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让reviewdog支持gitlab-push-commit,守住代码质量下限

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/09/08/make-reviewdog-support-gitlab-push-commit-to-preserve-the-code-quality-floor

一. 代码质量保证的手段

从世界上首款计算机高级程序设计语言Fortran自上世纪50年代诞生以来,编程这个行当已经走过了近70年。虽然年头已不少,但不可否认的一点是:软件生产依然无法像硬件那样标准化,同一个小功能,N个程序员的有N种实现方法

那么如何保证生产出的软件的质量符合我们的要求呢?不同领域的程序员都在进行着努力,比如:做编译器的让编译器更加严格,努力将内存安全问题彻底消除(如Rust);做工具链的为程序员提供了内置于语言的各种单测、集成测试、接口测试、fuzzing test等工具(如Go工具链),让程序员可以更容易地对自己所写的代码进行全方位的测试,以期找出更多的代码中的潜在问题…

当然,还有一种主观的代码质量保证方法目前依旧是主流,它就是是同行的代码评审(code review, cr)

代码评审的方法主要有两种,一种是大家坐到一个会议室中,对某个人的某段代码“发表大论”;另外一种则是利用像gerrit这样的工具,在线对其他人的某次提交的代码或某PR的代码进行“评头论足”。

不过无论哪种,最初的时候大家都会细无巨细地从语法层面看到代码结构设计,再到业务逻辑层面,但这样做的弊端也是很显而易见,那就是效率低下,不聚焦(focus)

于是人们想到了:能否利用工具来尽可能地发现语法层面的问题,这样代码评审时,人类专家便可以聚焦代码结构设计与业务逻辑层面的问题,分工明确后,效率自然提升(如下图):

注:目前绝大多数工具链仅能自动帮助程序员解决语法层面的问题。将来,随着工具的日益强大,工具可以不断升级关注层次,逐渐进化到具备发现代码结构设计问题,甚至可以发现业务层面逻辑问题的能力。

于是就有了reviewdog这样的可以调用各种linter工具对代码进行自动扫描并将问题以comment的形式自动提交的代码仓库的工具。

到这里很多朋友会问,即便让工具来关注语法层面的问题,为何要用reviewdog这样的工具,git的pre-commit hook、git server hooks、利用Make等工具做开发阶段检查等手段也能检查代码中的语法问题,它们不再香了吗?

下面简单看看这些方法的“问题”(我们假设大家都已经在使用git作为代码版本管理工具):

  • git pre-commit-hook

git pre-commit hook是一个客户端的git hook,它是放在开发人员本地代码copy中的.git/hooks目录下的钩子,当开发人员在本地执行git commit时会被唤起执行。pre-commot hook的问题就在于我们没法在中心代码仓库对pre-commit hook的脚本内容做统一管理和维护。这个更适合开发人员根据自己的喜好、代码素养在自己的开发环境下部署。

此外,有些代码并不一定是在开发者自己的开发机上提交的,换环境后,pre-commit hook就不在生效。

  • 利用Make等工具做本地检查

利用make工具,我们可以在本地build代码之前对代码做lint等各种静态检查,但和pre-commit-hook一样,虽然Makefile可以提交代码仓库,但真正用于检查代码的工具依旧是在开发人员本地,难于对工具版本,设定的检查规则进行统一管理维护,可能导致不同开发人员环境有不一致的情况。另外同样的情况,有些代码并不一定是在开发者自己的开发机上提交的,换环境后,Make工具依赖的代码检查工具可能并不存在,检查环节就无法有效实施。

  • git server hooks

git支持server hooksgitlab自12.8版本也开始支持server hooks(替换之前的custom hooks)。

Git server支持以下钩子:

  • pre-receive
  • post-receive
  • update

我倒是没有深研究过这些server hooks是否能满足我们的功能要求,但就git server hooks的部署特点就决定了,它不适合,因为它要在gitlab的server上执行,这就意味着我们需要的所有静态代码检查工具都要部署和配置在与gitlab server同一个环境中,这耦合性太强,根本不便于我们对这些静态代码检查工具的管理与日常维护。

而像reviewdog这样的工具将与ci工具(比如gitlab-ci)集成,运行在slave/worker/runner的机器上,而这些机器上的环境便很容易统一的定制与管理。

好了,下面进入reviewdog时间!

注:我们以代码仓库为gitlab为例,我曾做过小调查,目前企业内部基本都在使用gitlab搭建私有git仓库,除了那些自实现code仓库平台的大厂。

二. reviewdog是什么

reviewdog是一个什么样的工具呢?我们来看看下面这幅示意图:

我们看到,这是一幅基于gitlab的ci执行流程图,在这个流程中,reviewdog运行在gitlab-runner节点,也就是负责真正执行ci job的节点上。每当开发人员执行一次git push,将commit同步到代码仓库,一次ci job将被触发,在承载该ci job的gitlab-runner节点上,reviewdog被唤起,它做了三件事:

  • 调用静态代码检查工具对最新pull下来的代码进行检查;
  • 将代码检查结果(第几行有问题)与commit diff的结果进行比对,得到交集(即commit diff中变更(add和update)的代码行与代码检查结果的行一致的,放入交集中);
  • 将交集中代码检查结果信息以gitlab commit comment的形式post到gitlab仓库中

这样开发人员就可以通过commit页面看到这些comments,并应对这些comment,必要情况下,会修复这些问题。

我们看到reviewdog和其他工具相比,最大的不同就是可以找出commit diff与lint结果中的交集,并与代码仓库交互,将这些交集中的结果以comments的形式放入commit页面,就像同行代码评审时,同行直接在你的commit页面添加comment一样

然而当前版本的reviewdog还不支持直接在gitlab-push-commit上做检查与提交comment,可能是这样的场景较为少见,因为目前开源项目更多采用基于pr(pull request)的工作流,所以reviewdog内置了诸如github-pr-check、github-pr-review、gitlab-mr-commit等工作流的代码review。而像我们使用的基于gitlab-push-commit可能并不多见(当然我们内部使用这种也是有特定上下文的)。

那么如何让reviewdog支持gitlab-push-commit,即对push动作中的commit进行静态代码检查并将结果以comment的形式放入commit页面呢?我们只能fork reviewdog项目,并在fork后的项目中自行添加对gitlab-push-commit模式的支持。

三. 改造reviewdog以支持gitlab-push-commit模式

reviewdog就是一个命令行工具,通常就是一次性执行,因此它的代码结构较为清晰。我们可以简单围绕它支持的几种reporter模式来搞清楚如何增加对gitlab-push-commit模式的支持。

这里说明一下gitlab-push-commit模式的含义,首先该模式适用于开发人员通过git push推送代码到gitlab时触发的ci job。在该ci job中,reviewdog会运行配置的静态代码分析工具(比如golangci-lint等)对最新的代码进行扫描,并得到问题集合;然后获取最新的commit的sha值(CI_COMMIT_SHA)以及push之前的latest commit的sha值(CI_COMMIT_BEFORE_SHA),并比较这两个版本间的diff。最后通过文件名与行号将问题集合与diff集合中的“交集”找出来,并将结果以comment形式通过gitlab client api提交到的此次push的最新的那个commit的页面。

目前该模式尚存在一个“瑕疵”,那就是如果一个push中有多个commit,那么gitlab-push-commit模式不会针对每个commit做diff和comment,而只是会用push中的latest commit与push之前的最新commit做比较。

定义清除gitlab-push-commit模式含义后,我们就可以“照葫芦画瓢”的为reviewdog增加该模式的支持了!

在main.go中,我们主要是在run函数中增加一个reporter case分支:

// https://github.com/bigwhite/reviewdog/blob/master/cmd/reviewdog/main.go
func run(r io.Reader, w io.Writer, opt *option) error {
... ...

case "gitlab-push-commit":
    build, cli, err := gitlabBuildWithClient(opt.reporter)
    if err != nil {
        return err
    }
    log.Printf("reviewdog: [gitlab-push-commit-report] gitlabBuildWithClient ok\n")

    gc, err := gitlabservice.NewGitLabPushCommitsCommenter(cli, build.Owner, build.Repo, build.SHA)
    if err != nil {
        return err
    }
    log.Printf("reviewdog: [gitlab-push-commit-report] NewGitLabPushCommitsCommenter ok\n")

    cs = reviewdog.MultiCommentService(gc, cs)
    ds, err = gitlabservice.NewGitLabPushCommitsDiff(cli, build.Owner, build.Repo, build.SHA, build.BeforeSHA)
    if err != nil {
        return err
    }
    log.Printf("reviewdog: [gitlab-push-commit-report] NewGitLabPushCommitsDiff ok\n")
... ...

}

在这个case中,我们主要是为后面的project.Run或reviewdog.Run方法准备gitlab client对象、PushCommitsCommenter对象(位于service/gitlab/gitlab_push_commits.go中)、PushCommitsDiff对象(位于service/gitlab/gitlab_push_commits_diff.go中)等。

gitlab_push_commits.go和gitlab_push_commits_diff.go是新增的两个go源文件,也是参考了同目录下的gitlab_mr_commit.go和gitlab_mr_diff.go改写而成的。具体代码这里就不列出来了,大家有兴趣可以自行阅读。

四. 部署gitlab-runner验证新版reviewdog

下面我们就来验证一下上述改造后的reviewdog。

1. 安装gitlab-runner

我们先在gitlab上建立一个实验项目,然后为该项目配置ci。如果你的gitlab还没有注册gitlab-runner,可以按下面步骤安装和注册runner节点(可以在顶层group下面建立,这样runner可以在group内共享:settings => CI/CD => Runners => Show runner installation instructions 有部署runner的详细命令说明):

//假设我们有一个ubuntu 20.04的主机,我们可以按下面命令安装和注册一个gitlab-runner:

sudo curl -L --output /usr/local/bin/gitlab-runner https://gitlab-runner-downloads.s3.amazonaws.com/latest/binaries/gitlab-runner-linux-amd64

# Give it permissions to execute
sudo chmod +x /usr/local/bin/gitlab-runner

# Create a GitLab CI user
sudo useradd --comment 'GitLab Runner' --create-home gitlab-runner --shell /bin/bash

# Install and run as service
sudo gitlab-runner install --user=gitlab-runner --working-directory=/home/gitlab-runner
sudo gitlab-runner start

# 注册该runner
sudo gitlab-runner register --url http://{gitlab-server-ip-addr}/ --registration-token {registration token}

上面命令会在/etc/gitlab-runner下面建立一个runner自用配置文件:config.toml:

//  /etc/gitlab-runner/config.toml

concurrent = 1
check_interval = 0

[session_server]
  session_timeout = 1800

[[runners]]
  name = "runner for ard group"
  url = "http://gitlab_ip_addr/"
  id = 1
  token = "{registration token}"
  token_obtained_at = 2022-09-01T11:03:43Z
  token_expires_at = 0001-01-01T00:00:00Z
  executor = "shell"
  shell = "bash"
  environment = ["PATH=/home/tonybai/.bin/go1.18/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin"]
  [runners.custom_build_dir]
  [runners.cache]
    [runners.cache.s3]
    [runners.cache.gcs]
    [runners.cache.azure]

这里我选择了shell executor,即基于主机shell执行ci job中的命令。runners下的environment可以设置shell的环境变量,这里的设置将覆盖对应账号(比如gitlab-runner)下的环境变量值。

gitlab-runner部署成功后,我们在group的runners下面便可以看到下面的available runners:

注:在创建runner时,我为该runner设置了两个tag:ard和ci。

注:确保runner执行的命令在主机的PATH下面可以找到。

2. 创建personal access token

reviewdog需要通过gitlab client API访问gitlab仓库获取信息并提交comments,这就需要我们为runner执行的命令提供access token。

gitlab有多种access token,比如:personal access token、project access token等。我们创建personal access token,我也测试过project access token,使用project access token可以成功提交comment,但是notify mail十有八九无法发送出来。

access token要保存好,因为它只显示一次。

我们将personal access token配置到实验项目的variable中(Settings => CI/CD => variables),variable的key为REVIEWDOG_GITLAB_API_TOKEN,值为刚刚创建的token。

后续每次CI job执行,该variable会作为预定义的环境变量对job生效。我们的reviewdog便可以使用该token访问gitlab。

3. 配置实验项目的ci pipeline

我们可以通过代码的形式配置实验项目的ci pipeline,我们在项目根目录下建立.gitlab-ci.yml文件,其内容如下:

// .gitlab-ci.yml

build-job:
  tags:
      - ard
  stage: build
  script:
    - export CI_REPO_OWNER=ard/incubators
    - export CI_REPO_NAME=learn-gitlab
    - reviewdog -reporter=gitlab-push-commit
  only:
    - master
    - pushes

.gitlab-ci.yml的具体字段含义可以参考gitlab文档。在这个配置中,值得注意的有几点:

  • 使用tags关联runner(这里用ard这个tag);
  • script部分是job具体执行的命令列表,这里先设置CI_REPO_OWNER和CI_REPO_NAME两个环境变量,供reviewdog使用;然后执行reviewdog;
  • only部分描述仅针对master分支的push事件触发ci job。

4. 配置.reviewdog.yml

最后,我们来配置一下适合实验项目的reviewdog的配置文件。我们同样在项目根目录下建立.reviewdog.yml文件,其内容如下:

runner:
  golangci:
    cmd: golangci-lint run --max-same-issues=0 --out-format=line-number ./...
    errorformat:
      - '%E%f:%l:%c: %m'
      - '%E%f:%l: %m'
      - '%C%.%#'
    level: warning

在这里我们看到,我们使用golangci-lint这个静态检查工具对实验项目的代码进行检查。这里的–max-same-issues=0的含义是不限制相同错误的数量。至于.reviewdog.yml的具体格式,reviewdog项目自身的.reviewdog.yml很具参考价值,大家需要时可以仔细研究。

5. 推送代码并验证reviewdog的执行结果

我们可以故意在代码中写下有问题的一些代码,这些问题要保证可以被golangci-lint工具扫描出来,比如:

package main

type Foo struct {
    A int
    B string
    C bool
}

func Demo1() error {
    return nil
}

func Demo2() error {
    return nil
}

func Demo3() error {
    return nil
}

func main() {
    f := &Foo{1, "tony", false}
    _ = f
    Demo2()
    Demo1()
    Demo3()
}

这里并没有对Demo函数调用进行错误处理,golangci-lint中的errcheck可以检测出这个问题。提交并push这些代码到仓库,稍等片刻,我们便可收到notify mail,打开commit页面,便会看到下面这样的commit comments:

看到这样的结果,说明reviewdog按预期工作了!

五. 小结

本文介绍了如何基于reviewdog对push提交的commit进行静态代码检查并像一个“同行”一样在commit中提交评论的方法。

这样做的目的就是希望通过工具提升代码评审的效率,同时也守住代码质量的下限。

就像本文开始所说的那样,随着检查工具能力的增强,这样的基于reviewdog自动检查代码的方案在保证代码质量方面还可以继续提升。

Go开源了go/ast等工具链,有能力的童鞋可以基于go/ast自行开发具有“特定目的”的检查工具并集成到reviewdog中,这将使得检查更有针对性和有效性。

本文涉及源码在这里下载 – https://github.com/bigwhite/reviewdog/


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手把手教你使用ANTLR和Go实现一门DSL语言(第一部分):设计DSL语法与文法

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/05/24/an-example-of-implement-dsl-using-antlr-and-go-part1

《使用ANTLR和Go实现DSL入门》一文中,我们了解了DSL与通用编程语言(GPL)的差异、DSL解析器生成工具选择以及ANTLR文法的简要书写规则,并和大家一起完成了一个CSV解析器的例子。看完上述文章后,你是不是有了打造属于自己的DSL的冲动了呢!

那么究竟该如何设计和实现一门自己的DSL呢?在这个系列文章中,我将“手把手”地和大家一起看看设计和实现一门DSL(这里主要指外部DSL)的全流程。

结合Martin Fowler在《领域特定语言》一书中的建议,我将设计与实现一门外部DSL的过程分为如下几个步骤:


图:外部DSL设计与实现的步骤

本文是系列文章的第一篇,在这一篇中,我将先来说说前三个步骤,即为某一特定领域设计一门DSL的语法(syntax)、并编写可以解析该DSL的ANTLR文法(grammar),生成该DSL语法的解析器并验证ANTLR文法的正确性。

到这里有朋友可能会问:“一会儿文法,一会儿又语法,它们到底有啥区别?”,别急!在设计这门DSL语法之前,我先来和大家一起简单理解一下文法与语法的区别。

一. 文法(grammar)和语法(syntax)


图:文法与语法的比较

如上图所示,语法是面向使用该编程语言的应用开发者的,就像Go语法面向的是Gopher;而文法则是面向这门编程语言的编译器或解释器(Interpreter)的核心开发者的

我们通常用自然语言描述编程语言的语法,这样的文档一般被称为该编程语言的语言规范(language specification),比如用于描述Go语法的Go语言规范

但自然语言通常是不精确的,有时带有歧义。为了给出更为精确的语法描述,编程语言规范通常也会有采用某种形式语言(比如:EBNF)表示的关于这门语言语法所对应的文法,比如在Go语言规范中,我们就能看到用EBNF所描述的文法:

SourceFile       = PackageClause ";" { ImportDecl ";" } { TopLevelDecl ";" } .
PackageClause    = "package" PackageName .
PackageName      = identifier .
ImportDecl       = "import" ( ImportSpec | "(" { ImportSpec ";" } ")" ) .
ImportSpec       = [ "." | PackageName ] ImportPath .
ImportPath       = string_lit .
... ...

通常应用开发人员是不会关心这些夹带在语言规范文档中的文法描述的,只有当规范中的说明有歧义时,开发人员才会根据文法中的产生式规则去推导语法的合规形式的,当然了这一推导过程是比较“痛苦”的。

到这里,结合我们在《使用ANTLR和Go实现DSL入门》一文中的说明,我们进一步明确了文法就是一组规则,这组规则告诉我们如何将文本流转换为语法树。如果转换失败,说明文本流中存在不符合编程语言语法的地方。

此外,用于描述一门编程语言语法的文法可以不止一种,每种形式语言工具都有自己的表示形式,比如针对Go语言语法,我们可以使用EBNF给出形式化的文法,也可以使用ANTLR专用的形式化文法。

到这里,你对文法与语法的概念是不是更深刻一些了呢!不过这时可能会有朋友站出来提问:设计一门编程语言或DSL,是先设计语法还是先设计文法呢

在语言设计伊始,语法和文法设计的边界其实并非那么清晰。讨论语法是为了确定文法做准备,而一旦确定了一版文法,语法的使用形式又被进一步精确了。在编程语言/DSL设计过程中,语法与文法是交替螺旋上升的。简单的DSL语言,可能一轮迭代就完成了全部设计。复杂的通用编程语言可能要反复针对语法讨论多次,确定下来后,才会编写出新一版本的文法,依次反复迭代。

不过通常来说我们会先确定一版语言的语法,写出一些采用此版语言语法的样例源文件,供后续文法以及生成的解析器(Parser)验证使用。回顾Go语言的历史,我们会发现Go语言创世团队当初也是这么做的。Robert Griesemer、Rob Pike和Ken Thompson这三位大佬在Google总部的一间会议室里首先进行了一场有关Go具体设计的会议。会后的第二天,Robert Griesemer发出了一封题为“prog lang discussion”的电邮,这封电邮便成为了这门新语言的第一版设计稿,三位大佬在这门语言的一些基础语法特性与形式上达成了初步一致:

Date: Sun, 23 Sep 2007 23:33:41 -0700
From: "Robert Griesemer" <gri@google.com>
To: "Rob 'Commander' Pike" <r@google.com>, ken@google.com
Subject: prog lang discussion
...
*** General:
Starting point: C, fix some obvious flaws, remove crud, add a few missing features
  - no includes, instead: import
  - no macros (do we need something instead?)
  - ideally only one file instead of a .h and .c file, module interface
should be extracted automatically
  - statements: like in C, though should fix 'switch' statement
  - expressions: like in C, though with caveats (do we need ',' expressions?)
  - essentially strongly typed, but probably w/ support for runtime types
  - want arrays with bounds checking on always (except perhaps in 'unsafe mode'-see section on GC)
  - mechanism to hook up GC (I think that most code can live w/ GC, but for a true systems
    programming language there should be mode w/ full control over memory allocation)
  - support for interfaces (differentiate between concrete, or implementation types, and abstract,
    or interface types)
  - support for nested and anonymous functions/closures (don't pay if not used)
  - a simple compiler should be able to generate decent code
  - the various language mechanisms should result in predictable code
...

基于这版设计,2008年初,Unix之父Ken Thompson实现了第一版Go编译器(文法相关),用于验证之前的语法设计。

好了,在理解了文法与语法的区别后,接下来,我们就来为某一特定领域创建一门DSL语言,我们先来介绍一下这门DSL的背景与语法设计。

注:以上提到的对文法与语法的理解仅限于计算机编程语言领域,并不一定适合自然语言领域(自然语言领域也有文法与语法的概念)。

二. 为《后天》中的气象学家设计一门DSL

注:下面只是一个虚构的领域例子,大家无需在其合理性、可行性、科学性与严谨性上产生质疑:)。

如果你看过灾难片专业户罗兰·艾默里奇指导的美国灾难题材电影《后天》,你肯定会对电影里发生的威胁人类文明的灾难情节记忆犹新。不过《后天》里的情节其实离我们并不“遥远”,尤其是进入二十一世纪以来,极端异常天气在全球各个地区屡屡发生:两极高温冰川消融、北美陆地飓风以及我国2021年华北地区的极端降水等等。各国的气象学家、地球物理科学家们都在努力破解这些极端天气背后的原因,并预测全球气候的走势。他们在全球设置了诸多气象数据的采集装置,就像《后天》中部署在大西洋上的浮标那样,7×24小时地监视着“地球的生命体征”。

像浮标这样的采集装置内置采集程序,按照设定的规则定期向中心上报数据或发送异常事件信息。不过浮标一般都是无人值守的,一旦投放,便很难维护。一旦要进行程序升级,比如更新采集数据与上报事件的规则,就比较麻烦了。

如果我们为像浮标这样的采集装置设计一门DSL,让这些装置内置某种DSL引擎,这样变更采集和报警规则只需给装置远程传送一个极小数据量的规则文件即可完成升级,采集装置将按照新规则上报数据和事件。

好了,领域背景介绍完了,下面我们就来为气象学家们分忧,帮助他们设计一门DSL语言,用于“指挥”像浮标这样的数据收集装置按照气象学家们设定的规则上报数据与事件。

三. DSL语言的语法样例

我们先来构思一下这门DSL的语法。什么样的DSL是好DSL?没有固定的评价标准。

  • 自然语言 vs. 编程语言

有人说DSL是给领域专家用的,应该更贴近自然语言一些,但实际情况是DSL更多还是开发人员/测试人员去写,或有开发经验的领域专家使用。所以在《领域特定语言》一书的第二章末尾,Martin Fowler给出关于DSL的特别警示:不要试图让DSL读起来像自然语言。牢记,DSL是一种程序设计语言

使用DSL更像是在编程,而不是写小说。同自然语言相比,像DSL这样的程序设计语言的目标是简洁、清晰与精确

  • 一门大的DSL vs. 多门小的DSL

DSL正如其名,是领域相关的。绝大多数DSL都是非常简单、非常小的“编程语言”,比如一个算术表达式求值语言,再比如DSL一书中格兰特小姐的控制器状态机等。

但DSL始终存在演化成庞然大物-一门图灵完备的通用编程语言的风险,这个是要极力避免的。那么怎么识别这种风险呢?Martin Fowler告诉我们:如果一个系统整体都是用一门DSL实现的,那么这门DSL就成为了事实上的通用编程语言了。更佳的作法是切分领域,为不同领域构建不同的DSL,而不要构建一门DSL用于所有领域

好了,到这里我们先了解一下虚构例子的领域需求,我们需要为这样的一个无人值守的海洋浮标设备设计一门DSL,DSL可用于描述采集设备数据采集与上报的规则。

科学家们对设备的采集能力描述如下:

  • 可通过传感器周期性(默认间隔一分钟)获取所在坐标位置的大气温度、水温、水流速、盐度、….等物理指标;
  • 可对传感器实时获取到的各种物理指标信息进行一元运算(向下取整、向上取整、绝对值)、算术运算(加减乘除取模)、关系运算(大于、小于…)、逻辑运算(与、或) ,构造混合这些运算的条件,当条件为真时,上报指定的物理指标信息;
  • 可结合采集设备缓存的历史时刻数据(缓存能力有限,最大300分钟,即300条数据)进行综合条件判定,这里将其定义为窗口计算,判定策略包括:都不满足、全部满足和至少一项满足。

面对这样的需求,我们怎么定义DSL的语法呢?外部DSL的语法设计往往会受到设计者对以往的编程语言的使用经验的影响。很多开发人员都会从自己熟悉的编程语言的语法中“借鉴”一些语法元素来构成自己的DSL。下面是我设计的一组语法样例:

r0001: Each { || $speed > 30 } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0002: None { |,30| $temperature > 5 } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0003: None { |3,| $temperature > 10 } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0004: Any { |11,30| ($speed < 5) and ($temperature < 2) and (roundUp($salinity) < 600) } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0005: Each { |,| (($speed < 5) and (($temperature + 1) < 10)) or ((roundDown($speed) <= 10) and (roundUp($salinity) >= 500))} => ();

到这里,一些童鞋会惊讶到DSL的简单,没错!就像前面所说的,DSL就应该简单、清晰和表意精确

下面我来对上面的语法样例做个简单说明:

  • 一条规则占用一行,以ruleID开头,以分号结尾;
  • ruleID与rule body之间通过冒号分隔;
  • rule body借鉴了Ruby语言中的迭代器语法:
#!/usr/bin/ruby

a = [1,2,3,4,5]
b = Array.new
b = a.collect{ |x| x <= 4 }
puts b

输出:

true
true
true
true
false

在上面ruby的这种迭代器语法中,collect迭代器会将迭代数组a中每个元素,并针对每个元素进行x <= 4的求值,求值结果存储在b中对应的元素位置上。我借鉴了这种形式的语法,形成支持窗口计算和表达式求值的语法。以下面语法为例:

r0001: Each { |1,5| $speed > 30 } => ("speed", "temperature", "salinity");

这个规则的含义是:当窗口数据,从第1项到第5项数据中的speed指标都大于30时,输出并上报当前最新的speed、temperature和salinity指标数据。

Each是对窗口满足策略的判定,Each表示窗口数据中每一项都符合后面的条件表达式;其他两个判定词是None和Any,None表示窗口数据中没有一项满足后面的条件表达式;Any表示窗口数据中有一项满足后面的条件表达式即可。

Each后面的大括号中放置了窗口范围以及条件表达式。

两个竖线表示要参与求值的窗口数据,窗口表示的标准形式为|low, high|,low和high是下标值(下标从1开始),表示的窗口范围为:[low, high]。当省略low时,比如:|, high|表示的窗口范围为|1, high|;当low与high相同时,比如:|n, n|表示只有下标为n这一个元素参与后续求值;当省略high时,比如:|low, |表示窗口范围为|low, max|,其中max为默认设置的窗口的大小;当low与high都省略,但保留逗号时,比如:|,|,表示窗口中所有数据;当low与high都省略,逗号也省略时,比如:||,则表示|1,1|,即窗口中最新的那条数据。这种设计也部分借鉴了Go的切片下标的语法。

窗口后面条件表达式的求值结果要么为true,要么为false。其支持的运算符可以参考r0005规则。物理指标用$+指标名字表示,比如$speed。

当整个规则求值结果为真时,输出窗口中最新数据的speed、temperature和salinity这三个指标。如果最后输出指标的元组为空,则代表输出所有指标。

好了,大致确定了DSL语法后,我们就来根据语法样例编写对应ANTLR文法。

四. 为DSL编写ANTLR文法

在之前的文章中,我们也提到过,ANTLR文法规则存储在以.g4为后缀的文件中,文件名要与文件内的grammar关键字后面的名字保持一致,比如我们的文件名为Tdat.g4,那么该文件中grammar后面也必须是Tdat:

// the grammar for tdat RuleEngine
grammar Tdat;

注意:如果生成的解析器的目标语言为Go,那么ANTLR文法文件名必须要大写,否则生成的一些重要的结构无法被导出。

每个ANTLR文法文件都需要一个起始语法解析规则(parser rule),在Tdat.g4中,我们的起始规则为prog:

// the first parser rule, also the first rule of RuleEngine grammar
// prog is a sequence of rule lines.

prog
    : ruleLine+
    ;

正如prog规则的注释那样,一个采集装置的完整规则文件是由一组(至少包含一条)规则行(ruleLine)组成。而每个ruleLine的组成模式也非常固定:

ruleLine
    : ruleID ':' enumerableFunc '{' windowsRange conditionExpr '}' '=>' result ';'
    ;

大家可以对照着前面语法样例来理解ruleLine这个规则。接下来我们自顶向下(从左向右)的将各个组成部分的规则逐一定义就好了。先来看ruleID这个最简单的规则:

  • ruleID就是以字母开头,由数字与数字组成的文本:
ruleID
    : ID
    ;

// the first char of ID must be a letter
ID
    : ID_LETTER (ID_LETTER | DIGIT)*
    ;

fragment
ID_LETTER
    : 'a'..'z'|'A'..'Z'|'_'  // [a-zA-Z_]
    ;

fragment
DIGIT
    : [0-9]  // match single digit
    ;

像ID这样的词法规则,大家其实无需自己去从头编写,《ANTLR 4权威指南》antlr/grammar-v4中有大量样例可供参考。

  • enumerableFunc就是窗口判定策略,这里直接将Each、None和Any定为语言的关键字了:
enumerableFunc
    : 'Each'
    | 'None'
    | 'Any'
    ;
  • windowsRange是窗口规则,它有两个候选产生式:
windowsRange
    : '|' INT? '|'          #WindowsWithSingleOrZeroIndex
    | '|' INT? ',' INT? '|' #WindowsWithLowAndHighIndex
    ;

为了便于后续解析,这里用#为每个产生式起了一个名字,这样后续ANTLR在基于Tdat.g4生成Parser代码时,就会单独针对每个名字生成一对EnterXXX和ExitXXX(以listener模式下为例),便于我们解析。当然这里你还可以拆分的更细碎一些以进一步减少在处理Parser规则时自己写代码做判断的工作量。

  • conditionExpr是这里最复杂的parser规则,它的求值结果永远是true或false,因此我将其产生式规则定义如下:
conditionExpr
    : conditionExpr logicalOp conditionExpr
    | '(' conditionExpr ')'
    | primaryExpr comparisonOp primaryExpr
    ;

我们看到:conditionExpr规则有三个候选产生式,它可以是带括号的自身,支持自身通过逻辑操作符(and和or)的运算,也可以是经由比较操作符计算(比如>、<等)的普通表达式(primaryExpr)。

而普通表达式(primaryExpr)同样可以是带括号的自身,可以是经由算术运算符(比如:加减乘除等)计算的普通表达式,可以是单一的指标(METRIC),可以是经由一元内置函数(比如:roundUp、abs等)计算的普通表达式,当然也可以仅仅是一个字面值(literal)。literal字面值支持整型、浮点(非科学记数法表示形式)和字符串(双引号括起的文本):

primaryExpr
    : '(' primaryExpr ')'                  #BracketExprInPrimaryExpr
    | primaryExpr arithmeticOp primaryExpr #ArithmeticExprInPrimaryExpr
    | METRIC                               #MetricInPrimaryExpr
    | builtin '(' primaryExpr ')'          #BuildinExprInPrimaryExpr
    | literal                              #RightLiteralInPrimaryExpr
    ;

arithmeticOp
    : '+'
    | '-'
    | '*'
    | '/'
    | '%'
    ;

builtin
    : 'roundUp'
    | 'roundDown'
    | 'abs'
    ;

logicalOp
    : 'or'
    | 'and'
    ;

comparisonOp
    : '<'
    | '>'
    | '<='
    | '>='
    | '=='
    | '!='
    ;

METRIC
    : '$' ID // match $speed
    ;

INT
    : DIGIT+
    ;

FLOAT
    : DIGIT+ '.' DIGIT* // match 1. 39. 3.14159 etc...
    | '.' DIGIT+        // match .1 .14159
    ;

STRING
    : '"' (ESC|.)*? '"'
    ;
  • result规则定义了声明输出指标的形式,它是一个小括号表示的元组,指标间用逗号分隔,如果元组为空,则表示输出所有指标。
result
    : '(' STRING (',' STRING)* ')' # ResultWithElements
    | '(' ')'                      # ResultWithoutElements
    ;

好了,到这里针对这门DSL的ANTLR文法也编写完了。

五. 小结

在这一篇中,我们了解了开发一门DSL的基本流程,我们以一门为气象科学家打造的DSL为示例,和大家一起为该DSL设计了语法样例,并用ANTLR4的文法规则定义了这门DSL。

那么这个文法是否能被ANTLR正确解析并生成目标代码?通过这个文法能否正确识别出前面我们给出的语法样例呢?在下一篇“文法验证”中我将给大家揭晓答案。

本文中涉及的代码可以在这里下载 – https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/antlr/tdat 。


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