SpEL應用實戰｜得物技術

來源：得物技術

為了監控集團各業務線的資金來源和去向，資金部需每天分析所有賬戶出金和入金情況。為此，我們提供了資金管理平臺，該平臺擁有賬戶收支流水和賬單拉取等功能，以及現金流打標能力，為資金部提供更加精準的現金流分析。

資金管理平臺作為發起方，以賬戶維度請求支付系統下載渠道賬單(不同渠道傳參不同)，解析流水落庫後做現金流打標。

上述需求中資金平臺請求支付系統下載賬單功能這一點，考慮到不同渠道的賬戶，請求傳參不同，該場景如何做功能設計？

• 方案 1(簡寫)：無腦堆 if else
  

• 缺點：每新增一個渠道，都要在原有程式碼基礎上新增引數處理邏輯，導致程式碼臃腫，難以維護，難以支援系統的持續演進和擴充套件。違反開閉原則，修改會對原有功能產生影響，增加了引入錯誤的風險。

/** * 資金系統請求支付系統下載渠道賬單 *  * @param instCode 渠道名 * @param instAccountNo 賬戶 * @return 同步結果 */public String applyFileBill(String instCode, String instAccountNo) {    // 不同渠道入參組裝    FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO();    if ("支付寶".equals(instCode)) {        channelReq.setBusinessCode("ALIPAY_" + instAccountNo + "_BUSINESS");        channelReq.setPayTool(4);        channelReq.setTransType(50);    } else if ("微信".equals(instCode)) {        channelReq.setBusinessCode("WX_" + instAccountNo);        channelReq.setPayTool(3);        channelReq.setTransType(13);    } else if ("通聯".equals(instCode)) {        channelReq.setBusinessCode("TL_" + instAccountNo);        channelReq.setPayTool(5);        channelReq.setTransType(13);    }    // ... 可以繼續新增其他渠道的處理邏輯        // 請求支付系統拉取賬單檔案，同步返回處理中，非同步MQ通知下載結果    BaseResult<FileBillResDTO> result = cnRegionDataFetcher.applyFileBill(channelReq, "資金賬單下載");    return "處理中";}

• 方案 2：策略模式最佳化

• 優點：符合開閉原則，新增渠道接入時，只需建立新的具體策略實現類並實現介面即可，無需修改原有程式碼，系統靈活性和可擴充套件性較好。

• 缺點：每接入一個新渠道，還是存在程式碼開發和部署的工作量，且隨著渠道接入數量的增加，策略類數量增多，程式碼維護成本變高。

// 定義策略介面public interface IChannelApplyFileStrategy {    /**     * 渠道匹配策略     *     * @param instCode 渠道名     * @return 是否匹配     */    boolean match(String instCode);
    /**     * 入參組裝     *     * @param instAccountNo 賬戶     * @return 請求支付入參     */    FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo);}

// 不同渠道具體策略類@Componentpublic class AlipayChannelApplyFileStrategy implements IChannelApplyFileStrategy {    @Override    public boolean match(String instCode) {        return "支付寶".equals(instCode);    }
    @Override    public FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo) {        FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO();        channelReq.setBusinessCode("ALIPAY_" + instAccountNo + "_BUSINESS");        channelReq.setPayTool(4);        channelReq.setTransType(50);        return channelReq;    }}
@Componentpublic class WechatChannelApplyFileStrategy implements IChannelApplyFileStrategy {    @Override    public boolean match(String instCode) {        return "微信".equals(instCode);    }
    @Override    public FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo) {        FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO();        channelReq.setBusinessCode("WX_" + instAccountNo);        channelReq.setPayTool(3);        channelReq.setTransType(13);        return channelReq;    }}
@Componentpublic class TlbChannelApplyFileStrategy implements IChannelApplyFileStrategy {    @Override    public boolean match(String instCode) {        return "通聯".equals(instCode);    }
    @Override    public FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo) {        FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO();        channelReq.setBusinessCode("TL_" + instAccountNo);        channelReq.setPayTool(5);        channelReq.setTransType(13);        return channelReq;    }}

// 呼叫類@Componentpublic class ChannelApplyFileClient {    // IOC屬性自動注入策略實現類集合    @Resource    private List<IChannelApplyFileStrategy> iChannelApplyFileStrategies;    @Resource    private CNRegionDataFetcher cnRegionDataFetcher;
    public String applyFileBill(String instCode, String instAccountNo) {        // 不同渠道入參組裝        IChannelApplyFileStrategy strategy = iChannelApplyFileStrategies.stream().filter(item -> item.match(instCode)).findFirst().orElse(null);        FileBillReqDTO channelReq = strategy.assembleReqData(instAccountNo);
        // 請求支付系統拉取賬單檔案，同步返回處理中，非同步MQ通知下載結果        BaseResult<FileBillResDTO> result = cnRegionDataFetcher.applyFileBill(channelReq, "資金賬單下載");        return "處理中";    }}

上述兩種設計似乎對引數處理能力的抽象力度還不夠，是否能將其抽象為一個領域能力，以實現引數處理的動態化或可配置化，而不再依賴於硬編碼的引數處理邏輯。

基於這個設計思路，可以進行以下步驟：

• 定義領域模型：確定需要處理的領域物件和領域操作。在這個場景中，領域物件表示不同渠道，領域操作表示引數處理和介面呼叫。

• 建立配置表：設計一個配置表，用於儲存不同渠道和其對應的引數處理策略，該表可以包含渠道名稱和策略標識等欄位。

• 實現動態引數處理策略：根據配置表的資訊，在系統執行時動態載入和執行引數處理策略。可以使用 SpEL 表示式解析和反射的方式來實現。

• 配置關聯關係：透過配置表維護渠道和其對應引數處理策略的關聯關係。在新增渠道時，只需要在配置表中新增一條新的配置記錄，指明渠道名稱和對應的策略標識。

透過以上設計思路，可以實現一個可配置的領域能力，提高程式碼的可維護性和擴充套件性，同時降低了開發和部署的工作量。配置表的維護也提供了更大的靈活性，使得系統可以快速響應和適應不同渠道的變化和需求。

為了實現不同渠道引數的動態化配置，我們引入了 Spring 表示式語言（SpEL）。透過使用 SpEL，我們可以將引數處理邏輯表達為字串表示式，並在執行時動態地解析和執行表示式，從而實現對不同渠道引數的處理。使用 SpEL 不僅提高了處理引數的靈活性和可配置性，還能更好地遵循物件導向設計原則和領域驅動設計思想，將引數處理視為一個具有獨立職責的領域模型。

SpEL 即 Spring 表示式語言，是一種強大的表示式語言，可以在執行時評估表示式並生成值。SpEL 最常用於 Spring Framework 中的註解和 XML 配置檔案中的屬性，也可以以程式設計方式在 Java 應用程式中使用。

• 動態引數配置：可以透過 SpEL 將應用程式中的各種引數配置化，例如配置檔案中的資料庫連線資訊、業務規則等。透過動態配置，可以在執行時根據不同的環境或需求來進行靈活的引數設定。

• 執行時注入：使用SpEL，可以在執行時動態注入屬性值，而不需要在編碼時硬編碼。這對於需要根據當前上下文動態調整屬性值的場景非常有用。

• 條件判斷與業務邏輯：SpEL支援複雜的條件判斷和邏輯計算，可以方便地在執行時根據條件來執行特定的程式碼邏輯。例如，在許可權控制中，可以使用SpEL進行資源和角色的動態授權判斷。

• 表示式模板化：SpEL支援在表示式中使用模板語法，允許將一些常用的表示式作為模板，然後在執行時透過填充不同的值來生成最終的表示式。這使得表示式的複用和動態生成更加方便。

總的來說，SpEL可以提供更大的靈活性和可配置性，使得應用程式的引數配置和邏輯處理更為動態和可擴充套件。它的強大表達能力和執行時求值特性可以在很多場景下發揮作用，簡化開發和維護工作。

/**
 * 驗證數字是否大於10 * * @param number 數字 * @return 結果 */public String spELSample(int number) {    // 建立ExpressionParser物件，用於解析SpEL表示式    ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();    String expressionStr = "#number > 10 ? 'true' : 'false'";    Expression expression = parser.parseExpression(expressionStr);
    // 建立EvaluationContext物件，用於設定引數值    StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();    context.setVariable("number", number);
    // 求解表示式，獲取結果    return expression.getValue(context, String.class);}

• 給定一個字串最終解析成一個值，這中間至少經歷：字串->語法分析->生成表示式物件->新增執行上下文->執行此表示式物件->返回結果。

• 關於 SpEL 的幾個概念：

• 表示式（“幹什麼”）：SpEL 的核心，所以表示式語言都是圍繞表示式進行的。

• 解析器（“誰來幹”）：用於將字串表示式解析為表示式物件。

• 上下文（“在哪幹”）：表示式物件執行的環境，該環境可能定義變數、定義自定義函式、提供型別轉換等等。

• Root 根物件及活動上下文物件（“對誰幹”）：Root 根物件是預設的活動上下文物件，活動上下文物件表示了當前表示式操作的物件。

• 處理流程：

• 表示式解析：首先，SpEL 對錶達式進行解析，將其轉換為內部表示形式即抽象語法樹（AST）或者其他形式的中間表示。

• 上下文設定：在表示式求值之前，需要設定上下文資訊。上下文可以是一個物件，它包含了表示式中要引用的變數和方法。透過將上下文物件傳遞給表示式求值引擎，表示式可以訪問並操作上下文中的資料。

• 表示式求值：一旦表示式被解析和上下文設定完成，SpEL 開始求值表示式。求值過程遵循 AST 的結構，從根節點開始，逐級向下遍歷並對每個節點進行求值。求值過程可能涉及遞迴操作，直到所有節點都被求值。

• 結果返回：表示式求值的結果作為最終結果返回給呼叫者。返回結果可以是任何型別，包括基本型別、物件、集合等。

維護渠道和其對應引數處理策略的關聯關係：

• 渠道表

• 渠道 API 表

• 說明：每新增一個渠道接入時不需要進行程式碼開發，只需在配置表中維護關聯關係。根據 inst_code 匹配對應策略標識 channel_code，根據策略標識找到具體引數處理策略表示式。

// 定義解析工具類
@Slf4j@Service@CacheConfig(cacheNames = CacheNames.EXPRESSION)public class ExpressionUtil {    private final ExpressionParser expressionParser = new SpelExpressionParser();
    // 建立上下文物件，設定自定義變數、自定義函式    public StandardEvaluationContext createContext(String instAccountNo){        StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();        context.setVariable("instAccountNo", instAccountNo);        // 註冊自定義函式        this.registryFunction(context);        return context;    }
    // 註冊自定義函式    private void registryFunction(StandardEvaluationContext context) {        try {            context.addPropertyAccessor(new MapAccessor());            context.registerFunction("yuanToCent", ExpressionHelper.class.getDeclaredMethod("yuanToCent", String.class));            context.registerFunction("substringBefore", StringUtils.class.getDeclaredMethod("substringBefore",String.class,String.class));        } catch (Exception e) {            log.info("SpEL函式註冊失敗:", e);        }    }
    // 開啟快取，使用解析器解析表示式，返回表示式物件    @Cacheable(key="'getExpressionWithCache:'+#cacheKey", unless = "#result == null")    public Expression getExpressionWithCache(String cacheKey, String expressionString) {        try {            return expressionParser.parseExpression(expressionString);        } catch (Exception e) {            log.error("SpEL表示式解析異常,表示式:[{}]", expressionString, e);            throw new BizException(ReturnCode.EXCEPTION.getCode(),String.format("SpEL表示式解析異常:[%s]",expressionString),e);        }    }}

// 定義解析類：@Slf4j@Servicepublic class ExpressionService {    @Resource    private ExpressionUtil expressionUtil;
    public FileBillReqDTO transform(ChannelEntity channel, String instAccountNo) throws Exception {        // 獲取上下文物件(變數設定、函式設定)        StandardEvaluationContext context = expressionUtil.createContext(instAccountNo);        // 獲取支付請求類物件        FileBillReqDTO target = ClassHelper.newInstance(FileBillReqDTO.class);        // t_channel_api表配置的api對映表示式        for (ChannelApiEntity api : channel.getApis()) {            // 透過反射獲取FileBillReqDTO類屬性名物件            Field field = ReflectionUtils.findField(FileBillReqDTO.class, api.getFieldCode());            // 表示式            String expressionString = api.getFieldExpression();            // 開啟快取，使用解析器解析表示式，返回表示式物件            Expression expression = expressionUtil.getExpressionWithCache(api.fieldExpressionKey(), expressionString);            // 透過表示式物件獲取解析後的結果值            Object value = expression.getValue(context, FileBillReqDTO.class);            // 將結果透過反射賦值給FileBillReqDTO物件中指定屬性欄位            field.setAccessible(true);            field.set(target, value);        }        // 返回解析賦值後的完整物件        return target;    }}

// 呼叫類@Componentpublic class ChannelApplyFileClient {    @Resource    private CNRegionDataFetcher cnRegionDataFetcher;    @Resource    private ExpressionService expressionService;    @Resource    private ChannelRepository channelRepository;
    public String applyFileBill(String instCode, String instAccountNo) {        // 根據渠道碼查詢t_channel、t_channel_api表，返回ChannelEntity物件        ChannelEntity channel = channelRepository.findByInstCode(instCode);        // 透過SpEL解析t_channel_api表中表示式，並將值賦值給對應屬性中，返回完整請求物件        FileBillReqDTO channelReq = expressionService.transform(channel, instAccountNo);        // 請求支付系統拉取賬單檔案，同步返回處理中，非同步MQ通知下載結果        BaseResult<FileBillResDTO> result = cnRegionDataFetcher.applyFileBill(channelReq, "資金賬單下載");        return "處理中";    }}

• 優點：透過領域能力抽象和 SpEL 的運用，實現引數處理的動態化或可配置化，不再依賴於硬編碼的引數處理邏輯，提高程式碼的可維護性和擴充套件性，同時降低了開發和部署的工作量，更好地遵循物件導向設計原則和領域驅動設計思想，成為一個具有獨立職責的領域模型。

資金平臺需從不同的渠道下載賬單，並對賬單進行解析，解析後的資料落入流水錶。注意不同渠道的賬單的頭欄位和格式存在差異。

• 傳統的方式中，解析 Excel 通常需要透過建立實體類來對映 Excel 的結構和資料。每個實體類代表一個 Excel 行或列，需要手動編寫程式碼來將 Excel 資料解析為相應的實體物件。

• 而使用 SpEL 方式解析 Excel 則具有更加動態和靈活的特性，避免了顯式建立和維護大量的實體類。以下是使用 SpEL 方式動態解析 Excel 的一般步驟：

• 使用 Apache POI 等工具讀取 Excel 資料表。

• 根據配置表，將 Excel 中的列與 SpEL 表示式進行關聯。

• 使用 SpEL 解析器，在執行時解析這些 SpEL 表示式。

• 將解析後的結果做資料清洗後落表，應用於現金流打標業務。

• 配置表中維護的關聯關係：（表示式中 #source.column 變數表示列與 Excel Sample 列相對應）

Excel Sample：

總的來說，SpEL 表示式語言具備動態性、靈活性、可擴充套件性等優點。結合具體業務需求和系統設計，其可應用於很多系統場景：

• Excel 解析：SpEL 可以用於解析 Excel 表格中的資料。可以使用 SpEL 表示式來指定需要解析的單元格、行、列等等，提取資料並應用相應的邏輯。這使得解析過程更加靈活和可擴充套件。

• 規則引擎：在使用規則引擎時，SpEL 可以用於定義規則條件和執行動作。透過 SpEL 表示式，可以動態地根據特定的條件對資料進行處理和決策。這使得規則引擎可以根據實際情況在執行時進行靈活的判斷和決策。

• 模板引擎：SpEL 可以用於填充模板資料。透過 SpEL 表示式，可以在模板中引用物件的屬性、方法或函式。這使得模板引擎可以根據物件的屬性動態地生成內容。

• 配置檔案解析：SpEL 可以用於解析配置檔案中的動態值。透過 SpEL 表示式，可以在配置檔案中引用其他屬性或方法的值。這使得配置檔案具備動態性，可以根據實際情況進行動態的配置和調整。

• 驗證規則：在資料驗證的場景中，SpEL 可以用於定義驗證規則。透過 SpEL 表示式，可以對資料進行復雜的驗證和處理。這使得驗證過程更加靈活和可配置。