOrElse("")}"
funName match {
case Some(fun) => s"${funName}(${fullName})"
case None => fullName
case IntValue(v) => s"${v}"
case StringValue(v) => s"'${v}'"
}
}
def evaluateWhereClause: String = {
if (whereClause.isEmpty) return ""
val clause = whereClause.map(c => c.accept(this)).mkString(" and ")
s"where ${clause}"
}
}
这里的evaluateExpression方法相当于Visitor模式的visit方法。与传统的Visitor模式不同，我不需要定义多个visit方法的重载，而是直接运用Scala的模式匹配。
evaluateWhereClause方法会对Expression的元数据whereClause进行解析，真正的实现是对每个Expression对象，执行accept(this)方法，在其内部又委派给this即ReportMetadataParser的evaluateExpression方法。
代码中的whereClause是新增加的Metadata，具体的实现放到了FirstReportMetadata中：
override def whereClause: List[Expression] = {
List(
LessThan(
ConditionField(AccountDetailTable, AccountDetailTableSchema.TransactionDate.toString, Some("extractDate")),
ConditionField(AoucherJournalTable, AoucherJournalTableSchema.DueDate.toString, Some("extractDate"))
),
Equal(
ConditionField(AccountDetailTable, AccountDetailTableSchema.LoanFlag.toString),
StringValue("D")
)
)
}
用函数取代trait定义
在Scala中，我们完全可以用函数来替代trait：
trait Expression {
def accept(evaluate: Expression => String): String = evaluate(this)
}
class ReportMetadataParser extends DataSetFetcher with ParcConfiguration {
self: ReportMetadata with DataSetFetcher =>
def evaluateExpr(expression: Expression): String = {
expression match {
case ConditionField(tableName, fieldName) =>
s"${aliasNameFor(tableName)}.${fieldName.codeName(tableName)}"
case IntValue(v) => s"${v}"
case StringValue(v) => s"'${v}'"
}
}
def evaluateWhereClause: String = {
if (whereClause.isEmpty) return " true "
whereClause.map(c => c.accept(evaluateExpr)).mkString(" and ")
}
}
演进过程的提交记录
这个设计的过程并非事先明确进行针对性的设计，而是随着功能的逐步实现，伴随着对代码的重构而逐渐浮现出来的。
整个过程的提交记录如下图所示（从上至下由最近到最远）：
重构的提交记录
当变化发生
通过前面一系列的设计演进，代码结构与质量已经得到了相当程度的改进与提高。关键是这样的设计演进是有价值回报的。在走出分离元数据关键步骤之后，设计就向着好的方向在发展。
在实现了第一张报表之后，后面四张报表的开发就变得非常容易了，只需要为这四张报表提供必需的元数据信息即可。
令人欣慰的是，这个设计还经受了解决方案变化与需求变化的考验。
解决方案变化
在前面的实现中，我采用了Spark SQL的SQL方式执行查询。查询时通过join关联了多张表。在生产环境上部署后，发现查询数据集的性能不尽如人意，必须改进性能（关于性能的调优，则是另一个故事了，我会在另外的文章中讲解）。由于join的表有大小表的区别，改进性能的方式是引入broadcast。虽然可以通过设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold来告知Spark满足条件时启用broadcast，但更容易控制的方法是调用DataFrame提供的API。
于是，实现方案就需要进行调整：
解析SQL的过程 ---> 组装DataFrame API的过程
从代码看，从原来的：
def evaluateSql(criteria: Option[List[Condition]]): String = {
logging {
s"""
select ${evaluateSelectFields}
from ${evaluateJoinTables}
on ${evaluateJoinKeys}
where ${evaluateWhereClause}${evaluateCriteria(criteria)}
${evaluateOrderBy}
"""
}
}
变为解析各个API的参数，然后在加载DataFrame的地方调用API：
val dataFrames = tableNames.map { table =>
load(table.generatedName).as(table.aliasName)
}
sqlContext.udf.register("extractDate", new ExtractDate)
val (joinedDF, _) = dataFrames.zipWithIndex.reduce {
(dfToIndex, accumulatorToIndex) =>
val (df, index) = dfToIndex
val (acc, _) = accumulatorToIndex
(df.join(broadcast(acc), keyColumnPairs(index)._1 === keyColumnPairs(index)._2), index)
}
joinedDF.where(queryConditions)
.orderBy(orderColumns: _*)
.select(selectColumns: _*)
解析方式虽然有变化，但需要的元数据还是基本相似，只是需要将之前我自己定义的字段类型转换为Column类型。我们仅仅只需要修改 ReportMetadataParser类，在原有基础上，增加部分独有的元数据解析功能：
class ReportMetadataParser extends ParcConfiguration with MortLogger {
def evaluateKeyPairs: List[(Column, Column)] = {
joinKeys.map {
case (leftKey, rightKey) => (leftKey.toColumn, rightKey.toColumn)
}
}
def evaluateSelectColumns: List[Column] = {
fields.map(tf => tf.toColumn)
}
def evaluateOrderColumns: List[Column] = {
orderByFields.map(f => f.toColumn)
}
}
由于查询请求有些微更改，所以还需要对执行Spark SQL查询的相关类做一些小手术，主要的变动是更改Actor需要的消息：
case class ExecuteQuery(tableName: List[TableName],
keyColumnPairs: List[(Column, Column)],
selectColumns: List[Column],
orderColumns: List[Column],
whereClause: String,
criteria: String,
maxItemCount: Int)
trait ParcCommand
extends ActorSupport
with ParcConfiguration
with DataSetFetcher
with MortLogger
with MortActorContext
with ViewDataCache {
def queryTable(reportType: String, request: QueryRequest): QueryResponse = {
execute[QueryRequest, QueryResult, ExecuteQuery, QueryResponse](reportType, request, request.criteria) { (parser, request) =>
ExecuteQuery(parser.evaluateTableNames,
parser.evaluateKeyPairs,
parser.evaluateSelectColumns,
parser.evaluateOrderColumns,
parser.evaluateWhereClause,
parser.evaluateCriteria(request.criteria),
request.maxItemCount)
} { (result, parser) =>
QueryResponse(result.totalPages,
parser.evaluateHeader,
result.page(request.pageNumber),
parser.evaluateCriteriaHeader)
}
}
private[this] def execute[Request, Result <: AnyRef, Command, Response]
(reportType: String, request: Request, criteria: Option[List[Condition]] = None)
(createCommand: (ReportMetadataParser, Request) => Command)
(createResponse: (Result, ReportMetadataParser) => Response)
(implicit mf: Manifest[Result]): Response = {
val parser: ReportMetadataParser = reportType.parser
val prepareQueryActor = actorOf[PrepareCustomizedReportActor](actorRefFactory)
val result = prepareQueryActor ? createCommand(parser, request)
val eResult = Await.result(result, requestTimeout.duration) match {
case ExecutionSuccess(executedResult: Result) => executedResult
case ExecutionFailed(e: Throwable, message) => throw e
}
createResponse(eResult, parser)
}
}
需求变化
我们的另一个客户同样需要类似的需求，区别在于他们的数据治理更好，我们只需要对已经治理好的视图数据执行查询即可，而无需跨表Join。在对现有代码的包结构做出调整，并定义了更为通用的Spark SQL查询方法后，要做的工作其实就是定义对应报表的元数据罢了。
如下提交记录所示：
需求变更后的提交
仅仅花费了1天半的时间，新客户新项目的报表后端开发工作就完成了。要知道在如此短的开发周期内，大部分时间其实还是消耗在重构工作上，包括重新调整现有代码的包结构，提取重用代码。现在，我可以悠闲一点，喝喝茶，看看闲书，然后再重装待发，迎接下一个完全不同的新项目。
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